핵심 요약
Cerebras는 GLM-4.7 모델을 통해 초당 최대 1,700 토큰의 추론 속도를 구현했으며, 예측 출력 기능을 도입해 코드 리팩터링 등 특정 작업의 효율을 극대화했다. 이는 오픈 웨이트 모델이 상용 폐쇄형 모델을 대체할 수 있는 충분한 성능에 도달했음을 시사한다.
배경
Cerebras 제품 팀이 자사 하드웨어에서 구동되는 최신 GLM-4.7 모델의 성능과 추론 속도를 획기적으로 높이는 '예측 출력' 기능을 발표한 세션입니다.
대상 독자
AI 엔지니어, LLM 애플리케이션 개발자, MLOps 전문가
의미 / 영향
Cerebras의 초고속 추론 성능과 예측 출력 기술의 결합은 실시간 코딩 에이전트 및 복잡한 멀티 에이전트 시스템의 상용화를 앞당길 것입니다. 특히 추론 비용과 지연 시간 문제로 도입을 망설였던 기업들에게 오픈 웨이트 모델 기반의 고성능 솔루션이라는 실질적인 대안을 제시합니다.
챕터별 상세
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GLM-4.7 모델 소개 및 Cerebras 추론 성능
GLM-4.7은 Zhipu AI(ZAI)가 개발한 최신 오픈 웨이트 모델로, Cerebras 인프라에서 초당 약 1,000에서 1,700 토큰(TPS)의 속도로 실행된다. 이는 기존 GPU 환경 대비 약 20배 빠른 성능이며, 코딩 및 에이전트 작업에서 높은 효율을 보인다. 특히 4.6 버전 대비 추론 일관성과 멀티턴 대화 능력이 대폭 향상된 것이 특징이다.
- •Cerebras 하드웨어에서 초당 최대 1,700 토큰의 압도적 추론 속도 구현
- •코딩 및 에이전트 작업 성능이 대폭 개선된 오픈 웨이트 모델
- •Sonnet 4.5 등 상용 모델 대비 약 20배 빠른 실행 속도 확인
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GLM-4.7 아키텍처와 주요 개선 사항
GLM-4.7은 MoE(Mixture of Experts) 트랜스포머 아키텍처를 채택하여 총 3,580억 개의 파라미터를 보유하며, 추론 시에는 320억 개의 파라미터만 활성화한다. 하이브리드 추론 모델로서 추론(Reasoning) 기능을 온오프할 수 있으며, 인터리브드 씽킹(Interleaved Thinking)과 프리저브드 씽킹(Preserved Thinking) 기능을 통해 대화의 맥락 유지 능력을 강화했다.
- •총 358B 파라미터 중 32B만 활성화하는 MoE 구조 채택
- •추론 기능을 선택적으로 활성화할 수 있는 하이브리드 추론 모델
- •멀티턴 대화에서 추론 맥락을 유지하는 프리저브드 씽킹 기능 도입
MoE(Mixture of Experts)는 모델의 전체 파라미터 중 일부 전문가(Expert) 네트워크만 선택적으로 활성화하여 연산 효율을 높이는 구조입니다.
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예측 출력(Predicted Outputs) 기능의 원리와 활용
예측 출력은 출력 내용의 일부를 미리 알고 있을 때 추론 속도를 높이는 기술로, 투기적 디코딩(Speculative Decoding)과 유사한 원리로 작동한다. 모델이 모든 토큰을 처음부터 생성하는 대신 제공된 예측값과 일치하는지 검증하는 과정을 거치며, 일치할 경우 생성 속도가 최대 2배 이상 향상된다. 이는 코드 리팩터링이나 문서 수정 작업에 특히 유용하다.
- •기존 텍스트를 예측값으로 전달하여 변경된 부분만 새로 생성하는 최적화 기법
- •코드 리팩터링 및 템플릿 채우기 작업에서 생성 속도 2배 이상 향상
- •예측이 틀리더라도 최종 출력 품질에는 영향을 주지 않는 안정적 구조
투기적 디코딩(Speculative Decoding)은 작은 모델이 미리 예측한 토큰을 큰 모델이 검증하여 생성 속도를 높이는 LLM 최적화 기법입니다.
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실전 데모: 코드 리팩터링 및 템플릿 채우기
코드 리팩터링 데모에서 기존 코드 블록을 예측값(Prediction) 파라미터로 전달하면, 모델은 주석 추가 등 변경이 필요한 부분만 새로 생성하고 나머지는 빠르게 검증하며 통과한다. 실행 결과 87개의 토큰이 재사용되었고 16개의 토큰만 새로 생성되어 전체 추론 시간이 획기적으로 단축됨을 확인했다. 이는 에이전트 워크플로우의 실시간성을 보장하는 핵심 기능이다.
- •기존 코드를 재사용하여 변경된 토큰만 생성하는 리팩터링 과정 시연
- •토큰 재사용률(Accepted Tokens) 지표를 통한 성능 최적화 확인
- •에이전트 기반 워크플로우에서 지연 시간을 줄이는 실질적 방안 제시
45:00
Cerebras 하드웨어의 차별점과 향후 계획
Cerebras는 NVIDIA GPU와 달리 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)을 사용하여 모델을 칩 전체에 직접 배치함으로써 데이터 이동 병목 현상을 제거했다. 현재 GLM-4.7 외에도 다양한 오픈 소스 모델을 지원하며, 향후 비전 모델(Vision Models) 지원 및 컨텍스트 윈도우(Context Window) 확장을 계획하고 있다. 또한 제로 데이터 리텐션(Zero Data Retention) 정책을 통해 보안성을 강조했다.
- •웨이퍼 스케일 엔진(WSE)을 통한 하드웨어 차원의 추론 가속화
- •비전 모델 지원 및 컨텍스트 윈도우 확장 로드맵 공유
- •데이터 보안을 위한 제로 데이터 리텐션 정책 준수
실무 Takeaway
- Cerebras 하드웨어는 GLM-4.7 모델에서 초당 1,000 토큰 이상의 압도적인 추론 속도를 제공한다.
- 예측 출력(Predicted Outputs) 기능을 활용하면 코드 리팩터링 등 기존 텍스트를 수정하는 작업의 속도를 2배 이상 높일 수 있다.
- GLM-4.7은 오픈 웨이트 모델임에도 불구하고 코딩 및 에이전트 성능에서 폐쇄형 모델과 대등한 수준에 도달했다.
언급된 리소스
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