TL;DR NVIDIA Blackwell GPU의 FP4(4비트 부동 소수점) 추론은 AI 모델 성능을 극대화하고 비용을 획기적으로 절감하는 게임 체인저다. DeepSeek-R1 모델의 세계 기록 달성이 그 가능성을 증명했다. 이 글에서는 왜 FP4가 필요한지부터 실전 구현 방법까지 완전 가이드를 제시한다.

NVIDIA의 최신 Blackwell 아키텍처가 AI 추론 분야에서 또 한 번의 혁신을 예고하고 있습니다. 특히 FP4(4비트 부동 소수점) 정밀도를 활용한 추론은 기존 모델의 성능을 극대화하고 비용 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

NVIDIA가 GTC 2025에서 발표한 DeepSeek-R1 모델의 추론 성능 세계 기록 달성 소식은 이러한 가능성을 명확히 보여줍니다. 단일 NVIDIA DGX B200 시스템(8개의 Blackwell GPU 탑재)이 6,710억 개의 파라미터를 가진 거대 언어 모델(LLM) DeepSeek-R1에서 사용자당 초당 250토큰 이상, 최대 초당 30,000토큰 이상의 처리량을 달성한 것은 FP4와 최적화된 소프트웨어 스택의 강력한 시너지 덕분입니다.

그렇다면 왜 우리는 Blackwell에서 4비트 추론에 주목해야 할까요? 그리고 어떻게 우리 모델에 적용할 수 있을까요? 이 글에서 그 이유와 구체적인 가이드를 제시합니다.

왜 블랙웰에서 4비트(FP4) 추론인가? 💡

Blackwell GPU에서 FP4 추론을 활용해야 하는 이유는 명확합니다. 압도적인 성능 향상, 메모리 효율성 증대, 그리고 비용 절감 효과를 동시에 누릴 수 있기 때문입니다.

혁신적인 하드웨어 가속

2세대 트랜스포머 엔진 (Transformer Engine): Blackwell GPU는 FP4 데이터 유형을 하드웨어 수준에서 가속하는 2세대 트랜스포머 엔진을 탑재했습니다. Hopper 아키텍처의 FP8 대비 클럭당 2배의 연산량을 제공합니다.

마이크로텐서 스케일링 (Micro-tensor scaling): FP4의 좁은 동적 범위를 극복하기 위해 32개 요소마다 다른 스케일 값을 적용하여 정확도 손실을 최소화합니다.

I/O 확장성: 5세대 NVLink는 GPU 간 1.8TB/s의 대역폭을 제공하여 거대 LLM 서빙 시 MPI All-reduce 병목 현상을 크게 완화합니다.

경이로운 성능 및 처리량 증가

NVIDIA Blackwell GPU는 FP4 정밀도와 TensorRT-LLM 소프트웨어를 통해 이전 Hopper 아키텍처(FP8) 대비 Llama 3.1 70B, Llama 3.1 405B, DeepSeek-R1 모델에서 3배 이상의 추론 처리량을 보여줍니다.

DeepSeek-R1 671B 모델의 경우, 2025년 1월 이후 처리량이 약 36배 증가했으며, 이는 토큰당 비용을 약 32배 개선하는 결과로 이어졌습니다.

MLPerf 4.1 벤치마크에서 B200 FP4는 H100 FP8 대비 Llama-2 70B 추론 토큰 처리량에서 4배 높은 성능을 기록했습니다.

메모리 효율성 및 비용 절감

FP4 양자화는 모델 가중치가 차지하는 메모리 공간을 BF16 대비 약 1/4, FP8 대비 약 1/2로 줄여줍니다. 예를 들어, Flux.1-dev 이미지 생성 모델의 경우 FP4 사용 시 VRAM 사용량을 FP16 대비 최대 5.2배 압축할 수 있습니다.

이는 동일한 GPU 메모리 내에서 더 큰 모델을 실행하거나, 더 많은 사용자 요청을 동시에 처리할 수 있게 해줍니다. SemiAnalysis 분석에 따르면, 동일 전력 및 랙 공간에서 총소유비용(TCO)을 2~3배 절감할 수 있습니다.

