Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism을 활용한 비용 효율적인 LLM 서빙
·2026.05.26 13:55
Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism을 활용해 대규모 LLM 서빙 비용을 절감하는 방법을 소개한다.
Llama 3 70B, Qwen 72B, EXAONE 3.5 32B와 같은 최신 LLM을 배포하려면 40GB에서 최대 150GB에 달하는 대용량 GPU 메모리가 필요하다. 이를 위해 H100/H200이 탑재된 Amazon P5 인스턴스를 사용하는 것이 일반적이지만, 이는 높은 비용 부담을 초래한다.
Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism을 활용하면 보다 경제적인 환경에서 모델을 서빙할 수 있다. 이를 통해 고가의 인스턴스 없이도 대규모 모델을 효율적으로 구동하는 전략을 구축할 수 있다.
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