AWS Inferentia로 BERT 추론 가속화하기

Transformer 기반 모델은 성능은 뛰어나지만 추론 시 높은 비용과 복잡성이 문제다. AWS Inferentia는 이를 해결하기 위해 설계된 맞춤형 ML 칩으로, 기존 GPU 인스턴스 대비 최대 80% 낮은 추론 비용과 2.3배 높은 처리량을 제공한다.

각 Inferentia 칩에는 4개의 Neuron Core가 포함되어 있어, 모델을 각 코어에 개별 로드하여 처리량을 극대화하거나 모든 코어를 활용해 지연 시간(latency)을 최소화할 수 있다.

본 가이드는 Hugging Face Transformers 모델을 AWS Neuron SDK를 통해 변환하고, Amazon SageMaker를 사용하여 실시간 추론 엔드포인트를 구축 및 평가하는 전체 과정을 다룬다.