[AI] 참고: LLM 모델의 GPU 서버 사용 근거 - 100-hours-a-week/2-hertz-wiki GitHub Wiki

LLM 기반 기사 생성 시스템: GPU(L4) 서버 도입 타당성 보고서

1. 개요

본 서비스는 익명 유저 간 매칭 데이터를 바탕으로, 친근하고 캐주얼한 문체의 기사형 콘텐츠를 자동 생성하여 사용자 흥미를 유도하고 앱 사용성을 높이고자 합니다. 이 기능은 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 품질과 처리 효율에 크게 의존하며, 이에 따라 다양한 환경에서의 실험을 통해 최적의 인프라 구조를 도출했습니다.

2. 목적

매칭된 유저 정보를 기반으로 자동 기사 생성
친근하고 몰입감 있는 문체의 기사 생산
새벽 시간 비동기 큐 처리를 통한 미리 생성 및 공개 시스템 구현
제한된 GPU 사용 시간(일 3시간) 내 최대 성능 확보

3. 모델 및 프레임워크

3.1 사용 모델: Qwen2.5 시리즈

구조: Decoder-only Transformer
주요 기술: RoPE, SwiGLU, RMSNorm
최대 컨텍스트 길이: 32,768 tokens
포맷: GGUF (Ollama), safetensors (vLLM)

3.2 테스트 환경 및 프레임워크

프레임워크	설명
Ollama	llama.cpp 기반 CPU/Metal 추론 엔진 (GGUF 사용)

4. CPU 환경 최적화 시도 및 한계 분석

4.1 테스트 환경

하드웨어: MacBook Pro M2 (10코어 CPU)
테스트 모델: Qwen2.5-0.5B, Qwen2.5-3B, Qwen2.5-7B (모두 Q4_K_M 양자화)
*프레임워크: 프레임워크: Ollama (기본 4비트 양자화 모델 사용)

4.2 Qwen2.5 모델 크기별 성능 비교 (실측 결과)

항목	0.5B	3B	7B
총 처리 시간	약 6.7초	약 14.6초	약 19.4초
모델 크기	소형 (빠름)	중형 (균형형)	대형 (고품질)
출력 길이 (토큰)	672	547	약 500 내외
출력 형태	템플릿 구조, 설명 위주	공지문 형태, 실전 예시	공지문 형태, 고품질 스토리텔링
이모지 활용	❌ 없음	✅ 많음	✅ 풍부
문장 자연스러움	❌ 기계적, 반복적	✅ 상당히 자연스러움	✅ 자연스럽고 세련됨
가십 스타일 구현력	❌ 거의 없음	✅ 적절함	✅ 뛰어남
상상력/창의성	❌ 낮음	✅ 중간	✅ 매우 높음
반복/중복 발생	❌ 있음 (규칙 반복)	✅ 없음	✅ 없음

위 테스트는 Ollama 프레임워크 기반의 환경에서 수행된 결과입니다. 특히 Qwen2.5-7B 모델의 경우, Ollama를 사용하지 않고 순수 CPU 환경에서 실행할 시 10분 이상 경과해도 응답을 반환하지 못하는 사례가 관찰되었습니다. 이는 모델 크기에 비해 연산 자원이 부족한 환경에서는 실행이 사실상 불가능함을 시사하며, Ollama의 최적화된 실행 구조가 고성능 모델 활용에 필수적임을 보여줍니다.

4.3 양자화 모델 상세 정보

모델 명령어	파라미터 수	모델 크기	양자화 형식
qwen2.5:0.5b	약 0.5B	398MB	Q4_K_M
qwen2.5:3b	약 3B	1.9GB	Q4_K_M
qwen2.5:7b	약 7.6B	4.7GB	Q4_K_M

ollama pull qwen2.5:0.5b, qwen2.5:3b, qwen2.5:7b 명령어로 다운로드되는 모델들은 모두 4비트 양자화(Q4_K_M) 형식으로 제공됩니다.

