AWS Inferentia 를 이용한 모델 서빙 비용 최적화: 모델 서버 비용 2배 줄이기 1탄

이 글은 머신러닝 엔지니어링(MLE)팀에서 딥러닝 모델 서빙 비용을 절감하기 위해 AWS Inferentia 하드웨어를 도입한 경험을 공유합니다. 모델 서빙 최적화는 실제 서비스에서 더 큰 모델을 사용하고 추론 시간을 단축하는 데 중요하며, MLE 팀은 이를 핵심 아젠다로 다루고 있습니다.

특히, AWS Inferentia 칩이 기존 GPU 대비 비용 효율성과 처리량 측면에서 얼마나 뛰어난지 실험을 통해 검증하고, 실제 프로덕션 환경에 적용하여 모델 서버 비용을 2배 이상 절감한 노하우를 상세히 설명합니다. AWS Inferentia는 딥러닝 추론 가속에 특화된 자체 개발 칩으로, 다양한 프레임워크와 AWS EKS 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.