로컬 LLM 추론을 위한 분산 처리 전략: Apple 하드웨어와 모델 앙상블

로컬 환경에서 거대 모델을 구동하기 위한 고가의 NVIDIA 하드웨어 대안으로 Apple 기기를 활용한 분산 추론 전략을 탐구한다. 기존의 파이프라인 병렬화와 전문가 병렬화 방식은 통신 속도와 메모리 대역폭의 한계로 인해 효율적인 구현이 어렵다. 최근 연구되는 모델 앙상블 기법은 각 모델을 독립적으로 실행하고 로짓을 결합하거나 최적의 결과를 선택하여 성능을 개선하는 새로운 대안으로 주목받는다. 이 방식은 공유 자원 없이 독립적인 하드웨어에서 모델을 구동할 수 있어 로컬 분산 추론의 실용적인 해결책이 될 가능성이 있다.