17. LLM 컴퓨팅 효율화 및 비용 최적화 전략

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대규모 제조 데이터 분석 및 보고서 생성을 위한 Agentic AI 시스템에서
LLM 컴퓨팅 비용과 응답 지연(latency) 은 주요 문제이다.

다음 사항을 포함하여 효율화 전략을 제시하시오.

 

1. 모델 서빙 및 캐싱 전략 (vLLM, Triton, TensorRT 등)

2. 토큰 단위 최적화 (Prompt/Response Caching, Prefix Tuning 등)

3. 모델 압축 및 분산 서빙 전략 (Quantization, Sharding, Mixture-of-Experts 등)

 

 

① 문제 인식

• 제조 현장은 대량 보고서(수천건/일) 생성 요구 → LLM 호출 비용·지연이 급증.
• 따라서 LLM의 컴퓨팅 효율화(Serving + Token + Storage) 가 핵심이다.

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② 모델 서빙 최적화

전략기술설명

vLLM	Continuous batching + PagedAttention	여러 요청을 한 번에 처리하여 GPU 활용률 극대화
Triton Server	Multi-model serving	LLM + ML모델 + RAG 인퍼런스 통합 서빙
TensorRT-LLM	FP8 quant + graph fusion	GPU inference latency 30~40% 단축
Async Queue	Redis + asyncio	동시 요청을 비동기로 큐잉

예시 구조:

 

Client → API Gateway → vLLM → Cache → Report Agent

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③ 토큰 효율화 전략

방법설명기대효과

Prompt Caching	동일 질의 프롬프트 해시 저장	반복 보고서 재사용
Prefix Tuning	공정별 특화 prefix만 미세조정	파라미터 수 감소(0.3~1%)
Response Caching	“query+context hash” 캐시 키로 저장	RAG 반복 호출 감소
Streaming Output	즉시 응답 스트림 전달	UX 개선, 지연 체감 감소

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④ 모델 압축 및 분산 서빙

기술내용장점

Quantization (4bit/8bit)	정밀도 낮춰 메모리 절약	70% GPU VRAM 절감
Sharding / ZeRO	대형 모델을 GPU간 분할	대규모 LLM 서빙 가능
MoE (Mixture of Experts)	요청별로 일부 전문가 레이어만 활성	평균 연산량 20~40% 감소

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⑤ 실무 시나리오

• 13B 모델(vLLM) 3개 → GPU 4장(48GB)
• PromptCache 활성화 → 반복 질의 응답 속도 3배 개선
• FP8 TensorRT 변환 → 단일 보고서 응답시간 9.8s → 4.3s
• 비용 절감: GPU 사용률 35% ↓, 월 $3,000 절약

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⑥ 평가 포인트

• 모델 서빙 구조(vLLM/Triton)와 토큰 최적화를 구체적으로 언급했는가
• Quantization/MoE 같은 컴퓨팅 절감 기술의 원리를 설명했는가
• 실제 운영 효과(속도·비용 개선)를 수치로 제시했는가