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TL;DR
LLM이 토큰을 생성할 때마다 수행되는 복잡한 계산 과정은 데이터플로우 그래프라는 실행 계획을 통해 관리된다. 이 그래프에서 노드는 개별 계산을, 화살표는 데이터 간의 의존성을 나타내며, 이를 통해 어떤 연산이 병렬로 처리될 수 있는지 결정된다. 매 토큰 생성 시마다 이 그래프가 반복 실행되기 때문에 그래프의 효율적인 처리는 추론 속도에 직접적인 영향을 미친다. SambaNova는 이러한 데이터플로우의 특성을 하드웨어와 소프트웨어 설계의 근간으로 삼아 AI 인프라의 성능 문제를 해결하고자 한다.
챕터별 상세
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데이터플로우 그래프의 정의와 구성 요소
LLM이 하나의 토큰을 생성하기 위해서는 수많은 계산이 정해진 순서대로 수행되어야 한다. 데이터플로우 그래프는 이러한 계산 과정을 시각화한 실행 계획으로, 노드는 개별 계산 단위를 의미하고 화살표는 데이터의 흐름과 의존성을 나타낸다. 이 그래프는 단순한 다이어그램이 아니라 모델이 실제로 어떻게 실행될지를 결정하는 설계도이다.
데이터플로우 그래프는 복잡한 연산의 선후 관계를 명확히 하여 하드웨어가 효율적으로 작업을 할당할 수 있게 돕는다.
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의존성과 병렬성의 관계
그래프 내의 화살표는 특정 계산이 완료되어야 다음 단계로 넘어갈 수 있는 의존성을 정의한다. 의존성이 없는 노드들은 동시에 실행되는 병렬 처리가 가능하며, 이는 전체 추론 속도를 높이는 핵심 요소이다. 어떤 연산을 기다려야 하고 어떤 연산을 동시에 수행할 수 있는지 파악하는 것이 하드웨어 가속의 기본이다.
병렬성은 하드웨어 자원을 동시에 사용하여 처리량을 늘리는 기술이며, 의존성은 이를 제한하는 물리적 제약 조건이다.
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토큰 생성 시의 반복 실행 구조
LLM은 한 번에 하나의 토큰을 생성하며, 각 토큰이 생성될 때마다 전체 데이터플로우 그래프가 다시 실행된다. 이전 토큰의 결과가 다음 토큰 생성의 입력으로 사용되는 순차적 특성 때문에 그래프 실행의 효율성이 사용자 응답 지연 시간에 직접적인 영향을 미친다. 이러한 반복적인 실행 구조를 최적화하는 것이 추론 인프라의 핵심 과제이다.
LLM의 자기회귀적(Autoregressive) 특성 때문에 매번 그래프를 다시 돌려야 하며, 이 과정의 오버헤드를 줄이는 것이 중요하다.
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SambaNova 아키텍처와 데이터플로우 최적화
데이터플로우 그래프의 실행 방식은 하드웨어와 소프트웨어의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소이다. SambaNova는 이러한 데이터플로우 원리를 하드웨어 설계에 직접 반영하여 AI 추론 시 발생하는 인프라 위기를 해결하고자 한다. 특히 '디코드 시대(decode era)'에 맞춰 데이터플로우 최적화를 통해 고속 추론 성능을 구현하는 데 집중하고 있다.
SambaNova의 하드웨어는 일반적인 GPU와 달리 데이터의 흐름 자체를 최적화하도록 설계된 Reconfigurable Dataflow Architecture(RDA)를 기반으로 한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 01.수집 2026. 07. 01.출처 타입 YOUTUBE
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