사용한 만큼 지불 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
일괄 처리는 LLM(대형 언어 모델)을 사용하는 비용 효율적인 방법입니다. 작업을 하나씩 처리하는 대신 여러 입력을 단일 배치로 그룹화합니다. 이를 통해 API 오버헤드가 줄어들고 GPU 사용량이 향상되며 OpenAI와 같은 제공업체를 통해 비용을 최대 50% 절감할 수 있습니다. 즉각적인 응답이 필요하지 않은 데이터 추출, 콘텐츠 생성, 분석과 같은 작업에 이상적입니다. First American 및 Scribd와 같은 회사는 이미 일괄 처리를 사용하여 대규모 워크로드를 효율적으로 처리하고 운영을 확장하는 동시에 비용을 절감했습니다.
일괄 처리의 주요 이점:
시작하는 방법:
Batch processing isn’t just about saving money - it’s a smarter way to work with LLMs at scale.
일괄 처리는 단순한 기술 전략이 아니라 대규모 언어 모델(LLM)로 작업할 때 비용을 절약하는 현명한 접근 방식입니다. 작업을 그룹화하면 API 호출 오버헤드 감소, 하드웨어 활용도 향상, 특별 가격 모델 활용이라는 세 가지 주요 영역에서 비용을 절감할 수 있습니다.
모든 단일 API 호출에는 추가 비용이 발생합니다. 여기에는 네트워크 대기 시간, 인증, 연결 설정 등이 포함됩니다. 대량의 데이터를 처리할 때 이러한 비용은 빠르게 쌓일 수 있습니다. 일괄 처리는 여러 요청을 하나의 API 호출로 묶음으로써 이러한 오버헤드를 상당 부분 제거함으로써 이 문제를 해결합니다.
다음 예를 들어보겠습니다. 1,000개의 작업을 처리하기 위해 1,000개의 개별 API 호출을 보내는 대신 이를 단일 배치 요청으로 결합합니다. 이 접근 방식은 네트워크 및 연결 설정과 관련된 불필요한 비용을 줄입니다. 2025년 6월, 데이터 및 AI 엔지니어인 Georgian은 OpenAI의 Batch API가 지원 티켓 분류 작업 비용을 50% 절감할 수 있는 방법을 선보였습니다. 티켓을 청구, 기술 또는 계정 액세스 문의와 같은 그룹으로 분류함으로써 일괄 처리를 통해 각 티켓을 개별적으로 처리하는 것보다 비용이 크게 절감되었습니다.
이러한 절감 효과를 극대화하려면 타이밍이 가장 중요합니다. 대부분의 배치 API는 24시간 처리 기간 내에 작동합니다. 이 기간에 맞춰 워크플로를 구성하면 일괄 처리에서 최대한의 가치를 얻을 수 있습니다.
API 호출 비용을 최소화한 후 다음 단계는 GPU 성능을 최적화하는 것입니다. GPU는 비싸고 GPU 활용도가 낮으면 돈이 낭비됩니다. 일괄 처리는 GPU가 동시에 여러 작업을 처리할 수 있도록 하여 유휴 기간을 줄이고 전반적인 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
문제는 다음과 같습니다. 많은 기업이 평균적으로 GPU 용량의 15% 미만을 사용합니다. 이는 완전히 활용되지 않은 리소스에 대해 비용을 지불하고 있음을 의미합니다. 일괄 처리는 GPU를 더 바쁘게 유지하여 게임을 변화시킵니다. 이는 동일한 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
__XLATE_9__
Marius Killinger, Baseten 블로그
"모델 추론을 위해 GPU를 사용하는 경우 가능한 한 달러당 최고의 성능을 원합니다. 이를 위해서는 활용도를 이해하는 것이 핵심입니다. GPU 활용도가 높다는 것은 트래픽이 많은 워크로드를 처리하는 데 필요한 GPU 수가 적다는 것을 의미합니다."
지속적인 일괄 처리는 이를 한 단계 더 발전시킵니다. GPU가 일괄 처리에서 가장 느린 작업이 완료될 때까지 기다리는 정적 일괄 처리와 달리 연속 일괄 처리를 사용하면 리소스가 확보되는 즉시 새 작업을 시작할 수 있습니다. 이를 통해 유휴 시간이 제거되고 GPU 사용량이 더욱 향상됩니다.
