Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기

핵심 요약

AWS가 G5/G6의 4장 A10G로 텐서 병렬화(TP=4)로 32B~70B급 LLM을 H100 없이 서빙하는 구성과 성능을 제시했습니다. 96GB 메모리로 모델과 KV 캐시를 분산하고, 16명 동시에서 TP=4가 TP=1 대비 약 2.1배의 처리량 증가와 52%의 응답 시간 단축을 보였습니다.

구현 방법

vLLM 기반 TP 구성으로 4GPU에 모델 분산
KV 캐시 분산 및 양자화 가능
1/2/4 GPU 비교 및 동시성 벤치마크

주요 결과

TP=4 시작 시간 110초(1 대비 약 55% 증가)
16명 동시: 787.9 t/s vs 378.8 t/s, 2.1x 차이
개인 체감 속도 52.6 vs 25.3 tokens/s

Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기

AI 요약

핵심 요약

구현 방법

주요 결과

SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정

네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례

T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기

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