r/LocalLLaMA•3개월 전•71•38논쟁
dSpark, dflash, MTP, QAT 같은 기술들이 모델의 디스크 스필오버를 견딜 만한 수준으로 추론 속도를 높여줄까요?
Is dSpark, dflash, MTP, QAT, and similar tech going to increase inference speed enough to where model spillover to disk will be more tolerable?
핵심 요약
최신 추론 가속 기술들이 디스크 스필오버로 인한 성능 저하를 해결할 수 있을지 논의합니다.
- 추론 가속 기술 — dSpark, MTP 등 최신 기법이 디스크 스필오버의 병목을 완화할지 탐구함
- 디스크 스필오버 한계 — 현재 디스크로 모델이 넘어가면 추론 속도가 0.5 t/s 수준으로 급락함
- 미래 전망 — DDR6 시대의 고속 시스템 RAM과 스마트 프리페칭 기술이 대안으로 거론됨
- 기술적 회의론 — 디스크보다는 RAM 오프로딩이 현실적이며, 추론 가속은 선형적 개선에 그칠 가능성이 높음
최근 dSpark, dflash, MTP 등 추론 성능을 높여주는 기술들이 많이 나오고 있습니다. 모델이 디스크로 스필오버(spillover)되는 지점은 항상 변곡점이었습니다. 모델이 간신히 쓸만한 4~5 tokens per second에서 디스크 스필오버가 발생하면 완전히 사용할 수 없는 0.5 tokens per second로 떨어지곤 했죠. 이제 상황이 바뀌었나요?
이런 새로운 속도 향상 기술들이 디스크 스필오버로 인한 성능 저하를 이전보다 덜 심각하게 만들 정도로 추론 속도를 밀어붙여 줄까요? 사람들이 dSpark와 디스크 스필오버를 조합해서 간신히 쓸만한 성능을 내고 있나요? 아니면 이 시나리오에서 의미가 있을 만큼 충분한 개선을 제공하지 못하는 건가요? 이게 실용적인 수준으로 만들 만큼 충분한 차이를 만들 거라는 환상은 없지만, 이런 새로운 개선 사항들을 스필오버와 함께 시도해 본 사람들이 어떤 결과를 얻고 있는지 궁금합니다.
