2026년 LLM 성능: 벤치마크, 병목 현상 및 최적화

LLM 성능
은 단지 강력한 GPU를 갖는 것만으로는 충분하지 않습니다. 추론 속도, 지연 시간, 비용 효율성은 스택 전반에 걸친 제약에 따라 달라집니다:

  • 모델 크기 및 양자화
  • VRAM 용량 및 메모리 대역폭
  • 컨텍스트 길이 및 프롬프트 크기
  • 런타임 스케줄링 및 배치 처리
  • CPU 코어 활용도
  • 시스템 구조 (PCIe 라인, NUMA 등)

이 허브는 대규모 언어 모델이 실제 작업 부하 하에서 어떻게 작동하는지 — 그리고 이를 최적화하는 방법에 대해 깊이 있게 다룹니다.

LLM 성능이 실제로 의미하는 바

성능은 다차원적인 요소로 구성됩니다.

처리량 vs 지연 시간

  • 처리량 = 여러 요청에 걸쳐 초당 처리되는 토큰 수
  • 지연 시간 = 첫 번째 토큰 생성 시간 + 전체 응답 시간

대부분의 실제 시스템은 이 두 가지를 모두 균형 있게 고려해야 합니다.

제약 조건의 순서

실제 상황에서 병목 현상은 일반적으로 다음과 같은 순서로 나타납니다:

  1. VRAM 용량
  2. 메모리 대역폭
  3. 런타임 스케줄링
  4. 컨텍스트 창 크기
  5. CPU 오버헤드

어떤 제약 조건에 부딪혔는지 이해하는 것이 단순히 “하드웨어 업그레이드"보다 더 중요합니다.

Ollama 런타임 성능

Ollama는 로컬 추론을 위해 널리 사용됩니다. 부하 상황에서의 행동은 이해해야 할 중요한 요소입니다.

CPU 코어 스케줄링

병렬 요청 처리

메모리 할당 행동

구조화된 출력 런타임 문제

실제로 중요한 하드웨어 제약

모든 성능 문제는 GPU 계산 문제일 필요는 없습니다.

PCIe 및 구조 영향

전용 계산 트렌드

벤치마크 및 모델 비교

벤치마크는 결정 질문에 답해야 합니다.

하드웨어 플랫폼 비교

16GB VRAM 실제 테스트

모델 속도 및 품질 벤치마크

능력 스트레스 테스트

최적화 전략

성능 조정은 점진적인 접근이 필요합니다.

단계 1 — 적합하게 맞추기

  • 모델 크기 축소
  • 양자화 사용
  • 컨텍스트 창 제한

단계 2 — 지연 시간 안정화

  • 사전 준비 비용 감소
  • 불필요한 재시도 회피
  • 구조화된 출력 조기에 검증

단계 3 — 처리량 향상

  • 배치 처리 증가
  • 동시성 조정
  • 필요 시 서빙 중심 런타임 사용

호스팅 전략이 런타임 행동보다 병목이 되는 경우:

자주 묻는 질문

왜 강력한 GPU에서도 LLM이 느리나요?

종종 메모리 대역폭, 컨텍스트 길이, 또는 런타임 스케줄링 때문입니다. 순수한 계산 능력이 아닙니다.

VRAM 크기와 GPU 모델 중 무엇이 더 중요하나요?

VRAM 용량은 일반적으로 첫 번째로 나타나는 경직적인 제약입니다. 들어맞지 않으면 다른 요소는 중요하지 않습니다.

병렬 처리 시 성능이 감소하는 이유는 무엇인가요?

큐잉, 자원 경쟁, 스케줄러 제한으로 인해 성능 저하 곡선이 나타납니다.

최종 생각

LLM 성능은 공학적 작업이며, 추측이 아닙니다.

의도적으로 측정하세요.
제약 조건을 이해하세요.
병목 현상에 기반하여 최적화하세요 — 가정에 기반하지 마세요.