비디오 생성 AI 인프라: Sora 규모 모델 구축하기

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: 단일 10초 비디오 생성이 수천 개의 ChatGPT 쿼리에 해당하는 GPU 리소스를 소비하며, 실제 컴퓨팅 비용은 $0.50-$2.00입니다. Open-Sora 2.0은 Meta Movie Gen의 6,144 GPU 대비 $200K로 세계 최고 수준의 성능을 입증했습니다. RAE 기반 학습은 VAE 대비 47배 속도 향상을 달성했습니다. 비디오 어텐션은 2차 스케일링으로 추론 시간의 85% 이상을 소비합니다.

AI 모델로 단일 10초 비디오를 생성하면 수천 개의 ChatGPT 쿼리에 해당하는 GPU 리소스를 소비합니다.¹ 이러한 연산 집약성 때문에 비디오 생성 비용이 실제 컴퓨팅 기준으로 건당 $0.50에서 $2.00에 달하며, 이는 텍스트나 이미지 생성보다 수십 배 더 비쌉니다. 비디오 AI를 배포하는 조직은 LLM 배포와 근본적으로 다른 인프라 과제에 직면합니다: 요청당 수십 기가바이트로 측정되는 메모리 요구사항, 수천 개의 비디오 프레임에 걸친 어텐션 연산, 그리고 프로덕션급 출력을 요구하는 품질 기대치가 그것입니다.

Open-Sora 2.0은 224 GPU 상당의 자원으로 $200,000에 세계적 수준의 비디오 생성 능력을 개발할 수 있음을 보여주었으며, 이는 Meta의 Movie Gen이 6,144 GPU와 125만 GPU 시간을 필요로 한 것과 대조됩니다.² 이 효율성 격차는 인프라 아키텍처와 최적화가 원시 컴퓨팅 규모만큼 중요하다는 것을 보여줍니다. 비디오 생성 인프라 요구사항을 이해하면 하이퍼스케일러급 예산 없이도 유능한 시스템을 배포할 수 있습니다.

비디오 디퓨전 아키텍처 기초

현대 비디오 생성 모델은 Diffusion Transformer(DiT) 아키텍처를 기반으로 하며, 기존 U-Net 설계를 Vision Transformer 프레임워크로 대체합니다. 이 아키텍처 변화는 텐서 병렬화 및 파이프라인 병렬화를 포함한 LLM의 스케일링 기법을 GPU 클러스터 전반에 적용할 수 있게 합니다.³

시공간 패치: 비디오 DiT는 시각적 입력을 시공간 패치 시퀀스로 표현합니다. 이는 공간 차원과 시간에 걸친 작은 비디오 영역입니다. Sora와 유사한 모델들은 이 패치들을 트랜스포머 토큰으로 처리하여 다양한 해상도와 길이의 통합 처리를 가능하게 합니다.⁴

잠재 공간 압축: 원시 픽셀 값을 직접 확산하는 대신, 비디오 모델은 Variational Autoencoder(VAE) 또는 더 새로운 Reconstruction Autoencoder(RAE)로 생성된 압축된 잠재 공간에서 작동합니다. RAE 기반 학습은 VAE 기반 접근 방식 대비 47배 속도 향상을 달성하면서 더 높은 품질의 출력을 생성합니다.⁵

어텐션 스케일링: 비디오 어텐션 연산은 시공간 해상도에 대해 2차로 스케일링됩니다. 5초짜리 720p 비디오는 80,000개 이상의 토큰을 처리해야 하며, 어텐션 연산이 추론 시간의 85% 이상을 소비합니다.⁶ 이 2차 스케일링이 고해상도, 장시간 생성을 위한 근본적인 인프라 과제를 만듭니다.

워크로드별 메모리 요구사항

비디오 생성 메모리 소비는 해상도, 길이, 모델 아키텍처에 따라 극적으로 달라집니다:

소비자용 하드웨어 (RTX 3090/4090, 24GB)

• 240p, 4초 클립: Open-Sora로 달성 가능
• 480p, 5초 비디오: 21초 생성 시간
• 생성 시간: 2-4초 클립에 30-60초
• 실험 및 저해상도 프로토타이핑에 적합⁷

전문가용 워크스테이션 (RTX 6000 Ada, 48GB)

• 적당한 길이의 720p 생성
• 다수의 동시 저해상도 작업
• 비용: NVIDIA 직접 구매 시 ~$6,800
• 크리에이티브 전문가 및 소규모 스튜디오에 적합

데이터 센터 추론 (H100/H200, 80-141GB)

• 풀 해상도 프로덕션 워크플로우
• 장시간 생성 (20초 이상)
• H200은 720p 5초 비디오를 16초에 생성
• FastWan 모델은 H200에서 1초 만에 디노이징⁸
• 다수의 동시 요청 배치 처리

엔터프라이즈 학습 클러스터

• 소규모 학습: Open-Sora 2.0급에 224 GPU 상당
• 중규모 학습: 프로덕션 품질 모델에 1,000-2,000 GPU
• 대규모 학습: 프론티어 모델에 6,144+ GPU (Meta Movie Gen 규모)

추론 최적화 기법

원시 디퓨전 모델은 생성당 50회 이상의 디노이징 단계가 필요합니다. 최적화 기법은 컴퓨팅 요구사항을 수십 배 줄입니다:

단계 감소

개선된 샘플러: DDIM, DPM-Solver 및 기타 고급 샘플러는 품질을 유지하면서 필요한 단계를 50회 이상에서 10-20회로 줄입니다. 단계 감소는 거의 선형적인 추론 속도 향상을 제공합니다.

