챕터별 상세
LLM 워크로드의 세 가지 유형
LLM 워크로드는 크게 Offline, Online, Semi-online의 세 가지 범주로 나뉜다. Offline은 대량의 데이터를 한꺼번에 처리하는 배치 작업으로 개별 요청의 지연시간보다 전체 처리량이 중요하다. Online은 챗봇처럼 사용자와 실시간으로 상호작용하며 첫 번째 토큰이 생성되는 지연시간(TTFT)이 핵심 지표이다. Semi-online은 문서 처리 파이프라인처럼 부하가 가변적이며 지연시간과 처리량 사이의 균형이 필요한 영역이다.
워크로드 유형에 따라 최적화해야 할 핵심 지표(KPI)가 달라지므로 이를 먼저 정의하는 것이 설계의 시작이다.
지연시간 최적화: Speculative Decoding
Online 워크로드에서 토큰 생성 속도를 높이기 위해 Speculative Decoding 기법을 적용했다. 이는 가벼운 드래프트 모델이 다음 토큰을 미리 추측하고, 메인 모델이 이를 한 번에 검증하는 방식이다. 검증 과정은 병렬로 이루어지므로 가중치 로딩 횟수를 줄여 전체 생성 속도를 2~4배까지 향상시킨다. 특히 특정 도메인에 특화된 작은 모델을 드래프트 모델로 사용할 때 성능 향상이 극대화된다.
Speculative Decoding은 모델의 출력 품질을 희생하지 않으면서도 추론 속도만 높일 수 있는 강력한 기법이다.
시작 지연시간 단축: GPU Snapshot
서버리스 환경에서 콜드 스타트 문제를 해결하기 위해 GPU Snapshot 기능을 도입했다. 일반적인 컨테이너 시작은 모델 가중치 로드와 추론 엔진 초기화에 수 분이 소요되지만, Snapshot은 메모리 상태를 그대로 저장하여 복원한다. 이를 통해 수 분 걸리던 시작 시간을 수십 초 이내로 단축했다. 이는 Semi-online 워크로드에서 급격한 트래픽 증가에 즉각적으로 대응할 수 있게 해준다.
GPU Snapshot은 실행 중인 프로세스의 메모리와 GPU 상태를 덤프하여 나중에 즉시 재개할 수 있게 하는 기술이다.
GLM-5 오픈 모델 배포 실습
최신 오픈 가중치 모델인 GLM-5를 Modal 플랫폼에 배포하는 과정을 시연했다. GLM-5는 긴 문맥 처리와 에이전트 작업에 최적화된 모델로, Modal의 인프라를 통해 즉시 API 형태로 서빙이 가능하다. SGLang 추론 엔진을 사용하여 FP8 양자화 모델을 배포함으로써 메모리 효율성과 속도를 동시에 확보했다. 사용자는 단일 동시성 요청에 대해 무료로 테스트해 볼 수 있는 엔드포인트를 제공받는다.
GLM-5는 중국 Zhipu AI에서 개발한 강력한 성능의 오픈소스 LLM 시리즈 중 하나이다.
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원문 발행 2026. 02. 12.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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