NVIDIA Dynamo 레시피 공개, 개발자 배포 지원
NVIDIA가 한국 공개 모델 4종용 Dynamo 최적화 배포 레시피를 공개한다고 밝혔다. 모델별 GPU·스토리지·실행 이미지 요건이 다르며, 최대 2배 성능 주장의 비교 조건과 운영 비용은 확인되지 않는다.
- NVIDIA는 A.X K2, K-EXAONE 2.0, Solar Open 2, Motif-3용 배포 레시피를 공개한다고 밝혔다.
- A.X-K2의 B200 구성은 통합형에 GPU 8개, 분리형에 GPU 12개가 필요하다.
- K-EXAONE 2.0은 최소 700 GB의 여유 공간이 있는 ReadWriteMany 스토리지 클래스가 필요하다.
- Solar Open2는 기본 Dynamo 1.4.1 vLLM 런타임 대신 레시피에 고정된 전용 이미지가 필요하다.
- 최대 2배 성능은 NVIDIA의 주장이며, 비교 조건과 독립 검증 결과는 확인되지 않는다.
NVIDIA가 한국 공개 모델용 Dynamo 배포 레시피를 공개한다고 밝혔다. 공식 페이지 날짜는 2026년 11월 8일이다. 피드 시각은 한국 기준 11월 9일 14시다. 개발자는 모델별 구성을 직접 배포에 활용할 수 있다.
이 글은 NVIDIA 발표문과 공식 문서 인용문을 따르며 2026년 11월 9일 기준이다.
한국 공개 모델 4종용 배포 레시피
NVIDIA의 발표 대상은 한국 기업이 개발한 공개 모델 4종이다. 레시피는 각 모델을 Dynamo로 배포하는 구성을 제시한다. NVIDIA는 이 레시피를 B200 GPU에 최적화했다고 밝혔다.
| 모델 | 개발사 | 공식 문서에서 확인되는 구성 |
|---|---|---|
| A.X K2 | SK Telecom | Dynamo와 vLLM을 이용한 B200·H200 서빙 |
| K-EXAONE 2.0 | LG AI Research | 750B-A37B 모델을 NVFP4 형식으로 B200에서 서빙 |
| Solar Open 2 | Upstage | 레시피에 고정된 전용 이미지로 서빙 |
| Motif-3 | Motif Technologies | 통합형 작업자 또는 KV 인지 라우팅을 적용한 분리형 구성 |
NVIDIA Dynamo는 오픈소스 분산 추론 서빙 프레임워크다. 추론 서빙은 모델이 요청을 받아 결과를 내놓도록 운영하는 일이다. NVIDIA는 데이터센터 규모의 다중 노드 배포를 위한 도구로 설명한다.
직접 배포에 필요한 모델별 환경
모델을 직접 운영할 개발자는 선택한 레시피의 자원 요건을 확인해야 한다. A.X-K2 문서는 B200과 H200 구성을 안내한다. 아래 A.X-K2 GPU·메모리 수치는 B200 구성의 요건이다.
| 모델 | 구성과 자원 요건 | 적용 범위 |
|---|---|---|
| A.X-K2 | 작업자당 B200 GPU 4개와 호스트 메모리 400 GiB | 전체 GPU는 통합형 8개, 분리형 12개 |
| K-EXAONE 2.0 | 최소 700 GB 여유 공간의 ReadWriteMany 스토리지 클래스 | 체크포인트 디스크 용량은 약 530 GB |
| Solar Open2 | 프리필 작업자 1개에 GPU 4개, 디코드 작업자 2개에 GPU 총 4개 | 분리형 구성 전체 GPU 8개 |
| Motif-3 | 통합형 작업자 1개 또는 프리필 3개·디코드 1개의 3P1D 구성 | 각 작업자는 GPU 2개 사용 |
Solar Open2의 프리필 구성은 TP4와 전문가 병렬화를 사용한다. 각 디코드 작업자는 TP2로 구성된다. Motif-3 작업자는 TP2와 전문가 병렬화를 적용한다. Motif-3의 MTP2는 추측 토큰 2개를 사용하는 설정이다.
이 문서들은 직접 배포할 때의 구성을 안내한다. 한국 지역 이용 조건은 확인되지 않는다. 국내 호스팅 서비스 제공 여부도 명시돼 있지 않다.
레시피 이용료와 GPU 운영 비용
NVIDIA 발표문과 문서 인용문에는 레시피 이용료가 나와 있지 않다. GPU 확보 비용과 클라우드 운영 비용도 제시되지 않았다. Dynamo가 오픈소스라는 설명으로 운영 비용까지 무료라고 판단할 수는 없다.
- 레시피 이용료: 명시되지 않음.
- GPU·클라우드 운영 비용: 명시되지 않음.
- 관리형 API 제공 여부: 명시되지 않음.
- 관리형 API 호출 요금·한도: 명시되지 않음.