일관성 증류: 디퓨전 교사 모델로부터 일관성 모델을 학습하면 1-4단계 생성이 가능합니다. FastWan 모델은 희소 증류 기법을 통해 70배 디노이징 속도 향상을 달성합니다.⁹

시간적 재사용: 프레임 간 잠재 표현을 재사용하면 시간적으로 일관된 비디오 생성을 위한 중복 연산이 줄어듭니다.

어텐션 최적화

Video Sparse Attention (VSA): 밀집 어텐션을 희소 패턴으로 대체하면 최소한의 품질 저하로 추론 속도가 2-3배 향상됩니다.¹⁰ VSA는 모든 시공간 패치가 다른 모든 패치에 대해 어텐션을 필요로 하지 않는다는 점을 활용합니다.

Flash Attention: 메모리 효율적인 어텐션 구현은 HBM 요구사항을 줄이고 처리량을 향상시킵니다. 제한된 GPU 메모리에 더 긴 비디오를 맞추는 데 필수적입니다.

슬라이딩 윈도우 어텐션: 겹치는 윈도우에서 비디오를 처리하면 전체 어텐션으로 메모리에 맞출 수 있는 것보다 더 긴 시퀀스 생성이 가능합니다.

양자화 및 정밀도

FP8 추론: Hopper 및 Blackwell GPU는 네이티브 FP8 지원을 제공하여 생성 품질을 유지하면서 메모리 요구사항을 줄입니다. 대부분의 비디오 디퓨전 모델은 FP8 양자화를 잘 견딥니다.

INT8 양자화: INT8로의 사후 학습 양자화는 적당한 품질 영향으로 메모리를 더욱 줄입니다. 초안 생성 및 반복 워크플로우에 적합합니다.

학습 인프라 아키텍처

비디오 생성 모델 학습에는 신중한 인프라 설계가 필요합니다:

다단계 학습 파이프라인

비디오 DiT 학습은 일반적으로 단계별로 진행됩니다:¹¹

1. 이미지 사전 학습: 대규모 이미지 데이터셋에서 공간적 이해를 초기화합니다. 비용이 많이 드는 비디오 학습 전에 풍부한 이미지 데이터를 활용합니다.

2. 저해상도 비디오 학습: 낮은 해상도에서 시간적 역학을 학습합니다. 낮은 메모리 요구사항으로 더 큰 배치 크기가 가능합니다.

3. 점진적 업샘플링: 학습된 역학을 유지하면서 해상도를 점진적으로 높입니다. 각 단계는 이전 체크포인트를 기반으로 합니다.

4. 파인튜닝: 특정 도메인, 스타일 또는 기능에 특화합니다. 종종 기본 모델을 고정하고 추가 파라미터만 학습합니다.

병렬화 전략

데이터 병렬화: 모델을 GPU 전체에 복제하고, 각각 다른 비디오 샘플을 처리합니다. 가장 간단한 접근 방식이지만 단일 GPU 메모리에 맞는 모델 크기로 제한됩니다.

텐서 병렬화: 개별 레이어를 GPU 간에 분할합니다. 모델 파라미터가 단일 GPU 메모리를 초과할 때 필수적입니다. 고대역폭 인터커넥트(NVLink, InfiniBand)가 필요합니다.

파이프라인 병렬화: 다른 모델 레이어를 다른 GPU에 할당합니다. GPU당 메모리를 줄이지만 효율성에 영향을 미치는 파이프라인 버블이 발생합니다.

시퀀스 병렬화: 어텐션 연산을 위해 긴 비디오 시퀀스를 GPU 간에 분배합니다. 고해상도, 장시간 비디오 학습에 중요합니다.

스토리지 및 데이터 파이프라인

비디오 학습 데이터 파이프라인은 고유한 과제에 직면합니다:

• 스토리지 대역폭: 페타바이트 단위로 측정되는 학습 데이터셋은 고처리량 스토리지(병렬 파일시스템, 캐싱이 있는 오브젝트 스토리지)가 필요합니다
• 전처리: 비디오 디코딩, 리사이징, 증강이 CPU 병목을 만듭니다. 데이터 로딩에 상당한 CPU 코어를 할당하세요.
• 캐싱: 다중 에포크 학습 중 반복적인 비디오 디코딩을 피하기 위해 전처리된 텐서를 캐싱합니다.

