GPU 증설보다 시급한 AI 인프라의 '용량 규율(Capacity Discipline)'

Context

LLM 추론 작업의 가변적인 GPU 메모리 점유 패턴으로 인한 자원 예측 불가능성. 단순 하드웨어 증설 위주의 대응으로 인한 자원 낭비와 비효율적인 할당 구조. 운영 가시성 부족으로 인한 프로덕션 환경의 불안정성.

Technical Solution

• 모델·엔드포인트·유스케이스별 실제 사용량 기반의 리소스 프로필 측정 체계 구축
• 실험용 학습 클러스터와 프로덕션 추론 클러스터를 물리적으로 분리하여 상호 간섭 차단
• 모델 개수가 아닌 실제 트래픽 수요 기반의 동적 사이징 전략 적용
• SLO(Service Level Objective) 정의를 통한 지연 시간과 처리량 기준의 최적화 의사결정 구조
• Quantization, Batching, Request Routing 등 효율성 개선 작업을 제품 로드맵에 포함하는 설계
• 모델별 리소스 소비량을 실시간으로 추적하는 관찰 가능성 도구 도입

Key Takeaway

AI 인프라의 실패는 모델의 한계가 아닌 전통적인 운영 공백(용량 계획, 소유권, SLO 부재)에서 기인함. 자원을 무제한 공급하는 방식이 아닌 엄격한 용량 규율을 통한 최적화 관리가 필수적임.