2024년 대규모 언어 모델(LLM) 서버 사양 비교 분석

빅데이터 시대를 넘어 인공지능의 전성기로 접어들면서, 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 필수 불가결한 요소가 되었습니다. 특히 이러한 모델을 구축하고 운용하기 위해서는 고성능의 하드웨어가 필요한데, 그 중에서도 GPU는 핵심적인 역할을 차지하고 있죠. 이번 글에서는 최신 GPU 사양과 그 성능을 비교해보면서 LLM 구축을 위한 최적의 서버 사양을 분석해보겠습니다.

LLM

서버 성능 고려사항

핵심 요소 비교

대규모 언어 모델(LLM) 구축과 운영을 위한 서버 사양 구성에 대해 논의할 때, 몇 가지 핵심 요소를 고려해야 합니다. 아래 내용은 LLM을 위한 서버 구성에 있어서 고려해야 할 중요한 요소들을 요약한 것입니다.

2024년 LLM 주목 해야 할 이유 5가지와 향후 발전방향

CPU 및 GPU 선택

• GPU: NVIDIA RTX A6000은 대규모 모델 학습에 적합하며, 높은 코어 클럭 속도와 48GB의 대용량 GDDR6 메모리를 제공합니다. 반면, RTX A5000은 상대적으로 낮은 TDP를 가지며 에너지 효율적인 환경에서 사용하기에 적합합니다. 멀티 GPU 설정을 고려하며, NVLink 또는 PCIe를 통한 GPU 간 통신 방법을 확인해야 합니다.
• CPU: GPU와의 효율적인 통신을 지원하며, 높은 멀티 스레딩 성능을 가진 CPU를 선택해야 합니다. 데이터 전처리와 같은 작업에 필요한 충분한 처리 능력을 갖추어야 합니다.

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메모리 및 스토리지

• RAM: 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하기 위해, 서버는 충분한 RAM을 갖추어야 합니다. 일반적으로, 최소 64GB 이상을 권장하며, 작업의 복잡성에 따라 더 높은 용량이 필요할 수 있습니다.
• 스토리지: 고속 SSD는 학습 데이터의 빠른 읽기/쓰기 속도를 보장하며, 대용량 데이터 세트에 적합합니다. RAID 구성을 통해 데이터 무결성과 안정성을 확보하는 것이 좋습니다.

네트워크 및 전력 공급

• 네트워크: 대용량 데이터 전송과 클라우드 리소스 접근을 위해 고속 네트워크 연결이 필수적입니다. 10GbE 이상의 네트워크 인터페이스를 고려해야 합니다.
• 전력 공급: 고성능 GPU와 CPU를 안정적으로 구동하기 위해서는 충분한 전력 공급이 필요합니다. 서버의 전체 전력 요구 사항을 계산하고, UPS(Uninterruptible Power Supply)를 포함한 신뢰할 수 있는 전력 공급 시스템을 구축해야 합니다.

냉각 시스템

• 서버의 고성능 구성 요소는 상당한 양의 열을 발생시킵니다. 효율적인 냉각 시스템(공랭 또는 수랭)을 설치하여 안정적인 운영 환경을 유지해야 합니다.

서버 구성 유형 선택

• 타워형 데스크탑: 소규모 실험 또는 개발 환경에 적합하며, 확장성이 제한적일 수 있습니다.
• 서버형: 대규모 프로젝트나 엔터프라이즈 환경에서 사용됩니다. 높은 확장성과 안정성을 제공하지만, 초기 구축 비용이 높을 수 있습니다.

이러한 요소들을 종합적으로 고려하여, 특정 LLM 프로젝트의 요구 사항과 예산에 맞는 서버 사양을 구성해야 합니다. 신중한 계획과 예산 책정을 통해 최적의 성능과 비용 효율성을 달성할 수 있을 것입니다.

GPU 사양 비교

최근 몇 년간 NVIDIA는 딥러닝 연구 및 어플리케이션 분야에서 주요한 GPU 제조사로 자리매김하며, A6000과 같은 고성능 GPU를 시장에 선보였습니다. 13B 이상의 대규모 모델을 학습시키기 위한 GPU로 A6000이 권장되며, 이는 약 700만 원대의 가격으로 구매할 수 있습니다. 반면, 추론(Inference) 작업에는 상대적으로 저렴한 RTX 4090 또는 RTX 3090이나 클라우드 솔루션을 고려할 수 있습니다.

특징	NVIDIA RTX A6000	NVIDIA RTX A5000
아키텍처	Ampere	Ampere
출시일	Q4/2020	Q3/2021
코어 클럭 속도	기본: 1410 MHz, 부스트: 1800 MHz	기본: 1170 MHz, 부스트: 1695 MHz
메모리	48 GB GDDR6	24 GB GDDR6
메모리 버스 폭	384 bit	-
텍스처 단위 (TMU) 및 렌더링 출력 유닛 (ROP)	TMU: 336, ROP: 112	TMU: 256, ROP: 96
최대 해상도	7680x4320	7680x4320
전력 소비 (TDP)	300 W	230 W
성능	FP32 성능: 38.7 TFLOPS	FP32 성능: 27.8 TFLOPS

RTX A6000은 더 높은 코어 클럭 속도, 더 많은 메모리 용량 및 더 높은 전력 소비를 자랑합니다. 이는 보다 복잡한 계산 및 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 유리하며, 고성능을 필요로 하는 작업에 적합합니다. 반면, RTX A5000은 더 낮은 TDP를 가지고 있어 에너지 효율적인 환경에서의 사용에 더 적합할 수 있습니다. 두 GPU 모두 Ampere 아키텍처를 기반으로 하며, 최신 기술과 호환 가능한 최대 해상도를 제공합니다.

최종 고려사항

대규모 언어 모델을 구축하고 운영하기 위해 서버를 구축하는 것은 매우 복잡한 과정입니다. 이에 대한 해결책으로는 타워형 데스크탑 또는 서버형 구성을 통한 GPU 서버 구축이 있습니다. 특히 서버형 구성의 경우, 여러 사용자가 GPU 자원을 공유할 수 있는 환경을 제공하여 자원의 효율적 사용을 도모할 수 있습니다.

LLM 구축 및 운용을 위한 서버 사양 선택은 그야말로 예술에 가깝습니다. 목적에 맞는 최적의 하드웨어 구성을 선택하는 것은 모델의 성능과 비용 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 각 하드웨어의 성능을 면밀히 비교하고, 실제 작업 환경에서의 요구 사항을 고려하여 신중한 결정을 내려야 합니다.

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