네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

이 게시물은 네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례를 소개합니다.

핵심 내용

  • 벤치마크와 프로덕션 환경 간 간극 분석: GPU·정밀도·배치·네트워크가 상호 영향
  • 벤치마크에서는 g7e가 최고 처리량 기록하나 리전 가용성 및 PrivateLink 기반 네트워크 지연으로 운영 적용에 제약
  • 실제 트래픽은 중소형 배치(BS 1~16) 중심이며 첫 토큰 지연과 지연 예측성이 서비스 품질 좌우
  • 정밀도는 INT8이 전 구간에서 예측 가능성과 안정성 제공, 최종 선택은 g6e(L40S)+INT8로 처리량·지연·비용 균형 달성

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