LLM 인프라에 대해 알아보기! 메모리부터 멀티 GPU 까지

Llama3 같은 초거대 언어 모델을 실행하는 것이 단순히 강력한 컴퓨터를 사용하는 것 이상의 작업인지 궁금하지 않으신가요? 오늘 이 글에서는 Llama3 모델과 같은 초거대 언어 모델이 요구하는 메모리, GPU 아키텍처, 그리고 멀티 GPU 시스템의 중요성에 대해 다룹니다. 특히, 이러한 모델이 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공하기 위해 왜 고성능의 전문 하드웨어가 필요한지를 설명합니다.

이 블로그를 통해 초거대 언어 모델을 실행하기 위한 하드웨어 설계의 핵심 개념을 이해하고, 기업들이 왜 NVIDIA HGX 시스템과 같은 전문적인 솔루션에 투자하는지에 대한 배경을 명확히 알게 될 것입니다.

반응형

---

Llama3와 메모리의 관계: 기본 이해

Llama3 모델을 실행하려면 모델의 파라미터 크기에 따라 상당한 메모리가 필요합니다. 여기에는 몇 가지 기본 계산이 있습니다:

메모리 계산

• FP16 정밀도 사용: 각 파라미터는 2바이트를 사용합니다.
• 예를 들어, 8B(80억) 파라미터 모델:
  • 8B × 2바이트 = 16GB 메모리 필요 (로딩만을 위한 용량).
• 70B(700억) 파라미터 모델(Llama-3.3-70B):
  • 70B × 2바이트 = 140GB 기본 메모리 필요.

하지만 이것이 끝이 아닙니다. 실제 메모리 사용량은 추가적인 요소로 인해 훨씬 더 높아집니다:

1. KV 캐시: 주의 메커니즘에서 필요한 데이터 저장 공간.
2. 입력/출력 버퍼: 데이터를 주고받는 데 사용.
3. 중간 활성화: 처리 도중 생성되는 데이터.

결론적으로, 이러한 요소들은 Llama3와 같은 초거대 모델이 단일 GPU 메모리로 실행되기 어렵게 만듭니다.

---

멀티 GPU 시스템이 필요한 이유

Llama3가 35B 파라미터 이상으로 확장되면, 단일 GPU의 메모리 용량(예: NVIDIA H100 80GB)으로는 충분하지 않습니다. 이 경우 멀티 GPU 시스템이 필요합니다.

GPU 간 통신의 병목 현상

모델을 여러 GPU로 분할하면, GPU 간 데이터 통신이 큰 문제로 떠오릅니다. 일반적인 GPU 통신 방식(Passive PCIe 인터페이스)의 속도는 초거대 모델 실행에 충분하지 않습니다.

• 일반 PCIe 대역폭: 128GB/s
• NVSwitch 대역폭: 900GB/s (약 7배 더 빠름)

이 차이가 중요한 이유는 다음과 같습니다:

• 빠른 GPU 간 통신은 모델 병렬 처리 능력을 높입니다.
• 병렬 처리 능력이 높아지면 더 많은 토큰을 초당 처리할 수 있어 응답 속도가 빨라집니다.

---

NVIDIA HGX 시스템: 게임 체인저

NVIDIA HGX 시스템은 초거대 모델 실행을 위한 전문적인 하드웨어 솔루션으로, 일반 GPU 시스템이 가진 병목 현상을 크게 완화합니다.

HGX의 주요 특징

1. NVSwitch 기술:
   • GPU 간 빠른 데이터 교환 가능.
   • NVSwitch는 GPU 8개를 연결하여 단일 시스템처럼 작동하게 합니다.
2. 고성능 처리량:
   • 8배 H100 HGX 시스템은 다중 채팅 스레드 처리와 같은 고부하 작업에 적합.
   • 높은 처리량으로 동시에 더 많은 사용자를 처리 가능.
3. 낮은 지연 시간:
   • 더 빠른 응답 시간으로 자연스러운 대화 환경 제공.

---

기업이 전문 하드웨어에 투자하는 이유

기업들은 단순히 강력한 하드웨어가 아니라 특정 작업에 최적화된 아키텍처를 요구합니다.

1. 연쇄적인 효율성 극대화
   • 메모리 용량 → 멀티 GPU 활용 → 빠른 GPU 간 통신 → 높은 처리량 → 낮은 응답 지연으로 이어지는 연쇄 반응이 초거대 모델 실행의 핵심입니다.
2. 사용자 경험 향상
   • 대규모 사용자 요청을 동시에 처리하면서도 응답 시간을 단축.
   • 보다 자연스러운 대화형 인터페이스 제공.

---

728x90

Llama3 같은 초거대 모델은 단순히 컴퓨팅 파워만으로 해결되지 않습니다. 메모리 요구사항, GPU 간 통신, 그리고 병렬 처리의 효율성을 고려한 전문 아키텍처가 필요합니다.

NVIDIA HGX와 같은 시스템은 단순한 강력한 GPU의 집합이 아니라, 초거대 모델의 실행에 필수적인 병목 문제를 해결하며 기업들이 AI 솔루션을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.

기대되는 점

앞으로도 초거대 모델은 AI 기술의 핵심이 될 것입니다. 이러한 기술을 성공적으로 구현하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어의 균형 잡힌 발전이 중요하며, 이를 위한 투자와 연구는 계속될 것입니다.

https://www.facebook.com/share/p/1DVp2JprFJ/