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Nvidia, 벡터 데이터베이스로 LLM 비용 8배 절감!

Nvidia 연구원들이 새로운 벡터 데이터베이스 라이브러리 "vdb"와 Dynamic Memory Sparsification (DMS)이라는 기술을 개발하여, 여러 보고에 따르면 대규모 언어 모델(LLM) 비용을 최대 8배까지 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 혁신은 LLM 내에서 복잡한 데이터를 처리하는 데 있어 메모리 제한을 해결하고 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

vdb 라이브러리는 고차원 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 설계된 가볍고 헤더 전용 C 라이브러리입니다. 여러 거리 측정법(코사인, 유클리드, 내적), 선택적 멀티스레딩 지원, 디스크에서 데이터베이스를 저장하고 로드하는 기능과 같은 기능을 제공합니다. 이 라이브러리는 멀티스레딩이 활성화된 경우 pthreads를 제외하고는 종속성이 없습니다. Python 바인딩도 사용할 수 있습니다. "vdb는 고차원 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 가벼운 C 라이브러리입니다."라고 한 소스가 언급했습니다.

동시에, Nvidia 연구원들은 대규모 언어 모델에서 키-값(KV) 캐시를 압축하는 기술인 Dynamic Memory Sparsification (DMS)을 개발했습니다. 이 압축을 통해 LLM은 속도를 저하시키지 않고 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다. KV 캐시는 LLM의 핵심 구성 요소로, 모델의 과거 상호 작용에 대한 정보를 저장합니다. 이 캐시를 압축함으로써 모델의 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.

DMS와 vdb의 조합은 대규모 언어 모델 실행과 관련된 효율성을 향상시키고 비용을 절감하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. vdb의 개발은 벡터 임베딩을 처리하기 위한 간소화된 방법을 제공하는 반면, DMS는 LLM의 성능을 종종 제한하는 메모리 제약을 해결합니다. "이러한 혁신은 대규모 언어 모델의 메모리 제한을 해결하고 복잡한 데이터를 처리하는 데 있어 향상된 효율성을 제공합니다."라고 한 소스가 밝혔습니다.

비용 절감이 어떻게 달성되는지, 그리고 구체적인 성능 향상에 대한 정확한 세부 사항은 아직 완전히 공개되지 않았습니다. 그러나 보고된 8배의 비용 절감은 LLM 개발 분야에서 상당한 발전을 시사합니다. 이러한 새로운 기술의 영향을 완전히 이해하기 위해 추가 연구와 테스트가 수행될 것으로 보입니다.

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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