왜 추론 서버가 학습용 서버보다 더 많은 메모리를 요구할까?(2025.04.26)

20125.04.26

왜 추론 서버가 학습용 서버보다 더 많은 메모리를 요구할까?

 

 

 

• 추론 서버는 다수의 사용자 요청을 동시에 처리해야 한다 → 많은 입력 데이터를 빠르게 저장하고 읽어야 한다.
• 각 사용자 입력에 대해 개별적인 상태(state)를 유지해야 한다 → 메모리 점유량이 누적된다.

 

• 추론 지연(latency)을 최소화해야 한다 → 메모리 캐시와 미리 불러오기(prefetch)가 적극적으로 활용된다.
• 메모리 내 모델 상주(Model in-memory)가 기본 요구사항이다 → 디스크 접근 없이 즉시 계산 가능해야 함.

 

• 최적화된 배치(batch) 크기를 사용하기 어렵다 → 학습과 달리 소규모 요청(1~32개)을 많이 처리함.
• 모델을 여러 버전(variant)으로 동시에 운영하는 경우가 많다 → 버전별로 메모리 공간 추가 필요.

 

• 모델뿐 아니라 토크나이저, 임베딩 테이블 등 부가 자료도 메모리에 올려야 한다.
• 서버 장애 대비를 위해 중복 모델 복제(replica)를 메모리에 유지하는 경우도 있다.

 

• 메모리 부족은 즉시 추론 지연이나 실패로 이어진다 → 예비 공간 확보 필요.
• 따라서 추론 서버는 학습 서버보다 훨씬 더 큰, 넉넉한 메모리 구성이 필수적이다.

 

 

 

 

 

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특징

• 인퍼런스(추론) 중심이지만, 소규모 학습(예: LLM fine-tuning)도 처리 가능.
• 따라서 중소형 기업, 연구기관, 퍼스널라이즈드 AI 추론 서비스에 적합.

🧠 왜 Rubin Ultra가 추론 서버에 최적화될 가능성이 있는가?

 

1. 메모리 중심 아키텍처

Rubin Ultra는 기존 Rubin보다 더 메모리 대역폭과 용량에 초점을 맞춘 설계가 유력합니다.

즉, Memory Bandwidth vs Compute Ratio를 추론 작업에 최적화합니다.

추론은 엄청난 연산속도보다는 지속적인 메모리 접근 최적화가 더 중요합니다.

 

2. 더 높은 에너지 효율

Rubin Ultra는 단위 와트(Watt)당 처리 성능(TOPS/Watt)을 최적화할 예정입니다.

추론 서버는 하루 종일 동작하기 때문에, 에너지 효율이 매우 중요합니다.

 

3. 패키지 구조 유연성

Rubin Ultra는 UCIe 기반 Multi-Die 구조를 적극 채택할 것으로 보입니다.

CPU Tile (Grace Ultra?) + GPU Tile (Rubin Ultra) + HBM4 Tile + NMC Tile 구성을 유연하게 붙일 수 있습니다.

→ 서버 설계자가 원하는 대로 "Memory Focused Server"를 만들 수 있게 됩니다.

 

4. 고대역폭 네트워킹 최적화

Rubin Ultra는 NVLink 6세대, 800Gbps~1.6Tbps Ethernet을 기본으로 최적화될 가능성이 높습니다.

서버 간 빠른 KV Cache 교환(토큰 스트리밍)을 지원하여 초저지연 LLM inference를 가능하게 합니다.

 

📈 정리 요약

 

 

결론

 

Rubin Ultra는 AI 모델 추론 전용 서버를 위한 "최적화 버전"이 될 가능성이 매우 높다.

앞으로 AWS, Microsoft, Google 등이 대규모 AI 추론 서비스를 위해 Rubin Ultra 기반 4GPU, 6GPU 서버를 대량 구축할 가능성이 크다.