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확장 가능한 추론 시스템과 지역화된 추론 시스템

확장 가능한 추론 시스템은 수요에 따라 확장되는 분산 클라우드 인프라에서 AI 모델을 실행하는 반면, 로컬 추론 시스템은 지연 시간을 줄이고 제어력을 높이기 위해 가까운 하드웨어 또는 기기 내 하드웨어에서 데이터를 처리합니다. 둘 중 어떤 시스템을 선택할지는 워크로드 규모, 개인정보 보호 요구 사항 및 실시간 성능 요구 사항에 따라 달라집니다.

주요 내용

확장 가능한 시스템은 단일 장치에 담기에는 너무 큰 모델을 처리할 수 있는 반면, 지역화된 시스템은 모델 크기를 희생하는 대신 속도와 개인 정보 보호를 우선시합니다.
네트워크 지연 시간은 실시간 애플리케이션에 있어 로컬 추론에 구조적 이점을 제공합니다.
클라우드 추론은 자본 비용을 운영 비용으로 전환하는 반면, 로컬 추론은 그 공식을 뒤집습니다.
로컬과 클라우드 간 라우팅을 지원하는 하이브리드 아키텍처가 프로덕션 환경에서 기본 구성으로 자리 잡고 있습니다.

확장 가능한 추론 시스템이(가) 무엇인가요?

클라우드 기반 AI 추론 플랫폼은 분산 서버 전반에 걸쳐 변동하는 워크로드를 처리하기 위해 컴퓨팅 리소스를 동적으로 확장합니다.

실시간 트래픽에 따라 GPU와 CPU를 추가하거나 제거할 수 있는 탄력적인 클라우드 인프라에서 운영하세요.
AWS, Google Cloud, Azure와 같은 하이퍼스케일러와 Together AI, Fireworks와 같은 전문 플랫폼에서 일반적으로 사용됩니다.
단일 장치 메모리 용량을 초과하는 수천억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델을 지원합니다.
모델 병렬 처리, 텐서 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리와 같은 기술을 여러 머신에 걸쳐 활용하세요.
일반적으로 가격 책정은 실제 사용량에 따라 토큰당 또는 요청당 지불하는 모델을 따릅니다.

지역화된 추론 시스템이(가) 무엇인가요?

데이터가 생성되는 위치와 가까운 로컬 서버, 엣지 디바이스 또는 사용자 하드웨어에서 모델을 실행하는 AI 추론 환경.

노트북, 스마트폰 또는 NVIDIA Jetson과 같은 전용 엣지 하드웨어 등 사용자 기기에서 모델을 직접 실행할 수 있습니다.
Ollama, LM Studio, llama.cpp, ONNX Runtime과 같은 프레임워크를 사용하면 전문가가 아닌 사람도 로컬 배포를 쉽게 할 수 있습니다.
인터넷을 통해 민감한 데이터를 전송할 필요성을 없애 개인정보 보호 규정 준수를 강화합니다.
처리 과정에서 네트워크 왕복이 발생하지 않으므로 지연 시간이 밀리초 단위로 단축될 수 있습니다.
일반적으로 하드웨어 제약으로 인해 모델 크기가 제한되지만, 양자화는 대규모 모델을 일반 소비자용 GPU에 적용하는 데 도움이 됩니다.

비교 표

기능	확장 가능한 추론 시스템	지역화된 추론 시스템
배포 위치	원격 데이터 센터 및 클라우드 지역	온프레미스 서버, 엣지 디바이스 또는 사용자 하드웨어
확장성	탄력적인 컴퓨팅을 통해 사실상 무제한으로 사용 가능	로컬 하드웨어 용량에 의해 제한됨
숨어 있음	네트워크 전송으로 인해 지연 시간이 더 길어지며, 일반적으로 100~500ms입니다.	더 낮으며, 소형 모델의 경우 50ms 미만인 경우가 많습니다.
모델 크기 지원	수천억 개의 매개변수를 가진 모델을 실행할 수 있습니다.	일반적으로 소비자 하드웨어에서 약 70B 파라미터 미만의 모델로 제한됩니다.
개인정보 보호 및 데이터 관리	데이터는 사용자의 네트워크를 벗어나 제3자에 의해 처리됩니다.	데이터는 사용자의 완전한 제어 권한과 함께 로컬 하드웨어에 저장됩니다.
비용 구조	사용량 기반 요금제 또는 구독 방식, 수요에 따라 확장 가능	초기 하드웨어 투자 후에는 거의 제로에 가까운 한계 비용이 발생합니다.
인터넷 의존성	안정적이고 높은 대역폭의 연결이 필요합니다.	모델 다운로드 후에는 오프라인에서도 작동합니다.
유지	공급자는 업데이트, 보안 패치 및 확장을 처리합니다.	사용자가 업데이트, 드라이버 및 하드웨어 유지 관리를 담당합니다.

