B300을 사용하여 Gemma 4 31B의 속도 기록을 경신하겠습니다🔥
요약
B300 가속기를 활용하여 Gemma 4 31B 모델의 추론 속도를 극대화하기 위한 기술적 최적화 방안을 다룹니다. FA4 어텐션, 전용 K=V 캐시, FP4 기반의 투기적 디코딩(Speculative Decoding) 등 다양한 최적화 기법을 적용합니다.
핵심 포인트
- B300을 활용한 Gemma 4 31B의 추론 속도 경신 목표
- FA4 exact 어텐션 및 Gemma 전용 K=V latent 캐시 적용
- FP4/Sage3 MTP 및 적응형 DFlash를 통한 투기적 디코딩 최적화
- SGLang Spec V2 통합을 위한 전용 PyTorch/CuTeDSL 런타임 구축
Gemma 4 31B에서 B300으로 속도 기록을 경신하겠습니다🔥
대상 (Target): BF16 Gemma 4 31B
어텐션 (Attention): FA4 exact; Sage3는 drafter로만 사용
캐시 (Cache): Gemma 전용 exact K=V latent cache
추측 (Speculation): FP4/Sage3 MTP + 적응형 (adaptive) DFlash + ngram candidate tree
언어 모델 헤드 (LM head): drafter에서는 동적 어휘 (dynamic vocabulary), greedy target에서는 certified sparse head
런타임 (Runtime): 전용 PyTorch/CuTeDSL runner → SGLang Spec V2 통합
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @alicankiraz0 (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기0