더 적은 GPU 메모리로 더 많은 AI 작업을 수행하는 Pascari aiDAPTIV™는 오늘날의 메모리 부족 문제를 해결하는 데 어떻게 도움을 줄까요?

스택 전반에 걸쳐 메모리 관리 방식을 재고하여 GPU 메모리 활용도를 높이고 기존 로컬 시스템에서 더욱 강력한 AI 워크로드를 실행하세요.

인공지능(AI) 도입이 가속화됨에 따라 이를 지원하는 인프라에 대한 압력도 증가하고 있습니다. 지난 1년 동안 AI 시스템 수요 증가와 함께 메모리 가격이 급등했습니다. 고대역폭 메모리를 탑재한 GPU는 수급이 어려워졌고, DRAM 부족 현상은 공급망 전반에 파급되고 있습니다. AI 워크로드에 최적화된 시스템은 높은 가격에 거래되고 있습니다. 

많은 조직에서 본능적인 반응은 컴퓨팅 성능을 높이는 것이었습니다. 더 많은 GPU, 더 큰 클러스터, 더 고성능 부품 등이 그 예입니다. 하지만 팀이 실제 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 시작하면, 종종 다른 제약 조건이 먼저 드러납니다. 

AI 워크로드는 점점 더 메모리 제약에 직면하고 있습니다. 

워크스테이션, AI PC, 엣지 서버 또는 부서 시스템을 위한 AI 프로젝트를 계획하고 있다면 이러한 변화를 이해하는 것이 매우 중요합니다. 컴퓨팅 성능은 여전히 중요하지만, 메모리 용량과 메모리 효율성이 확장성의 주요 제약 요소로 빠르게 부상하고 있습니다. 

AI 워크로드는 메모리 제약이 심합니다.

최근 인공지능 분야의 트렌드와 발전은 더 많은 메모리 용량과 런타임 효율성 향상에 대한 필요성을 증대시키고 있습니다. 이러한 요구 사항에는 최신 AI 모델의 지속적인 크기 증가, 컨텍스트 윈도우의 확장, 더 많은 매개변수에 접근 가능한 전문가 혼합(MoE) 아키텍처, 그리고 상태를 메모리에 더 오래 유지하는 에이전트 기반 및 다단계 추론 워크플로 등이 포함됩니다.  

과거에는 많은 AI 팀들이 메모리 병목 현상을 GPU 문제로 여겼습니다. 이론적으로 GPU는 엄청난 연산 처리량을 제공하지만, 실제로는 연산 코어가 완전히 활용되기 전에 GPU 메모리가 고갈되는 경우가 많습니다. 워크스테이션, PC, 소형 서버에서는 이러한 제약이 빠르게 드러납니다. 연산 여유 공간은 충분하지만 모델이 메모리에 맞지 않거나, 컨텍스트 길이를 대폭 줄이거나 모델 기능을 축소해야만 메모리에 들어갈 수 있는 상황이 발생할 수 있습니다. 

메모리 병목 현상 문제는 이론적인 문제가 아니라 실제 운영상의 문제입니다. 

AI가 중앙 집중식 하이퍼스케일 환경에서 기업 부서 및 엣지 환경으로 확장됨에 따라 이러한 제약 조건이 더욱 분명해지고 있습니다. 추론 모델을 실험하는 로컬 엔지니어링 팀은 성능 목표에 도달하기 훨씬 전에 GPU 메모리가 가득 차는 것을 발견할 수 있습니다. 긴 컨텍스트 추론을 실행하는 데이터 과학 그룹은 KV 캐시 증가로 인해 사용 가능한 메모리가 부족해지는 현상을 겪을 수 있습니다. 

메모리가 가득 차면 성능이 저하되거나 워크로드가 완전히 실패합니다. 이때 팀은 용량을 확장할 방법을 찾기 시작합니다. 

그것은 곧바로 다음 과제로 이어집니다. 

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GPU 메모리는 고정되어 있고 가격이 비쌉니다.

기존 서버의 시스템 메모리와 달리 GPU 메모리는 GPU 자체에 통합되어 있습니다. 따라서 별도로 업그레이드할 수 없습니다. 

