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애플 M3 울트라, 미친 추론 성능으로 AI 추론 칩 최강 되나 | NVIDIA SOCAMM 만드는 이유 | Project Digits | Batch Size 1의 저지연 APP скачать в хорошем качестве

애플 M3 울트라, 미친 추론 성능으로 AI 추론 칩 최강 되나 | NVIDIA SOCAMM 만드는 이유 | Project Digits | Batch Size 1의 저지연 APP 2 months ago

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애플 M3 울트라, 미친 추론 성능으로 AI 추론 칩 최강 되나 | NVIDIA SOCAMM 만드는 이유 | Project Digits | Batch Size 1의 저지연 APP

M3울트라가 출시되었는데요. 최대 512GB까지 지원하다 보니 이를 탑재한 맥 스튜디오 한 대 만으로 FP4의 딥시크 구동이 가능한 엄청난 괴물이 되었습니다. 이러다보니 기본 NVIDIA 서버용 GPU인 H100, 블랙웰로는 1개로는 불가능한 걸 애플로는 가능한데요. 메모리 용량을 제외하고 Bandwidth 대역폭이나 성능 (TFLOPS) 기준으로 뒤떨어지는 소비자용 맥 스튜디오임에도 불구하고 batch size = 1인 케이스에서 대체 불가 제품이 되어버렸습니다. 이를 정확하게 이해하기 위해 대형 언어 모델(LLM)의 추론 과정과 최적화 기법에 대해 알아보면서 특히, 배치 사이즈가 1인 경우와 여러 시퀀스를 동시에 처리할 때의 차이를 쉽게 설명해보았습니다. 모델 파라미터를 GPU 메모리로 로딩하는 과정과 부동 소수점 연산의 병목 현상을 중점적으로 다루면서 배치 사이즈가 커지면, 동일한 파라미터가 여러 시퀀스에 대해 반복 계산되어 전체 연산 효율이 향상되는 원리를 설명했는데요 이 과정은 메모리 전송 비용을 여러 계산에 분산시켜 최적의 성능을 도출하는 데 큰 역할을 하기에 NVIDIA와 애플 실리콘의 차이를 파악하기 적절합니다. 또한, Apple Silicon의 통합 메모리와 높은 메모리 대 FLOPS 비율이 LLM 추론에서 어떻게 유리하게 작용하는지도 살펴봅니다. Written by Error Edited by 이진이 [email protected]

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