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기존 추측 디코딩 학습 방식은 타겟 모델과 드래프트 모델이 GPU 메모리를 공유하여 긴 컨텍스트 학습이 불가능하거나 수백 테라바이트의 데이터를 디스크에 저장해야 하는 I/O 병목 문제를 안고 있다.
TorchSpec은 타겟 모델을 실행하는 추론 엔진 그룹과 드래프트 모델을 학습하는 워커 그룹을 완전히 분리하는 분산형 아키텍처를 채택하여 각 리소스를 독립적으로 확장할 수 있도록 설계되었다.
Moonshot AI가 개발한 Mooncake 전송 엔진을 통합하여 RDMA 또는 TCP를 통해 숨겨진 상태 데이터를 실시간으로 스트리밍하며 GPU Direct RDMA를 지원해 CPU를 거치지 않는 제로 카피 전송을 구현했다.
학습 GPU의 메모리를 온전히 드래프트 모델에만 할당할 수 있어 B200 GPU 기준 최대 20만 토큰의 시퀀스 학습이 가능하며 이는 기존 공동 배치 방식으로는 불가능했던 수준이다.
vLLM 및 SGLang과 같은 상용 추론 엔진을 직접 활용하여 학습과 배포 환경 간의 토크나이저 및 커널 격차를 없앴으며 새로운 모델 아키텍처에 대한 지원도 엔진 업데이트만으로 즉시 가능하다.
1조 파라미터 규모의 Kimi K2.5 모델을 위한 EAGLE-3 드래프트 모델을 1,500 H200 GPU 시간 동안 학습한 결과 배치 사이즈 1에서 처리량이 60% 이상 향상되는 성과를 거두었다.
용어 해설
- 추측 디코딩(Speculative Decoding)
- — 가벼운 드래프트 모델이 다음 토큰들을 미리 예측하고 큰 타겟 모델이 이를 한 번에 검증하여 LLM의 추론 속도를 높이는 기법이다. 예측이 성공할 경우 한 번의 연산으로 여러 토큰을 생성할 수 있어 지연 시간을 줄이고 처리량을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.
- 숨겨진 상태(Hidden States)
- — 신경망의 중간 레이어에서 출력되는 벡터 데이터로 모델이 입력 데이터를 처리하며 추출한 고차원 정보를 담고 있다. 추측 디코딩 학습에서는 타겟 모델의 지식을 드래프트 모델로 전달하기 위해 수 기가바이트 단위의 대규모 숨겨진 상태 데이터를 실시간으로 전송해야 한다.
- 원격 직접 메모리 액세스(RDMA)
- — CPU의 개입 없이 네트워크를 통해 컴퓨터 간 메모리 데이터를 직접 전송하는 기술이다. 대규모 LLM 학습 시 발생하는 데이터 전송 지연을 최소화하고 CPU 부하를 줄여주며 TorchSpec에서는 숨겨진 상태 데이터를 학습 서버로 실시간 스트리밍하는 데 사용된다.
- 완전 샤딩 데이터 병렬 처리(FSDP)
- — 모델 파라미터, 그래디언트, 옵티마이저 상태를 여러 GPU에 분산하여 저장함으로써 단일 GPU 메모리 용량을 초과하는 대규모 모델을 학습할 수 있게 하는 기술이다. TorchSpec은 이를 통해 드래프트 모델의 학습 효율과 확장성을 극대화한다.
- 전문가 혼합 모델(MoE)
- — 전체 파라미터 중 일부 전문가 네트워크만 활성화하여 연산 효율성을 높이는 아키텍처이다. Kimi K2.5와 같은 거대 모델에 적용되며 모델 크기에 비해 추론 비용은 낮지만 학습 시에는 여전히 막대한 메모리와 정교한 분산 전략이 요구된다.
기술
- PyTorch
- TorchSpec
- Mooncake
- vLLM
- SGLang
- RDMA
- H200 GPU
- B200 GPU
활용 사례
- Kimi K2.5 추론 가속
- 긴 컨텍스트 LLM 드래프트 모델 학습
- 실시간 데이터 스트리밍 기반 분산 학습
언급된 리소스
GitHubkimi-k2.5-eagle3
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원문 발행 2026. 03. 20.수집 2026. 03. 20.출처 타입 RSS
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