인텔 기반 AI PC와 DeepSeek-R1 경량 모델의 만남이 예고하는 On-Device LLM 시대

AI 분야는 요즘 자고 나면 새로운 개념과 용어가 나오는 느낌이 들 정도로 빠르게 기술과 시장 상황이 바뀌고 있습니다. 관련해 이번 포스팅에서는 온디바이스 LLM(On-Device LLM) 관련 동향을 짚어 볼 수 있는 이야기를 해볼까 합니다.

AI 데이터센터나 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 동작하던 거대 언어 모델(LLM)의 운영 환경이 이제는 개인 장치와 엣지 디바이스까지 확장되는 추세입니다. 스마트폰과 PC에 AI NPU와 고성능 GPU가 탑재되는 것이 어색하지 않은 시대입니다. 이처럼 빠른 속도로 하드웨어 발전이 이루어지면서 사용자 장치나 엣지에서 모델 압축, 양자화 등의 방법으로 경량화를 한 LLM을 직접 구동하는 온디바이스 LLM(On-Device LLM)에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 추론 방식은 네트워크 지연 걱정 없이 운영 비용을 낮추며, 민감한 데이터도 장치 내에 머무르게 해 데이터 프라이버시와 보안이 향상되는 장점이 있습니다.

MIT 라이선스 오픈 소스 LLM DeepSeek-R1의 등장과 온디바이스 LLM

최근 LLM 분야의 최대 화두는 DeepSeek-R1입니다. 2025년 초 중국의 AI 기업 DeepSeek가 DeepSeek-R1이라는 대규모 언어 모델을 공개하며 업계를 흔들었습니다. DeepSeek-R1은 MIT 라이선스로 공개된 완전한 오픈 소스 LLM으로 OpenAI의 최고 성능 모델에 필적하는 추론 및 수리능력을 보여주어 큰 화제가 되었습니다.

또한, DeepSeek는 R1을 더 작고 효율적으로 압축한 Distilled(증류) 모델들을 추가로 공개했습니다. 이 DeepSeek-R1 Distilled 모델들은 Llama나 Qwen 같은 공개 모델 아키텍처를 활용하여 만들었습니다. 모델들은 다양한 파라미터 크기로 제공되며, 일부는 휴대용기기에서도 실행 가능할 정도로 효율성을 높였습니다.

DeepSeek-R1 Distilled와 인텔의 온디바이스 LLM 최적화 전략

인텔은 경량화를 한 LLM을 자사 하드웨어 최적화 전략과 접목시켜 온디바이스 LLM 시대를 선도하기 위한 움직임을 보이고 있습니다. 관련해 요즘 주목받는 발표 내용이 하나 있습니다. 바로 인텔의 칩과 도구를 활용해 DeepSeek-R1 Distilled 모델을 올리는 것에 대한 작업 결과와 관련 내용을 공개한 것입니다.

DeepSeek-R1의 등장 직후 인텔은 OpenVINO 툴킷을 통해 이 모델들이 자사 플랫폼에서 원활히 구동될 수 있도록 지원을 시작했습니다. 인텔은 DeepSeek-R1의 Distilled 모델들을 OpenVINO로 변환·최적화하여 일반 PC CPU나 내장/외장 GPU에서 추론할 수 있는 튜토리얼과 사례를 공개했습니다. 인텔은 INT4 저정밀도 최적화 등 모델 경량화를 적용해 수십 억 파라미터 규모의 언어 모델도 일반 노트북이나 엣지 디바이스에서 실시간으로 돌릴 수 있다는 것을 직접 보여 주었습니다. 참고로 인텔은 파리미터 수가 15억 개와 8억 개인 두 가지 DeepSeek-R1 Distilled 모델로 평가를 하였습니다. 테스트에 쓰인 장치와 최적화 내용을 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

