GPU가 필요한 '학습'과 '추론'

학습(Training)과 추론(Inference)

AI의 두 가지 핵심 단계

"AI는 '배우는 시간'과 '활용하는 시간'이 명확히 구분됩니다."

쉽게 이해하기 위해 AI 작동 방식을 사람의 학교 교육과 직장 생활에 비유해 보겠습니다.

학습(Training) - "AI의 학교 시절"

학습은 AI가 데이터를 보면서 패턴을 배우는 과정입니다. 마치 학생이 학교에서 공부하는 것과 같아요.

추론(Inference) - "AI의 직장 생활"

추론은 이미 학습된 AI가 실제 문제에 적용되는 과정입니다. 학교를 졸업한 직장인이 업무를 수행하는 것과 같아요.

학습과 추론 비교

구분	학습(Training)	추론(Inference)
목적	모델이 패턴을 배우는 단계	학습된 모델을 활용하는 단계
빈도	드물게 (주기적 업데이트)	자주 (매 사용자 요청마다)
GPU 필요량	매우 많음	상대적으로 적음 (그러나 여전히 중요)
비용 발생	일시적으로 매우 높음	지속적으로 발생하나 상대적으로 낮음
중요 요소	정확도, 학습 효율	속도, 안정성, 비용 효율성

왜 이 구분이 중요할까요?

1. 비용 계획: 학습은 일시적으로 많은 비용이 들지만, 추론은 지속적으로 적은 비용이 발생합니다.

2. 인프라 설계: 학습과 추론에 필요한 컴퓨터 자원이 다르므로 별도로 계획해야 합니다.

3. 개발 일정: 학습에는 시간이 많이 걸리지만, 추론은 빠르게 결과를 내야 합니다.

기억하세요! AI도 사람처럼 먼저 배우고(학습), 그 다음에 실전에서 활용(추론)합니다. 두 단계의 특성을 이해하면 효율적인 AI 도입이 가능합니다.