Meta의 Jagged Flash Attention: 추천 시스템 성능 혁명
2025-03-21
Meta는 대규모 추천 시스템의 성능과 확장성을 획기적으로 개선하는 Jagged Flash Attention을 발표했습니다. 기존 방식은 가변 길이 범주형 특징(사용자 상호 작용 이력 등)을 처리하는 데 어려움을 겪었고, 많은 패딩이 필요했습니다. Jagged Flash Attention은 자그드 텐서를 사용하여 이러한 특징을 효율적으로 처리하고 패딩으로 인한 오버헤드를 제거합니다. TorchRec 라이브러리와 결합하여 Meta의 운영 환경에서 최대 10배의 성능 향상을 달성하고, 3조 개가 넘는 매개변수를 가진 모델의 학습을 가능하게 합니다. 이 획기적인 기술은 개인 맞춤형 추천 시스템의 발전을 크게 촉진할 것입니다.
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