Google Cloud는 GKE에서 GPU에 대한 LLM 서비스 처리량을 극대화하는 방법에 대한 실용적인 가이드를 게시했습니다.

이 블로그 게시물에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 비용 효율적으로 제공하는 데 따르는 어려움을 다룹니다. 워크로드 및 인프라 자동 확장, 부하 분산과 같은 기능을 갖춘 GKE는 비용 효율적인 LLM 서비스를 위한 솔루션을 제공합니다.

이 블로그 게시물에서는 GKE의 NVIDIA GPU에서 서비스 처리량을 극대화하기 위한 실용적인 권장사항을 제공합니다.

* 모델을 양자화할지 여부와 사용할 양자화 결정: FP16 및 Bfloat16 양자화는 메모리 사용량을 절반으로 줄이면서 FP32와 거의 동일한 정확도를 제공합니다.

* 모델에 맞는 머신 유형 선택: 올바른 머신 유형을 선택하는 것은 모델의 매개변수 수와 모델 가중치의 데이터 유형에 따라 다릅니다.

* 올바른 GPU 선택: GKE는 NVIDIA GPU로 구동되는 다양한 VM을 제공합니다. 올바른 GPU를 선택하는 것은 모델 특성 및 성능 요구사항에 따라 다릅니다.

또한 이 블로그 게시물에서는 지정된 추론 워크로드에 맞게 모델 서버 플랫폼을 최적화하는 방법에 대해서도 설명합니다.

* 입력 집약적 사용 사례와 출력 집약적 사용 사례에 대한 최적화: LLM 추론에는 프리필과 디코딩의 두 단계가 있습니다.

* 일괄 처리가 성능에 미치는 영향: 일괄 요청은 비용을 높이지 않고 더 많은 GPU 메모리, HBM 대역폭, GPU FLOPS를 활용하므로 더 높은 처리량을 달성하는 데 필수적입니다.

전반적으로 이 블로그 게시물에서는 GKE에서 GPU에 대한 LLM 서비스 처리량을 극대화하기 위한 실용적인 지침을 제공합니다. 이러한 권장사항을 따르면 조직은 높은 성능을 유지하면서 LLM 서비스 비용을 최소화할 수 있습니다.