Andrew Ng, '추론 가속 하드웨어 기반 LLM 애플리케이션 개발' 단기 과정 공개

요약

앤드류 응(Andrew Ng)은 Cerebras와 협업하여 추론 최적화 하드웨어를 활용해 LLM 애플리케이션을 구축하는 단기 코스를 공개했다. 이 강의는 모델 가중치 이동을 최소화하여 GPU 대비 토큰 생성 속도를 수 배 높이는 Cerebras의 Wafer-Scale Engine 활용법을 다룬다. 수강생들은 GPU, TPU, Wafer-Scale Engine 간의 메모리-연산 병목 현상 처리 방식을 비교하고, 이를 활용해 실시간 번역이나 음성 에이전트 같은 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 실습한다. 구체적으로 웹 페이지 개인화, 시장 신호 분석을 위한 다단계 워크플로우 실행 등 실전 프로젝트를 통해 빠른 추론을 구현하는 기술을 습득할 수 있다. 앤드류 응은 지연 시간에 민감한 여러 애플리케이션에 Cerebras 기술을 실제 사용하고 있다고 밝혔다.

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