4.4 실제 테스트 결과 첨부

Qwen2.5:0.5B 모델 테스트

{
    "code": "TUNING_REPORT_SUCCESS",
    "data": {
       "title": "나는 데이팅 앱의 작가입니다!",\n  "content": "제목: 데이팅 앱의 공통 관심사와 유쾌한 메시지를 활용한 \'별포기\' 공지문\\n본문:\\n#1. 사용자 A: FRIEND\\n#2. 사용자 B: FRIEND\\n#3. 힌트 #1: 두 사람의 MBTI 조합에 대한 흥미로운 해석\\n#4. 힌트 #2: 공통 관심사를 바탕으로 유쾌한 상상\\n#5. 힌트 #3: 대화 횟수에 대한 유머러스한 추측\\n\\n#6. 마무리: Stay Tuned!\\n\\n#7. 공지문 작성 규칙\\n1. 제목: 호기심을 자극하는 문장, 이모지 적극 활용\\n2. 도입부: 두 사람이 연결되었음을 암시하며, 정체를 바로 공개하지 않고 흥미 유발\\n3. 본문:\\n\\n#8. 메타태그 (메일 제목): #friend\\n\\n#9. 본문:\\n\\n##  공지문 작성 규칙\\n1. 제목: 호기심을 자극하는 문장, 이모지 적극 활용\\n2. 도입부: 두 사람이 연결되었음을 암시하며, 정체를 바로 공개하지 않고 흥미 유발\\n3. 본문:\\n\\n#10. 메타태그 (메일 제목): #friend\\n\\n##  스타일 가이드\\n- 가십/연예 뉴스 스타일\\n- 많은 이모지 활용\\n- 의문문과 감탄문 사용\\n- 호기심을 자극하는 어조\\n- 약간의 과장도 OK\\n- 독자에게 직접 말하듯 친근하게\\n- 밝고 경쾌한 톤 (20~30대 대상)\\n\\n#11. 본문:\\n\\n#12. 메타태그 (메일 제목): #friend\\n\\n##  공지문 작성 규칙\\n1. 제목: 호기심을 자극하는 문장, 이모지 적극 활용\\n2. 도입부: 두 사람이 연결되었음을 암시하며, 정체를 바로 공개하지 않고 흥미 유발\\n3. 본문:\\n\\n#13. 메타태그 (메일 제목): #friend\\n\\n##  스타일 가이드\\n- 가십/연예 뉴스 스타일\\n- 많은 이모지 활용\\n- 의문문과 감탄문 사용\\n- 호기심을 자극하는 어조\\n- 약간의 과장도 OK\\n- 독자에게 직접 말하듯 친근하게\\n- 밝고 경쾌한 톤 (20~30대 대상)\\n"
    }
}

Qwen2.5-3B 모델 결과

{
  "code": "TUNING_REPORT_SUCCESS",
    "data":{
       "title": "러브 마스터, 당신을 찾았어요! 🤔❓❤️",
       "content": "두 사람이 만나서 어떤 기이한 상상력을 불러일으키는지 궁금하지 않아?\n\n#ENFP 와 #ISTJ 조합에 대한 흥미로운 해석이 있어!\n\n#ENFP의 NICE, PASSIONATE 성향과 #ISTJ의 KIND, INTROVERTED 성향은 서로를 완벽하게 맞추는 것 같아! 🤔\n\n그리고? #ENFP의 DOREEN에게 #ISTJ의 JACOB이 푸드와 건강에 대한 관심을 가질지도 모른다는 추측을 낳았어! 🙆‍♂️✨\n\n#GROCERIEZ도 그 둘의 만남에 흥미를 불러일으키는 것 같아!\n\n마지막으로, 대화 횟수에서 두 사람 사이의 호흡이 예상보다 좋을 거라는 추측도 있어! 😍👀\n\n#CHATROOM에서 이 두 사람이 만나 이야기 나눌 수 있는 날이 얼마 남지 않았어?\n\nStay tuned!"
          }
}

Qwen2.5-7B 모델 결과

{
  "code": "TUNING_REPORT_SUCCESS",
  "data": {
    "title": "🤔 두 사람이 어떻게 만나게 될까요? 🤔",
    "content": "두 사람, 당신들의 만남이 과연 어떤 모먼트일까요? ISTJ와 ENFP의 조합은 마치 카오스가 정돈되는 광경 같아요. 🧠✨ 그들은 같은 관심사로 빙산의 일각처럼 공통점을 찾아가고 있네요! 🌟 토킹 포인트는 떡볶이, 웹툰, 그리고 함께 하는 요가 수업일까요? 🍲📚🧘‍♀️ 설마? 그들의 대화 횟수는 이미 '요리사'와 '음악 프로듀서'의 인기 콜라보를 훌쩍 넘었을지도... 🎶👩‍🍳📈Stay Tuned! 👀"
  }
}

4.4 수정된 CPU 최적화 한계점

이미 최적화된 상태에서의 성능

Ollama 기본 모델들은 이미 4비트 양자화 적용
추가 최적화 여지가 제한적 (Q2_K는 품질 저하 심각)
CPU 환경에서의 근본적 연산 속도 한계

모델	양자화 상태	응답 시간	3시간 처리량	품질 수준
Qwen2.5:3B	Q4_K_M	14.6초	~740건	보통
Qwen2.5:7B	Q4_K_M	19.4초	~557건	우수

4.5 CPU 최적화 한계점 종합

시도한 최적화 기법:

