구글 AI 개발팀이 Gemma 4에 Multi Token Prediction drafter를 도입했습니다.
요약
구글 AI 개발팀이 Gemma 4 모델에 Multi Token Prediction (MTP) drafter를 도입하여 LLM 추론 속도를 크게 향상시켰습니다. 이 기술은 기존 LLM의 주요 병목 지점인 메모리 대역폭 문제를 해결합니다. MTP drafter는 작은 보조 모델로서, 토큰 생성 과정에서 발생하는 VRAM 접근 부하를 줄여 최대 3배에 달하는 추론 속도 향상을 가능하게 합니다.
핵심 포인트
- Gemma 4에 Multi Token Prediction (MTP) drafter가 도입되어 성능이 개선됨.
- 기존 LLM 추론의 핵심 병목은 메모리 대역폭(Memory-bandwidth bound) 문제임.
- MTP drafter는 작은 보조 모델을 활용하여 VRAM 접근 부하를 줄여 속도를 높임.
- 최대 3배에 달하는 추론 속도 향상을 실현함.
구글 AI 개발팀이 Gemma 4에 Multi Token Prediction drafter를 도입했습니다.
최대 3배 속도 향상을 실현했습니다.
기존 LLM 추론의 핵심 문제는 메모리 대역폭입니다.
매 토큰마다 수십억 파라미터를 VRAM에서 불러와야 합니다.
이 과정이 병목을 만듭니다.
drafter는 작은 보조 모델입니다.
Speed up your Gemma 4 workflows by up to 3x with Multi-Token Prediction (MTP) drafters.
Standard LLM inference is fundamentally memory-bandwidth bound, creating a latency bottleneck as billions of parameters travel from VRAM just to generate a single token. We're working to ease
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