이 글은 와탭이 외부 필진과 협력하여 제작한 콘텐츠로, 현업에서 활동하는 전문가의 경험과 인사이트를 독자 여러분께 전달하고자 합니다.

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‍AI 모델을 사용하기만 해도 GPU가 필요하다?

AI 모델을 학습할 때 GPU가 많이 필요하다는 것은 모두 아시죠? 그런데 AI 모델을 학습할 때 뿐 아니라, 완성된 모델을 실제로 사용할 때도 GPU가 필요할 수 있습니다. 이미 학습된 AI 모델을 가지고 새로운 데이터를 분석하거나 결과를 예측하는 과정을 추론(Inference)이라고 말합니다.

LLM을 비롯한 AI 모델의 사이즈가 점점 커지고, 멀티 AI 에이전트 시스템을 구축하면서 여러 개의 모델을 동시에 사용하는 경우가 늘어나고 있습니다. 그런데 동시에 사용자들은 빠른 응답 속도를 기대하기 때문에 추론 속도도 빨라야 합니다.

이러한 상황으로 인해, 서비스에서 추론을 돌릴 때도 GPU를 필수적으로 사용해야 하는 경우가 많아졌습니다. 특히 사용자가 많은 서비스라면 추론 작업이 끊임없이 일어나기 때문에 GPU 사용량이 엄청나게 늘어나게 됩니다.

GPU는 가격이 비싸고, 구하기도 어렵습니다. 그래서 기업들은 GPU를 덜 쓰면서도 똑같은 성능을 낼 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이런 문제를 해결하는 핵심 기술이 바로 모델 추론 최적화입니다.

모델 추론 최적화는 AI 모델의 성능은 그대로 유지하면서 GPU를 더 효율적으로 사용하는 여러 기술들을 말합니다. 지금부터 AI 모델 추론 최적화를 돕는 세 가지 툴을 알아보도록 하겠습니다.

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모델 추론 최적화를 위한 대표적인 세 가지 툴

이번 글에서 비교할 툴은 TensorRT, ONNX Runtime, Triton 입니다.

• ‍TensorRT: NVIDIA에서 제공하는 고성능 추론 엔진으로, NVIDIA GPU에서 딥러닝 모델을 최적화하고 실행할 때 최고의 성능을 제공합니다. 특히 단일 GPU 환경에서 빠른 응답 시간과 높은 처리량을 제공합니다. 더 자세히 알고 싶으시다면 TensorRT docs 를 참고해주세요.
• ONNX Runtime: Microsoft 주도로 개발된 범용 추론 엔진으로, ONNX 포맷 모델을 Windows, Linux, 모바일, 브라우저 등 다양한 플랫폼과 AI 프레임워크에서 폭넓게 사용할 수 있는 것이 특징입니다. GPU 외에도 CPU, NNAPI, CoreML 등 다양한 환경에서 유연하게 적용 가능합니다. 더 자세히 알고 싶으시다면 ONNX Runtime docs 를 참고해주세요.
• ‍Triton: 다양한 모델과 프레임워크를 동시에 관리하고 서비스할 수 있는 통합 모델 서빙 서버입니다. 위에 언급된 TensorRT, ONNX 를 포함한 여러 프레임워크의 모델을 단일 서버에서 동시 운영할 수 있게 합니다. 쿠버네티스/도커 환경에 최적화되어 다수의 모델을 동시에 운영하거나, 대규모 트래픽을 효율적으로 처리해야 하는 환경에서 탁월한 성능을 제공합니다. 더 자세히 알고 싶으시다면 Triton docs 를 참고해주세요.

여러 항목에서 비교해보면 다음 표와 같습니다.

실제 서비스에 툴을 적용할 때는 다음 사항을 고려해야 합니다.

• ‍라이브러리 vs 서버 방식: TensorRT와 ONNX Runtime은 애플리케이션 내에서 직접 호출하는 라이브러리 형태이며, Triton은 독립된 서버로 모델을 제공하는 방식입니다. 소규모 프로젝트는 라이브러리 방식을, 여러 모델을 운영하거나 확장이 필요한 환경은 서버 방식을 추천합니다.
• 자동화 및 CI/CD: 모델 추론 최적화 과정은 자동화된 CI/CD 파이프라인에 통합하여 지속적인 모델 업데이트가 가능하도록 구성하는 것이 좋습니다.
• 모니터링 전략: GPU 자원 현황을 효과적으로 관리하려면, 실시간 모니터링이 필수입니다. 최적화 툴 도입 후에는 GPU 사용률, 메모리 점유율, 처리량, 지연시간 등 핵심 지표들의 변화를 지속적으로 추적해야 합니다. 이러한 데이터는 최적화가 실제로 효과를 발휘하고 있는지 검증하는 중요한 근거가 됩니다. 또한 트래픽 패턴의 변화나 새로운 모델 도입 시 GPU 자원 사용률이 어떻게 달라지는지 실시간으로 파악할 수 있어야 효과적인 자원 관리가 가능합니다. 해당 내용은 아래에서 한 번 더 다룰게요.

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사례로 보는 모델 추론 최적화 툴 선택 가이드

1. 즉각적인 응답 속도가 필요할 때 - TensorRT

고객 상담 챗봇이나 실식간 음성인식처럼 사용자가 기다리면 안 되는 서비스 혹은 자율주행 시스템처럼 실시간 판단이 필요한 시스템과 같은 속도에 민감한 환경에서 사용하면 좋습니다.

