안녕하세요, 리키입니다. 오늘은 우리가 흔히 사용하는 초거대 언어 모델, 즉 엘엘엠(LLM)이 도대체 어떻게 추론을 하고, 서비스로 제공되는지에 대해 이야기해 보려고 합니다.
요즘 구글의 제미나이(Gemini)나 클로드(Claude) 같은 서비스들은 엄청난 사용자 수를 가지고 있지만, 이들이 어떻게 실제로 작동하는지는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다. 모델의 크기가 수백억, 수조 개의 매개변수를 넘어서기 때문에, 단순히 지능만으로 설명하기는 어렵습니다. 중요한 것은 이 거대한 모델들이 어떻게 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실제로 운용되고 사용자에게 응답을 제공하는지 그 과정에 있습니다.
여기서 핵심은 바로 '추론 속도'와 '비용'의 관계입니다. 우리가 AI에게 질문을 던질 때, 겉으로는 1:1 대화처럼 보이지만, 실제로는 여러 사용자의 요청을 묶어서 처리하는 '배치 사이즈(Batch Size)'라는 물리적인 문제가 작용합니다. GPU 입장에서 보면 한 명의 사용자만 처리하는 것보다 여러 사용자의 요청을 한 묶음으로 처리하는 것이 훨씬 경제적입니다. 이것이 바로 서비스의 속도와 가격을 결정하는 중요한 지점입니다.
모델이 다음 단어를 생성하기 위해서는 거대한 모델의 가중치를 메모리에서 읽어와야 하는데, 이 가중치를 불러오는 기본 비용은 사용자 수와 관계없이 발생합니다. 만약 배치 사이즈를 1로 설정하면 비용은 비싸지지만 빠를 수 있습니다. 하지만 여러 사용자의 요청을 묶어 배치 사이즈를 키우면, 모델 가중치 로딩 비용이 여러 요청에 분산되어 토큰당 비용이 크게 낮아집니다. 즉, 속도를 위해 배치 효율을 일부 포기하는 방식이거나, 혹은 비용 효율을 위해 약간의 대기 시간을 감수하는 방식인 것이죠.
결국 빠른 모드(Fast Mode)와 일반 모드(Normal Mode)의 차이는 모델 자체의 지능 차이가 아니라, 같은 모델을 어떤 교통 시스템 위에서 운행하느냐의 차이라고 볼 수 있습니다. 사용자가 빠른 응답을 원한다면 빠른 모드가 유리하고, 비용 효율을 더 중요하게 생각한다면 일반 모드가 더 적합합니다. 다만, 실제 시스템에서는 요청을 무작정 오래 모으기보다는 약 15~20밀리초(ms)마다 배치가 출발하는 식으로 움직이며, 지연 시간은 요청이 어느 출발 주기에 걸리느냐에 따라 결정된다는 점을 이해하셔야 합니다.
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