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..