출

Core Ultra 프로세서, Intel Arc GPU 기반 AI PC와 OpenVINO의 역할

인텔의 최신 PC 프로세서 라인업인 Core Ultra는 온디바이스 LLM 시대를 대비해 설계되었습니다. Core Ultra CPU에는 NPU라고 불리는 AI 가속 엔진이 내장되어 있고, Intel Arc 아키텍처 기반의 최신 내장 GPU도 장착하고 있습니다. 즉, 하나의 SoC 안에 고성능 CPU 코어들과 더불어 AI 연산에 특화된 NPU, 그리고 병렬 연산에 강한 GPU를 모두 갖추고 있어 LLM 추론처럼 복합적인 연산 작업을 분산 처리할 수 있습니다. 예를 들어 LLM 기반 대화형 앱이나 서비스에서 추론 작업을 할 때 NPU는 모델의 일부 행렬 연산을 가속하고, GPU는 병렬 토큰 생성을 지원하며, CPU는 시퀀스 제어와 입출력 처리를 담당하는 식으로 처리할 수 있습니다.

여기에 더해 인텔의 Arc 시리즈 외장 GPU 역시 AI 연산 성능을 지속적으로 개선하여 BF16/INT8 등 저정밀 연산에 최적화된 성능을 제공합니다. 이처럼 하드웨어를 최대한 활용하도록 돕는 소프트웨어가 바로 OpenVINO입니다. OpenVINO는 인텔 하드웨어에서 AI 모델 추론을 효율적으로 실행하기 위한 툴킷으로 모델 최적화와 멀티 디바이스 분산 실행을 지원합니다. 이를 통해 동일한 LLM이라도 CPU, GPU, NPU 자원을 모두 활용하여 최상의 성능으로 구동할 수 있게 해줍니다. 개발자들은 별도 복잡한 튜닝 없이도 OpenVINO가 제공하는 C++/Python API를 통해 추론 작업을 최적화할 수 있습니다.

로컬 LLM 운영 전략

온디바이스 LLM 시대를 맞아 IT 인프라 측면에서 몇 가지 변화가 요구됩니다. 먼저 엔드포인트 하드웨어 업그레이드 계획이 필요합니다. AI 가속 기능이 탑재된 최신 PC나 엣지 서버를 도입해 향후 3-5년간 증가할 로컬 AI 워크로드에 대비해야 합니다. 기존 장치에서도 경량화된 LLM을 활용할 수는 있지만, NPU나 강력한 GPU가 있는 장치는 추론 효율과 속도가 월등히 높아 사용자 경험에 차이가 있기 때문입니다.

다음으로 소프트웨어 스택 정비가 필요합니다. 사용자 장치와 같은 로컬 환경에 LLM을 배포하려면 해당 모델을 최적화하고 관리하는 툴이 필수입니다. 인텔 OpenVINO처럼 모델 최적화 및 배포를 도와주는 프레임워크를 활용하면 개발팀이 일일이 작업을 하지 않아도 효율성을 확보할 수 있습니다.

또한, MLOps 개념을 엣지까지 확장해 중앙에서 모델을 업데이트하고 각 디바이스에 자동 배포하는 체계를 구축해야 합니다. 마지막으로 운영 전략 측면에서는 어떤 작업을 로컬에서 처리하고 어떤 것은 클라우드와 연동할지에 대한 원칙이 필요합니다. 지연에 민감하고 데이터가 민감한 작업은 로컬 LLM으로 처리하고, 대규모 연산이나 통합이 필요한 작업은 데이터센터나 클라우드 환경에 구축한 AI 인프라가 맡는 하이브리드 운영을 고려해야 합니다. 이러한 전략을 세울 때 인텔 기반 하드웨어와 최적화 기술은 든든한 토대가 되어줍니다. 오픈 소스 LLM의 자유도와 인텔의 안정적인 플랫폼을 결합하면, 기업은 비용 효율적이고 안전한 AI 인프라를 구축하여 경쟁력을 강화할 수 있을 것입니다 .

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