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.1. GPU 커널 성능 이해하기GPU의 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.2. GPU 커널 튜닝 주요 요소(1) 메모리 최적화Glo..

최근 딥러닝 연구에서 중요한 혁신 중 하나로 떠오른 Flash Attention-3가 있습니다. 특히 Transformer 모델에서의 성능을 극대화하는 데 기여하고 있는 Flash Attention-3는 대규모 데이터 학습에서 큰 변화를 이끌어내고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flash Attention-3의 주요 특징, 기존 기술과의 차별점, 그리고 실제 적용 사례들을 다루어 보겠습니다.Flash Attention-3란 무엇인가요?Flash Attention-3는 Transformer 모델의 핵심 구성 요소인 Attention 메커니즘을 더 빠르고 효율적으로 계산하기 위한 기술입니다. Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소들 간의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 하지만, 일반적으로 연산 ..