모델에 필요한 메모리가 현재 GPU가 제공하는 메모리보다 많을 경우, 일반적으로는 메모리 용량이 더 큰 GPU를 구매하는 것이 해결책입니다. 기존 GPU의 연산 능력이 충분하더라도 메모리 여유 공간을 확보하기 위해 더 크고 비싼 GPU로 업그레이드해야 하는 경우가 발생합니다. 

현재 시장 상황에서 그러한 결정은 상당한 비용 부담을 수반합니다. 지속적인 DRAM 공급 압박으로 인해 GPU와 AI 시스템 가격이 상승했습니다. 특히 고용량 메모리를 탑재한 GPU 모델은 가격이 높고 수급도 더 어렵습니다. 더 큰 용량의 GPU로 업그레이드할 경우, 필요 여부와 관계없이 추가 메모리와 추가 연산 능력에 대한 비용을 모두 지불해야 합니다. 

이러한 역학 관계는 가격 급등을 더욱 심화시킵니다. 더 많은 기업들이 고용량 메모리 GPU 확보를 위해 경쟁하면서 공급은 더욱 부족해지고, 가격은 상승하며, 조달 일정은 길어지고, AI 예산은 예상보다 빠르게 증가합니다. 

로컬 AI 기능을 구축하는 기업 팀에게 있어 경제성은 무시하기 어려운 요소가 됩니다. 이미 성능 좋은 GPU에 투자했을지라도, 조금 더 큰 모델을 실행하거나 더 긴 컨텍스트를 처리하려면 하드웨어를 완전히 교체해야 하는 상황에 놓일 수 있습니다. 

이 시점에서 많은 조직들은 GPU를 교체하는 대신 추가하는 것을 고려합니다. 

그러한 접근 방식은 논리적으로 보입니다. 하지만 그 방식에도 한계가 있습니다. 

GPU를 추가하는 것이 항상 문제를 해결해 주지는 않는 이유

GPU를 추가하면 다양한 시나리오에서 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 다중 사용자 애플리케이션의 경우, 여러 GPU에 세션을 분산하는 것은 간단합니다. 이를 통해 시스템 전체 용량을 늘리고 동시 작업 부하에 대한 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 

하지만 많은 추론 워크로드는 세션당 하나의 GPU만 사용합니다. 대규모 모델을 실행하는 단일 사용자는 장치에서 사용 가능한 메모리 용량에 제약을 받을 수 있습니다. GPU를 추가하면 동시에 처리할 수 있는 세션 수가 늘어납니다. 하지만 단일 모델 인스턴스에서 사용할 수 있는 메모리 용량은 늘어나지 않습니다. 

GPU를 하나의 더 큰 메모리 풀로 결합하려면 정교한 병렬 처리 전략이 필요합니다. 모델을 분할하고, 장치 간 통신을 조정하고, 동기화 오버헤드를 관리해야 합니다. 이러한 접근 방식은 추가적인 지연 시간을 발생시키고 특수 소프트웨어 스택을 요구할 수 있으며, 운영 복잡성도 증가시킵니다. 

GPU를 추가하는 것만으로는 큰 이점을 얻지 못하는 사용 사례가 몇 가지 있습니다. 이러한 사례에는 대규모 모델을 사용한 단일 세션 추론, 키-값 캐시가 메모리 사용량의 대부분을 차지하는 장기 컨텍스트 워크로드, 그리고 턴 간에 상태를 유지하는 에이전트 워크플로가 포함됩니다.  

MoE 모델은 또 다른 차원을 추가합니다. 특정 토큰에 대해 일부 전문가만 활성화되더라도 전체 전문가 메모리 사용량은 단일 GPU 용량을 초과할 수 있습니다. 신중한 메모리 관리가 없다면, 모든 단계에서 활발하게 사용되지 않더라도 상당 부분의 메모리 용량이 상시적으로 유지될 수밖에 없습니다. 

이러한 모든 경우에 핵심 문제는 여전히 해결되지 않습니다. 워크로드에 실제로 사용할 수 있는 메모리는 단일 GPU의 물리적 메모리 용량에 의해 제한됩니다. 장치를 추가하면 비용과 복잡성이 증가하지만, 근본적인 병목 현상은 해결되지 않습니다. 

