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에이전트 AI는 자율적으로 계획하고 여러 전문 모델(코딩, 수학 등)을 실시간으로 호출하는 다단계 워크플로를 특징으로 한다. 이는 정적인 워크로드에 최적화된 기존 GPU 인프라에 큰 부담을 주며, 모델 간 전환 속도가 에이전트 성능의 핵심 병목 현상이 된다.
vLLM과 같은 기존 GPU 기반 프레임워크는 모델을 HBM에 로드하는 방식의 한계로 인해 모델 전환 시 수 초의 지연이 발생한다. 특히 대형 추론 모델의 경우 깨어나는 데 3~6초가 소요되며, 10단계 에이전트 워크플로에서는 총 30초 이상의 지연이 누적되어 실시간 사용이 불가능해진다.
SambaNova의 SN40L RDU는 온칩 SRAM, 대용량 HBM, 랙당 최대 24TB의 DDR 메모리를 포함하는 3계층 메모리 아키텍처를 채택했다. 이 구조는 HBM과 DDR 사이의 대역폭을 기존 대비 약 10배 높여 하드웨어 가속 기반의 진정한 핫 스와핑을 가능하게 한다.
성능 비교 결과, Llama 8B와 같은 소형 모델의 전환 속도는 GPU(vLLM)의 100-800ms 대비 RDU는 60-90ms로 약 10배 빠르다. DeepSeek 671B와 같은 초대형 모델도 GPU가 3-6초 걸리는 반면 RDU는 약 650ms 내에 전환을 완료하여 에이전트의 연속적인 사고 과정을 지원한다.
효율적인 핫 스와핑 기술은 하드웨어 과잉 할당(Over-provisioning) 문제를 해결하여 경제성을 높인다. 단일 SambaRack에서 다양한 모델을 통합 운영함으로써 기존 GPU 랙 6~10개가 필요한 워크로드를 단 4개의 SambaRack으로 처리할 수 있어 TCO를 획기적으로 낮춘다.
용어 해설
- 모델 전환(Hot Swapping)
- — 실행 중인 시스템을 중단하지 않고 메모리 내의 AI 모델을 신속하게 교체하는 기술이다. 에이전트 AI가 여러 전문 모델을 번갈아 사용할 때 발생하는 지연 시간을 최소화하여 실시간 워크플로를 유지하는 데 핵심적인 역할을 한다.
- 재구성 가능한 데이터플로우 유닛(RDU)
- — SambaNova가 개발한 AI 가속기로, 고정된 명령어 세트 대신 데이터 흐름에 맞춰 하드웨어 구조를 최적화한다. GPU 대비 메모리 대역폭이 높고 3계층 메모리 구조를 통해 대규모 모델의 빠른 전환과 효율적인 추론을 지원한다.
- vLLM
- — PagedAttention 기술을 통해 GPU 메모리 활용도를 극대화한 고성능 LLM 추론 엔진이다. 업계 표준 프레임워크로 널리 사용되나, GPU 하드웨어의 한계로 인해 대형 모델 간의 실시간 전환 속도에서는 병목 현상이 발생할 수 있다.
- 고대역폭 메모리(HBM)
- — GPU나 RDU 칩 내부에 직접 적층되어 매우 빠른 데이터 전송 속도를 제공하는 특수 메모리이다. 용량이 제한적이고 가격이 비싸기 때문에, 여러 모델을 동시에 로드해야 하는 에이전트 환경에서 주요 자원 제약 요소가 된다.
- 에이전트 AI(Agentic AI)
- — 단순한 질의응답을 넘어 목표 달성을 위해 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 여러 단계의 추론을 수행하는 자율적인 AI 시스템이다. 상황에 따라 코딩, 수학, 요약 등 서로 다른 전문 모델을 체인 형태로 호출하여 작동한다.
기술
- SambaNova RDU
- SN40L
- SambaStack
- vLLM
- Llama 3
- DeepSeek
활용 사례
- Multi-agent Workflows
- Real-time Reasoning Agents
- Enterprise AI Infrastructure Consolidation
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 14.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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