AI의 답변 속도를 높이는 비밀: AMD MI450 GPU 최적화의 세계

상상해보세요. 여러분이 챗봇에게 아주 긴 질문을 던졌습니다. AI는 잠시 고민하더니, 그럴듯한 답변을 쉼 없이 쏟아내기 시작하죠. 이때 AI는 어떻게 그렇게 빠르게 단어를 하나씩 이어 붙일 수 있는 걸까요? 그 비결은 보이지 않는 곳에서 일어나는 엄청난 하드웨어 최적화에 있습니다.

최근 AMD는 자사의 최신 그래픽처리장치(GPU, 고성능 연산을 위한 장치)인 ‘MI450’을 활용해 인공지능이 텍스트를 만드는 핵심 과정인 ‘어텐션 디코드(Attention Decode)’를 더욱 효율적으로 처리하는 방법을 공개했습니다. 이번 글에서는 이 복잡한 기술이 우리 일상의 AI 경험을 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 왜 ‘글루온(Gluon)’이라는 도구가 중요한지 알아봅니다.

이게 왜 중요한가요?

일상적으로 AI 서비스를 사용할 때, 답변이 생성되는 속도는 사용자 경험을 결정짓는 가장 중요한 요소입니다. AI가 답을 하나 내놓기 위해 너무 많은 시간이 걸린다면 아무도 그 서비스를 쓰지 않겠죠. ‘어텐션 디코드’는 거대언어모델(LLM, 방대한 데이터를 학습해 인간처럼 대화하는 AI 모델)이 문맥을 파악하고 다음에 올 단어를 결정하여 텍스트를 생성해내는 과정에서 가장 큰 병목 구간(작업 흐름이 막히는 곳) 중 하나입니다 [Source 4].

이 구간을 최적화한다는 것은, 같은 하드웨어 비용으로도 더 많은 사용자가 동시에 AI를 사용하거나, AI가 훨씬 더 빨리 응답할 수 있게 됨을 의미합니다. 이는 단순한 기술적인 개선을 넘어, 기업들에게는 운영 비용 절감을, 사용자에게는 더 쾌적한 AI 사용 환경을 제공하는 중요한 열쇠가 됩니다.

쉽게 이해하기: 요리사에 비유한 AI 처리 과정

인공지능의 텍스트 생성 과정을 주방의 요리사에 비유해 보겠습니다.

거대언어모델은 수많은 재료(데이터)를 활용해 요리(텍스트 생성)를 합니다. 이때 ‘어텐션 디코드’는 요리사가 다음에 넣을 재료를 고르기 위해 냉장고(메모리)에서 재료를 꺼내 조리대(GPU의 처리 장치)로 가져오는 과정과 비슷합니다. 만약 요리사가 냉장고와 조리대 사이를 비효율적으로 오간다면 전체 요리 시간은 길어질 수밖에 없겠죠.

AMD의 MI450 GPU는 아주 거대하고 성능 좋은 주방입니다. 하지만 요리사가 이 주방을 제대로 활용하지 못하면 성능이 나오지 않습니다. 여기서 ‘글루온(Gluon)’은 요리사가 조리대 위에서 가장 빠르게 재료를 움직이고 요리할 수 있도록 돕는 ‘동선 설계도’와 같습니다 [Source 1].

전문가들은 글루온을 통해 요리사가 재료를 더 똑똑하게 다루도록 최적화했습니다. 예를 들어, 재료를 배치하는 방식(WMMA 레이아웃)을 다듬고, 다음 재료를 미리미리 조리대 근처로 옮겨두는(비동기 TDM to LDS 로드, 데이터를 미리 가져와 대기 시간을 줄이는 기술) 기술을 사용하여 처리 속도를 극한으로 끌어올린 것입니다 [Source 2].

현재 상황

현재 AMD ROCm 블로그를 통해 공개된 ‘Attention Decode on AMD MI450 GPUs: A Gluon Kernel Optimization Guide’는 개발자들이 이 기술을 어떻게 적용해야 하는지 상세히 설명하고 있습니다 [Source 4]. 펑잔 자오(Pengzhan Zhao), 리순 장(Lixun Zhang) 등 전문가 팀은 이 기술이 실제 LLM 추론(학습된 모델이 결과를 도출하는 과정) 환경에서 얼마나 강력한 성능을 내는지 보여주고 있습니다 [Source 2].

이미 GitHub 등을 통해 AMD의 GFX9 GPU 제품군에서 고성능 커널(GPU에서 실행되는 핵심 연산 프로그램)을 개발하기 위한 실전 가이드가 제공되고 있으며, 이를 통해 개발자들은 A16W16 설계나 FP8(데이터를 처리하는 방식)과 같은 첨단 데이터 연산 방식을 적용해 볼 수 있습니다 [Source 14]. 단순히 GPU를 만드는 것을 넘어, 개발자가 하드웨어를 최대로 활용할 수 있는 ‘소프트웨어 환경’까지 잘 닦아두었다는 점이 핵심입니다.

앞으로 어떻게 될까?

앞으로 인공지능은 더 커질 것이고, 더 많은 연산 능력을 요구할 것입니다. 따라서 이처럼 하드웨어 내부 구조를 깊이 이해하고 소프트웨어적으로 다듬는 ‘커널 최적화’의 중요성은 점점 더 커질 것입니다 [Source 14].

사용자 입장에서는 우리가 사용하는 챗봇이나 음성 비서가 지금보다 더 똑똑하고 빠르게 응답하는 것을 체감하게 될 것입니다. AMD와 같은 기업들이 이러한 최적화 가이드를 지속해서 공개한다는 것은, AI 서비스의 응답 속도 경쟁이 단순히 모델의 성능을 넘어, 누가 더 하드웨어의 잠재력을 효율적으로 뽑아내느냐의 문제로 옮겨가고 있음을 보여줍니다 [Source 10].

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

하드웨어 성능이 좋아지는 것만큼이나, 그 성능을 100% 이끌어내는 소프트웨어 기술력이 중요하다는 점이 다시 한번 증명되었습니다. 인공지능이라는 거대한 지능을 지탱하는 것은 결국 아주 세밀한 데이터 처리의 효율성임을 기억할 필요가 있습니다.

참고자료

1. Attention Decode on AMD MI450 GPUs: A Gluon Kernel Optimization Guide
2. LinkedIn: Attention Decode on AMD MI450 GPUs: A Gluon Kernel Optimization Guide
3. TensorRT-LLM v1.3.0rc23 Released; AMD MI450… - PatentLLM Blog
4. GitHub - ROCm/gfx950-gluon-tutorials: A practical guide to high-performance gluon kernel development on AMD GFX9 GPUs