상세 비교

성능 및 지연 시간

확장 가능한 추론 시스템은 네트워크 왕복으로 인해 지연 시간이 발생하며, 지리적 위치와 부하에 따라 100~500밀리초 정도가 소요되는 경우가 많습니다. 로컬 시스템은 이러한 네트워크 단계를 완전히 건너뛰므로 음성 비서나 로봇 공학 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다. 하지만 확장 가능한 시스템은 단일 장치에 탑재할 수 없는 훨씬 큰 모델을 처리할 수 있으므로, 지연 시간 비교는 모델 크기를 일정하게 유지할 때만 의미가 있습니다.

비용 경제학

클라우드 추론은 토큰당, 요청당 또는 GPU 사용 시간당 비용을 지불하는 운영 비용 모델을 따릅니다. 이는 비용이 매출에 비례하여 증가하기 때문에 예측 불가능한 워크로드에 적합합니다. 로컬 추론은 GPU 또는 엣지 하드웨어에 대한 초기 자본 지출이 필요하지만, 추가 추론당 한계 비용은 기본적으로 전기료에 불과합니다. 대량의 안정적인 워크로드의 경우, 손익분기점을 넘어서면 로컬 배포가 추론당 비용 측면에서 유리한 경우가 많습니다.

개인정보 보호 및 규정 준수

데이터가 사용자의 기기나 기업 네트워크를 벗어나면 타인의 인프라로 이동하게 되는데, 이는 GDPR, HIPAA 및 유사한 규정에 따른 규제 문제를 야기합니다. 로컬화된 추론 방식은 모든 데이터를 사내에 보관하므로 의료, 법률 및 국방 분야 애플리케이션에 적합한 기본 솔루션입니다. 확장 가능한 솔루션 제공업체는 프라이빗 VPC, 고객 관리 키, 데이터 상주 보장 등을 통해 이러한 문제를 해결하지만, 결국 신뢰라는 전제 조건이 중요합니다.

확장성과 유연성

확장 가능한 시스템은 블랙 프라이데이 기간의 온라인 쇼핑몰이나 입소문을 타고 출시되는 챗봇처럼 트래픽이 예측 불가능하게 급증할 때 진가를 발휘합니다. 자동 확장 그룹은 몇 분 만에 수백 개의 GPU 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 반면 로컬 시스템은 물리적 하드웨어에 제약을 받기 때문에 용량을 추가하려면 새로운 장비를 구매하고 설치해야 합니다. 이처럼 트래픽이 급증하는 워크로드의 경우, 클라우드의 탄력성을 온프레미스 환경에서 완벽하게 재현하기는 어렵습니다.

모델 기능

GPT-4급 시스템이나 Llama 3.1 405B와 같은 최첨단 오픈웨이트 모델을 포함한 가장 규모가 크고 성능이 뛰어난 모델들은 확장 가능한 인프라만이 제공할 수 있는 멀티 GPU 클러스터를 필요로 합니다. 로컬 시스템은 일반적으로 70억에서 700억 개의 파라미터 범위를 가진 더 작은 모델들을 실행하며, 이러한 모델들은 종종 4비트 정밀도로 양자화됩니다. 이러한 성능 격차는 분명히 존재하지만, 효율적인 아키텍처와 더 나은 양자화 기술이 등장함에 따라 점차 좁아지고 있습니다.

