규제 산업용 AI 추론 검증: NVIDIA AIPerf 기반 의사결정 파이프라인 구축

요약

규제 산업에서 LLM 배포는 단순한 추론 속도 이상의 법적/계약적 의무 충족 증거를 요구합니다. 본 글은 NVIDIA AIPerf 기반의 내부 검증 하네스 'Runway' 구축 과정을 설명하며, 이를 통해 관리되는 의사결정 파이프라인을 제시합니다. 이 아키텍처는 신뢰성 있는 측정과 규정 준수 및 감사 기능을 분리하여 최적화된 배포 전략을 제공합니다.

핵심 포인트

• 규제 산업 LLM 배포는 속도보다 법적/계약적 증거가 필수입니다.
• AIPerf로 측정하고, Runway로 규정 준수 및 감사 결정을 분리해야 합니다.
• LLM 엔진의 순위는 동시성(concurrency) 조건에 따라 역전될 수 있습니다.
• GPU 비용 효율성은 신규/고가 인스턴스가 요청당 더 저렴할 수 있습니다.
• 엔진 자체보다 부하 조건에서의 '엔진 구성'이 성능 결정에 중요합니다.