간단한 계산법으로 알아보는 대규모 추론 비용
·2026.06.15 09:00
GPU 사양과 모델 파라미터를 활용해 SaaS 제품의 사용자당 추론 비용을 산출하는 방법을 설명한다.
AI 모델을 제품 스택의 일부로 사용하는 경우, A100, H100, B200 등 GPU 성능에 따른 비용 계산이 필수적입니다. 모델이나 하드웨어가 진화하더라도, 사용자당 달러 비용을 계산하는 원리는 명확합니다.
정확한 계산을 위해서는 다음과 같은 정보가 필요합니다.
- GPU 하드웨어 사양: 메모리 대역폭(Memory Bandwidth) 및 피크 처리량(Peak Throughput)
- Context Length: 예시에서는 200k 토큰 가정
- 활성 파라미터 수: 단일 GPU 기준 32B 가정
- 제품 특성: 사용자 프롬프트 기반 여부 및 사용자 프로필의 듀티 사이클(Duty Cycle)
LLM의 핵심 연산은 **행렬 곱셈(Matrix Multiplication)**입니다. 각 연산은 메모리 접근과 부동 소수점 연산을 동반하며, Tiling과 같은 최적화 기술을 통해 메모리 접근 횟수를 줄여 효율을 높일 수 있습니다.
결국 LLM의 추론 과정은 입력된 시퀀스에 대해 Attention 함수를 반복 적용하여 다음 단어를 예측하는 과정이며, 이 과정에서의 연산 효율이 SaaS 제품의 수익성을 결정짓는 핵심 요소가 됩니다.
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