고성능 LLM 서비스 구현을 위한 GPU 커널 튜닝 전략

대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하기 위해서는 최적의 하드웨어 활용이 필수적입니다. 특히, GPU는 LLM 서비스의 핵심 하드웨어로, GPU 커널의 효율을 최적화하면 서비스 속도와 비용을 크게 개선할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 GPU 커널 튜닝에 초점을 맞춰 LLM 서비스 효율성을 극대화하는 방법을 다룹니다.

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1. GPU 커널 성능 이해하기

GPU의 성능은 크게 아래와 같은 요소로 결정됩니다:

• 메모리 대역폭: GPU의 Global Memory, Shared Memory 등을 얼마나 효율적으로 사용하는가.
• 연산 집약도: 컴퓨팅 자원을 얼마나 최대한 활용하는가.
• 병렬 처리 능력: GPU의 워프(Warp)와 블록(Block)을 얼마나 최적으로 구성하는가.

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2. GPU 커널 튜닝 주요 요소

(1) 메모리 최적화

• Global Memory Coalescing: GPU Global Memory는 느리기 때문에 연속된 스레드가 연속된 메모리 주소에 접근하도록 정렬합니다.
  • 메모리 패턴을 분석하고 데이터 구조를 재설계해 Coalescing을 유도합니다.
  • Tensor Core 연산에서 메모리 패턴이 깨지지 않도록 데이터 배치를 정렬합니다.

  // Example of memory coalescing in CUDA
  __global__ void coalescedAccessKernel(float* input, float* output, int size) {
      int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      if (tid < size) {
          // Coalesced access pattern
          output[tid] = input[tid] * 2.0f;
      }
  }

• Shared Memory 활용: Global Memory보다 빠른 Shared Memory를 적극 활용합니다.
  • 자주 사용되는 중간 데이터를 Shared Memory에 저장하여 반복 접근을 최적화합니다.
  • Shared Memory 뱅크 충돌을 방지하기 위해 데이터 구조와 접근 패턴을 조정합니다.

  // Example of using shared memory in CUDA
  __global__ void sharedMemoryKernel(float* input, float* output, int size) {
      __shared__ float sharedData[256];
      int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      int localIdx = threadIdx.x;
  
      if (tid < size) {
          sharedData[localIdx] = input[tid];
          __syncthreads();
  
          // Perform computation using shared memory
          output[tid] = sharedData[localIdx] * 2.0f;
      }
  }

• 매개 변수 양 줄이기: 큰 행렬이나 벡터를 한 번에 처리할 수 있도록 batch size와 sequence length를 조정합니다.

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(2) 워프와 스레드 효율화

• Occupancy 최적화: GPU 워프 스케줄링을 최적화하여 각 워프가 연산에 최대한 많은 시간을 할당받도록 조정합니다.
  • 워프를 정렬하여 warp divergence(워크 내 조건 분기)가 발생하지 않도록 합니다.
  • 블록 크기(block size)와 그리드 크기(grid size)를 조정해 최적의 Occupancy를 찾습니다.

  // Example of optimizing occupancy
  int blockSize = 256;
  int gridSize = (size + blockSize - 1) / blockSize;
  optimizedKernel<<<gridSize, blockSize>>>(input, output, size);

• 워크 디버전스(Warp Divergence) 방지:
  • 조건문(IF/ELSE)의 사용을 최소화합니다.
  • 각 워프가 동일한 연산을 수행하도록 알고리즘을 재구성합니다.

  // Avoid warp divergence
  __global__ void warpDivergenceKernel(float* data, int size) {
      int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      if (tid < size) {
          // Minimize conditional statements
          data[tid] = (tid % 2 == 0) ? data[tid] * 2.0f : data[tid] * 1.5f;
      }
  }

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(3) 연산 최적화

• Tensor Core 활용:
  • LLM의 주요 연산인 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)을 Tensor Core에서 수행하도록 FP16 또는 TF32 정밀도를 사용합니다.
  • CUDA 라이브러리의 cuBLAS나 cuDNN을 활용해 Tensor Core 연산을 직접 호출합니다.

  // Example of using cuBLAS for matrix multiplication
  cublasHandle_t handle;
  cublasCreate(&handle);
  const float alpha = 1.0f;
  const float beta = 0.0f;
  cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, M, N, K, &alpha, A, M, B, K, &beta, C, M);
  cublasDestroy(handle);

• 루프 전개(Loop Unrolling):
  • 반복문을 전개하여 메모리 접근과 연산 사이의 병목현상을 줄입니다.
  • 컴파일러 옵션(예: #pragma unroll)을 활용해 필요한 부분만 수동 전개합니다.

  // Example of loop unrolling
  __global__ void loopUnrollingKernel(float* data, int size) {
      int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      if (tid < size) {
          #pragma unroll
          for (int i = 0; i < 4; i++) {
              data[tid] += i * 0.1f;
          }
      }
  }

• Custom Kernel Design:
  • 기본 라이브러리로 성능이 부족한 경우, CUDA 커널을 직접 작성하여 연산 순서를 재설계합니다.
  • 메모리 접근 패턴을 분석하여 데이터를 비선형적으로 처리하는 방식을 선형 패턴으로 변경합니다.

  // Example of a custom kernel design
  __global__ void customKernel(float* input, float* output, int size) {
      int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      if (tid < size) {
          // Custom operation
          output[tid] = sin(input[tid]) + cos(input[tid]);
      }
  }

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3. 프로파일링 도구 활용

GPU 커널 최적화는 프로파일링 도구를 활용하여 성능 병목을 분석하는 것이 필수적입니다.

• NVIDIA Nsight Systems:
  • GPU 메모리 대역폭, 커널 실행 시간, 스레드 Occupancy를 시각화하여 병목현상을 분석합니다.
• Nsight Compute:
  • 개별 커널의 워프 상태, 메모리 충돌, L2/L3 캐시 효율성을 심층 분석합니다.
• PyTorch/TensorFlow 프로파일러:
  • LLM 프레임워크에 내장된 프로파일러로 GPU 연산 그래프를 분석하고 최적화 기회를 확인합니다.

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4. LLM 서비스의 GPU 커널 최적화 사례

(1) 사례: Hugging Face 모델 최적화

• 문제점: 높은 메모리 사용량으로 인한 처리 속도 저하.
• 해결책:
  • FP32에서 FP16으로 데이터 타입을 변환해 메모리 대역폭 최적화.
  • Dynamic Shape 대신 Static Shape를 사용하여 커널 실행 효율을 높임.

(2) 사례: Inference 지연 시간 감소

• 문제점: 워프 디버전스로 인해 커널 효율이 낮음.
• 해결책:
  • 조건문을 제거하고 워프 단위로 동일한 연산을 수행하도록 알고리즘 수정.
  • cuBLAS 최적화 호출로 행렬 연산 성능 2배 개선.

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5. 결론

GPU 커널 튜닝은 LLM 서비스의 성능을 극대화하고 비용을 절감하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 메모리 최적화, 워프 효율화, 연산 최적화를 체계적으로 적용하고, 프로파일링 도구를 통해 병목현상을 지속적으로 모니터링하세요.

효율적인 GPU 커널 튜닝을 통해 더욱 빠르고 안정적인 LLM 서비스를 제공할 수 있습니다!