중요팁X
4GB GPU에서 2.8조 파라미터 모델 구동하는 'Layer-wise Inference' 도구 오픈소스 공개
레이어별 스트리밍으로 VRAM 벽 우회. 단 추론 속도 저하 불가피, 로컬 실험용으로만 검토 권장.
요약
최근 'Layer-wise Inference' 기술을 활용해 저사양 GPU에서도 초거대 AI 모델을 구동할 수 있는 오픈소스 도구가 공개되었다. 이 기술은 전체 모델이 아닌 한 번에 한 개의 레이어만 GPU에 로드하여, 필요한 VRAM 용량을 모델 전체 크기가 아닌 개별 레이어 크기에 의존하게 만든다. 양자화, 증류, 가지치기 과정 없이도 DeepSeek-V3(671B)를 12GB VRAM에서, Llama 3.1 405B를 8GB에서 구동할 수 있다. 특히 Kimi K3(2.8 Trillion 파라미터)의 경우 4GB 미만의 VRAM 환경에서 실행이 가능하다. 해당 모델은 희소 MoE 구조를 사용하여 전체 층이 아닌 토큰이 필요한 전문가 영역만 호출하므로, 70B 모델보다 적은 VRAM으로도 2.8조 파라미터 모델을 구동할 수 있다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @thesupermanmx: You can now run a 2.8 TRILLION parameter model on a 4GB GPU. Someone open-sourced a tool that uses "Layer-wise Inference." It only
원문 보기 ↗