Measuring the Inference Energy Efficiency of Open-Weight LLMs across Benchmarks, Reasoning Modes, and Hardware
AI 모델의 성능을 보여주는 점수 외에 에너지 사용량도 중요합니다. 연구진은 오픈소스 AI 모델 86개를 다양한 벤치마크(성능 테스트)와 하드웨어(컴퓨터 부품)에서 테스트하며 에너지 효율을 측정했습니다. 모델별로 에너지 효율 차이가 크고, 생각하는 기능(추론)을 켜면 에너지 사용량이 평균 3.7배 늘어났습니다. 토큰 수(글 조각 수)는 에너지 사용량을 정확히 나타내지 못하며, FP8 기술을 쓰면 에너지를 약 25% 줄일 수 있습니다.
AI 모델의 성능을 보여주는 점수 외에 에너지 사용량도 중요합니다. 연구진은 오픈소스 AI 모델 86개를 다양한 벤치마크(성능 테스트)와 하드웨어(컴퓨터 부품)에서 테스트하며 에너지 효율을 측정했습니다. 모델별로 에너지 효율 차이가 크고, 생각하는 기능(추론)을 켜면 에너지 사용량이 평균 3.7배 늘어났습니다. 토큰 수(글 조각 수)는 에너지 사용량을 정확히 나타내지 못하며, FP8 기술을 쓰면 에너지를 약 25% 줄일 수 있습니다.
직접 모델을 골라 서비스에 넣는다면 성능 점수만 보고 고르면 전기·비용을 몇 배 낭비할 수 있다
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