정확도 유지

많은 개발자들이 낮은 정밀도로 전환할 때 정확도 저하를 우려합니다. 하지만 NVIDIA의 TensorRT Model Optimizer를 사용한 사후 훈련 양자화(Post-Training Quantization, PTQ)는 DeepSeek-R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.3 70B와 같은 모델에서 FP8 또는 BF16 기준 대비 최소한의 정확도 손실만을 보입니다.

만약 미세 조정 데이터셋을 사용할 수 있다면, 양자화 인식 훈련(Quantization-Aware Training, QAT)을 통해 Nemotron 4 15B 및 340B 모델의 경우처럼 BF16 기준선 대비 손실 없는 FP4 양자화도 달성 가능합니다.

강력한 소프트웨어 생태계

NVIDIA는 TensorRT-LLM, TensorRT, TensorRT Model Optimizer, cuDNN, CUTLASS 등 Blackwell 아키텍처와 FP4에 최적화된 포괄적인 소프트웨어 스택을 제공합니다. PyTorch, JAX, TensorFlow와 같은 주요 AI 프레임워크 및 vLLM, Ollama 같은 LLM 서비스 프레임워크도 Blackwell을 지원합니다.

요약하자면, Blackwell의 네이티브 FP4 지원은 모델 파라미터당 메모리 사용량을 획기적으로 줄이고, 처리량을 최대 5배까지 개선하며, 데이터센터 TCO를 크게 낮추는 게임 체인저입니다.

4비트 블랙웰 추론 시작하기: 단계별 가이드 🛠️

Blackwell GPU에서 FP4 추론의 이점을 누리려면, 기존 BF16/FP16 모델을 양자화하는 과정이 필수적입니다. 단순히 모델을 로드하는 것만으로는 FP4의 속도 및 메모리 이점을 얻을 수 없습니다. 다음은 상황에 맞는 권장 워크플로입니다.

시나리오 필요 조치 권장 워크플로
NeMo FP4 카탈로그에 있는 모델 사용 없음 (이미 FP4) ① NGC에서 다운로드 → TensorRT-LLM 엔진 변환
Hugging Face 등에서 받은 BF16 체크포인트 PTQ 필요 ② TensorRT-LLM AutoDeploy 사용
정확도에 매우 민감한 모델 (의료, 금융 등) QAT 또는 MLE 재-파인튜닝 권장 ③ NeMo QAT → TensorRT-LLM 엔진 변환
메모리 여유 있고, 처리량보다 지연 시간이 중요 그대로 BF16 실행 가능 (FP4 장점은 제한적) ④ 기존 FP8/BF16 경로 유지 (Blackwell에서도 실행 가능)

워크플로 ①: 사전 양자화된 NeMo FP4 모델 배포 (가장 쉬운 방법)

NVIDIA NeMo 카탈로그에는 이미 FP4로 양자화된 다양한 모델이 준비되어 있습니다.

모델 다운로드:

nemo pull stt_en_conformer_transducer_xl_fp4

TensorRT-LLM 엔진 빌드:

trtllm-build --checkpoint stt_fp4.nemo --dtype fp4

서빙: 빌드된 엔진을 trtllm-server 등을 이용해 배포합니다. B200 GPU에서 최대 20 PFLOPS FP4 성능을 기대할 수 있습니다.

워크플로 ②: PTQ (AutoDeploy)를 이용한 BF16 → FP4 변환 (빠르고 효율적)

가지고 있는 BF16 모델을 빠르게 FP4로 변환하고 싶을 때 사용합니다. TensorRT-LLM v10의 AutoDeploy 파이프라인을 활용하면 몇 단계만으로 PTQ를 거쳐 FP4 엔진을 생성할 수 있습니다.

(선택 사항) ONNX 변환: 모델을 ONNX 형식으로 변환합니다.

# 예시: transformers 라이브러리 사용
transformers-onnx-export mymodel --dtype bf16

대표 데이터셋 수집: 모델 보정(calibration)을 위해 512~1024개의 대표 입력 샘플을 JSONL 형식으로 준비합니다.

