LLM cost optimization — LLM 사용 비용 최적화

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대형 언어 모델(LLM) 사용 비용 최적화란 대형 언어 모델의 학습, fine-tuning, 그리고 특히 추론(인퍼런스) 실행에 필요한 계산 및 재정 자원을 절감하기 위한 전략과 기술적 방법의 총체이다. 이 분야의 중요성은 LLM의 개발과 운영 모두에 소요되는 막대한 비용에서 비롯된다.

예를 들어, 1,750억 개의 파라미터를 가진 GPT-3 모델의 학습 비용은 클라우드 GPU 인프라 기준으로 약 $460만으로 추산되며[1], 130만 kWh의 전력이 소모된 것으로 알려져 있다[2]. 그러나 주요 비용은 대개 인퍼런스 단계에서 발생한다. 2023년 초 ChatGPT 서비스 유지에 들어간 일일 운영 비용은 약 $70만(요청당 약 $0.0036)으로 추산되며, 이는 일회성 학습 비용을 수배 초과하는 수준이다[3].

학습 및 모델 선택 단계의 최적화

효과적인 비용 관리는 인퍼런스 단계 이전에 내려지는 근본적인 의사결정에서 시작된다.

스케일링 법칙: 모델 크기 vs. 데이터 양

LLM 학습의 경제학을 이해하는 데 있어 핵심적인 돌파구 중 하나는 2022년 DeepMind 연구진이 발표한 Chinchilla 스케일링 법칙이다. 이 연구는 주어진 계산 예산을 최적으로 활용하려면 기존보다 훨씬 많은 양의 데이터로 모델을 학습해야 한다는 것을 보여주었다[4].

역사적으로는 파라미터 수를 늘리는 것이 성능 향상의 주된 방법이라고 여겨졌다. 그러나 Chinchilla 연구는 1.4조 토큰으로 학습된 700억 파라미터의 Chinchilla 모델이, 약 3,000억 토큰만으로 학습된 훨씬 더 큰 1,750억 파라미터의 GPT-3 모델보다 더 높은 품질을 달성한다는 것을 입증했다[5]. 권장 비율은 모델 파라미터 하나당 약 토큰 20개의 학습 데이터이다. 이 접근 방식은 더 컴팩트하고 효율적인 모델을 만들 수 있게 하여 학습 비용과 이후 인퍼런스 비용을 모두 절감한다.

Fine-tuning 및 그 효율성

비용이 많이 드는 처음부터의 학습 대신, 기존의 오픈 모델(예: LLaMA 계열, Falcon)을 fine-tuning하는 방식이 점점 보편화되고 있다. 비용을 더욱 절감하기 위해 파라미터 효율적 fine-tuning(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 방법이 사용된다.

가장 널리 쓰이는 방법인 LoRA (Low-Rank Adaptation)는 소수의 추가 파라미터만 업데이트하여 모델을 적응시킨다. 연구에 따르면 LoRA는 일부 시나리오에서 품질에 미미한 영향을 주면서 fine-tuning 비용을 수십 퍼센트(최대 약 68%)까지 절감할 수 있다[6].

모델 압축(Model Compression)

최적화의 핵심 방향 중 하나는 모델의 성능을 유지하면서 물리적 크기를 줄이는 것이다.

지식 증류(Knowledge Distillation)

지식 증류는 크고 강력한 '교사(teacher)' 모델을 이용해 더 작은 '학생(student)' 모델을 학습시키는 과정이다. 학생 모델은 방대한 데이터셋에서 교사 모델의 응답을 모방하며 그 '지식'을 습득한다. 이 방법을 통해 훨씬 낮은 비용으로 특정 작업에서 비슷한 품질을 달성할 수 있다. 예를 들어, DeepSeek-R1 모델은 6,710억 파라미터에서 700억, 심지어 15억 파라미터까지 성공적으로 증류되었으며, 다수의 응용 프로그램에서 허용 가능한 수준의 품질 손실만 발생했다[7].

양자화(Quantization)

양자화는 모델 가중치를 표현하는 데 사용되는 수치 정밀도를 낮추는 과정이다. 표준적인 32비트 또는 16비트 부동소수점 수 대신 8비트 또는 4비트 정수를 사용한다.

  • 8비트 양자화는 정밀도 손실이 약 1%에 불과하면서 모델 크기를 약 50% 줄인다.
  • 4비트 양자화는 경쟁력 있는 추론 품질을 유지하면서 모델 크기를 75% 줄인다[7].

