머신러닝 모델 배포, 수치 정밀도 선택 전략
by DD
4개월 전
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수치 정밀도 선택은 추론 속도, 메모리 사용량, 정확도에 영향
FP32, FP16, BF16, INT8 등 4가지 핵심 데이터 타입의 특징 분석
"Train High, Infer Low" 전략으로 BF16을 활용한 추론 권장
FP16, BF16, INT8: 데이터 타입별 특징 분석
FP32는 학습의 표준으로 높은 정확도를 보장하지만, 메모리 사용량이 크다. FP16은 GPU 추론 가속에 유리하지만, 오버플로우 위험이 존재한다. BF16은 FP32와 동일한 표현 범위를 가지면서 메모리 효율성을 높여 LLM 학습에 적합하다. 따라서, 각 데이터 타입의 장단점을 고려하여 모델에 맞는 정밀도를 선택해야 한다.
AMP (Mixed Precision Training) 심층 분석
AMP는 BF16과 FP32를 혼합하여 연산을 수행하여 성능 향상과 수치 안정성을 동시에 잡는다. 구체적으로, Matmul, Conv 연산은 BF16으로, Softmax, LayerNorm은 FP32로 처리한다. 따라서, 하드웨어 지원 여부를 확인하고, torch.autocast를 활용하여 AMP를 적용하는 것이 일반적이다.
실전 적용 가이드: "Train High, Infer Low"
모델 학습은 FP32로, 추론은 BF16 또는 INT8을 사용하는 것이 일반적이다. LLM의 경우 BF16을, 엣지 디바이스에서는 INT8을 활용한다. 따라서, 모델의 크기, 추론 속도, 정확도를 고려하여 최적의 정밀도를 선택하고, NVIDIA, Intel, AMD, ARM 등 하드웨어별 지원 여부를 확인해야 한다.
