모델을 확장하는 방법: TPUs에서 LLMs의 시스템 관점

기사 제목: "모델을 확장하는 방법: TPU에서 LLM을 시스템 관점으로"

LLM(대형 언어 모델) 훈련을 최적화하고 성능을 이해하는 과정을 간소화하는 것을 목표로 함

TPUs(텐서 처리 장치)의 작동 방식과 상호 통신 방식 설명

모델을 병렬화하여 대규모에서 효율적으로 실행하는 방법 소개

훈련 및 추론 시 필요한 메모리와 비용 추정 방법 제공

다양한 병렬화 방식을 이해하고, 연산량(예: FLOPs) 및 메모리 사용량 계산 방법 설명

주요 내용:

• 루프라인 분석 및 병목현상 요소(통신, 연산, 메모리) 설명
• TPU 및 최신 GPU의 개별 및 상호 연결 시스템 설명
• 행렬 곱셈의 성능 예측
• TPU 간 네트워크 대역폭 및 지연 시간 분석
• 변환기(Transformer) 아키텍처와 세부 매트릭스 설명
• 모델 병렬화와 강력한 스케일링에서의 문제 해결 방법
• LLaMA-3 모델을 TPU에서 훈련 및 서비스를 위한 실습 예제 제공
• JAX를 사용한 TPU 코드 프로파일링 및 디버깅 방법 소개

최종 목표:

• 주어진 하드웨어 플랫폼에서 변환기 모델의 최적 병렬화 방식 추정 능력 배양
• 연구자와 엔지니어가 LLM의 성능을 최적화하는 데 유용한 정보 제공
• 독자들이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 하는 다양한 실습 예제 포함

초안 상태이며, 피드백을 통해 계속 수정될 예정