VRAM 2GB/1B 파라미터 기준 AI 인프라 최적화 및 비용 설계 전략

Context

모델 파라미터 규모와 하드웨어 제약 사항에 대한 이해 부족으로 인한 GPU 비용 폭증 및 성능 저하 문제 발생. 단순 모델 성능 지표가 아닌 실제 Production 환경의 VRAM 및 Compute 자원 소모량을 정량적으로 파악해야 하는 상황.

Technical Solution

• fp16 정밀도 기준 1B 파라미터당 약 2GB VRAM 소모량을 기준으로 한 GPU 메모리 용량 산정
• 서버급 추론을 위한 TFLOPS 기반의 Floating Point 연산 능력과 Edge 디바이스 추론을 위한 TOPS 기반의 Integer 연산 능력 구분 적용
• API 비용 최적화를 위해 Tokenizer 특성(영어 1토큰 ≈ 0.75단어)을 반영한 입력/출력 비용 예측 모델 구축
• TTFT(Time To First Token)와 TPS(Tokens Per Second) 지표를 통한 사용자 체감 응답 속도 및 처리량 분석
• 모델 규모(8B vs 70B)에 따른 품질 대비 추론 비용의 Trade-off 분석을 통한 최적 모델 선정