MiMo Pro를 Jetson AGX Thor에서 구동한 경험 공유
요약
Jetson AGX Thor에서 MiMo Pro 모델을 구동한 경험을 공유하며, 기술적 실행 가능성을 확인했습니다. 이 과정에서 566GB의 대규모 모델 크기와 디스크 읽기 작업이 메모리 사용에 영향을 미치는 것을 관찰했습니다.
핵심 포인트
- Jetson AGX Thor 환경에서 MiMo Pro 구동 성공 경험 공유
- 모델 추론 시 디스크 I/O 및 메모리 사용량 확인 필요
- 대규모 모델(566GB)의 하드웨어 구동 성능 분석 사례
Jetson AGX Thor에서 MiMo Pro를 처음 돌려본 기록입니다. 토큰당 0.646 t/s의 속도였지만, 기술적으로는 로드되고 실행되었으니 성공으로 간주합니다. 모든 디코더 레이어(decoder layer), 라우팅된 전문가(routed expert), SSD 읽기(SSD read)가 추적 가능하고 단계별로 재생할 수 있습니다. 여기서는... 뭐라고요? 모델 크기는 약 566GB (FP8)이고, 손으로 뽑아내는 소시지 제조 공장 같은 엄청난 속도와 아키텍처를 가지고 있어, 추론(inference) 도중에 디스크에서 읽어오면서 128GB의 메모리를 힘겹게 사용했습니다. 괜찮다고 생각했지만, 혹시 공장 소시지 제조 속도를 달성할 수 있을지 좀 더 자세히 살펴보기로 했습니다. 작은 로컬 소시지 공장처럼요... 물론 Dario가 괜찮다면 말이죠.. 그 MiMo를 받은 상자는 할로윈까지는 버틸 것 같습니다. ...불쌍한 친구, 빨리 나아라 Dario! /u/Oswald_Hydrabot 님이 제출함 [link] [comments]
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