반응형 LLM1 [How] 어떻게 뉴로칩이 LLM 벽을 넘나 어떻게 뉴로칩이 LLM 벽을 넘나대형언어모델의 한계는 단순히 모델이 더 똑똑해질 수 있느냐의 문제가 아니다. 진짜 벽은 물리적 한계다. 토큰을 처리할수록 전력은 늘고, 메모리는 바빠지고, 열은 쌓인다. 그래서 AI 인프라의 다음 질문은 “더 큰 모델인가”가 아니라 “더 적은 에너지로 어떻게 계산할 것인가”가 된다.1. 왜 LLM은 뜨거워지는가LLM은 거대한 행렬 연산과 메모리 이동을 반복한다. 특히 추론 단계에서는 사용자가 질문할 때마다 토큰을 만들고, 이전 문맥을 다시 참고한다. 문제는 계산보다 데이터 이동이 더 비싼 순간이 많다는 점이다. 칩 안팎으로 값을 옮기는 동안 전력과 시간이 녹는다.전력: 토큰 요청이 늘수록 서버 비용 증가열: 고밀도 칩은 냉각 비용을 키움메모리: 대형 모델은 대역폭을 압박지.. 2026. 8. 1. 이전 1 다음 반응형
