대규모 언어 모델(LLM)의 상용 서비스 운영에서 H100 클러스터를 효과적으로 활용하는 방법을 상세히 살펴보겠습니다. 월 4억 건 이상의 AI 추론 요청을 처리하는 실제 사례를 바탕으로 한 검증된 전략을 소개합니다.

H100 클러스터 기반 AI 모델 서빙 아키텍처

현대의 AI 서비스는 비용 효율성과 성능을 동시에 만족해야 하는 까다로운 요구사항을 가지고 있습니다. NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 중심으로 한 클러스터 구성은 이러한 요구사항을 충족하는 핵심 솔루션입니다.

핵심 인프라 구성 요소

성공적인 대규모 AI 모델 서빙을 위한 기술 스택은 다음과 같이 구성됩니다.

하드웨어 가속기: NVIDIA H100 Tensor Core GPU

  • 고성능 AI 추론을 위한 핵심 하드웨어입니다.
  • NVIDIA HGX H100 4-GPU 및 8-GPU 시스템을 활용하여 대규모 프로덕션 환경을 구축할 수 있습니다.
  • 메모리 대역폭과 연산 성능의 최적 균형을 제공합니다.

추론 서버: NVIDIA Triton Inference Server

  • 최적화된 모델을 다양한 백엔드에서 제공합니다.
  • 들어오는 사용자 요청을 배치(batching) 처리하여 GPU 효율성을 극대화합니다.
  • GPU 활용률 지표를 스케줄러에 제공하여 동적 확장을 지원합니다.
  • 실시간 모니터링과 로드 밸런싱 기능을 내장하고 있습니다.

모델 최적화 도구: NVIDIA TensorRT-LLM

  • LLM을 배포용으로 최적화하는 핵심 도구입니다.
  • 자체 개발한 최적화된 CUDA 커널과 결합하여 사용할 수 있습니다.
  • 모델 압축, 양자화, 그래프 최적화를 통해 추론 성능을 향상시킵니다.

오케스트레이션: Kubernetes

  • GPU 파드(Pod)를 호스팅하고 관리합니다.
  • 각 파드는 하나 이상의 H100 GPU와 Triton 인스턴스로 구성됩니다.
  • 추론 요청량에 따라 배포 및 GPU 수를 동적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.

모델 배포 및 서빙 아키텍처

실제 운영 환경에서는 20개 이상의 다양한 AI 모델을 동시에 서비스해야 합니다. 여기에는 Llama 3.1 8B, 70B, 405B 등의 대형 모델과 소형 분류기 모델, 임베딩 모델이 포함됩니다.

요청 라우팅 전략

# 요청 처리 플로우
1. 사용자 요청 수신
2. 소형 분류기 모델을 통한 의도 파악
   - 텍스트 완성
   - 요약
   - 질의응답
3. 분류된 작업을 특정 LLM으로 라우팅
4. GPU 파드에서 추론 실행
5. 결과 반환

GPU 파드 운영 구조

각 GPU 파드는 다음과 같이 구성됩니다:

  • 하드웨어: 하나 이상의 H100 GPU
  • 소프트웨어: Triton Inference Server 인스턴스
  • SLA: 엄격한 서비스 수준 협약 하에 운영
  • 모니터링: 실시간 성능 및 리소스 사용량 추적

프론트엔드 스케줄러 설계

효과적인 트래픽 분산을 위해 자체 개발한 프론트엔드 스케줄러를 Kubernetes 클러스터 내에서 운영합니다.

주요 기능:

  • 각 파드의 부하와 사용량 기반 트래픽 라우팅
  • SLA 일관성 보장
  • 다양한 로드 밸런싱 전략 지원

로드 밸런싱 전략:

  • Round-Robin
  • Least Requests
  • Power of Two Random Choices

이러한 전략들은 토큰 간 지연 시간(inter-token latency), 특히 최악의 경우(worst percentile) 성능 개선에 중요한 영향을 미칩니다.

엄격한 SLA 충족 및 성능 최적화

다양한 사용 사례에 맞는 SLA를 정의하기 위해 포괄적인 A/B 테스트를 수행하여 구성 변경이 사용자 경험에 미치는 영향을 평가해야 합니다.

모델 유형별 최적화 전략

소형 모델 (10억 파라미터 미만 임베딩 모델)

  • 용도: 실시간 검색 등 백엔드 워크플로우
  • 목표: 최저 지연 시간 달성
  • 설정: 작은 배치 크기
  • 리소스 활용: 단일 H100 GPU에서 여러 모델 동시 실행

사용자 대면 대형 모델 (Llama 8B, 70B, 405B)

  • 주요 지표:
    • 첫 토큰 생성 시간(Time To First Token, TTFT)
    • 사용자당 초당 토큰 수(Tokens Per Second per user)
    • 백만 쿼리당 비용(Cost per million queries)

병렬화 전략

텐서 병렬화 (Tensor Parallelism)

