AI가 요구하는 새로운 메모리 구조: HBM을 넘어 HBF 시대로 바로 지난 포스팅에서 다뤘던 내용으로, 구글은 최근 발표한 연구 논문을 통해 현재 대형 언어 모델의 추론(inference) 방식이 이를 뒷받침하는 컴퓨팅 인프라와 구조적으로 잘 맞지 않는다는 점을 분명히 지적하며 차세대 대안을 제시했는데요. 특히 디코드(decode) contents.premium.naver.com 바로 지난 포스팅에서 다뤘던 내용으로, 구글은 최근 발표한 연구 논문을 통해 현재 대형 언어 모델의 추론(inference) 방식이 이를 뒷받침하는 컴퓨팅 인프라와 구조적으로 잘 맞지 않는다는 점을 분명히 지적하며 차세대 대안을 제시했는데요.
특히 디코드(decode) 단계에서 발생하는 '메모리 용량 병목과 네트워크 지연' 문제를 해결하지 않고서는 아무리 연산 성능을 높여도 추론 효율과 비용 문제를 근본적으로 풀 수 없다는 것이 핵심 문제의식입니다. 그러면서 구글은 여러 대안을 제시했는데, 그중에서도 가장...
