Moait
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례 섬네일

네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례

AWS faviconAWS·Architecture·
AWSPrivateLinkTensorRT LLM
2026년 03월 13일0

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

AWS가 Neosapience의 경량 LLM 추론 배치 워크로드를 GPU 인스턴스(G5/G6e/G7e)와 INT8/INT4/FP8 정밀도에서 벤치마크하고, 운영 환경의 프라이빗 연결과 리전 제약을 고려해 g6e + INT8 조합이 균형점을 제시했다는 내용을 다룹니다.

구현 방법

  • TensorRT-LLM 엔진으로 경량 LLM 서빙
  • AWS PrivateLink 기반 프라이빗 연결 구성
  • GPT-2 XL(1.5B) 프록시 모델로 BS 1-64 벤치마크 수행

주요 결과

  • g7e 벤치마크가 최고 Throughput이었으나 운영상 리전 제약 및 네트워크 영향으로 g6e INT8을 최적 선택
  • g5 INT8 대비 Throughput +약 46%, TTFT -약 39%, P95 안정성 약 25% 개선
  • 토큰당 비용 약 15% 절감

연관 피드

%가 높을수록 이 글과 비슷할 가능성이 높아요!
SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정 섬네일
74%

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

AWS faviconAWS·2025년 10월 24일
T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기 섬네일
70%

T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기

올리브영 favicon올리브영·2026년 01월 21일
Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기 섬네일
68%

Nota AI가 제안하는 AWS Inferentia에서 다양한 LLM 모델 양자화 최적화기법 사용하기

AWS faviconAWS·2026년 01월 20일