GPU에서 AI 행렬 곱셈, 예측 가능한 데이터 입력 시 속도 향상 (2024)

그동안 AI 엔지니어들은 모델의 파라미터 수나 연산량을 줄이는 데 집중해 왔습니다. 하지만 이번 발견은 '데이터의 값' 자체가 하드웨어의 물리적 성능을 결정하는 변수가 될 수 있음을 시사합니다. 이는 모델 아키텍처 설계 단계에서부터 데이터의 분포와 비트 전환율을 고려해야 한다는 새로운 패러다임을 제시합니다.

스타트업 창업자라면 이를 단순한 흥미로운 사실로 치부해서는 안 됩니다. 클라우드 GPU 비용이 수익성을 결정짓는 상황에서, 데이터 패턴 최적화를 통해 동일한 하드웨어에서 더 높은 처리량(throughput)을 확보할 수 있다면 이는 곧 직접적인 비용 절감으로 이어집니다. 향후 양자화나 희소성(Sparsity) 기술을 적용할 때, 하드웨어의 전력 관리 메커니즘을 고려한 최적화 전략이 강력한 기술적 해자가 될 것입니다.