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AI 추론 최적화: vLLM을 중심으로 레드햇의 전략 살펴보기

인공지능(AI) 모델의 활용이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르면서, AI 추론 인프라 관리의 중요성이 날로 부각되고 있습니다. 과거 AI 개발 기업들이 모델의 정확도와 성능 향상에 집중했다면, 이제는 AI 운영 효율성을 극대화하는 것이 주요 과제로 떠올랐습니다. 이 글에서는 vLLM을 중심으로 한 AI 추론 최적화 전략과, 이 분야에 대한 레드햇의 투자 및 솔루션을 자세히 살펴보겠습니다.

vLLM: AI 추론의 새로운 표준

vLLM(Virtual Large Language Model)은 대규모 언어모델(LLM)의 추론을 더 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 UC버클리 연구팀이 개발한 오픈소스 라이브러리이자 런타임입니다. AI 모델 배포 방식의 변화와 함께 vLLM은 빠르게 확산되고 있습니다. 기업 내 AI 모델 개발은 데이터 수집, 모델 학습, 추론을 통한 서비스 배포, 모니터링의 4단계로 이루어지는데, 이 중 추론 단계는 실제 서비스와 연결되어 가장 많은 인프라 자원과 비용을 소모합니다. 따라서 추론 시장은 학습 시장보다 훨씬 빠른 속도로 성장하고 있으며, GPU 사용량 관리 및 비용 최적화를 위해 vLLM을 도입하는 기업이 늘고 있습니다.

vLLM의 핵심 기술과 장점

vLLM은 자원 최적화와 성능 개선을 통해 추론 효율성을 높입니다. CPU에는 직렬 연산을, GPU에는 대규모 병렬 연산을 맡겨 두 프로세서의 장점을 극대화합니다. 또한 프리필 단계에서는 입력 데이터를 빠르게 전처리하고, 반복 계산이 필요한 부분은 캐싱을 통해 재사용하며, 디코딩 과정은 경량화 알고리즘으로 최적화하여 전체 추론 속도를 크게 향상시킵니다. vLLM은 특정 플랫폼이나 가속기에 종속되지 않고 다양한 환경에서 활용할 수 있으며, 상용 추론 런타임과 비교해도 성능 저하가 크지 않아 업계 표준으로 자리매김하고 있습니다.

레드햇의 vLLM 투자와 뉴럴 매직 인수

레드햇은 AI 추론 기능 강화를 위해 꾸준히 투자하고 있으며, 2025년 1월에는 vLLM의 핵심 기술 기여자들로 구성된 뉴럴 매직(Neural Magic)을 인수했습니다. 뉴럴 매직은 CPU 기반 추론 최적화라는 새로운 가능성을 제시하며, GPU만으로 AI를 해야 한다는 고정관념에서 벗어났습니다. 뉴럴 매직의 고객 사례를 통해 글로벌 기업들이 vLLM을 통해 어떻게 추론 효율성을 높이고 있는지 확인할 수 있습니다. 한 대형 미디어 그룹은 멀티모달 미스트랄 모델을 활용하여 생성형 AI 서비스를 배포하는 과정에서 뉴럴 매직의 vLLM 기반 엔터프라이즈 지원과 허깅페이스에 등록된 최적화 모델을 활용하여 빠르게 가치를 실현했습니다.

레드햇의 LLM 컴프레서와 LLM-D 프로젝트 지원

레드햇은 vLLM 외에도 자체적으로 LLM 압축 도구인 LLM 컴프레서(Compressor)를 개발하여 오픈소스 프로젝트로 공개했습니다. LLM 컴프레서는 대형 언어모델의 정밀도를 낮춰 모델 크기를 줄이는 기술로, FP16을 INT8이나 INT4 같은 저정밀 연산으로 변환하여 성능 저하 없이 메모리 사용량과 추론 비용을 줄일 수 있습니다. 또한, 레드햇은 LLM-D(Large Language Model-Distributed) 프로젝트도 지원하고 있습니다. LLM-D는 대규모 추론 환경에서 분산 및 병렬 처리 효율을 높여주는 오픈소스 기술로, 인퍼런스 게이트웨이를 통해 캐시 사용 현황을 파악하고 들어오는 요청을 여러 서버와 노드에 고르게 분산 처리합니다.

레드햇 AI 인퍼런스 서버 출시

레드햇은 엔터프라이즈 환경에서 손쉽게 활용할 수 있도록 레드햇 AI 인퍼런스 서버라는 제품을 출시했습니다. 이 제품은 리눅스와 쿠버네티스 등 기존 플랫폼 어디서든 구동 가능하며, 기업이 자체 데이터센터나 클라우드 환경에서 AI 추론을 보다 쉽게 배포, 운영, 관리할 수 있도록 지원합니다. 레드햇은 더 이상 리눅스와 쿠버네티스만 제공하는 회사가 아니라, 기업이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼 기업으로 발전하고 있습니다.

맺음말

AI 추론 시장의 성장과 함께 vLLM을 중심으로 한 추론 최적화 기술의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 레드햇은 이러한 흐름에 발맞춰 vLLM 투자, 뉴럴 매직 인수, LLM 컴프레서 개발, LLM-D 프로젝트 지원 등 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 레드햇은 오픈소스 기반의 안정적인 AI 플랫폼과 전문적인 지원을 통해 기업들이 AI를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 돕고 있습니다. 앞으로 레드햇의 AI 분야에서의 활약을 기대하며, 기업들은 레드햇의 솔루션을 통해 AI 추론 인프라를 혁신하고 경쟁력을 강화할 수 있을 것입니다.