AI 반도체 (3): AI 반도체와 초거대 언어모델의 성능
안녕하세요! 이번 글에서는 **초거대 언어모델(LLM, Large Language Model)**과 AI 반도체의 관계를 중심으로, 성능을 좌우하는 다양한 기술과 이들의 상호작용을 심층적으로 살펴보겠습니다. 특히, 기술 간의 연계성과 실질적인 사례를 강조하여, 이 분야에 대한 보다 깊은 이해를 제공하고자 합니다. 글의 마지막에는 초거대 언어모델 성능과 AI 반도체의 역할을 요약하며 결론을 제시할 예정입니다.
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👉 AI 반도체 (1): AI 반도체의 특징과 성능
👉 AI 반도체 (2): AI 반도체의 성능을 결정하는 요인들
1. 초거대 언어모델(LLM):
AI 기술의 중추
정의와 중요성
초거대 언어모델은 수십억에서 수조 개의 매개변수를 학습하여 자연어 이해, 생성, 추론 등의 작업을 수행하는 AI 모델입니다.
- 매개변수(Parameter)는 뉴런 간의 연결 강도(가중치)와 편향(bias)을 나타내며, 데이터를 학습하며 최적화되는 값입니다.
- 대표적인
모델: OpenAI GPT-4 (1750억 개 매개변수), Google PaLM (5400억 개 매개변수).
작동 원리: Transformer 아키텍처
- Self-Attention Mechanism
입력 데이터의 각 단어가 문맥 내 다른 단어와 얼마나 관련 있는지를 계산합니다. - 원리: 입력 단어를 쿼리(Query), 키(Key), 값(Value)로 변환한 후, 단어 간의 연관성을 가중치로 표현합니다.
- 결과: 모델이 문맥 정보를 효과적으로 학습하여 자연스러운 언어 생성을 가능하게 합니다.
- Feed-Forward Network
각 단어의 정보를 고차원 벡터 공간으로 매핑하고 변환합니다.
장점과 단점
- 장점: 번역, 요약, 생성
등 다양한 작업에서 뛰어난 성능 발휘.
- 단점: 매개변수가 많을수록 연산 요구량과 에너지 소비가 급격히 증가.
AI 반도체와의 관계
Transformer 모델의 병렬 연산을 지원하기 위해, GPU, TPU, HBM과 같은 고성능 AI 반도체가
필수적입니다. 특히, 데이터 병렬처리와 모델 병렬처리가
중요한 역할을 합니다.
2. AI 학습(Training)과
추론(Inference)
AI 학습: 데이터로부터
모델 최적화
AI 학습은 데이터를 입력받아 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 과정을 통해 모델 매개변수를 최적화합니다.
- Forward Pass: 입력 데이터를 처리하여 예측값을
생성.
- Backward Pass: 예측값과 실제값 간의 손실을
계산하여 매개변수를 조정.
AI 추론: 학습된
모델의 응용
AI 추론은 학습된 매개변수를 사용하여 새로운 데이터에 대한 결과를
생성하는 과정입니다.
학습과 추론 간의 상호작용
- 학습은 대규모
병렬 연산과 메모리 처리 속도가 중요합니다.
- 추론은 실시간
처리와 낮은 지연(latency)이 핵심이며, TensorRT
같은 최적화 엔진이 이를 지원합니다.
예시:
AI 학습을 공부에 비유하면, AI 추론은 시험에 해당합니다. 공부는 시간이 오래 걸리더라도 철저히 할 수 있지만, 시험에서 문제를
너무 느리게 풀면 좋은 점수를 받기 어렵습니다. 이처럼 추론의 처리 속도가 LLM의 실질적 성능을 좌우합니다. 이런 처리속도를 개선하기 위한
데이터 처리방식들은 아래와 같습니다.
3. 병렬처리의 핵심: 데이터와
모델 병렬처리
데이터 병렬처리(Data Parallelism)
데이터 병렬처리는 동일한 모델을 여러 디바이스에 복제하여 다른 데이터 샘플을 병렬로 처리하는 방식입니다.
- 원리: 데이터를 나누어 여러 디바이스에서 독립적으로 처리한 후 결과를 병합합니다.
장점: 단순한 구조와 높은 하드웨어 활용도.
단점: 통신 병목현상이 발생할 가능성이 있습니다.
모델 병렬처리(Model Parallelism)
모델 병렬처리는 매개변수를 여러 디바이스에 나눠 병렬로 처리하는 방식입니다.
