AI타임스
리퀴드 AI ‘디스파크’, 메모리 병목 뚫었다…소형 모델이 미리 쓰고 대형 모델이 검증
리퀴드AI가 소형 모델이 먼저 초안을 쓰고 대형 모델이 검증하는 '디스파크' 기법으로 LLM 추론 메모리 병목을 줄였다.
사서의 짚기
이 기법은 추론 시 소형 모델이 초안 토큰을 빠르게 생성하고 대형 모델이 검증만 수행해 메모리 접근 병목을 줄이는 방식으로, 스펙큘레이티브 디코딩 계열 최적화의 연장선에 있다. 온디바이스 AI나 저지연 에이전트 서비스를 다루는 인프라 엔지니어라면 비용 대비 속도 개선 여지를 눈여겨볼 만하다.
원문 발췌
대형언어모델(LLM)의 성능 경쟁이 모델 규모와 정확도를 넘어 실제 추론 속도와 비용 효율성을 높이는 방향으로 확대되고 있다. 특히 AI 에이전트와 온디바이스 AI의 활용이 늘면서 매 토큰 생성 과정에서 발생하는 메모리 병목을 줄이는 기술이 주목받는 가운데, 리퀴드AI가 새로운 추론 가속 기술을 선보였다.리퀴드 AI는 20일(현지시간) LLM의 추론 과정에서 발생하는 병목을 줄이기 위한 ‘디스파크(DSpark)’ 추론 기술을 공개했다.약 3억개 매개변수의 경량 모델이 생성한 토큰을 대형 모델이 한꺼번에 검증하는 방식으로, 모델의 출