__XLATE_13__
Matt Howard, Baseten 블로그
"지속적 일괄 처리는 각 일괄 처리의 가장 긴 응답이 완료될 때까지 기다리는 유휴 시간을 제거하여 동적 일괄 처리보다 GPU 활용도를 향상시킵니다."
GPU에서 더 많은 작업을 수행함으로써 트래픽이 많은 모델 엔드포인트를 실행하는 데 드는 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
일괄 처리는 종량제 가격 모델에도 큰 영향을 미칩니다. 이러한 모델은 리소스 사용량에 따라 비용이 청구되므로 효율성이 향상되면 비용이 절감됩니다. 예를 들어 GPT-4에 대한 OpenAI의 가격은 2023년 3월부터 2024년 9월 사이에 토큰 100만 개당 36달러에서 5달러로 인하되었습니다. 일괄 요청을 사용하면 해당 비용이 토큰 100만 개당 2.50달러로 훨씬 더 낮아질 수 있습니다. 이는 50% 추가 절감 효과입니다.
Anthropic은 Message Batches API를 통해 유사한 이점을 제공하며 일괄 요청에 대해 표준 API 가격의 50%만 청구합니다. 매월 1,000만 개의 토큰을 처리하는 기업의 경우 이는 연간 25,000달러를 절약할 수 있음을 의미합니다.
일괄 처리는 데이터 분석이나 백그라운드 워크플로와 같이 실시간 응답이 필요하지 않은 작업에 특히 효과적입니다. 배치 API의 처리 창에 맞춰 이러한 작업의 시간을 맞추면 기능을 희생하지 않고도 즉각적인 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
간단히 말해서, 일괄 처리는 단순히 효율성에 관한 것이 아니라 보다 현명한 리소스 사용을 측정 가능한 재정적 이익으로 전환하는 방법입니다. 수백만 건의 요청에 걸쳐 확장하면 비용 절감 효과가 빠르게 증가합니다.
일괄 처리 설정에는 명확하고 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 주요 과제는 올바른 일괄 처리 전략을 선택하고 이를 효과적으로 구현하기 위한 필수 단계를 따르는 것입니다.
일괄 처리 전략을 선택할 때 처리 중인 워크로드 유형을 고려하는 것이 중요합니다.
동적 및 연속 일괄 처리는 대부분의 애플리케이션에서 속도와 효율성 사이에서 최상의 균형을 이루는 경우가 많습니다. 그러나 정적 일괄 처리는 처리량이 최우선인 경우, 특히 오프라인 작업의 경우 잘 작동합니다. 전략을 선택한 후에는 다음 단계에 따라 전략을 효과적으로 구현하세요.
일괄 처리에는 데이터 수집, 준비, 실행 및 모니터링의 네 가지 주요 단계가 포함됩니다.
일괄 처리를 단순화하고 향상시키기 위해 Prompts.ai와 같은 플랫폼은 효율성과 비용 제어를 위해 설계된 특수 도구를 제공합니다.
플랫폼에는 사용량을 모니터링하고 종량제 방식으로 비용을 최적화하는 토큰화 추적과 같은 기능이 포함되어 있습니다. 또한 여러 언어 모델을 통합하는 워크플로를 지원하므로 다양한 공급자를 원활하게 연결하고 각 작업에 가장 비용 효율적인 모델을 선택할 수 있습니다.
Prompts.ai는 데이터 준비, 배치 생성, 결과 수집 등 반복적인 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄이고 팀이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 또한 암호화된 데이터 보호 기능을 통해 데이터 수집부터 최종 결과까지 전체 프로세스에서 민감한 정보가 안전하게 유지됩니다.
일괄 처리를 최대한 활용하려면 소규모로 시작하여 워크플로를 주의 깊게 관찰하고 프로세스를 개선하고 최적화하면서 점차 규모를 확대하세요.
강력한 기술 기반을 구축하는 것은 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 작업할 때 규모에 맞게 효율적으로 일괄 처리하는 데 필수적입니다. 주요 과제에는 GPU 메모리 관리, 계산 성능 최적화, 워크플로가 원활하고 비용 효율적으로 유지되도록 보장하는 것이 포함됩니다.
