ITPE * JackerLab

개요AI Inference Optimization은 학습된 인공지능 모델을 실제 서비스 환경에서 빠르고 효율적으로 실행하기 위한 최적화 기술을 의미한다. 특히 LLM, 딥러닝 모델이 대형화됨에 따라 추론 속도, 비용, 지연 시간(latency), 에너지 효율성 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 이를 해결하기 위해 하드웨어 가속, 모델 경량화, 컴파일 최적화 등 다양한 기술이 적용되고 있으며, AI 서비스 품질을 좌우하는 핵심 요소로 평가된다.1. 개념 및 정의AI Inference Optimization은 학습이 완료된 모델을 실제 운영 환경에서 효율적으로 실행하기 위한 기술로, 속도 향상, 비용 절감, 리소스 최적화를 목표로 한다.2. 특징구분설명비교/차별점실시간 성능 개선응답 속도 최적화학습 단계..

개요MCM(Multi-Chip Module)은 여러 개의 반도체 칩을 하나의 모듈(패키지 또는 기판)에 집적하여 고성능 시스템을 구현하는 기술이다. SiP와 유사하지만, 주로 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 서버 환경에서 사용되며, 칩 간 고속 인터커넥트를 통해 시스템 성능을 극대화하는 데 초점을 둔다. 최근 AI, 데이터센터, GPU 설계에서 핵심 기술로 활용되고 있다.1. 개념 및 정의MCM은 CPU, GPU, 메모리 등 여러 기능을 가진 칩들을 하나의 기판 위에 배치하고 고속 연결을 통해 단일 시스템처럼 동작하도록 구성한 반도체 모듈 기술이다. 단일 칩 설계의 한계를 극복하기 위한 대안으로 활용된다.2. 특징항목설명영향다중 칩 통합여러 IC를 하나의 모듈로 구성성능 확장고속 인터커넥트칩 간 빠른 데이터 ..

개요SoC(System on Chip)는 CPU, GPU, 메모리 컨트롤러, I/O 인터페이스 등 다양한 시스템 구성 요소를 하나의 반도체 칩에 통합한 기술이다. 스마트폰, IoT, 자동차, AI 디바이스 등 현대 전자기기의 핵심 구성 요소로, 고성능과 저전력을 동시에 달성하는 것이 특징이다. 최근에는 AI 연산을 위한 NPU(Neural Processing Unit)까지 포함되며 더욱 진화하고 있다.1. 개념 및 정의SoC는 기존의 개별 칩으로 구성된 시스템을 하나의 칩에 집적하여 설계한 반도체 아키텍처이다. 이를 통해 데이터 전송 지연을 줄이고, 전력 소비를 최소화하며, 시스템 크기를 획기적으로 줄일 수 있다.2. 특징항목설명영향고집적 설계다양한 기능을 하나의 칩에 통합소형화저전력 소비내부 통신 최적..

개요Data Parallelism(DP)은 대규모 신경망 학습에서 가장 널리 사용되는 병렬화 기법으로, 전체 모델을 각 GPU에 복제하고 데이터 배치를 나누어 병렬로 처리하는 방식이다. 이 접근 방식은 모델 크기가 GPU 메모리 한계에 맞는 경우 가장 효율적인 확장 전략으로, 대형 데이터셋을 빠르고 안정적으로 학습할 수 있게 해준다.1. 개념 및 정의DP는 **데이터를 여러 GPU로 분할(Sharding)**하여 동시에 학습을 수행하고, 각 GPU가 계산한 Gradient를 집계하여(Global Synchronization) 모델을 업데이트하는 구조이다. 모든 GPU는 동일한 모델을 보유하므로, 파라미터 동기화(Synchronization)만 이루어지면 일관된 학습 결과를 얻을 수 있다.즉, DP는 ‘데..

개요Pipeline Parallelism(PP)은 대규모 딥러닝 모델을 여러 GPU 장치 또는 노드에 단계별로 분할하여 학습하는 병렬화 기법이다. 각 GPU가 서로 다른 Layer 또는 Block을 담당하며, 입력 데이터가 파이프라인처럼 순차적으로 흐르도록 구성된다. 이 방식은 GPU 메모리 한계를 극복하고, 모델 학습 속도를 높이는 핵심 기술로 사용된다.1. 개념 및 정의PP는 모델의 Layer 단위를 여러 장비로 나누어 병렬 처리하는 구조로, 하나의 미니배치가 여러 Stage를 순차적으로 통과한다. 각 Stage는 특정 Layer 그룹을 담당하며, 전 단계의 출력을 받아 다음 단계로 전달한다.예를 들어, 48개의 Transformer Layer를 가진 모델을 4개의 GPU에 나누면, 각 GPU가 12..

개요Tensor Parallelism(TP)은 대규모 신경망 학습 시 하나의 연산(예: 행렬 곱셈)을 여러 GPU로 나누어 처리하는 **모델 병렬화(Model Parallelism)**의 한 형태이다. TP는 특히 GPT, BERT, LLaMA와 같은 초거대 언어 모델(LLM) 학습에서 핵심 역할을 하며, GPU 메모리 한계를 극복하고 연산 속도를 향상시키기 위해 사용된다.1. 개념 및 정의Tensor Parallelism은 **단일 Layer 내의 텐서 연산을 여러 GPU로 분할(distribute)**하여 계산을 병렬화하는 기법이다. 예를 들어, 거대한 Weight Matrix(W ∈ R^{m×n})를 여러 GPU에 나누어 분할 저장하고, 입력 벡터에 대한 연산을 분산 수행한 후 결과를 통합(Gath..

개요추론 가속기(Inference Accelerator)는 훈련된 인공지능(AI) 모델의 추론(inference) 과정을 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수 하드웨어 장치다. 특히 대규모 모델과 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션(챗봇, 자율주행, 음성인식 등)에서 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU, TPU, NPU, FPGA 등 다양한 형태로 구현된다.1. 개념 및 정의추론 가속기는 머신러닝 모델이 입력을 받아 출력을 생성하는 ‘추론(inference)’ 단계를 최적화하여 성능과 에너지 효율을 극대화하는 데 특화된 연산 장치이다.목적: 지연 시간(latency) 최소화, 처리량(throughput) 극대화대상 환경: 엣지 컴퓨팅, 모바일 디바이스, 데이터센터, 자율 시스템 등차이점: 훈련(tr..