T3 Code GPU 점유율 85% 감축 경험담: LLM이 놓친 최적화 포인트 찾기

요약

T3 Code의 GPU 사용률을 약 85% 절감하는 최적화 작업이 이루어졌으나, 이 과정에서 LLM은 문제의 핵심을 파악하지 못했다. Fable, gpt-5.6 등의 모델들은 불필요한 코드에 집중하느라 실제 GPU 성능 저하의 원인을 찾는 데 실패했다. 다만 gpt-5.6은 GPU 점유율을 유발하는 CSS 기능을 제어하는 스크립트를 작성하여 문제 해결 과정에 간접적으로 기여했다. 분석 결과, GPU 부하의 근본 원인은 Tailwind의 'animate-pulse' 클래스와 블러(blur), 그리고 배경의 그레인 레이어(grain layer) 조합으로 밝혀졌다. 이번 사례는 LLM이 단순한 코드 생성에는 유용할 수 있으나, 시스템의 실질적인 성능 최적화와 같은 복잡한 문제 해결에는 한계가 있음을 보여준다.

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