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TL;DR
Modal과 Cognition의 추론 담당자가 강화학습(RL)과 추론 최적화의 교차점을 논의했다. RL 작업의 90%가 추론 연산에 집중되어 있어, 추론 효율이 전체 시스템 성능을 좌우한다. 이들은 확산 모델 기반의 추측 디코딩 기법인 DFlash를 통해 추론 속도와 비용의 균형을 맞추는 방법을 제시했다. 또한, 에이전트를 활용한 추론 최적화 자동화와 동적 트래픽 처리를 위한 인프라의 중요성을 강조했다.
챕터별 상세
01:04
RL과 추론의 관계
강화학습(RL)은 학습과 롤아웃(추론) 두 단계로 구성되는데, 실제 작업의 90%는 추론이 차지한다. 추론 처리량과 지연 시간은 RL 학습 효율을 결정짓는 핵심 요소이다. Cognition은 RL 롤아웃과 프로덕션 추론을 위해 Modal의 인프라를 활용한다. 추론 최적화는 단순히 GPU 처리량뿐만 아니라 24시간 동안의 활용률을 극대화하는 것이 중요하다.
RL 롤아웃은 모델이 환경에서 데이터를 생성하는 과정을 의미한다.
04:58
추론 최적화와 DFlash
사용자마다 지연 시간과 처리량에 대한 요구사항이 다르므로, 추론 제공자는 이 사이의 파레토 프런티어를 최적화해야 한다. DFlash는 확산 모델을 활용한 새로운 추측 디코딩 기법으로, 기존 Eagle-3 대비 수용 길이를 개선했다. 추론 엔진이 메모리 대역폭 제한을 받는 상황에서, DFlash는 더 긴 수용 길이를 통해 추론 효율을 높인다.
파레토 프런티어는 한 지표를 개선하면 다른 지표가 악화되는 최적의 균형점을 의미한다.
10:57
추측 디코딩의 진화
트리 기반 추측 디코딩은 여러 토큰 후보를 동시에 생성하고 검증하여 수용 길이를 늘린다. 하지만 다중 사용자 환경에서는 불필요한 연산이 발생하여 컴퓨팅 자원이 낭비될 수 있다. 추측 디코딩 기법은 단일 사용자 환경에서는 성능이 좋지만, 다중 사용자 환경에서는 효율적인 연산 관리가 필수적이다.
15:28
온라인 학습과 자동 추론
추측 모델을 온라인에서 실시간으로 학습시켜 추론 성능을 높이는 방식이 주목받고 있다. Modal은 에이전트를 활용해 추론 최적화 실험을 자동화하는 'Auto-inference' 환경을 구축했다. 에이전트가 다양한 추론 설정을 실험하고 최적의 구성을 찾아내어, 인간의 개입 없이도 추론 성능을 지속적으로 개선한다.
18:27
추론 인프라의 과제
추론 인프라 제공자는 투명한 벤치마크와 유연한 용량 관리를 제공해야 한다. 특히 프로덕션 트래픽은 급격하게 변동하므로, 오토스케일링과 버스트 용량 확보가 필수적이다. 현재 추론 시장은 이러한 동적 부하를 효율적으로 처리하는 기술적 성숙도가 여전히 부족한 상태이다.
용어 해설
- 추측 디코딩(Speculative Decoding)
- — 작은 모델이 다음 토큰을 빠르게 추측하고, 큰 모델이 이를 한 번에 검증하여 추론 속도를 높이는 기법이다. 토큰 생성 지연 시간을 줄이는 데 효과적이다.
- 강화학습(RL)
- — 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식이다. 코딩 모델 학습 시 추론 과정이 전체 작업의 대부분을 차지한다.
- DFlash
- — 확산 모델(diffusion model)을 기반으로 한 추측 디코딩 기법이다. 기존 방식보다 더 긴 수용 길이(acceptance length)를 달성하여 추론 효율을 개선한다.
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원문 발행 2026. 07. 30.수집 2026. 07. 30.출처 타입 YOUTUBE
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