About AI Tech Engine
우리는 광고성 홍보나 마케팅 문구가 아닌, 실제 하드웨어에서 측정한 토큰 속도(TPS), VRAM 점유량, 코딩 평가 점수를 기반으로 엔지니어링 리포트를 발행합니다.
1. 미디어 사명 및 가치 (Our Mission)
최근 수많은 AI 모델이 쏟아져 나오고 있지만, 실제 개발자가 로컬 워크스테이션이나 클라우드 인스턴스에 배포할 때 맞닥뜨리는 VRAM 부족, 양자화 손실, 추론 지연 시간(TTFT/TPS)에 대한 실측 정보는 극히 부족합니다.
AI Tech Engine은 개발자와 AI 엔지니어가 비용과 성능 사이에서 가장 최적화된 인프라 결정을 내릴 수 있도록 투명한 벤치마크 데이터를 제공합니다.
2. 자체 벤치마크 테스트베드 하드웨어 스펙
| 구분 | 하드웨어 구성 (Specifications) | 주요 테스트 대상 |
|---|---|---|
| 워크스테이션 A | NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB, AMD Ryzen 9 7950X, 64GB DDR5 | 14B ~ 32B 로컬 LLM (Q4/Q8, Ollama, vLLM) |
| 워크스테이션 B | Apple M3 Max (16-Core CPU, 40-Core GPU), 128GB Unified Memory | 70B FP16/Q4 대규모 모델 로컬 통합 메모리 추론 |
| 클라우드 노드 | NVIDIA H100 80GB SXM5 x 8 (RunPod / Lambda Labs 클러스터) | DeepSeek-V3/R1 671B MoE FP8 실측 및 처리량 비교 |
3. 벤치마크 측정 방법론 (Methodology)
- TPS (Tokens Per Second): 2,048 토큰 컨텍스트에서 최소 10회 반복 측정 후 평균값 산출
- TTFT (Time To First Token): 입력 프롬프트 주입 후 첫 번째 토큰이 출력되기까지의 레이턴시(ms) 실측
- 코딩 평가 (HumanEval & LiveCodeBench): Python, TypeScript, SQL 등 실제 프로덕션 코드 생성 정확도 검증
4. 투명성 및 제휴 정책 (Affiliate Transparency)
본 사이트의 일부 아티클에는 RunPod, Vast.ai, Cursor 등의 제휴(Affiliate) 링크가 포함될 수 있습니다. 독자가 해당 링크를 통해 서비스를 이용할 경우 본 사이트에 소정의 수수료가 지급될 수 있으나, 이는 벤치마크 평가 점수 및 결과에 일체 영향을 미치지 않습니다.
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