Cursor와 Together AI: NVIDIA Blackwell 기반의 실시간 AI 코딩 인프라 구축

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핵심 요약

AI 코딩 플랫폼 Cursor는 개발자의 타이핑 흐름을 방해하지 않는 실시간 피드백을 제공하기 위해 Together AI와 파트너십을 맺었습니다. 양사는 NVIDIA Blackwell GB200 NVL72 및 HGX B200 시스템을 도입하여 하드웨어부터 커널 수준까지 전체 추론 스택을 최적화했습니다. 특히 Blackwell의 새로운 FP4 정밀도를 활용한 양자화 파이프라인을 구축하여 모델의 품질을 유지하면서도 추론 속도를 획기적으로 개선했습니다. 이를 통해 Cursor는 연구 단계의 모델 가중치를 며칠 내에 실제 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 효율적인 워크플로우를 확보했습니다.

배경

NVIDIA GPU 아키텍처(Hopper, Blackwell)에 대한 기본 이해, LLM 추론 최적화 및 양자화 개념, 분산 컴퓨팅 및 병렬 처리 기초 지식

대상 독자

실시간 LLM 서비스를 운영하는 인프라 엔지니어 및 AI 프로덕션 개발자

의미 / 영향

NVIDIA Blackwell의 FP4 지원과 Together AI의 최적화 기술이 결합되어, 기존보다 훨씬 낮은 비용과 지연시간으로 고성능 에이전트 모델을 서빙할 수 있음을 입증했습니다. 이는 향후 더 복잡한 실시간 AI 워크플로우가 대중화되는 기폭제가 될 것입니다.

섹션별 상세

에디터 내 AI 에이전트는 개발자가 코드를 수정하는 동안 실시간으로 작동해야 하므로 극도로 낮은 지연시간(Latency)이 필수적입니다. 개발자가 코드의 다른 영역으로 이동하기 전에 제안이 완료되어야 하며, 이를 위해 동시 접속 상황에서도 예측 가능한 최악의 지연시간을 보장하는 인프라가 요구됩니다.

NVIDIA Blackwell 아키텍처를 도입하여 메모리 대역폭과 텐서 처리량을 극대화했습니다. Together AI는 Blackwell의 새로운 텐서 코어 명령어를 직접 타겟팅하는 커스텀 커널을 제작하여 하드웨어 성능을 최대한 끌어올렸으며, ARM 기반 Grace CPU 환경에 맞게 전체 추론 스택을 포팅하고 튜닝했습니다.

GB200 NVL72의 72개 GPU가 연결된 All-to-all 토폴로지에서 효율적인 병렬 처리를 구현했습니다. 모델을 여러 칩에 분산할 때 발생하는 통신 및 동기화 오버헤드를 최소화하기 위해 전용 병렬 처리 메시(Parallelism Meshes)를 설계하여 연산 이득이 실제 추론 성능 향상으로 이어지도록 했습니다.

모델 학습부터 프로덕션 배포까지의 주기를 단축하기 위해 TensorRT-LLM 및 NVFP4 기반의 양자화 파이프라인을 구축했습니다. 새로운 모델 가중치가 생성되면 Together AI가 이를 양자화하고 검증하여 며칠 내에 테스트 엔드포인트를 생성하며, Cursor 팀은 내부 평가와 A/B 테스트를 거쳐 안전하게 프로덕션에 적용합니다.

Cursor의 모델 학습부터 Together AI를 통한 프로덕션 배포까지의 워크플로우 다이어그램입니다. — DiagramCursor가 체크포인트를 생성하면 Together AI가 FP4로 양자화하고 테스트 엔드포인트를 생성하는 과정을 보여줍니다. 이후 품질 평가와 A/B 테스트를 거쳐 최종적으로 프로덕션 트래픽을 처리하는 순환 구조를 설명하며, 모델 업데이트 주기를 단축하는 핵심 파이프라인을 시각화합니다.

실무 Takeaway

실시간 인터랙티브 AI 앱에서는 지연시간이 제품의 유효성을 결정하므로, 하드웨어 가속기(Blackwell)와 커스텀 커널 최적화가 경쟁 우위의 핵심이다.
FP4와 같은 초저정밀도 양자화를 적용할 때는 코딩 모델의 특성상 발생할 수 있는 구문 오류를 방지하기 위해 정교한 품질 검증 파이프라인이 병행되어야 한다.
NVIDIA GB200과 같은 대규모 GPU 클러스터에서는 칩 간 통신 비용을 제어하기 위한 전용 병렬 처리 아키텍처 설계가 성능 최적화의 관건이다.

언급된 리소스

문서Together AI Platform