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심층 분석: LLM을 위한 GPU와 TPU 아키텍처 비교

2025-08-20

본 기사에서는 코어 연산 유닛, 메모리 계층 구조, 네트워크 기능에 중점을 두고 GPU와 TPU 아키텍처를 자세히 비교합니다. H100 및 B200 GPU를 예로 들어 스트리밍 멀티 프로세서(SM), CUDA 코어, 텐서 코어 및 다양한 메모리 레벨(SMEM, L2 캐시, HBM) 간의 상호 작용을 포함하여 최신 GPU의 내부 작동 방식을 면밀히 해부합니다. 또한 집합적 통신(예: AllReduce, AllGather)에서 GPU와 TPU의 성능 차이를 비교하고 대규모 언어 모델의 훈련 효율에 대한 다양한 병렬화 전략(데이터 병렬화, 텐서 병렬화, 파이프라인 병렬화, 전문가 병렬화)의 영향을 분석합니다. 마지막으로 DeepSeek v3 및 LLaMA-3의 예를 사용하여 GPU에서 LLM을 확장하기 위한 전략을 요약합니다.

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(jax-ml.github.io)
AI

LLM의 효율적인 학습의 연금술: 컴퓨팅 한계를 넘어서

2025-02-04

이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 대규모로 효율적으로 학습시키는 방법에 대해 심층적으로 다룹니다. 저자는 수만 개의 가속기가 사용되는 경우에도 비교적 간단한 원칙으로 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있다고 주장합니다. 다루는 주제는 모델 성능 평가, 다양한 규모에서의 병렬 처리 방식 선택, 대규모 Transformer 모델의 비용 및 시간 추정, 특정 하드웨어의 장점을 활용한 알고리즘 설계 등입니다. TPU 및 GPU 아키텍처에 대한 자세한 설명과 Transformer 아키텍처에 대한 면밀한 분석을 통해 독자는 스케일링 병목 현상을 더 잘 이해하고 더 효율적인 모델과 알고리즘을 설계할 수 있습니다.

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(jax-ml.github.io)
AI 효율적인 학습