AI 모델이 더 빨라진다? 'NF4 디퀀타이제이션' 기술의 비밀

상상해보세요. 여러분이 즐겨 쓰는 AI 챗봇이 평소보다 훨씬 빠르고 부드럽게 답변을 내놓는다면 어떨까요? 우리가 질문을 입력하고 답변을 기다리는 시간이 줄어든다면 대화는 더욱 자연스러워질 것입니다. 최근 AI 기술 분야에서는 이런 ‘속도 향상’을 위한 흥미로운 기술적 돌파구가 마련되었습니다. 우리가 사용하는 거대한 AI 모델의 무게를 줄이는 기술인 ‘양자화’를 더욱 빠르게 처리하는 새로운 방법이 등장한 것입니다.

이게 왜 중요한가요?

우리가 흔히 접하는 거대한 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개가 넘는 파라미터(모델 내부에서 정보를 기억하는 수치값)를 가지고 있습니다. 이 모델들을 일반 사용자용 컴퓨터나 스마트폰에서 구동하려면 모델의 크기를 획기적으로 줄여야 하는데, 이때 ‘양자화(Quantization, 모델의 수치 정밀도를 낮추어 데이터 크기를 줄이는 기술)’가 필수적입니다. 그중에서도 4비트 양자화 기술인 NF4(NormalFloat 4-bit)는 모델의 크기를 대폭 줄이면서도 성능 저하는 최소화해 주는 아주 똑똑한 기술입니다.

하지만 여기서 한 가지 문제가 있었습니다. 모델이 작아져도, 압축된 데이터를 다시 연산 가능한 상태로 되돌리는 ‘디퀀타이제이션(Dequantization, 압축 풀기 과정)’이 느리다면 전체적인 AI 성능은 병목 현상을 겪게 됩니다. 마치 커다란 트럭에 짐을 가득 실었는데, 짐을 내리는 속도가 느려 배송이 지연되는 것과 같죠. 이번에 개발된 최적화 기술은 바로 이 과정을 훨씬 빠르게 만들어, AI가 답변을 내놓는 전체 시간을 단축하는 데 크게 기여합니다. Source 11

쉽게 이해하기: 지도가 있다면 헤매지 않아요

AI 모델의 파라미터는 마치 거대한 도서관에 가득 찬 책들과 같습니다. 우리는 이 책들을 압축해서 창고(메모리)에 넣어두었는데, AI가 답변을 만들려면 이 책들의 압축을 다시 풀어 내용을 읽어야 합니다.

기존의 ‘bitsandbytes(양자화 연산을 수행하는 대표적인 라이브러리)’ 방식은 책 내용을 찾을 때마다 복잡한 ‘갈림길(분기 연산)’을 일일이 확인하며 압축을 풀었습니다. 마치 도서관에서 책을 찾기 위해 미로 같은 길을 헤매며 길을 하나씩 확인하는 것과 비슷했죠.

반면, 이번에 발표된 Triton(트리톤, 파이토치 환경에서 저수준 GPU 최적화를 돕는 프로그래밍 도구) 기반의 새로운 커널 기술은 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. Source 10

이 방식은 ‘lookup table(데이터가 어디 있는지 적어둔 지도)’을 미리 복사해서 가장 접근이 빠른 ‘공유 메모리’라는 곳에 펼쳐놓습니다. Source 3 이렇게 하면 도서관의 지도를 손에 쥐고 있는 것처럼, 미로를 헤맬 필요 없이 바로 원하는 데이터를 찾을 수 있습니다. 공유 메모리는 일반적인 글로벌 메모리보다 무려 12~15배나 빠르기 때문에 전체적인 데이터 처리 속도가 비약적으로 올라가는 것이죠. Source 3