장단점

확장 가능한 추론 시스템

장점

+ 탄성 용량
+ 프론티어 모델 접근
+ 하드웨어 투자 불필요
+ 공급자 관리 업데이트

− 지속적인 사용 비용
− 네트워크 지연 시간
− 데이터가 구내를 벗어나게 됩니다.
− 인터넷 연결이 필요합니다.

지역화된 추론 시스템

장점

+ 낮은 지연 시간
+ 완전한 데이터 제어
+ 반복되는 수수료 없음
+ 오프라인에서도 작동합니다

− 하드웨어 천장
− 선불 비용
− 수동 유지보수
− 제한된 모델 크기

흔한 오해

신화

로컬 추론은 항상 클라우드 추론보다 비용이 저렴합니다.

현실

로컬 추론은 하드웨어 구매를 정당화할 수 있는 사용량 임계값을 넘어서야 비용이 저렴해집니다. 트래픽이 적거나 급증하는 경우에는 대부분 유휴 상태인 GPU를 구매하는 것보다 클라우드 사용량 기반 요금제가 더 저렴한 경우가 많습니다.

신화

클라우드 추론은 본질적으로 안전하지 않습니다.

현실

주요 클라우드 제공업체는 저장 및 전송 중 데이터 암호화, 프라이빗 네트워킹, 고객 관리형 암호화 키, 규정 준수 인증 등을 제공합니다. 위험도는 클라우드 자체보다는 제공업체의 보안 조치와 사용자 구성에 따라 달라집니다.

신화

로컬 모델은 규모가 너무 작아서 본격적인 연구에 활용하기 어렵습니다.

현실

단일 고성능 GPU에서 실행되는 양자화된 700억 파라미터 모델은 이제 많은 벤치마크에서 기존의 최첨단 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 보여줍니다. 많은 기업용 작업에서 잘 튜닝된 로컬 모델은 충분한 성능을 발휘합니다.

신화

확장 가능한 추론은 로컬 추론보다 항상 지연 시간이 더 깁니다.

현실

로컬 하드웨어의 성능이 부족하거나 모델 크기가 사용 가능한 메모리보다 클 경우 추론 속도가 매우 느려질 수 있습니다. 지역적 입지를 갖춘 잘 구성된 클라우드 엔드포인트는 용량이 부족한 로컬 환경보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

신화

한 가지 접근 방식을 영원히 선택해야 합니다.

현실

하이브리드 추론 패턴이 점점 더 보편화되고 있으며, 라우팅 로직은 간단한 쿼리는 로컬 모델로, 복잡한 쿼리는 클라우드 API로 전송합니다. 이는 비용, 지연 시간 및 기능을 동적으로 균형 있게 조절합니다.

자주 묻는 질문

확장 가능한 추론과 지역화된 추론의 차이점은 무엇인가요?

확장 가능한 추론은 수요에 따라 확장 또는 축소할 수 있는 클라우드 인프라에서 AI 모델을 실행하는 반면, 로컬 추론은 로컬 서버, 엣지 디바이스 또는 랩톱과 같이 사용자에게 물리적으로 가까운 하드웨어에서 모델을 실행합니다. 핵심적인 절충점은 탄력적인 용량과 낮은 지연 시간의 프라이빗 처리입니다.

클라우드 AI 추론과 로컬 AI 추론 중 어느 것이 더 빠를까요?

로컬 추론은 네트워크 왕복이 필요 없기 때문에 일반적으로 더 빠르며, 작은 모델의 경우 50밀리초 이내에 완료되는 경우가 많습니다. 클라우드 추론은 일반적으로 100~500밀리초의 네트워크 지연 시간을 추가하지만, 로컬 하드웨어에서 전혀 실행할 수 없는 훨씬 더 큰 모델을 처리할 수 있습니다.

대규모 언어 모델을 로컬 환경에서 실행할 수 있습니까?

네, 최대 약 700억 개의 파라미터를 가진 모델도 충분한 RAM을 갖춘 NVIDIA RTX 4090이나 Apple M3 Ultra와 같은 고급 소비자용 GPU에서 실행할 수 있습니다. GPTQ, AWQ, GGUF와 같은 양자화 기술은 모델 크기를 줄여 메모리 사용량을 최소화하면서 품질 손실을 최소화합니다.