AutoDeploy 실행: TensorRT-LLM의 deploy API를 사용합니다.

from tensorrt_llm.torch.auto_deploy import deploy

deploy(
    model_or_path="onnx/mymodel.onnx", # 또는 PyTorch 모델 경로
    calib_data="calib.jsonl",
    out_dir="engine_fp4",
    precision="fp4"
)

엔진 검증: trtllm-run 등을 사용해 생성된 FP4 엔진의 토큰 정확도 등을 확인합니다. 일반적으로 99% 이상의 정확도를 목표로 합니다.

팁: SmoothQuant나 AWQ와 같은 채널별 스케일링 기법을 추가 적용하면 동적 범위가 넓은 레이어(예: 임베딩)의 정확도 손실을 더욱 최소화할 수 있습니다.

워크플로 ③: QAT를 통한 최고 정확도 유지 (정확도 극대화)

의료, 금융 등 정확도가 매우 중요한 분야에서는 QAT를 통해 정확도 손실을 거의 없앨 수 있습니다.

NeMo 프레임워크 활용: NeMo를 사용하여 모델을 로드하고 QAT를 활성화하여 미세 조정을 진행합니다.

# 예시 코드 스니펫
# nemo_llm = nemo.from_pretrained("mymodel_bf16.nemo")
# trainer.enable_quantization(fp4=True, mt_scale=True) # mt_scale는 마이크로텐서 스케일링 활성화
# trainer.fit(nemo_llm) # 3~5 에폭 파인튜닝

검증: BLEU, F1 점수 등의 평가지표에서 정확도 하락이 0.2pp 미만인지 확인합니다.

TensorRT-LLM 엔진으로 내보내기: QAT가 완료된 모델을 TensorRT-LLM 엔진으로 변환하여 배포합니다. QAT는 PTQ 대비 ±0.1 %p 수준의 더 높은 정확도와 안정적인 성능을 제공하여 대화형 AI 서비스(챗봇, RAG)에 특히 권장됩니다.

실전 배치를 위한 추가 고려 사항 📋

HBM3e 메모리 용량: B200 GPU는 192GB의 HBM3e 메모리를 탑재하여, GPT-MoE 2T 파라미터급의 거대 모델도 샤딩 없이 로드할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

KV Paged Cache: TensorRT-LLM v10부터 기본적으로 활성화되어, 최대 30배 높은 초당 토큰 처리량과 낮은 지연 시간(예: 8ms)을 달성하는 데 기여합니다.

NVLink Fabric: NVL72 구성(72개 GPU)은 단일 랙을 마치 하나의 거대한 20 PFLOPS FP4 가상 GPU처럼 동작하게 만들어줍니다.

MIG (Multi-Instance GPU) 분할: FP4로 경량화된 모델(예: 7B 이하)은 MIG를 통해 GPU를 분할하여 다중 테넌트 환경에서 서비스 밀도를 2~3배까지 높일 수 있습니다.

결론: Blackwell FP4로 AI 추론의 미래를 경험하세요! 🌟

NVIDIA Blackwell 아키텍처의 네이티브 FP4 지원은 AI 추론 성능과 효율성을 전례 없는 수준으로 끌어올립니다. 모델 파라미터당 메모리 사용량을 획기적으로 줄이고(BF16 대비 1/4), 처리량을 최대 5배까지 개선하며, 데이터센터의 총소유비용(TCO)을 크게 낮출 수 있습니다.

하지만 이러한 이점을 최대한 활용하기 위해서는 양자화 과정이 필수적이라는 점을 기억해야 합니다.

  • 즉시 사용 가능한 솔루션을 원한다면 NeMo FP4 카탈로그의 사전 양자화 모델을 활용하세요.
  • 자체 BF16 모델을 보유하고 있다면 TensorRT-LLM AutoDeploy (PTQ)를 통해 몇 분 만에 FP4 엔진을 생성할 수 있습니다.
  • 최고 수준의 정확도가 요구되는 서비스에는 NeMo QAT를 통해 모델을 재학습하여 배포하세요.

이 가이드라인을 통해 여러분도 Blackwell GPU의 엄청난 잠재력을 최대한 발휘하고, 모델 정확도를 안전하게 유지하면서 AI 서비스의 새로운 지평을 열 수 있기를 바랍니다!

참고