연산자 융합
Operator Fusion
여러 개로 나뉜 계산 단계를 하나로 묶어 처리해서 AI 모델의 연산 속도를 높이는 최적화 기법.
쉽게 말하면
연산자 융합은 컴퓨터가 계산을 실행할 때 여러 단계로 쪼개져 있던 작은 연산들을 하나로 묶어서 한 번에 처리하는 기법이다.
주방에 비유하면 이렇다. 요리할 때마다 재료를 냉장고에서 꺼내고 다 쓰면 다시 넣는 걸 반복하면, 냉장고 문을 여닫는 데만 시간이 계속 쌓인다. 컴퓨터도 마찬가지로 연산 하나를 마칠 때마다 결과값을 저장 공간에 넣었다가 다음 연산을 위해 다시 꺼내오는데, 이 오가는 과정 자체가 시간을 잡아먹는다. 연산자 융합은 여러 요리 단계를 도마 위에서 냉장고를 열지 않고 한 번에 처리하듯, 여러 계산 단계를 묶어서 저장 공간을 오가는 횟수 자체를 줄이는 방법이다.
이 최적화는 AI 모델을 실제로 작동시켜 답을 내놓는 과정에서 특히 중요하다. 모델이 크고 계산 단계가 많을수록 저장 공간을 오가는 시간이 늘어나 속도가 느려지는데, 연산자 융합으로 이런 병목을 줄이면 같은 하드웨어로도 더 빠르게 결과를 내놓을 수 있다.
기사에서 이렇게 나와요
기사에서는 텐센트 Hy4 프리뷰 모델이 자기 추론 시스템의 병목을 스스로 분석해 연산자 융합과 통신 최적화를 여러 차례 반복한 결과, 처리량이 기준 대비 31.8% 늘었다고 나와요. 여기서 융합은 모델 여러 개를 하나로 합쳤다는 뜻이 아니라, 계산 단계를 합쳐서 속도를 끌어올렸다는 뜻이니 헷갈리지 않아야 해요.