Zyphra가 Zyphra Optimization Engine (ZOE)을 통해 @AMD Instinct MI355X GPU에 대한 두 번째 웨이브의 추론 최적화를 선보입니다.
저희의 최신 엔지니어링 블로그는 프론티어 오픈 모델(frontier open models)의 더 빠른 장문맥 서빙을 위한 커널 작업을 상세히 다루고 있습니다.
GLM-5.3에서 512K 컨텍스트를 사용할 경우, 프리필 시간(prefill time) 대부분이 스파스 어텐션 인덱서(sparse attention indexer)에 할당됩니다.
스파스 어텐션은 각 새로운 토큰이 이전 토큰 중 오직 2,048개의 토큰에만 주의를 기울이도록 합니다. 이들을 선택하기 위해 인덱서는 모든 이전 토큰을 점수화하므로, 그 비용이 컨텍스트 길이와 함께 증가합니다.
DeepSeek-V4 역시 유사한 종류의 선택 단계를 가집니다. 이는 각 새로운 토큰에 대해 상위 512개의 압축된 항목(compressed entries)을 선택합니다. SGLang은 이를 GPU의 256개 컴퓨팅 유닛 중 1개에서 실행하며, 저희의 커널은 이를 최대 32개까지 분할하여 사용합니다.
1M 컨텍스트 단일 사용자 디코딩 속도는 43.5 토큰/초에서 61.1 토큰/초로 증가했습니다.
커널의 속도는 GPU의 컴퓨팅 능력 또는 메모리 대역폭 중 어느 한쪽에 의해 제한되는데, 저희는 MI355X에서 이 두 가지를 경험적으로 측정했습니다. 디코딩 과정에서는 각 MoE 전문가(MoE expert)가 몇 개의 토큰만 보기 때문에, 대역폭이 속도의 상한선을 결정합니다.
저희의 통합된 MoE 커널은 vLLM의 Triton 커널보다 최대 2.0배 빠릅니다.
FP4는 가중치 바이트를 절반으로 줄여주기 때문에, 저희는 AMD의 MXFP4 GLM-5.3을 테스트했습니다. 이는 FP8 대비 756 GB에서 410 GB로 감소했으며, 네 가지 추론 벤치마크에서 3점 이내의 성능을 보였습니다.
다만, 높은 동시성(high concurrency)일 때만 디코딩 속도가 빨라집니다. 낮은 동시성에서는 FP4 커널이 절약되는 작은 가중치보다 더 많은 시간을 추가합니다.
추측적 디코딩(Speculative decoding)의 속도 역시 프롬프트에 따라 달라집니다. 한 Kimi-K3 요청은 간단한 수학 문제에서 2.7배 빠르게 디코딩되지만, 어려운 추론 문제에서는 그렇지 않습니다.
모든 결과는 라이브 트래픽이 없는 MI355X 단일 노드 기준이며, 비교 대상으로는 명시된 vLLM 및 SGLang 버전이 사용되었습니다.
더 자세한 내용은 확인해 주세요.
@ZyphraAI는 샌프란시스코에 본사를 둔 풀스택 초지능 기업(full stack superintelligence company)으로, 오픈 모델과 멀티실리콘 인프라를 통해 주권적 AI(sovereign AI)를 구현하는 것을 목표로 합니다.
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