참고팁X
MoE 추론 효율 극대화를 위한 데이터센터 NAS 가중치 공유 개념
NAS에 모델 가중치를 두고 GPU가 이를 공유하는 아키텍처는 추론 효율을 비약적으로 높일 수 있는 아이디어입니다. SSD 대역폭 문제가 선결 과제입니다.
요약
데이터 센터 내 단일 NAS에 모델 가중치를 적재하고 GPU가 이를 공유하며 MoE 연산만 수행하는 방식이 제안되었습니다. 이 구조가 구현될 경우 서빙 효율이 수천 배 이상 개선될 것으로 기대됩니다. 다만 이를 실현하기 위해서는 먼저 SSD 대역폭 병목 현상을 해결하는 것이 선결 과제입니다. 해당 기술이 더욱 발전한다면 향후 클라우드를 통해 가중치를 직접 공유하는 환경까지 가능해질 전망입니다.
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원문 제목 @jun_song: If we load model weights onto a single NAS within a data center and have GPUs share those weights while only running the MoE, serv
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