<수 조 개의 초거대 언어 모델 배포를 위한 AI 추론 수수께기 풀기>

커리어리 친구들, 기업이 대규모 언어 모델(LLM)을 프로덕션 환경에 배포할 때 직면하는 문제를 다루고 솔루션을 소개하는 블로그를 읽어 보고 공유합니다. ROI 극대화와 긍정적인 사용자 경험 사이에서 균형을 맞추는 것의 어려움을 강조하고 있으며, 특히 처리량(throughput)과 사용자 상호 작용 속도 간의 상충 관계를 중점적으로 설명합니다. 이 게시물에서는 데이터 병렬 처리, 텐서 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리, expert 병렬 처리와 같은 다양한 병렬 처리 기술 등이 성능에 미치는 영향을 소개하고 있습니다. 또한 NVIDIA Blackwell 아키텍처와 NVIDIA AI 추론 소프트웨어를 통해 LLM 배포를 최적화하는 방법을 설명하며, 이를 통해 처리량과 사용자 상호 작용 속도를 크게 향상할 수 있다고 해서 한 번 읽어 보시기를 추천 드립니다. https://developer.nvidia.com/blog/demystifying-ai-inference-deployments-for-trillion-parameter-large-language-models/?ncid=so-face-709555-vt11&=&linkId=100000266872823