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AI 모델의 수학적 연산과 실제 하드웨어 실행 사이의 거대한 간극이 성능의 병목 구간으로 작용하고 있다. 커널은 GPU에 데이터를 이동하고 계산하는 방식을 지시하는 소프트웨어 계층으로, 이를 최적화해야 하드웨어의 유휴 상태를 방지하고 전체 성능을 확보할 수 있다. 최적화되지 않은 인프라는 AI 네이티브 앱의 응답성을 저해하고 추론 비용을 불필요하게 높이는 원인이 된다.
FlashAttention 팀은 기존의 희소성이나 저순위 방식 대신 GPU 메모리 이동 패턴을 이해하는 시스템적 접근을 선택했다. 데이터 지역성과 메모리 계층 구조라는 데이터베이스 시스템 원칙을 어텐션 연산에 적용하여 2-3배의 속도 향상을 이뤄냈다. 이 연구는 현재 Together AI 커널 연구팀의 기반이 되었으며 AI 네이티브 클라우드의 핵심 구성 요소로 자리 잡았다.
새로운 하드웨어인 NVIDIA Blackwell GPU의 성능을 빠르게 확보하기 위해 ThunderKittens 라이브러리가 활용됐다. ThunderKittens는 텐서 코어 중심의 추상화를 제공하여 기존 1,000줄 이상의 CUDA 코드를 100-200줄로 단축하며 개발 속도를 높인다. 이를 통해 하드웨어 접근 일주일 만에 cuBLAS 대비 최대 2배 빠른 FP4 및 FP8 GEMM 커널을 구현하는 데 성공했다.
Together Megakernel은 전체 모델을 단일 커널에서 실행하여 NVIDIA H100의 HBM 대역폭 한계까지 성능을 밀어붙인다. 실시간 음성 에이전트 서비스에 적용한 결과, Llama-3.2-1B 모델의 첫 64토큰 생성 시간을 281ms에서 77ms로 3.6배 단축했다. 이는 단순한 속도 향상을 넘어 단위 경제성을 7.2배 개선하여 실질적인 서비스 운영 비용을 절감하는 효과를 가져왔다.
용어 해설
- 커널(Kernel)
- — 수학적 연산을 하드웨어 실리콘 지침으로 번역하는 소프트웨어 계층입니다. GPU가 데이터를 이동하고 계산을 수행하는 방식을 직접 제어하여 하드웨어 성능을 극대화하는 역할을 합니다.
- 플래시 어텐션(FlashAttention)
- — GPU 메모리 계층 구조를 고려하여 데이터 읽기/쓰기 횟수를 줄인 고속 어텐션 알고리즘입니다. 타일링 기법을 통해 메모리 병목을 해결하고 2-3배의 속도 향상을 제공합니다.
- 일반 행렬 곱셈(GEMM)
- — General Matrix Multiply의 약자로, 딥러닝 연산의 핵심인 행렬 곱셈을 수행하는 기본 루틴입니다. AI 모델의 추론 및 학습 속도를 결정하는 가장 중요한 연산 단위 중 하나입니다.
- 고대역폭 메모리(HBM)
- — High Bandwidth Memory의 약자로, GPU 옆에 수직으로 쌓아 올려 데이터 전송 속도를 획기적으로 높인 메모리입니다. LLM 추론 시 발생하는 메모리 대역폭 병목 현상을 해결하는 핵심 부품입니다.
기술
- FlashAttention
- ThunderKittens
- Together Megakernel
- NVIDIA Blackwell
- NVIDIA H100
- cuBLAS
- Llama-3.2
- Qwen 2.5
활용 사례
- 실시간 음성 AI 에이전트
- 실시간 코드 완성 서비스 (Cursor 등)
- 대규모 LLM 추론 서빙 최적화
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원문 발행 2026. 04. 01.수집 2026. 04. 03.출처 타입 RSS
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