컴퓨팅 성능만이 유일한 해결책이 아니고, GPU를 추가하는 것이 항상 효율적인 것도 아니라면, 핵심 질문은 명확해집니다. 시스템 전체를 재설계하지 않고 유효 메모리 용량을 어떻게 확장할 수 있을까요? 

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Pascari aiDAPTIV는 어떻게 실제 문제를 해결하는가

aiDAPTIV Pascari가 특별히 설계한 이 솔루션은 추가 플래시 계층을 통해 메모리를 확장함으로써 조직이 로컬 시스템에서 더 크고 까다로운 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다. 또한 단순히 비용이 많이 드는 GPU 리소스를 추가하는 방식이 아닌, 오늘날의 메모리 문제를 다른 관점에서 접근합니다.  

aiDAPTIV는 GPU 메모리를 고정된 경계로 취급하는 대신, GPU 메모리, 시스템 메모리 및 고성능 플래시 메모리를 통합된 메모리 시스템으로 통합합니다. 이 모델에서는 자주 액세스되는 데이터는 GPU 근처에 유지되고, 사용 빈도가 낮은 데이터는 동적으로 저장 및 불러올 수 있습니다. aiDAPTIV는 데이터의 위치와 이동 시점을 지능적으로 관리함으로써 GPU 메모리의 유효 용량을 확장합니다. 

이 아키텍처는 모든 모델 구성 요소를 GPU 메모리에 영구적으로 상주시킬 필요성을 줄여줍니다. 예를 들어, MoE 모델의 경우 전문가를 지속적으로 공간을 차지하는 대신 필요에 따라 로드할 수 있습니다. 또한 장시간 실행되거나 대화형 추론의 경우, 비용이 많이 드는 재계산을 방지하기 위해 KV 캐시 상태를 보존할 수 있습니다. 

그 결과, GPU는 메모리 부족으로 인한 유휴 시간을 줄이고 유용한 연산에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다. aiDAPTIV는 더 큰 GPU SKU로 업그레이드하도록 강요하는 대신, 시스템에 이미 있는 메모리 리소스를 더 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다. 

중요한 점은 이 접근 방식이 복잡한 멀티 GPU 풀링이나 클러스터 방식의 병렬 처리를 필요로 하지 않는다는 것입니다. 워크스테이션, AI PC, 소형 서버와 같은 현실적인 엔터프라이즈 환경에서도 작동하며, 이는 엣지 컴퓨팅, 부서별 처리, 또는 제한된 환경에서 AI 기능을 활용하고자 하는 조직에 중요한 의미를 갖습니다. 

aiDAPTIV는 메모리 병목 현상을 줄임으로써 현재의 가격 급등으로 인한 경제적 압박에 직접적으로 대응합니다. 기존 하드웨어에서 더 큰 모델을 실행할 수 있게 되면, 희소한 고용량 메모리 GPU를 확보하기 위한 경쟁의 필요성이 줄어듭니다. 

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aiDAPTIV가 기업 AI에 제공하는 기능

메모리 효율성이 향상되면 여러 가지 실질적인 이점이 따릅니다. 이를 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다. 

• • • 이미 보유하고 있는 시스템에서 더 크거나 성능이 뛰어난 모델을 실행해 보세요. 이전에는 컨텍스트 제한으로 어려움을 겪었던 워크스테이션이 이제 더 복잡한 추론 작업을 처리할 수 있습니다. 부서 서버는 더욱 고급 추론을 지원할 수 있습니다. 하드웨어 업데이트가 없는 모델.
    • GPU 개수를 줄이거나 메모리 용량이 낮은 GPU SKU를 사용하십시오. 향후 제약을 피하기 위해 최대 용량 옵션을 기본값으로 선택하는 대신, 보다 균형 잡힌 구성을 계획할 수 있습니다. 고용량 메모리 GPU는 가격이 상당히 높기 때문에 이러한 유연성은 매우 중요합니다.
    • 시스템 수준 메모리 요구 사항 줄이기. GPU 메모리를 더욱 효율적으로 사용하고 데이터를 지능적으로 스테이징할 수 있다면, 이를 보완하기 위해 시스템 메모리를 과도하게 확보해야 할 필요성이 줄어들 수 있습니다. 이는 전체 시스템 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
    • 에너지 효율을 높이기 위해 전력 소비를 줄이세요. GPU 구성이 클수록 전력 소모와 발열량이 많아집니다. 더 적거나 성능이 낮은 GPU로도 AI 목표를 달성할 수 있다면 에너지 소비량과 냉각 요구 사항도 그에 맞춰 줄어듭니다.
    • 배포를 간소화하세요. 소규모 사용 사례를 위해 멀티 GPU 샤딩 전략이나 복잡한 클러스터 오케스트레이션을 중심으로 설계하는 대신, 부서 및 엣지 요구 사항에 부합하는 단일 노드 아키텍처 내에서 운영할 수 있습니다.

