LLM 추론 프레임워크 성능 평가 방법
- LLM 추론 프레임워크는 "메모리 벽"에 도달한 상황. 이는 메모리 한계에 의해 성능이 제한됨을 의미.
- 요청/초 및 토큰/초 지표는 오해의 소지가 있을 수 있음. 단일 스트림 시나리오보다 서버와 오프라인 시나리오에서 더 높은 요청/초를 가짐.
- 추론 최적화(양자화, 스파시티 등)에 대한 논의가 많지만, 이는 주의가 필요함. 양자화는 모델 정확성을 크게 저하시킬 수 있음.
- 검증된 모델을 사용 권장. 예: Meta의 Llama 3.1 8B는 bfloat16 형식.
- 서버 시나리오를 최적화한 MLPerf 벤치마크가 가장 효율적임. 단일 스트림과 오프라인도 지원.
- Lamini는 메모리 튜닝 LLM을 가능하게 하며, 전문가 모델을 고성능으로 구동.
- 병렬 및 추측 디코딩 연구 진행 중이나 획기적인 성과는 아직 없음.
- RNN과 비교해 Transformer가 더 효율적. "teacher forcing" 알고리즘 덕분에 메모리 벽을 피할 수 있었음.
- HBM과 같은 고대역 메모리를 사용하면 속도 향상 가능, 그러나 하드웨어 변경이 필요.
- MLPerf 벤치마크는 디코딩에서 메모리 벽이 성능에 영향을 미침을 시사.
- 병렬 및 추측 디코딩 연구는 유망하지만 완전히 새로운 모델 학습 필요.
- 현재는 메모리 벽을 넘는 획기적인 연구가 없지만, 미래에 더 많은 연구가 필요.
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