RTX 4090 으로 DeepSeek-V2-Lite QUBO 최적화 실험
요약
대규모 MoE 모델의 VRAM 배치 문제를 '가상의 양자컴퓨터' 방식인 QUBO로 해결해봤습니다. 설정에 따라 기존 LRU 캐시 대체 알고리즘보다 +3.9% 성능을 보였지만, 단순 적용은 실패했습니다. 예측기를 학습형으로 개선하면 이론적 한계까지 42% 도달했습니다. 부정적 결과도 포함한 솔직한 연구 결과를 소개합니다.
핵심 포인트
- QUBO 방식으로 MoE 모델의 VRAM 배치 최적화 시 기존 LRU 캐시 대체보다 +3.9% 성능 향상
- 단순한 QUBO 적용은 오히려 성능 저하를 유발하여 주의 필요
- 학습형 예측기를 도입하면 이론적 상한선까지 42% 에 근접하는 성능 달성
TL;DR
가상의 양자컴퓨터적인 해법(QUBO)으로, 대규모 MoE(Expert Mixture of Experts) 모델의 '어떤 전문가를 VRAM에 둘지'를 자동 최적화해봤습니다. 설정에 따라 기존 캐시 대체 (LRU) 보다 +3.9 포인트 상회하지만, 소박하게 하면 지게요. 예측기를 학습형으로 하면 이론상한선(신의 예측기)을 향해 42% 까지 도달. 부정적인 결과도 포함해서 성실히 보고합니다.
아래는 전문 용어 설명을 먼저 두어, 그 뒤 본론에 들어갑니다.
이 연구의 계기
시작은 2026 년 4 월 10 일에 Yahoo 뉴스 (뉴스이치 / 일간공업신문사) 에서 읽은 이 기사입니다.
东芝が「疑似量子コンピュータ」で LLM の推論速度を 3.9 倍に!? 東芝は、LLM(大規模言語モデル) 의 추론 속도를 '가상의 양자컴퓨터'로 3.9 배로?!
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