LLM 서빙 비용1 퓨리오사 NPU 레니게이드 vs 엔비디아 H100, 추론 비용 70% 절감의 실체와 Llama-3 벤치마크 분석 퓨리오사 NPU 레니게이드, 엔비디아 독점 시대의 실질적 대안이 될 수 있을까?기업들이 거대언어모델(LLM)을 실 서비스에 도입할 때 직면하는 가장 큰 벽은 성능이 아니라 바로 막대한 추론 비용과 전력 수급 문제입니다. 결론부터 말씀드리면, 퓨리오사AI의 2세대 NPU인 레니게이드(RNGD)는 Llama-3와 같은 최신 모델 구동 시 엔비디아 H100 대비 약 50% 이상의 전성비 우위와 70% 수준의 비용 절감 효과를 제공합니다. 이는 고대역폭 메모리인 HBM3를 탑재하여 데이터 병목 현상을 해결했기 때문이며, 실제 벤치마크 결과에서도 고성능 추론 환경에서의 경쟁력이 입증되었습니다. 현장에서 AI 인프라를 구축하다 보면 단순히 GPU의 개수를 늘리는 것이 능사가 아님을 뼈저리게 느끼게 됩니다. 개인적인.. 2026. 3. 9. 이전 1 다음