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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.
용어 해설
- 양자화(Quantization)
- — 모델의 가중치를 더 낮은 정밀도(예: FP16에서 FP4)로 변환하여 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 기법입니다. 추론 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 필수적이지만 모델의 정확도가 떨어질 위험이 있어 정교한 튜닝이 필요합니다.
- 텐서 코어(Tensor Core)
- — 딥러닝 연산에 최적화된 NVIDIA GPU 내부의 하드웨어 가속기입니다. 행렬 곱셈과 누적 연산을 매우 빠르게 수행하며, Blackwell 아키텍처에서는 FP4와 같은 초저정밀도 연산을 지원하여 성능을 극대화합니다.
- 추론 스택(Inference Stack)
- — 모델이 실제 요청에 응답하기 위해 필요한 하드웨어, 드라이버, 커널, 서빙 프레임워크 등을 포함하는 전체 소프트웨어 계층입니다. 각 계층의 최적화 수준이 최종 응답 속도(Latency)를 결정합니다.
기술
- NVIDIA Blackwell
- GB200 NVL72
- TensorRT-LLM
- NVFP4
- ARM Grace CPU
- Together AI Cloud
활용 사례
- 실시간 AI 코드 자동완성
- 저지연 대화형 에이전트
- 고성능 LLM 추론 서빙
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 13.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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