토스증권의 자체 LLM 개발과 고성능 GPU 클러스터 도입 배경

이 게시물은 토스증권이 자체 LLM(Large Language Model)을 개발하기로 한 이유와 이를 위해 고성능 자체 GPU 클러스터가 필요한 이유를 설명합니다.

LLM 개발 배경

• 방대한 금융 및 증권 데이터를 실시간으로 분석해 투자에 필요한 정보를 제공하기 위함
• 시중 LLM은 증권 특화된 고도화된 분석 능력이 부족하여 자체 데이터 기반의 특화 모델 필요
• 개인정보 보호와 데이터 처리 효율성을 위해 자체 클러스터 구축 필요

GPU 클러스터의 중요성

• LLM 학습과 추론에 대규모 병렬 연산이 필요한데 GPU가 최적
• 여러 GPU를 묶어 클러스터로 운영해 성능과 응답 속도 향상
• 개인정보 보호, 비용 효율성, 실시간성 확보가 자체 클러스터 구축의 주요 이유

GPU 사용 시 고려사항

• 데이터 전송 병목 현상 최소화 필요
• 복잡한 병렬 프로그래밍과 디버깅 문제 존재
• 클러스터 내 아웃라이어로 인한 성능 저하 문제 관리 중요

다음 포스트에서는 이러한 GPU 클러스터 도입 과정과 문제 해결 방법을 상세히 다룰 예정입니다.