현재 상황

이 새로운 기술의 효과는 이미 수치로 확실하게 증명되었습니다. 연구진이 젬마(Gemma) 27B, 큐웬(Qwen3) 32B, 라마(Llama3.3) 70B와 같은 대형 언어 모델들에 이 기술을 적용해 보았습니다. 그 결과, 연산 핵심인 커널 자체의 속도는 최대 2.2배까지 빨라졌고, 실제 사용자가 체감하는 전체적인 시스템 성능(End-to-end) 역시 최대 1.54배 개선되었습니다. Source 3 특히 기존의 표준 방식인 ‘bitsandbytes’보다도 1.41배 빠른 속도를 보여주며 기술계의 큰 주목을 받고 있습니다. Source 1, Source 8

현재 이 기술은 오픈 소스로 공개되어 많은 개발자가 검증하고 있으며, 어떤 하드웨어를 쓰든, 모델의 크기가 어떻든 상관없이 일관된 속도 향상 효과를 보여주고 있습니다. Source 12

앞으로 어떻게 될까?

이번 성과는 하드웨어 자원을 효율적으로 다루는 소프트웨어 최적화가 AI 대중화에 얼마나 중요한지 다시금 확인시켜 줍니다. 앞으로 더 많은 AI 라이브러리와 서비스들이 이런 Triton 기반의 최적화 커널을 채택할 것으로 보입니다. 우리가 사용하는 AI 서비스들이 점차 더 가볍고 빠르게 작동하게 된다면, 고가의 장비 없이도 지금보다 훨씬 똑똑한 AI를 개인 기기에서 직접 돌릴 수 있는 시대가 더욱 빨리 다가올 것입니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

이번 사례는 단순히 속도를 조금 높인 것이 아니라, 하드웨어 자원을 어떻게 효율적으로 다루느냐가 AI의 미래를 바꿀 수 있음을 증명했습니다. AI 모델이 점점 커지고 무거워지는 시대에, ‘더 좋은 하드웨어’를 찾는 대신 ‘더 정교한 소프트웨어’로 한계를 뛰어넘는 모습이 인상 깊습니다. 성능은 결국 소프트웨어의 정교함에서 완성됩니다.

참고자료

1. Show HN: Fast NF4 dequantization Triton kernel (1.41x faster than bitsandbytes) - https://github.com/Griffith-7/nf4-triton-kernel
2. Accelerating NF4 Double-Dequantization within a Single Triton Kernel - https://medium.com/@samdj0245/accelerating-nf4-double-dequantization-within-a-single-triton-kernel-f26a0f35b372
3. Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (arXiv:2604.02556) - https://arxiv.org/abs/2604.02556
4. NF4 Dequantization Speedup in Triton with Fused Kernel (LinkedIn) - https://www.linkedin.com/posts/jash-dalvi_hi-everyone-i-wrote-a-deep-dive-on-nf4-dequantization-activity-7441491596753203200-Sxzh
5. Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (PDF) - https://arxiv.org/pdf/2604.02556
6. Paper page - Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (HuggingFace) - https://huggingface.co/papers/2604.02556
7. GitHub - Griffith-7/bitnet - https://github.com/Griffith-7/bitnet/blob/main/
8. ShowHN: Fast NF4 dequantization Triton kernel (1.41x faster than bitsandbytes) (ModernOrange) - https://modernorange.io/item/48920706

9. VueHN2.0

   ShowHN: Fast NF4 dequantization Triton kernel - https://vue-hackernews-ssr-5cavbdjcta-ew.a.run.app/item/48920706

10. Accelerating Triton Dequantization Kernels for GPTQ – PyTorch - https://pytorch.org/blog/accelerating-triton/
11. Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (HTML) - https://arxiv.org/html/2604.02556
12. Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (HyperAI) - https://hyper.ai/en/papers/2604.02556
13. Fast NF4 Dequantization Kernels for Large Language Model Inference (HTML v1) - https://arxiv.org/html/2604.02556v1
14. From Zero to 1.55x: Writing My First Triton Kernel for NF4 - https://numb3r33.github.io/experiments/deeplearning/unsloth/triton/gpu/2025/12/21/unsloth-triton-kernels.html