최대 2배 성능과 평가에서 제외된 요청
NVIDIA는 B200 최적화 레시피가 기본 구성으로 최대 2배 성능을 낸다고 밝혔다. 이는 회사가 발표한 성능 주장이다. 확인된 공식 인용문에는 비교 기준과 측정 조건이 없다. 독립 검증 결과도 제시되지 않았다.
| 항목 | 공식 출처가 밝힌 내용 | 해석할 때 남는 조건 |
|---|---|---|
| 레시피 성능 | NVIDIA 발표문에서 최대 2배 성능 주장 | 비교 대상과 측정 조건 미확인 |
| K-EXAONE 2.0 평가 요청 | NVIDIA 공식 평가 문서의 요청 1,805개 | 이 중 38개 요청은 지표에서 제외 |
| 제외 사유 | 262,144토큰 문맥 한도 초과로 HTTP 400 반환 | 해당 실패 요청은 성능 지표에 반영되지 않음 |
K-EXAONE 2.0 수치는 NVIDIA 공식 평가 문서에 제시된 내용이다. 독립 측정 결과로 볼 근거는 없다. 평가 지표를 인용할 때는 요청 제외 조건도 함께 밝혀야 한다. 이 평가와 최대 2배 주장의 관계도 확인되지 않는다.
정확한 공개 시각과 서비스 범위는 미확인
공식 페이지 날짜와 피드 시각 사이의 차이는 설명되지 않았다. 공식 페이지에는 2026년 11월 8일이 표시돼 있다. 피드 시각은 2026년 11월 9일 05:00 UTC다. 이를 한국 시각으로 바꾸면 같은 날 14시다.
정확한 공개 시각은 이 정보만으로 확정할 수 없다. 공식 페이지 날짜에 적용된 시간대도 확인되지 않는다. 한국에서 사용할 수 있는 관리형 서비스의 범위 역시 명시되지 않았다.
- 날짜 차이의 원인과 정확한 공개 시각은 미확인이다.
- 한국 지역 이용 조건과 국내 호스팅 제공 여부는 미확인이다.
- 관리형 API 제공 여부와 호출 조건은 미확인이다.
한국에서 배포 전 확인할 사항
직접 배포하려면 모델별 공식 문서의 실행 환경부터 확인해야 한다. 특히 Solar Open2는 지정된 전용 이미지가 필수다. 기본 Dynamo 1.4.1 vLLM 런타임에는 이 모델의 정의가 없다.
- A.X-K2는 통합형과 분리형의 전체 GPU 요구량이 다르다. B200 요건을 H200 구성에 그대로 적용해서는 안 된다.
- A.X-K2는 모델이 이미 저장된 PVC를 재사용할 수 있다. PVC는 배포에서 사용할 저장공간을 지정하는 요청이다. 다운로드 작업과 선택한 배포 소스의
claimName을 그 PVC로 맞춰야 한다. 이 경우 새 PVC 생성은 생략할 수 있다. - K-EXAONE 2.0은 체크포인트 크기와 요구 여유 공간이 다르다. 약 530 GB만 확보하는 것으로 문서의 요건을 충족하지는 않는다. ReadWriteMany 스토리지 클래스에 최소 700 GB의 여유 공간이 필요하다.
- Solar Open2는 레시피에 고정된 이미지를 사용해야 한다. 기본 런타임으로 대체할 수 있는 선택 사항이 아니다.
- Motif-3는 통합형과 3P1D 중 배포 구성을 선택해야 한다. 각 작업자의 GPU 요건도 함께 확인해야 한다.
클라우드 비용을 지불하기 전에는 선택한 환경의 견적을 확인해야 한다. NVIDIA의 최대 2배 주장을 자체 환경의 성능 보장으로 사용할 수는 없다. 한국 이용 조건과 관리형 API 지원 여부는 별도 확인이 필요하다.
FAQ
한국에서 바로 호출할 수 있는 관리형 API가 공개됐나?
확인된 발표 내용은 모델을 직접 배포하기 위한 Dynamo 레시피다. 관리형 API 제공 여부와 호출 요금·한도는 명시되지 않았다. 한국 지역 이용 조건과 국내 호스팅 제공 여부도 확인되지 않는다.
A.X K2는 GPU가 몇 개 있어야 배포할 수 있나?
공식 문서의 B200 구성은 통합형에 GPU 8개, 분리형에 GPU 12개가 필요하다. 각 작업자는 B200 GPU 4개와 호스트 메모리 400 GiB를 요구한다. H200 구성도 안내하지만 이 수치를 H200 요건으로 적용할 근거는 없다.
한국에서 운영해도 최대 2배 성능과 무료 이용을 기대할 수 있나?
최대 2배는 NVIDIA가 밝힌 성능 주장이다. 비교 기준과 측정 조건, 독립 검증 결과는 확인되지 않는다. 레시피 이용료와 GPU·클라우드 운영 비용도 명시되지 않았다.
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