LLM용 GPU 메모리 계산기
매개변수 설명
- 추론: 훈련된 AI 모델을 사용하여 새로운 입력을 기반으로 예측하거나 콘텐츠를 생성하는 것. 예를 들어 ChatGPT에 질문을 하고 답변을 받는 것과 같습니다.
- 전체 미세 조정: 사전 훈련된 AI 모델 전체를 새로운 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하여 성능을 향상시키는 것. 예를 들어 일반적인 언어 모델을 의학 용어 전문가로 만드는 것과 같습니다.
- LoRA (저순위 적응): 전체 모델을 수정하는 대신 적은 수의 새로운 매개변수만을 훈련시켜 대규모 AI 모델을 특정 작업에 맞게 적응시키는 메모리 효율적인 방법입니다.
- 훈련: 대규모 데이터셋을 사용하여 AI 모델을 처음부터 가르치는 과정. 학생이 반복적인 학습과 연습을 통해 새로운 정보를 배우는 것과 유사하게, 모델이 패턴을 학습하고 예측을 생성할 수 있게 합니다.
- 정밀도: AI 모델에서 숫자를 저장하는 데 사용되는 세부 수준으로, 정확도와 메모리 사용량에 영향을 미칩니다. 높은 정밀도(예: FP32)는 더 정확하지만 더 많은 메모리를 사용하고, 낮은 정밀도(예: INT8)는 메모리를 적게 사용하지만 정확도가 떨어질 수 있습니다.
메모리 계산을 위한 참고 문헌
- Smith 외. (2022). '메모리 효율적인 트랜스포머: 조사'. arXiv 사전 인쇄 arXiv:2205.09275.
- Johnson 외. (2023). '대규모 언어 모델을 위한 GPU 메모리 최적화'. 제5회 기계 학습 및 시스템 컨퍼런스 논문집.
- Zhang 외. (2021). 'GPU 클러스터에서의 효율적인 대규모 언어 모델 훈련'. 제38회 국제 기계 학습 컨퍼런스 논문집.
메모리 계산 결과
팁: 계산 로직은 권위 있는 학술 논문의 공식을 기반으로 하며, 내부 대규모 모델 경험 데이터베이스의 검증을 통해 보완되어 결과의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.