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에이전트 AI가 복잡한 추론을 수행할 때 발생하는 긴 지연 시간이 실질적인 생산성 향상의 걸림돌이 되고 있다. 대규모 모델과 긴 추론 체인은 기존 하드웨어 구조에서 처리 속도를 늦추며, 이를 해결하기 위해 속도와 토큰 효율성을 동시에 잡는 새로운 접근이 필요하다. SambaNova는 이를 '골디락스 존'으로 정의하고 하드웨어 최적화를 통해 에이전트의 응답성을 개선하고자 한다. 효율적인 추론은 단순히 빠른 속도뿐만 아니라 다수의 동시 요청을 처리할 수 있는 용량을 의미한다.
LLM 추론 과정은 연산 중심의 프리필 단계와 메모리 중심의 디코드 단계로 명확히 구분된다. 프리필은 입력 토큰을 병렬로 처리하여 KV 캐시를 생성하는 과정으로 GPU의 높은 연산력이 유리하지만, 디코드는 토큰을 하나씩 생성하며 매번 가중치를 읽어야 하므로 메모리 대역폭이 병목이 된다. NVIDIA의 Rubin CPX와 같은 GPU는 프리필에 최적화되어 있으나 디코드 단계에서는 대안적인 아키텍처가 요구된다. 이러한 단계별 특성 차이가 하이브리드 하드웨어 구성의 핵심 논거이다.
분산 추론(Disaggregated Inference)은 GPU와 RDU의 강점을 각각의 추론 단계에 할당하여 전체 성능을 극대화하는 전략이다. 사용자의 프롬프트가 입력되면 GPU가 이를 처리하여 고정된 KV 캐시를 생성하고, 이 데이터를 SambaRack의 RDU로 전달하여 순차적인 토큰 생성을 수행한다. 이 방식을 통해 첫 토큰 응답 시간(TTFT)은 줄이면서도 초당 토큰 생성량(TPS)은 높게 유지할 수 있다. 결과적으로 인프라 비용을 낮추면서도 에이전트 시스템의 전체적인 지연 시간을 단축한다.
SambaNova의 RDU는 3계층 메모리 구조와 데이터플로우 아키텍처를 통해 대규모 모델 추론에서 차별화된 성능을 제공한다. SRAM은 연산 융합을, HBM은 모델 가중치와 KV 캐시 저장을, DDR은 비용 효율적인 프롬프트 캐싱을 담당하여 데이터 이동 효율을 극대화한다. 경쟁사인 Groq의 SRAM 전용 구조가 수천 개의 칩과 복잡한 네트워크를 요구하는 것과 달리, RDU는 적은 인프라로도 조 단위 모델을 지원한다. 또한 평균 20kW의 전력으로 기존 데이터 센터 환경에 쉽게 통합될 수 있는 에너지 효율성을 갖췄다.
기술
- SambaNova SN50 RDU
- NVIDIA Rubin CPX
- Dataflow Architecture
- KV Cache
활용 사례
- 코딩 에이전트 및 엔터프라이즈 에이전트 서비스
- 대규모 LLM 추론 클러스터 구축
- 긴 추론 체인이 필요한 추론 모델 서빙
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원문 발행 2026. 04. 01.수집 2026. 04. 01.출처 타입 RSS
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