Large Transformer Model Inference Optimization

요약

대규모 트랜스포머 모델은 다양한 작업에서 최고 성능을 보여주지만, 그 강력함만큼이나 높은 추론 비용(시간 및 메모리)이 큰 문제입니다. 이로 인해 실제 산업 환경에 대규모 트랜스포머를 광범위하게 적용하는 데 병목 현상이 발생하고 있습니다. 본문은 이러한 추론의 어려움의 근본적인 원인들을 탐구할 것임을 예고합니다.

핵심 포인트

• 대규모 트랜스포머 모델이 현재 AI 분야에서 최고 성능(SoTA)을 달성하는 주력 기술이다.
• 모델의 강력함에도 불구하고, 추론 과정에서 발생하는 높은 비용(시간 및 메모리)은 실제 산업 적용의 주요 장애물이다.
• 추론 비용 증가는 단순히 모델 크기 증가 외에 다른 핵심 요인들에 의해 기여된다.