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Amazon EC2 G5/G6 인스턴스에서 GPU Tensor Parallelism으로 비용 효과적으로 LLM 서빙하기

문제NVIDIA H100/H200 GPU 확보 어려움으로 대형 LLM을 저비용 인스턴스에서 서빙하기 어렵다.
접근EC2 G5/G6 인스턴스(A10G/L4, 24GB)에 Tensor Parallelism을 vLLM의 `--tensor-parallel-size` 옵션으로 적용. 32B 모델은 BF16으로, 70B 모델은 INT8 양자화로 GPU 4장에서 서빙한다.
결과Qwen3-8B 기준 TP=4 적용 시 처리량 108% 향상(378→787 t/s), 응답시간 52% 단축(20.2s→9.7s). H100 대기 없이 즉시 서비스 구성이 가능하다.
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