하드웨어 지원(예: Nvidia의 최신 GPU)과 소프트웨어 라이브러리(예: TensorRT)가 갖추어진 경우, 양자화는 인퍼런스 속도를 2~4배 향상시킬 수 있다[8].

인퍼런스 단계의 최적화

모델이 학습되어 배포된 후에는 일상적인 사용에서 비용의 대부분이 발생한다.

요청 배치(Batching)

배치(batching)는 여러 사용자 요청을 하나의 '배치'로 묶어 GPU에서 동시에 처리하는 방식이다. 이를 통해 장비 활용률과 전반적인 처리량을 크게 높일 수 있다. 응답이 토큰 단위로 생성되는 LLM에서 가장 효과적인 방법은 연속 배치(continuous/in-flight batching)이다. 이 방법은 배치 내 일부 요청이 완료되는 대로 새 요청을 동적으로 추가하여 유휴 시간을 없애고 GPU 부하를 최대화한다[9].

키-값 캐시(KV Cache)

transformer 모델에서 새 토큰을 생성할 때마다 이전 모든 토큰에 대한 정보가 필요하다. 계산량의 지수적 증가를 방지하기 위해 키-값 캐시(KV Cache)가 사용된다. 시스템은 이미 처리된 컨텍스트에 대한 어텐션 메커니즘의 중간 계산 결과를 저장해두고 재사용함으로써, 긴 시퀀스와 다회전 대화 생성을 훨씬 효율적으로 처리한다[7].

어텐션 메커니즘 최적화

KV 캐시를 저장하려면 상당한 메모리가 필요하다. 이를 줄이기 위해 최적화된 어텐션 메커니즘 변형이 개발되었다:

  • Multi-Query Attention (MQA): 모든 어텐션 헤드가 하나의 공통 키-값 집합을 공유한다.
  • Grouped-Query Attention (GQA): 중간적인 절충안으로, 어텐션 헤드를 그룹으로 나누고 각 그룹이 공통 키-값 집합을 공유한다.

Meta는 LLaMA 2 모델에 GQA를 성공적으로 적용하여, 품질 손실을 최소화하면서 긴 컨텍스트 처리 시 인퍼런스 효율성을 크게 향상시켰다[10].

인프라 및 시스템 아키텍처 최적화

하이브리드 시스템 및 Retrieval-Augmented Generation (RAG)

모든 작업에 가장 크고 강력한 모델이 필요한 것은 아니다. 하이브리드 또는 캐스케이드(cascade) 접근 방식은 간단한 요청에는 작고 저렴한 모델을 사용하고, 실패하거나 복잡한 작업의 경우에만 크고 비싼 모델로 요청을 전달하는 방식이다.

이 접근 방식의 특수하고 매우 효과적인 사례가 Retrieval-Augmented Generation (RAG)이다. 이 아키텍처에서 LLM은 비교적 컴팩트할 수 있는데, 응답 시 외부 지식 베이스(예: 기업 문서 또는 검색 엔진)에서 가져온 최신 정보를 활용하기 때문이다. 이는 모델 크기에 대한 요구사항을 줄일 뿐 아니라 환각(hallucination) 문제도 해결한다. 로컬 인프라에서 RAG를 적용한 특화된 700억 파라미터 모델 배포는 클라우드에서 GPT-4 API를 사용하는 것보다 2~4배 저렴할 수 있다[11].

각주

  1. ↑ «OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview». Lambda Labs. [1]
  2. ↑ «The Energy Footprint of Humans and Large Language Models». Communications of the ACM. [2]
  3. ↑ «The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis». SemiAnalysis. [3]
  4. ↑ Hoffmann, J., et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». arXiv:2203.15556.
  5. ↑ Chow, T. (2024). «Three Kuhnian Revolutions in ML Training». Substack. [4]
  6. ↑ «A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification». arXiv:2503.07927. (2025).
  7. ↑ 7.0 7.1 7.2 «LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models». deepsense.ai. [5]
  8. ↑ Jin, H., et al. (2024). «GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers».
  9. ↑ «Continuous vs dynamic batching for AI inference». Baseten Blog. [6]
  10. ↑ «What is grouped query attention?». IBM. [7]
  11. ↑ «Inferencing on-premises with Dell Technologies». Dell Technologies Analyst Paper. [8]
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