GPU 메모리는 LLM의 일괄 처리에서 병목 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 목표는 시스템 충돌을 일으킬 수 있는 메모리 오버런을 피하면서 높은 처리량의 균형을 맞추는 것입니다.
Modern GPUs can deliver memory bandwidths of 600–1,000+ GB/s, compared to DDR5's 50–100 GB/s. This stark difference highlights why keeping data in GPU memory is critical for performance. However, GPU memory is both limited and expensive, making efficient usage a priority.
정적 메모리 할당은 GPU 메모리의 최대 80%를 낭비할 수 있지만 Paged Attention과 같은 고급 방법은 이러한 낭비를 4% 미만으로 줄입니다. GPU 메모리를 최대한 활용하려면 다음 기술을 고려하십시오.
프로파일링 도구를 사용하여 설정에 가장 적합한 배치 크기를 결정하세요. 작게 시작하여 메모리 한도에 도달할 때까지 점차적으로 늘린 다음 안정성을 유지하기 위해 약간 축소합니다. 실시간 모니터링은 문제가 확대되기 전에 문제를 감지하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 전략은 메모리 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 비용 절감 목표에 맞춰 하드웨어 활용도도 향상시킵니다.
혼합 정밀도 추론은 FP16 및 INT8과 같은 다양한 수치 정밀도를 결합하여 정확도를 저하시키지 않으면서 메모리 사용량을 줄이고 계산 속도를 높입니다.
Using 8-bit precision can nearly halve GPU memory usage. For example, switching a 7B-parameter Llama model from FP16 to INT4 reduced its size by 4× (from 16 GB to 4 GB) while improving token generation speed with minimal quality loss. Research shows that 4-bit quantized models often perform as well as their FP16 versions across various tasks.
Mixed-precision inference can enhance generative AI model performance by 30% while doubling memory efficiency. Lowering matrix multiplication precision, compared to float32, can improve computational performance by 2.5× and cut memory requirements in half.
FP16 혼합 정밀도는 좋은 출발점으로, float32보다 더 나은 예측 성능으로 float16에 가까운 속도를 제공합니다. 이 스위치를 사용하려면 코드를 한 번만 변경하면 되는 경우가 많습니다. 효율성을 극대화하려면 양자화를 사용자 정의 커널 및 일괄 처리와 같은 다른 최적화와 결합하세요. GPTQ 및 양자화 인식 훈련과 같은 기술은 공격적인 양자화에서도 정확성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 방법은 일괄 작업 흐름에 완벽하게 통합되어 비용을 더욱 절감하고 성능을 향상시킵니다.
지속적인 모니터링과 사전 예방적인 최적화는 효율적이고 비용 효율적인 일괄 처리 워크플로를 유지하는 데 핵심입니다.
토큰 사용량, GPU 활용도 및 처리 시간을 추적하는 데 중점을 둡니다. 사전 정의된 임계값 위반에 대한 자동 경고를 설정합니다. 애플리케이션에 따라 중요 작업에 대한 실시간 모니터링이 필요할 수도 있고, 일괄 작업에 대한 주기적인 점검이 필요할 수도 있습니다. 품질, 관련성, 정서, 보안과 같은 지표도 사용 사례에 맞게 조정된 임계값으로 모니터링해야 합니다.
올바른 팀 구성원이 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 명확한 경고 에스컬레이션 경로를 정의하세요. 자동화는 이 프로세스를 간소화하여 지연과 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 미국 기반 배포의 경우 토큰 사용량 및 배치 성능과 함께 실시간 비용을 추적하면 비용을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
NVIDIA TensorRT-LLM 및 NVIDIA Triton Inference Server와 같은 도구는 LLM을 효율적으로 최적화하고 제공하는 데 탁월합니다. Neptune과 같은 실험 추적 플랫폼은 리소스 모니터링을 단순화하고 개선이 필요한 추가 영역을 밝힐 수 있습니다.