프로덕션 배포 패턴

API 기반 생성

대부분의 조직은 모델을 직접 배포하기보다 API를 통해 비디오 생성을 소비합니다:

Runway Gen-4.5: Artificial Analysis Video Arena에서 1위를 차지했습니다. 최적화된 추론으로 NVIDIA Hopper 및 Blackwell 인프라에서 구축되었습니다.¹²

OpenAI Sora 2: 사실적 표현과 시네마틱 품질의 표준을 세웁니다. 프리미엄 가격은 연산 집약성을 반영합니다.

Google Veo 3: Google Cloud 고객을 위한 통합 이점을 가진 강력한 경쟁자입니다.

API 기반 접근은 GPU 인프라 전문성이나 전용 배포를 위한 자본이 없는 조직에 적합합니다.

자체 호스팅 추론

특정 요구사항(데이터 프라이버시, 대규모 비용 최적화, 커스터마이징)이 있는 조직은 추론 인프라를 배포합니다:

단일 노드 배포:

# 예시: 프로덕션 비디오 추론용 H200 서버
GPU: 1-8x H200 (각 141GB)
Memory: 1-2TB 시스템 RAM
Storage: 모델 가중치용 NVMe, 출력용 오브젝트 스토리지
Network: 대규모 서빙을 위한 100Gbps

다중 노드 스케일링: - 추론 노드 간 요청을 분배하는 로드 밸런서 - 비동기 처리를 위한 큐 시스템 (Redis, RabbitMQ) - 생성된 비디오 전달을 위한 오브젝트 스토리지 - GPU 활용률 및 지연 시간 추적을 위한 모니터링

컨테이너화된 배포:

# 비디오 디퓨전용 TensorRT 최적화
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
    --fp16 \
    --workspace=32768 \
    --saveEngine=video_dit.plan

하이브리드 아키텍처

많은 조직이 접근 방식을 결합합니다: - 버스트 용량 및 새 모델 평가를 위한 API 제공업체 - 대용량, 예측 가능한 워크로드를 위한 자체 호스팅 - 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 위한 엣지 배포

비용 모델링

비디오 생성 비용은 해상도, 길이, 품질에 따라 스케일링됩니다:

생성당 비용

비용은 시간당 $3 H100 클라우드 가격을 가정합니다. 자체 호스팅 인프라는 생성당 비용을 줄이지만 자본 투자와 운영 오버헤드가 필요합니다.

손익분기점 분석

자체 호스팅 배포의 일반적인 손익분기점: - 단일 H100에 월 10,000회 이상 생성 - 다중 GPU 클러스터에 월 50,000회 이상 생성 - 대량 고객은 API 가격 대비 3-5배 비용 절감을 볼 수 있음

조직이 고려해야 할 요소: - GPU 자본 비용 (또는 리스 비용) - 전력 및 냉각 (비디오 생성은 높은 GPU 활용률 유지) - 배포 및 유지보수를 위한 엔지니어링 시간 - 모델 업데이트 및 최적화 노력

엔터프라이즈 고려사항

품질-속도 트레이드오프

프로덕션 워크플로우는 종종 균형을 맞춰야 합니다:

초안 생성: 빠른 반복을 위한 저해상도, 적은 단계. 2-4초 턴어라운드로 창의적 탐색 가능.

프리뷰 렌더링: 클라이언트 승인 및 피드백을 위한 중간 품질. 10-30초 생성 허용 가능.

최종 출력: 전달을 위한 최대 품질. 최종 렌더에 생성당 몇 분 허용 가능.

인프라는 세 가지 모드를 모두 지원해야 하며, 품질 요구사항에 따라 다른 GPU 티어로 라우팅할 수 있어야 합니다.

콘텐츠 모더레이션

비디오 생성은 콘텐츠 안전 과제를 도입합니다: - 생성 전 프롬프트 필터링 - 생성 후 콘텐츠 분석 - 플래그된 콘텐츠에 대한 휴먼 리뷰 워크플로우 - 감사 및 규정 준수를 위한 로깅

워터마킹 및 출처

엔터프라이즈 배포는 다음을 구현해야 합니다: - 생성된 콘텐츠에 대한 비가시적 워터마킹 - 출처 추적을 위한 메타데이터 임베딩 - 콘텐츠 진위성을 위한 C2PA 또는 유사 표준

인프라 권장사항

시작하기

• 초기 탐색을 위해 API 제공업체(Runway, Sora, Veo) 사용
• 오픈 모델로 로컬 실험을 위한 단일 RTX 4090 또는 L40
• 프로덕션 파일럿을 위한 클라우드 H100 인스턴스

프로덕션 스케일링

• 예측 가능한 대용량 워크로드를 위한 전용 H100/H200 노드
• 리소스 관리를 위한 컨테이너 오케스트레이션 (Kubernetes)
• 큐 깊이 및 지연 시간 목표에 따른 자동 스케일링

엔터프라이즈 배포

대규모로 비디오 생성 인프라를 배포하는 조직은 하드웨어를 위해 Introl의 GPU 배포 전문성을 활용할 수 있습니다.

[번역을 위해 콘텐츠가 잘렸습니다]