실제 교통 신호 인식 시스템 연구에서  차량용 카메라가 신호등을 인식할 때, TensorRT 덕분에 1초에 63번 처리할 수 있게 되어 안전한 주행이 가능해졌다는 사례도 있습니다.

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2. 다양한 환경과 플랫폼에서 사용해야 할 때 - ONNX Runtime

핸드폰 앱, 웹사이트, 서버에서 모두 같은 AI 기능을 제공하고 싶을 때, 또는 개발팀마다 다른 프레임워크를 쓰는데 하나로 통일하고 싶을 때 사용하면 좋습니다. Windows, Linux, iOS, Android, 브라우저까지 폭넓게 지원하므로 크로스 플랫폼 배포가 필요한 번역 서비스 등에서 유용할 것으로 예상됩니다.

Azure, Office, Bing 등 마이크로소프트 주요 서비스 백엔드에서 ONNX Runtime이 쓰이면서 성능과 호환성을 동시에 확보한 사례가 있습니다.

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3. 여러 모델을 동시에 운영하거나 대규모 트래픽 처리 시 - Triton

동시에 수천, 수만 명이 사용하는 대규모 서비스, 이미지 인식, 텍스트 분석 등 여러 종류의 AI 기능을 한꺼번에 제공할 때 사용하면 좋습니다.

구글 Vertex AI 및 AWS SageMaker와 같은 대형 클라우드에서 수많은 고객의 AI 요청을 동시에 처리할 때 Triton을 활용합니다.

정리하자면, 다음과 같습니다.

• 즉각적인 응답 속도와 최고의 성능이 필요하다면: NVIDIA TensorRT
• 다양한 환경과 플랫폼에서 모델을 사용해야 한다면: ONNX Runtime
• 여러 모델을 동시에 운영하거나 대량의 트래픽을 처리해야 한다면: NVIDIA Triton

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최적화가 정말 효과적인지 어떻게 알 수 있을까?

AI 모델 추론 최적화는 위에서 언급한 툴을 도입하는 것으로 끝나지 않습니다. 최적화의 실제 효과를 정확히 측정하고 지속적으로 개선하기 위해서는 체계적인 GPU 모니터링이 필수입니다.

최적화 툴 도입 전후의 성능을 객관적으로 비교하려면 GPU 사용률, 메모리 점유율, 처리량, 지연시간 등의 핵심 지표들을 정확히 측정할 수 있어야 합니다. 예를 들어, TensorRT를 적용했을 때 실제로 GPU 메모리 사용량이 얼마나 줄어들었는지, 응답 시간이 얼마나 개선되었는지를 수치로 확인할 수 있어야 최적화의 가치를 입증할 수 있습니다.

또한 운영 중에는 트래픽 패턴의 변화, 새로운 모델 배포, 하드웨어 업그레이드 등 다양한 변수들이 GPU 성능에 영향을 미칩니다. 이러한 변화들이 시스템에 미치는 영향을 실시간으로 파악하고, 필요에 따라 최적화 전략을 조정하는 것이 중요합니다. 특히 대규모 서비스 환경에서는 GPU 리소스의 병목 지점을 빠르게 식별하고 대응할 수 있는 모니터링 체계가 서비스 안정성에 큰 영향을 미치게 됩니다.

nvidia-smi나 기본적인 시스템 모니터링 도구들로는 이러한 세밀한 분석에 한계가 있습니다. GPU 사용률, 메모리 점유율, 온도, 전력 소비량 등을 실시간으로 추적하고, 히스토리 데이터 분석, 임계치 기반 알림 등의 기능을 제공하는 전문 모니터링 툴이 필요합니다. 와탭 GPU 모니터링과 같은 솔루션은 이러한 복합적인 요구사항을 충족하면서도 직관적인 대시보드를 통해 GPU 성능 현황을 한눈에 파악할 수 있게 해주니, 좋은 선택지가 될 수 있습니다.

처음부터 전체 시스템에 최적화 기술을 적용하기보다는, 작은 프로젝트나 개발 환경에서 충분한 테스트를 거친 후 점진적으로 확장 적용하는 것이 안전합니다. 이 과정에서 각 단계별로 GPU 성능 지표를 면밀히 관찰하고, 기존 시스템과의 호환성, 개발팀의 학습 곡선, 운영 복잡도 증가 등을 종합적으로 검토해야 합니다.

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마치며

AI 모델 추론 최적화는 일회성 작업이 아니라 지속적인 개선 프로세스라고 보면 좋을 것 같습니다. 효과적인 최적화를 위해서는 툴 적용 → 실측 확인 → 운영상 이슈 식별 → 전략 재조정이라는 루프를 반복하는 것이 필요합니다.

이 과정에서 추론 최적화 툴과 GPU 모니터링은 서로 보완적 관계로 볼 수 있는데요. 최적화 툴이 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 기술적 기반을 제공한다면, GPU 모니터링은 그 효과를 정량적으로 측정하고 지속적인 개선 방향을 제시하는 역할을 담당합니다.

모델 성능과 정확도의 균형을 맞추는 지속적인 검증 또한 중요합니다. 최적화를 통해 GPU 사용량을 줄이는 것도 중요하지만, 그 과정에서 모델의 품질이나 사용자 경험이 저하되어서는 안 됩니다. 실시간 모니터링을 통해 이러한 균형점을 지속적으로 유지하고, 변화하는 요구사항에 맞춰 최적화 전략을 조정해 나가야 합니다.

이 글에서 소개한 최적화 툴들과 전략들이 여러분들이 GPU를 더 효율적으로 활용할 수 있는 환경을 구축하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 더욱 효율적이고 경제적인 AI 인프라를 만들어 나가시길 응원합니다.