클라우드 추론 비용은 로컬 추론 비용과 비교했을 때 얼마나 차이가 나나요?

클라우드 추론은 일반적으로 모델에 따라 백만 토큰당 0.5달러에서 15달러의 비용이 발생하며, 로컬 추론은 2,000달러에서 30,000달러의 GPU 일회성 구매 비용과 전기료가 필요합니다. 하지만 충분한 토큰을 처리하여 하드웨어 투자 비용을 회수하면 로컬 추론이 더 저렴해집니다.

로컬 AI 추론이 클라우드보다 개인 정보 보호에 더 유리한가요?

일반적으로 그렇습니다. 데이터는 사용자의 기기나 네트워크를 벗어나지 않기 때문입니다. 클라우드 제공업체는 암호화 및 계약 조건을 통해 강력한 개인정보 보호를 보장할 수 있지만, 여전히 제3자에게 데이터를 맡기는 것이므로 의료 및 금융과 같은 규제 산업에서는 용납될 수 없습니다.

로컬 추론을 위해 어떤 하드웨어가 필요합니까?

7비트 파라미터 모델의 경우 8GB의 VRAM 또는 통합 메모리면 충분합니다. 13비트 모델의 경우 16GB를 권장합니다. 4비트 양자화를 사용하는 70비트 모델의 경우 약 40GB의 VRAM이 필요하며, 이는 RTX 4090, A6000 또는 64GB 이상의 통합 메모리를 탑재한 Apple Silicon을 의미합니다.

로컬 AI 추론에 널리 사용되는 도구는 무엇인가요?

Ollama, LM Studio, 및 GPT4All은 원클릭 모델 다운로드 기능을 제공하여 초보자에게 인기가 높습니다. llama.cpp와 vLLM은 성능이 뛰어나 개발자에게 선호됩니다. ONNX Runtime과 TensorRT는 다양한 하드웨어 유형에서 최적화된 추론을 제공합니다.

확장성과 지역성을 고려한 추론이 양립할 수 있을까요?

물론입니다. 하이브리드 환경은 복잡성, 지연 시간 요구 사항 또는 비용 임계값에 따라 요청을 라우팅합니다. 일반적인 패턴은 일상적인 쿼리를 위해 소규모 로컬 모델을 유지하고 더 복잡한 질문은 더 큰 클라우드 모델로 에스컬레이션하여 속도, 개인 정보 보호 및 기능 간의 균형을 유지하는 것입니다.

기업용 AI에 어떤 접근 방식이 더 나을까요?

기업들은 흔히 두 가지 방식을 모두 사용합니다. 로컬 추론은 내부 문서 검색 및 개인 식별 정보(PII) 삭제와 같은 민감한 워크로드를 처리하는 데 사용되는 반면, 확장 가능한 클라우드 추론은 고객 대면 챗봇 및 급증하는 분석 작업에 활용됩니다. 적절한 조합은 데이터의 민감도, 처리량 및 지연 시간 목표에 따라 달라집니다.

확장 가능한 추론 시스템은 트래픽 급증을 어떻게 처리하나요?

이들은 큐 깊이나 요청 속도가 임계값을 넘으면 새로운 GPU 인스턴스를 생성하는 자동 확장 그룹, 로드 밸런서 및 서버리스 추론 엔드포인트를 사용합니다. AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML과 같은 공급업체는 이러한 제어 기능을 고객에게 직접 제공합니다.

평결

최고 수준의 모델 품질, 예측 불가능한 확장성 또는 하드웨어 구매 없이 빠른 시장 출시가 필요한 경우 확장 가능한 추론을 선택하십시오. 개인 정보 보호가 필수적이거나, 지연 시간 허용 범위가 제한적이거나, 지속적인 대용량 트래픽으로 인해 온프레미스 환경이 경제적인 이점이 있는 경우에는 로컬 추론을 선택하십시오. 현재 많은 프로덕션 시스템에서는 간단한 쿼리는 로컬에서 처리하고 복잡한 쿼리는 클라우드로 에스컬레이션하는 방식으로 두 가지 방식을 혼합하여 사용하고 있습니다.