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KAIST, LLM 인프라 비용 3분의 1로 낮추는 '스펙엣지' 기술 개발
대규모 언어모델(LLM) 기반 인공지능(AI) 서비스는 대부분 고가의 데이터센터 그래픽 처리장치(GPU)에 의존해 왔다. 이에 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용 진입장벽도 컸다. 이런 가운데 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변의 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다.KAIST는 한동수 전기 및 전자공학부 교수팀이 이와 같은 '스펙엣지(SpecEdge)' 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 SpecEdge 개념도SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 '엣지 GPU'가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다.연구팀은 이를 위해 '추측적 디코딩(Speculative