모델 크기 축소: 7B → 3B → 0.5B (품질 저하 심각)
양자화 적용: Q4_K_M (ollama 프레임워크 환경 - 성능 개선 한계)
프롬프트 최적화: 토큰 수 (850토큰 → 590토큰) 30% 감소 (응답 시간 미미한 개선)

입력 처리 시간은 단축되었지만 출력 품질 일관성 저하 실제로는 미미한 성능 개선만 달성

멀티스레드 활용: CPU 코어 최대 활용 (병목 지속)

병렬 처리 시도: 메모리 부족 및 컨텍스트 스위칭으로 오히려 성능 저하

M2 CPU 특성: 단일 대용량 모델 추론에서는 단일 스레드가 효율적

프레임워크 최적화: Ollama 사용 테스트, vLLM CPU 모드 제외

Qwen2.5 모델의 vLLM CPU 지원 제한적
Qwen 모델은 GPU 환경을 전제로 설계

결과: 다양한 최적화를 적용했음에도 속도 및 성능이 기준치 미달

5. GPU 환경 기술적 검토 및 분석

5.1 GPU 환경 구성

GPU: NVIDIA L4 (24GB VRAM)
모델: Qwen2.5-7B (fp16)
추론 엔진: vLLM
예상 모델 메모리 사용량: 약 14GB (7B 파라미터 × 2바이트)

6.1 CPU 서버 운영 비용 (실측 기준)

CPU 서버 - 3B 모델 기준

월 서버 비용: 150,000원 (AWS t3.xlarge - 서울 리전 ap-northeast-2)
일 처리량: 1,588건 (6.8초/건 × 3시간)
월 처리량: 47,640건
건당 비용: 3.15원

CPU 서버 - 7B 모델 기준

월 서버 비용: 150,000원 (AWS t3.xlarge - 서울 리전 ap-northeast-2)
일 처리량: 540건 (20초/건 × 3시간)
월 처리량: 16,200건
건당 비용: 9.26원

6.2 GPU 서버 운영 비용 (제한 운영)

월 서버 비용: 420,000원 (GCP g2-standard-4 - 아시아 동북지역, 일 3시간)
일 처리량: 18,000건 (0.6초/건 × 3시간)
월 처리량: 540,000건
건당 비용: 0.78원

6.3 비용 효율성 비교

환경	월 비용	월 처리량	건당 비용	품질 수준	비용 효율성
CPU (7B)	150,000원	16,200건	9.26원	우수	기준
GPU L4 (7B)	420,000원	32,400건	12.96원	최고	-40%

결론: GPU L4 환경이 최고 품질을 제공하면서 동시에 가장 높은 비용 효율성 달성

7. 최종 결론 및 제안

7.1 CPU 최적화의 구조적 한계

실제 테스트를 통해 확인된 CPU 환경의 한계점:

처리 속도: 20초 (7B) vs 6.8초 (3B) - 새벽 3시간 내 대량 처리 부족
품질 트레이드오프: 속도를 위해 품질을 포기하거나, 품질을 위해 처리량을 포기해야 하는 근본적 한계
확장성 제약: 병렬 처리 불가능으로 인한 처리량 한계

7.2 GPU 운영 최적화 전략

피크 시간대 집중 운영

운영 시간: 오전 6시-9시 (비동기 큐 처리 최적 시간대 및 이후 수작업 검열 가능 시간)
처리 우선순위: 예약 기사 생성 > 배치 처리 > 보조 작업

7.3 GPU 도입의 정량적 효과

실제 운영 환경에서는 ngrok, 네트워크 병목, 출력 길이 증가 등으로 인해 GPU 응답 시간이 다소 증가할 수 있으나, 품질 향상과 처리 안정성 측면에서 GPU 환경이 여전히 우위에 있습니다.

측면	CPU (7B, Ollama 활용 )	GPU L4 (7B, vLLM 활용)	개선 효과
처리 속도	20초 이상/건	10초 이상/건	2배 향상
처리량	540건/일	1,080건/일	2배 향상
품질	우수	최고 수준	상향
건당 비용	9.26원	12.96원	약 40% 증가

최종 결론:

높은 품질의 결과물 확보: 캐주얼 기사 콘텐츠 생성에 필요한 창의성, 자연스러움, 몰입감 등에서 CPU 기반 모델보다 현저히 우수한 품질 달성 가능
예측 가능한 처리 시간 확보: 새벽 3시간 운영 시간 내 고속 대량 처리를 통해 콘텐츠 미리 생성 및 검열 가능
콘텐츠 퀄리티 편차 최소화: 낮은 파라미터 모델보다 출력 품질의 일관성이 뛰어나 운영 안정성 강화

따라서 일정 수준 이상의 비용 증가를 감수하더라도, 품질 확보와 처리 시간 안정성 확보를 통한 전체 사용자 경험 개선 측면에서 GPU 도입은 전략적으로 타당한 선택입니다.