AI 인프라 엔지니어링 학습 로드맵: CUDA 최적화부터 배칭 엔진까지

요약

AI 인프라 엔지니어링 역량은 향후 지속적인 고용을 보장할 수 있는 핵심 기술로, 실리콘 레벨의 이해부터 분산 추론까지 8단계의 학습 경로를 제시한다. 1단계인 시스템 및 GPU 기초에서는 C++, Rust, CUDA 커널 최적화가 필수이며, 2~4단계에서는 LLM 추론의 메모리 병목 현상 해결을 위해 vLLM, PagedAttention, KV-Cache 최적화 등을 익혀야 한다. 5~6단계에서는 FP8/INT4 등 양자화 기법과 Triton, FlashAttention 등을 활용한 커널 수준의 최적화가 요구된다. 마지막 7~8단계에서는 405B 파라미터급 대규모 모델 처리를 위한 텐서·파이프라인 병렬화 및 추측적 디코딩(Speculative Decoding) 기술 습득이 중요하다. 단일 GPU 추론의 한계를 극복하고 모델 서빙 효율을 극대화하려면 이러한 저수준 인프라 엔지니어링 역량 확보가 필수적이다.

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