실시간 성능 데이터와 사용자 피드백을 사용하여 서비스 인프라를 세부적으로 조정하세요. GPU 활용도, 메모리 사용, 처리 시간의 패턴을 분석하면 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 비행 중 일괄 처리 및 추론 추론과 같은 기술을 사용하면 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. DRAM 대역폭은 메모리 액세스 지연으로 인해 주의 계산 주기의 절반 이상이 지연되는 대규모 배치 시나리오에서 성능을 제한하는 경우가 많다는 점을 명심하십시오. 효과적인 GPU 메모리 관리와 혼합 정밀도 추론은 이러한 과제를 극복하고 운영 비용 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
Batch processing isn't just about saving money - it’s also a game-changer for improving efficiency. By grouping requests, you can significantly reduce costs while boosting throughput, making it a smart move for handling large-scale data tasks.
일괄 처리를 채택하면 상당한 비용 절감과 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 예를 들어:
또한 일괄 처리는 모델의 메모리 비용을 여러 작업에 분산시켜 리소스 사용량을 줄이고 수동 작업을 최소화합니다. 자동화는 실제 관리의 필요성을 더욱 줄여 인건비를 낮추고 작업이 원활하고 일관되게 실행되도록 보장합니다.
A real-world example highlights the impact: an enterprise handling large document sets with batch inference achieved 2.9× lower costs compared to real-time inference on AWS Bedrock. For inputs with shared prefixes, the savings jumped to 6×.
이러한 이점을 통해 일괄 처리는 많은 조직에서 실용적이고 효율적인 접근 방식이 됩니다.
Ready to implement batch processing? Here’s how to get started:
간소화된 구현을 위해 Prompts.ai와 같은 플랫폼은 프로세스를 단순화하는 도구를 제공합니다. 종량제 모델을 통해 Prompts.ai는 LLM을 원활하게 연결하고 토큰 사용을 추적하여 비용을 제어하며 실시간 협업, 자동화된 보고 및 다중 모드 워크플로와 같은 기능을 제공합니다. 메시지를 간결하고 명확하게 유지하고 강력한 모니터링 시스템을 설정하면 시간이 지남에 따라 전략을 개선하여 효율성을 극대화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
LLM 시장은 2030년까지 CAGR 33.2%로 361억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이제 일괄 처리를 채택하면 비용을 통제하면서 조직의 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
일괄 처리는 여러 요청을 하나의 호출로 묶음으로써 API 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 전송된 개별 요청 수를 줄여 설정 오버헤드를 줄이고 리소스 사용을 더욱 효율적으로 만듭니다.
작업을 단순화함으로써 일괄 처리는 비용 절감 이상의 이점을 제공합니다. 또한 대기 시간을 줄여 대규모 언어 모델을 사용하는 애플리케이션에 더 빠르고 일관된 성능을 제공합니다. 효율적인 리소스 관리를 통해 눈에 띄는 비용 절감과 확장성 향상으로 이어질 수 있는 대용량 작업을 처리하는 데 특히 유용합니다.
일괄 처리 전략과 관련하여 각 접근 방식은 워크로드 요구 사항에 따라 특정 목적을 수행합니다.
귀하의 요구 사항에 맞는 전략을 결정하려면 작업 부하를 고려하십시오. 꾸준하고 일관된 작업을 위한 정적 일괄 처리, 가변적이거나 예측할 수 없는 시나리오를 위한 동적 일괄 처리, 실시간 응답성이 필수적인 경우 연속 일괄 처리를 사용하세요.
일괄 처리 중에 GPU 메모리를 최대한 활용하려면 먼저 일괄 처리 크기를 미세 조정하세요. 목표는 성능과 메모리 소비 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 모델 가지치기 및 양자화와 같은 기술은 정확성을 유지하면서 메모리 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 현명한 조치는 혼합 정밀도 교육을 채택하여 보다 효율적인 메모리 할당과 더 나은 GPU 활용을 가능하게 하는 것입니다.
GPU 사용량을 주시하는 것도 똑같이 중요합니다. 정기적인 모니터링을 통해 메모리 부족 오류를 방지하고 원활한 작동을 보장합니다. 작업 부하에 맞게 필요에 따라 설정을 조정합니다. GPU 하드웨어는 다양합니다. VRAM 용량과 같은 요소가 전략에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 작업 중인 특정 GPU에 맞게 접근 방식을 조정하세요.