- 원리: 모델의 특정 레이어 또는 텐서를 분할하여 병렬로 계산합니다.
장점: 대규모 모델 학습 가능.
단점: 통신 지연과 구현 복잡성이 증가합니다.
병렬처리 기술 간 상호작용
- 데이터 병렬처리는
모델 병렬처리와 결합하여 초거대 모델의 학습 시간을 단축합니다.
- 예시: OpenAI GPT-4 학습에서 데이터 병렬처리와 모델 병렬처리를 결합하여 처리 속도를 최적화.
4. 세부 병렬처리 기술: 텐서
병렬과 파이프라인 병렬
텐서 병렬처리(Tensor Parallelism)
모델의 텐서를 여러 GPU에 분산하여 연산량을 나누는 방식입니다.
- 원리: 행렬 곱셈 연산을 여러 GPU에서 나눠 수행한 후 결과를
병합.
장점: GPU 메모리 제한을 극복하며 대규모 모델 학습
지원.
단점: GPU 간 통신 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
파이프라인 병렬처리(Pipeline Parallelism)
모델의 레이어를 여러 디바이스에 나눠 순차적으로 처리하는 방식입니다.
- 원리: 입력 데이터를 각 디바이스가 순차적으로 처리하도록 설계.
장점: 메모리 사용량을 줄이고 자원을 효율적으로 활용.
단점: 데이터 전송 지연과 통신 관리 복잡성이 증가합니다.
기술 간 상호작용
텐서 병렬처리와 파이프라인 병렬처리를 조합하면 메모리 사용량을 줄이면서 처리 속도를 최적화할 수 있습니다.
- 예시: NVIDIA의 H100 GPU는 텐서 병렬처리와 HBM3 메모리를 결합하여 연산 속도와 대역폭을 극대화했습니다.
5. 모델압축과 양자화
모델압축(Model Compression)
모델 크기를 줄여 연산량과 메모리 사용량을 감소시키는 기술입니다.
- 원리: 비중요 매개변수를 제거하거나 클러스터링하여 저장 공간을 절약.
장점: 추론 속도와 에너지 효율 향상.
단점: 모델 성능이 일부 저하될 수 있습니다.
데이터 양자화(Data Quantization)
숫자를 낮은 비트로 표현하여 연산 효율을 높이는 기술입니다.
- 원리: FP32(32비트)를
INT8(8비트)로 변환하여 데이터 크기를 줄이고 처리 속도를 향상.
장점: 에너지 소비 감소와 연산 속도 증가.
단점: 정확도가 약간 손실될 수 있습니다.
6. 가지치기 기술
비구조적 가지치기(Unstructured Pruning)
임의의 매개변수를 제거하여 모델을 경량화합니다.
세분화된 가지치기(Fine-Grained Pruning)
특정 규칙에 따라 매개변수를 정밀하게 제거하는 방식입니다.
- 장점: 메모리 효율성을 높이고 성능 손실을 최소화.
- 단점: 구현 복잡성이 증가.
초거대 언어모델의 성능은 단순히 하나의 기술로 결정되지 않습니다. 병렬처리, 모델압축, 양자화, 가지치기와 같은 기술들이 서로 상호작용하며 성능을 극대화합니다. 이러한 기술들을 가능하게 하는 기반은 바로 AI 반도체입니다.
AI 반도체는 초거대 모델의 병렬 연산을 지원하며, GPU 간 통신 병목 문제를 해결하고 메모리 대역폭을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, NVIDIA의 최신
H100 GPU는 HBM3 메모리를 활용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리하며, 초거대 언어모델 학습과 추론에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있습니다.
여러분이 생각하는 초거대 언어모델의 성능을 최적화하기 위한 핵심 기술은 무엇인가요? 다음에는 또 다른 재미있는 주제로 찾아 뵙도록 하겠습니다!
*본 블로그는 아래의 내용을 참고하여 작성되었습니다.
- The AI Semiconductor Revolution by
Kwon Soon-Woo, Kwon Se-Jong, and Yoo Ji-Won.
- NVIDIA Developer Blog: CUDA, TensorRT, HBM3.
- Google AI Blog: TPU와 PaLM 모델 학습 사례.
- OpenAI Technical Reports: GPT-4의 학습 및 추론.
- Research Papers: Efficient Training of Large Language Models
(2022).
- 삼성전자
및 SK Hynix의 기술 백서.
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