대규모 모델 미세 조정의 숨겨진 비용: GPU 개수를 늘리는 것이 항상 해답은 아닌 이유
대규모 AI 모델을 미세 조정하는 과정에서 컴퓨팅 용량이 고갈되기 전에 GPU 메모리 부족 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 가중치, 옵티마이저 상태, 기울기, 활성화 값이 메모리 사용량을 유발하는 이유, GPU 추가가 비용이 많이 드는 해결책이 될 수 있는 이유, 그리고 그 해결책을 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 설명합니다.
일체 포함
메모리가 가득 찼을 때 AI 성능이 저하되는 이유: KV 캐시, 컨텍스트 및 숨겨진 오류
KV 캐시 증가가 어떻게 AI 추론 성능을 조용히 저하시키는지, 그리고 최신 AI 워크로드 확장에 메모리 인식 인프라가 왜 필수적인지 알아보세요. AI 추론 성능은 GPU가 컴퓨팅 한계에 도달하기 훨씬 전에 KV 캐시 증가로 인해 저하되는 경우가 많습니다.
전문가 혼합(MoE)은 로컬 AI의 컴퓨팅 부하를 줄여주지만, 메모리 사용량에는 같은 효과를 기대하기 어렵습니다.
전문가 혼합(Mixture of Experts) 아키텍처는 토큰당 모델 매개변수의 일부만 활성화하면서 더 큰 모델의 기능을 제공합니다. 따라서 로컬 AI에 적합하지만, 전체 모델은 여전히 메모리에서 접근 가능해야 합니다. 그 이유와...
NAND 플래시와 Pascari aiDAPTIV™로 지속 가능한 AI 인프라 구축
메모리 최적화 및 인프라 설계가 어떻게 AI 접근성을 확대하고 효율성과 지속가능성을 향상시킬 수 있는지 알아보세요. 2015년에 도입된 유엔의 지속가능발전목표(SDGs)는 몇 가지 주요 과제를 해결하기 위한 글로벌 프레임워크를 제공합니다...
비용이나 복잡성 없이 모바일 AI를 확장하세요
Phison과 MediaTek이 스마트폰에서 차세대 AI를 구현하기 위해 메모리 아키텍처를 어떻게 재구상하고 있는지 알아보세요. 스마트폰은 AI의 주요 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 기본적인 기기 내 기능으로 시작된 AI는 이제 대규모 언어 학습 지원으로 빠르게 발전했습니다...
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