Gemma4 26B 모델, $0.76/hr 인스턴스에서 구동 성공!

Gemma4 26B 모델을 16GB 호스트 RAM 제약이 있는 Inferentia2 xlarge 인스턴스에 배포하기 위해 FP4 양자화(FP4 Quantization) 시도가 있었으나, Neuron SDK의 제약으로 인해 실패함.

대신, 모델의 주요 구성 요소(Key Components)를 INT8로 재양자화하는 전략을 채택함. 특히, 모든 전문가(Expert)를 INT8로 양자화하고, LM Head와 공유 Dense MLP의 가중치(Weights)를 추가로 양자화 및 샤딩(Sharding)하여 메모리 사용량을 크게 절감함. 이 과정에서 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 활용하여 각 인스턴스별 메모리 부담을 줄였으며, 최종적으로 약 12-13GB의 메모리 사용량으로 16GB 제약을 만족시킴.

모델 컴파일 단계에서는 fp32(FP32) 추론 모델, 체크포인트, 구조 모델 등으로 인해 약 180GB의 호스트 RAM이 필요하지만, 실제 배포(Deployment) 단계에서는 이 요구량이 크게 줄어듦.

이는 모델 가중치(Model Weights)가 디바이스(Device)에 상주하고, 호스트 RAM은 단순 임베딩 테이블 로딩(Embedding Table Loading)에만 사용되기 때문임. 슬림 호스트 로딩(Slim Host Loading) 기법과 스왑 파일(Swap File) 활용을 통해 16GB RAM 환경에서도 모델 배포가 가능함을 입증함. 컴파일 시의 높은 메모리 요구사항과 배포 시의 낮은 요구사항 간의 차이를 이해하는 것이 중요함.

초기 배포 시 모델이 ' ' (공백)만 출력하는 현상은 임베딩 계수(Embedding Scale)의 크기 오류에서 비롯됨. Gemma4 모델은 `hidden_size ** 0.5`의 스케일링을 임베딩 단계에서 적용하지만, 호스트에서 임베딩을 로드할 때 이를 누락하여 발생한 문제임.

이 문제를 해결하기 위해 **`input_ids * self.embed_scale` 연산을 명시적으로 추가하여, 모델이 학습된 스케일링을 적용하도록 함. 이 수정으로 정확한 임베딩 벡터(Embedding Vector)가 모델에 전달**되어 정상적인 텍스트 생성이 가능해짐. 이는 호스트 환경으로 로직을 옮길 때 발생하는 미묘한 차이를 간과하지 않는 것의 중요성을 보여줌.

AWS Neuron SDK에서 FP4 양자화(FP4 Quantization) 지원이 불완전하여 기술적 난관에 봉착함. QuantizedColumnParallel의 F4E2M1FN_X4는 CPU 전용 참조 구현이거나, NxD 커널이 `_pre_prod_kernels`에 있어 추적(Trace)이 불가능했음.

또한, ExpertMLP의 fp4 경로 역시 커널 오류로 인해 작동하지 않아, FP4 양자화는 Inferentia2 환경에서 실질적인 해결책이 아님을 확인함. 이 과정에서 문서화된 지원 목록(Supported List)을 신뢰하는 것의 중요성을 재확인함.

본 아티클은 Gemma4 26B 모델을 월 $0.76/hr의 저렴한 Inferentia2 xlarge 인스턴스에서 성공적으로 구동시킴으로써, 비용 효율성(Cost-Effectiveness)을 극대화하는 방법을 제시함.

이는 모델 압축(Model Compression) 및 최적화된 배포 전략(Optimized Deployment Strategy)을 통해 달성되었으며, 단일 사용자 또는 지연 시간에 둔감한(Latency-Tolerant) 워크로드에 적합함. 다만, 모든 전문가를 계산하는 DenseExperts 트릭으로 인해 초당 토큰 생성 속도(Tokens/Second)는 느린 편이며, 이는 실시간 챗봇 서비스에는 부적합할 수 있음. 비용과 성능 간의 트레이드오프(Trade-off)를 명확히 보여주는 사례임.