학습용 AI와 추론형 AI의 컴퓨팅파워 차이는?(2025.08.03)

2025.08.03

 

학습용 AI와 추론형 AI는 필요한 컴퓨팅 파워(연산 자원) 면에서 매우 큰 차이가 있으며,

그 이유는 두 방식의 연산 구조, 데이터 흐름, 목적이 완전히 다르기 때문입니다.

 

1. 컴퓨팅 파워의 차이:

 

▷ 일반적인 차이

• 학습(training): 추론보다 수십~수백 배 이상의 컴퓨팅 파워가 필요합니다.
• 추론(inference): 비교적 가벼운 연산, 낮은 자원 요구.

▷ 예시 (GPT-3 기준):

• GPT-3 학습: 약 3.14×10²³ FLOPs (300억 문장 이상 학습, 수개월간 수천 개의 GPU)
• GPT-3 추론: 한 문장 생성 시 수백~수천 GFLOPs

➡️ 학습은 전체 파라미터를 반복적으로 갱신하며 거대한 데이터셋을 처리,
➡️ 추론은 고정된 모델을 이용해 단 한 번의 연산으로 결과 생성

 

2. 차이가 나는 이유

 

(1) 연산량 (계산 횟수)

• 학습:
  • 순전파(forward pass) + 역전파(backpropagation) → 2~3배 이상 연산
  • 파라미터(가중치) 전체를 업데이트
  • 데이터를 여러 epoch 반복
• 추론:
  • 순전파만 수행 (결과만 예측)
  • 파라미터는 고정됨 (학습 없음)

2) 병렬성 요구

• 학습: 매우 높은 병렬성 필요 (GPU 수백~수천 개 동시 활용, HBM 대역폭 중시)
• 추론: 소형화 가능, 모바일·엣지 디바이스에서도 가능

(4) 시간 단위

• 학습: 모델 하나 학습에 수 주~수 개월 소요
• 추론: 수 ms~수 초 이내 응답

요약 비교표

 

 

비유로 이해하자면

• 학습용 AI: AI가 ‘책을 읽고 공부하는 과정’ → 많은 시간과 에너지가 듦
• 추론형 AI: 이미 공부한 AI가 ‘시험 문제를 푸는 과정’ → 빠르고 적은 에너지 소모

한 줄 요약:

• GPT-4 학습에는 수만 개의 H100 GPU가 수개월간 돌아가야 합니다.
  → 전력비만 수백억 원 수준, 수천억 원 이상 투자 필요
• GPT-4 추론은 수 개의 GPU로 수 초 이내에 가능
  → 클라우드나 PC에서 상대적으로 저렴하게 제공 가능