대규모 언어 모델(llm) 성능 최적화 (1) 썸네일형 리스트형 Google의 JAX 팀이 알려주는 대규모 언어 모델(LLM) 성능 최적화-TPU로 모델 스케일링하는 법 🚀 왜 LLM 스케일링이 중요한가?오늘날 대규모 언어 모델(LLM) 학습은 마치 연금술처럼 느껴질 때가 많습니다. 그러나 성능 최적화는 결코 신비로운 영역이 아닙니다. 특히 TPU(텐서 처리 장치)를 활용한 모델 스케일링은 체계적인 접근만으로도 효율을 극대화할 수 있습니다.이 블로그에서는 TPU가 어떻게 작동하는지, LLM이 실제 하드웨어에서 어떻게 실행되는지, 그리고 모델 학습과 추론 시 효율적인 병렬 처리 방법에 대해 다룹니다."이 모델을 학습시키는 데 얼마나 비용이 들까?""이 모델을 서비스하기 위해 필요한 메모리 용량은?""AllGather란 무엇인가?"이러한 질문에 대한 해답을 찾고 있다면, 이 글이 유용할 것입니다.🧠 본론: LLM 스케일링의 핵심 개념들1️⃣ 모델 스케일링이란 무엇인가?모.. 이전 1 다음
