로컬 LLM 추론을 위한 분산 처리 전략: Apple 하드웨어와 모델 앙상블

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고성능 NVIDIA GPU와 대용량 VRAM 확보에 드는 비용 문제로 인해 Apple Mac Studio와 같은 통합 메모리 기반 하드웨어가 로컬 추론의 대안으로 부상했다.

전통적인 분산 추론 방식인 파이프라인 병렬화는 레이어를 분할하여 메모리를 확보하지만, 토큰 생성 시 순차적 처리로 인해 지연 시간이 발생한다.

전문가 병렬화는 모델의 전문가(Expert)를 분할하여 실행하는 방식이나, Apple 기기 간의 통신 속도 한계로 인해 텐서 병렬화와 같은 고속 통신 기반 기법 적용이 어렵다.

최근 주목받는 모델 앙상블 기법은 여러 모델을 독립적인 하드웨어에서 각각 실행한 뒤, 최종 로짓을 결합하거나 퍼플렉서티가 낮은 결과를 선택하여 성능을 높인다.

이 접근법은 하드웨어 간 공유 자원이 필요 없는 'shared-nothing' 구조를 지향하며, 개별 모델의 지식을 결합하여 단일 모델보다 우수한 성능을 도출할 수 있다.