이러한 기능들을 종합해 보면 대화의 방향이 바뀝니다. 다음 분기에 GPU를 몇 개나 사야 하는지 묻는 대신, 기존 메모리 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 물어볼 수 있게 됩니다. 

그러한 관점의 변화는 현재의 시장 환경에서 특히 중요합니다. 

가격 급등은 하나의 신호입니다.

인공지능 수요 증가에 따른 메모리 가격 급등은 일시적인 조달 문제 그 이상입니다. 이는 향후 제약 요인이 발생할 조짐을 보여주는 신호입니다. 

GPU 메모리가 부족해지고 가격이 상승하는 것은 업계가 용량 한계에 도달했음을 나타냅니다. AI 확장을 위한 전략이 오로지 고용량 GPU 구매에만 의존한다면, 이러한 가격 변동성에 직접적으로 노출될 수 있습니다. 

보다 탄력적인 전략은 메모리 효율성에 중점을 둡니다. 워크로드당 필요한 GPU 메모리 양을 줄임으로써 가격 변동 및 공급 부족에 대한 노출을 줄일 수 있습니다. 또한 AI를 배포하는 방식과 위치에 대한 유연성도 확보할 수 있습니다. 

기업 AI는 점점 더 분산화되고 있습니다. 팀은 로컬 환경에서의 실험을 원하고, 부서는 특화된 도구를 필요로 합니다. 엣지 환경에서는 데이터 소스에 가까운 곳에서 추론이 이루어져야 합니다. 이러한 상황에서 단순히 중앙 집중식 GPU 클러스터를 확장하는 것만으로는 항상 실용적이거나 비용 효율적인 해결책이 될 수 없습니다. 

메모리 효율적인 아키텍처 덕분에 이러한 배포가 가능해집니다. 이를 통해 현실적으로 조달, 배포 및 운영 가능한 시스템에서 AI 워크로드를 확장할 수 있습니다. 

메모리 제약을 경쟁 우위로 전환하세요

기업용 AI 분야에서 메모리 제한은 주요 제약 조건으로 떠오르고 있습니다. 컴퓨팅 성능은 지속적으로 향상되고 있지만, 실제로 실행할 수 있는 프로그램은 GPU 메모리 용량에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 

GPU를 추가하면 처리량은 증가할 수 있지만, 단일 워크로드에 사용 가능한 메모리 용량이 항상 늘어나는 것은 아닙니다. 메모리 가격 상승과 공급 압박이 심한 시장 상황에서 단순히 더 크고 많은 GPU에만 의존하는 것은 비용과 복잡성을 증가시킵니다. 

Pascari aiDAPTIV와 같은 솔루션은 다른 접근 방식을 제시합니다. 시스템 메모리와 고성능 플래시 메모리에 걸쳐 GPU 메모리 활용 범위를 확장함으로써 기존 하드웨어에서 더욱 강력한 모델을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 변동성이 큰 GPU 가격의 영향을 줄일 수 있으며, 워크스테이션부터 부서 서버에 이르기까지 AI가 가장 큰 가치를 창출하는 곳에 AI를 배포할 수 있습니다. 

AI 도입이 지속적으로 증가함에 따라 메모리 효율성에 집중하는 조직은 지속 가능한 확장에 유리한 위치를 차지하게 될 것입니다. 오늘날과 같은 환경에서는 이미 보유한 메모리를 최대한 활용하는 것이 가장 전략적인 결정 중 하나일 수 있습니다. 

Pascari aiDAPTIV에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 파일을 다운로드하십시오. 솔루션 개요. 또는, 문의하기 오늘 aiDAPTIV가 어떻게 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 AI 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.

자주 묻는 질문(FAQ) :