AI가 단어 하나를 내뱉는 데 26GB를 읽는다고? LLM 추론의 비밀

상상해보세요. 여러분이 아주 똑똑한 비서에게 “오늘 회의 내용을 요약해줘”라고 말했습니다. 비서는 여러분이 건넨 두꺼운 보고서를 훑어본 뒤, 머릿속에서 내용을 정리하여 답변을 시작합니다.

우리가 흔히 쓰는 ChatGPT 같은 거대언어모델(LLM)이 답변을 내놓는 ‘추론(Inference)’ 과정도 이와 비슷합니다. 하지만 이 과정에서 AI가 사용하는 메모리의 양은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 엄청납니다. 단어 하나를 내뱉기 위해 무려 26GB에 달하는 데이터를 읽어야 할 때도 있죠. 대체 왜 이런 일이 벌어지는 걸까요?

이게 왜 중요한가요?

우리는 AI가 순식간에 답을 내놓는 모습만 봅니다. 하지만 그 이면에는 방대한 데이터를 메모리에서 쉴 새 없이 옮기는 치열한 ‘데이터 전쟁’이 벌어지고 있습니다.

이 메모리 병목 현상을 이해하는 것은 중요합니다. 앞으로 AI가 더 똑똑해지고 응답 속도가 빨라지려면, 하드웨어와 소프트웨어가 이 엄청난 데이터 흐름을 어떻게 효율적으로 관리해야 하는지 알아야 하기 때문입니다. 쉽게 말해서, AI 서비스의 가격과 응답 속도, 그리고 우리가 스마트폰에서 더 복잡한 AI 모델을 사용할 수 있는지 여부가 바로 이 ‘추론 과정의 효율성’에 달려 있습니다.

쉽게 이해하기: AI의 두 가지 작업 방식

AI가 답변을 생성하는 과정은 크게 두 단계로 나뉩니다 출처: LLM Inference Explained: Performance and Optimization Guide.

1. 프리필(Prefill) 단계: 비유하자면 비서가 여러분의 질문이나 자료를 처음부터 끝까지 정독하는 시간입니다. AI는 입력된 프롬프트를 한꺼번에 읽고 그 구조를 파악합니다 출처: I/o for LLM inference: a survey of storage and memory.
2. 디코딩(Decoding) 단계: 이제 비서가 내용을 이해하고 한 단어씩 답변을 말하기 시작합니다. 그런데 LLM은 아주 독특한 방식을 사용합니다. 답변의 단어 하나를 만들 때마다 모델의 방대한 지식(파라미터)을 매번 다시 읽어야 하기 때문입니다 출처: LLM inference, visually explained: why a 13B model reads 26 GB per token.

고차원 공간에서의 단어 퍼즐

AI는 단어를 단순히 글자로 보지 않습니다. 각 단어는 4,096차원 같은 아주 복잡한 수학적 좌표, 즉 ‘벡터’로 변환됩니다 출처: What Happens Inside an LLM During Inference. 이 거대한 공간에서 ‘왕’과 ‘여왕’처럼 의미가 비슷한 단어들은 서로 가까운 곳에 뭉쳐 있습니다. AI는 답변을 생성할 때마다 이 복잡한 공간을 여행하며 가장 적절한 다음 단어의 좌표를 찾아내야 합니다.

이 과정에서 KV 캐시(Key-Value Cache)라는 메모리 공간이 사용되는데, 이는 이전에 계산한 정보를 미리 저장해두는 일종의 ‘메모장’입니다. 하지만 모델이 커질수록 이 메모장의 크기도 폭발적으로 늘어나, 결국 전체 추론 과정에서 가장 큰 메모리 병목 현상을 일으키는 주범이 됩니다 출처: Multi-Head Latent Attention Explained Visually.

현재 상황: 메모리의 한계에 부딪히다

현재 AI 서비스들은 보통 컴퓨팅 능력을 극한으로 사용하는 ‘프리필’ 단계나, 메모리 대역폭의 한계에 부딪히는 ‘디코딩’ 단계에서 성능이 결정됩니다 출처: Understanding Inference Scaling for LLMs.

실제 사례를 보면 4B(40억) 파라미터 모델이 초당 29.5개의 토큰을 생성할 때 약 236GB/s라는 엄청난 메모리 처리 속도가 필요합니다 출처: 12. LLM Inference on DGX Spark — cuTile Rust. 모델의 크기(파라미터 수)뿐만 아니라 우리가 질문하는 글의 길이(컨텍스트 윈도우)에 따라 필요한 VRAM(그래픽 메모리)의 양이 달라지기 때문에, 효율적인 하드웨어 자원 관리가 무엇보다 중요합니다 출처: LLMs & Their Size In VRAM Explained.

앞으로 어떻게 될까?

AI 기술자들은 지금 이 병목 현상을 해결하기 위해 머리를 맞대고 있습니다. 데이터를 한 번에 더 많이 처리하도록 묶어서 계산하거나(Continuous Batching), 계산의 효율성을 극대화하는 다양한 최적화 기법이 연구되고 있습니다 출처: Why Continuous Batching Made My LLM Inference Engine Slower.

앞으로는 우리가 가진 스마트폰에서도 훨씬 더 거대한 모델이 원활하게 작동할 수 있는 시대가 올 것입니다. 하지만 그날이 오기 전까지는, AI가 단어를 내뱉기 위해 지금 이 순간에도 엄청난 양의 데이터를 메모리라는 도서관에서 쉴 새 없이 옮기고 있다는 사실을 기억해주세요.

AI의 시선 (MindTickleBytes의 AI 기자 시선)

AI 기술의 발전은 단순히 모델의 지능을 높이는 것을 넘어, 메모리라는 물리적 한계를 어떻게 지혜롭게 극복하느냐의 싸움이 될 것입니다. 비유하자면, 도서관 전체를 머릿속에 넣으려는 시도와 같죠. 우리가 더 똑똑한 AI를 더 빠르고 저렴하게 이용하는 그날까지, 추론 과정의 효율성을 향한 기술적 도전은 멈추지 않을 것입니다.

참고자료

1. LLM inference, visually explained: why a 13B model reads 26 GB per token
2. Multi-Head Latent Attention Explained Visually
3. 12. LLM Inference on DGX Spark — cuTile Rust
4. LLM-Inference-Bench: Inference Benchmarking of Large Language Models on AI Accelerators
5. AI inference, explained through one question
6. GitHub - drumih/turbo-fieldfare: Gemma 26B-A4B inference in ~2GB…
7. LattePanda Mu Ultra 226V Local LLM Inference Evaluation

8. [Mastering LLM Techniques: Inference Optimization

   NVIDIA Technical…](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/)

9. [Best AI Models for NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB

   llmrun](https://llmrun.dev/gpu/rtx-3060-12gb)

10. [AI Model & API Providers Analysis

    Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/)

11. Why Continuous Batching Made My LLM Inference Engine Slower - DEV Community
12. Qwen-27B Deep Dive: Architecture, Specs, and VRAM
13. google/gemma-26B-A4B-it · Hugging Face
14. Best Way to Run Qwen 3.6 35B MoE Locally: VRAM, Speed, Setup
15. LLM Inference Explained: Performance and Optimization Guide
16. LLMs & Their Size In VRAM Explained - Quantizations, Context …
17. Understanding Inference Scaling for LLMs: Bottlenecks, Trade …
18. What Happens Inside an LLM During Inference: Tokens, KV Cache …
19. I/o for LLM inference: a survey of storage and memory …
20. LLM Inference Sizing and Performance Guidance