# 4-GPU 텐서 병렬화 예시
# Llama 8B 모델을 4개의 H100 GPU에 분산
python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=4 \
  --tensor_parallel_size=4 \
  inference_server.py
  • 적용 대상: 지연 시간에 민감한 요청
  • 효과: 백만 토큰당 상대 비용 최대 3배 절감
  • 구성: 4-GPU 또는 8-GPU 텐서 병렬화

데이터/파이프라인 병렬화

  • 적용 대상: 지연 시간에 덜 민감한 환경
  • 목표: 처리량(throughput) 극대화
  • 장점: 대용량 배치 처리에 효과적

배치 최적화

Triton Inference Server를 통한 배치 최적화는 추론 서빙 비용을 크게 절감할 수 있습니다:

# Triton 배치 설정 예시
model_config = {
    "max_batch_size": 32,
    "dynamic_batching": {
        "preferred_batch_size": [8, 16],
        "max_queue_delay_microseconds": 1000
    }
}

비용 효율성 확보 전략

자체 호스팅 vs 외부 API 비교

모델 호스팅 결정은 다음 기준에 따라 이루어집니다:

  • 비용 효율성: 타사 API 대비 운영 비용
  • SLA 충족 가능성: 요구되는 성능 기준 달성 여부
  • 제어 가능성: 모델 커스터마이징 및 최적화 자유도

자체 호스팅의 이점:

  • 연간 수백만 달러의 비용 절감 가능
  • 모델 성능 및 응답 시간 완전 제어
  • 데이터 보안 및 프라이버시 강화

비용 최적화 기법

# 비용 최적화 체크리스트
GPU 활용률:
  - 목표: 80% 이상
  - 모니터링: 실시간 GPU 메모리 및 연산 사용률
  
배치 효율성:
  - 동적 배치 크기 조정
  - 요청 큐 최적화
  
모델 선택:
  - 작업별 최적 모델 크기 선택
  - 불필요한 대형 모델 사용 방지

지속적인 개선 및 미래 기술

분산 서빙 (Disaggregated Serving)

혁신적인 기술로 LLM 워크플로우를 최적화합니다:

핵심 개념:

  • 사전 채우기(prefill) 단계와 디코딩(decode) 추론 단계를 별도 GPU로 분리
  • 각 단계의 특성에 맞는 하드웨어 리소스 할당

기대 효과:

  • 전체 시스템 처리량 대폭 향상
  • 토큰당 비용 절감
  • 하드웨어 리소스 유연성 증대
# 분산 서빙 구성 예시
prefill_config = {
    "gpu_type": "H100",
    "gpu_count": 2,
    "memory_optimized": True
}

decode_config = {
    "gpu_type": "H100", 
    "gpu_count": 4,
    "latency_optimized": True
}

차세대 하드웨어 준비

NVIDIA Blackwell 플랫폼 평가:

  • FP4 데이터 형식 지원을 포함한 2세대 Transformer Engine
  • 5세대 NVLink 및 NVSwitch
  • 조 단위 파라미터 LLM에 대해 30배의 추론 성능 향상 기대

실무 구현 가이드

단계별 구축 방법

1단계: 하드웨어 기반 구축

# H100 클러스터 구성 확인
nvidia-smi
# GPU 토폴로지 확인
nvidia-smi topo -m

2단계: 소프트웨어 스택 설치

# Triton Inference Server 설치
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.05-py3

# TensorRT-LLM 설치
pip install tensorrt-llm

# Kubernetes 클러스터 설정
kubectl apply -f gpu-operator.yaml

3단계: 모델 최적화 및 배포

# TensorRT-LLM 모델 최적화
from tensorrt_llm import LLM

model = LLM(
    model_path="llama-8b",
    tensor_parallel_size=4,
    dtype="float16"
)

# 모델 엔진 빌드
model.build_engine()

4단계: 모니터링 및 최적화

# Prometheus 메트릭 설정
metrics:
  - gpu_utilization
  - memory_usage
  - request_latency
  - throughput
  - cost_per_token

성능 튜닝 팁

메모리 최적화:

  • KV 캐시 최적화
  • 그래디언트 체크포인팅
  • 모델 샤딩 전략

지연 시간 최적화:

  • 배치 크기 동적 조정
  • 요청 우선순위 관리
  • 캐시 워밍업 전략

결론

H100 클러스터를 활용한 대규모 AI 모델 서빙은 체계적인 접근과 지속적인 최적화가 핵심입니다. 하드웨어 성능을 최대한 활용하면서도 비용 효율성을 확보하기 위해서는:

  • 강력한 기술 스택: H100 + Triton + TensorRT-LLM + Kubernetes
  • 모델별 맞춤 최적화: 용도와 요구사항에 따른 차별화된 전략
  • 지속적인 모니터링: 성능 지표 기반의 실시간 최적화
  • 미래 기술 준비: 분산 서빙, 차세대 하드웨어 도입 계획

이러한 종합적인 접근을 통해 월 수억 건의 AI 추론 요청을 안정적이고 비용 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. 성공적인 LLMOps 운영의 핵심은 기술적 우수성과 비즈니스 효율성의 균형에 있습니다.

참고