섹션별 상세
모델 가중치 로딩: Safetensors 포맷의 구조를 파악하고, 모델 가중치를 메모리에 로드하여 추론 엔진의 기반을 마련한다.
CUDA 커널 구현: 임베딩, RMSNorm, Residual Connection 등 모델의 각 연산을 GPU에서 병렬로 처리하기 위해 CUDA 커널을 직접 작성한다.
어텐션 메커니즘 최적화: GQA(Grouped-Query Attention)와 KV 캐시를 구현하여 긴 문맥 처리 시의 연산 효율을 높이고 메모리 사용을 최적화한다.
추론 엔진 아키텍처: 정적 배치(Static Batching)와 연속 배치(Continuous Batching) 전략을 통해 다중 요청을 효율적으로 처리하는 엔진 구조를 설계한다.
기술
- C++
- CUDA
- Llama 3.2
- Safetensors
- PyTorch
- cuBLAS
활용 사례
- LLM 추론 엔진 개발
- GPU 가속 학습
- CUDA 커널 최적화
언급된 리소스
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 30.수집 2026. 05. 30.출처 타입 RSS
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
