현재 많은 기업이 AI 모델을 프로덕션 환경에 배포해 추론 서비스를 제공하는 과정에서 기술적 장벽에 부딪히고 있습니다. 비효율적인 GPU 자원 활용, 느린 배포 속도, 낮은 안정성, 그리고 감당하기 어려운 운영 비용은 AI 전환을 가로막는 주요 요인입니다. 이는 최신 GPU를 장착한 서버를 도입한다고 해결할 수 있는 문제가 아닙니다. 성공적으로 프로덕션 추론 인프라를 구축하려면 컴퓨팅, 네트워킹, 냉각, 그리고 지능형 소프트웨어를 긴밀하게 통합하는 풀스택(Full-Stack) 접근법이 필수입니다. 이번 포스트에서는 대원씨티에스의 파트너인 KAYTUS가 제안하는 효율적인 AI 추론 환경 구축을 위한 가이드를 정리해 보았습니다.   AI 추론 최적화를 위한 고려 사항 AI 추론은 단일한 워크로드가 아닙니다. 거대 언어 모델(LLM)이나 멀티 모달 언어 모델(MMLM) 기반 추론 서비스는 Prefill과 Decode 두 단계로 분리해 최적화하는 전략이

AI 산업의 무게 중심이 모델 '훈련(Training)'에서 대규모 '추론(Inference)'으로 빠르게 옮겨가고 있습니다. 이제 기업은 훈련한 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포해 가치를 만드는 '추론' 단계에 집중합니다. 추론은 AI 챗봇의...

생성형 AI의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어 산업 경제의 구조를 근본적으로 바꾸는 거대한 흐름이 되었습니다. 초기에는 거대 언어 모델(LLM)의 훈련에 관심이 쏠렸지만, 이제는 AI의 진정한 가치가 드러나는 추론 워크로드로 시선이 옮겨가고...