LLM 성능 저하 없이 GPU 메모리를 절약할 수 있을까?
대규모 언어 모델(LLM)의 파라미터 수가 폭발적으로 증가함에 따라 GPU 메모리의 효율적인 사용은 필수 요소가 되었습니다. 이러한 배경에서 주목받는 기술이 바로 비트 단위 패킹(Bit-level Packing)입니다. 이 글에서는 GPU 메모리 압축의 핵심 기술인 비트 단위 패킹의 개념, 구조, 장단점, 그리고 LLM에 미치는 영향까지 자세히 알아보겠습니다.
비트 단위 패킹 기술이란 무엇인가?
비트 단위 패킹이란 데이터를 저장할 때 불필요한 비트를 제거하고 실제로 필요한 정보만을 비트 단위로 압축하여 GPU 메모리에 저장하는 기술입니다. 예를 들어, 기존에 32비트로 저장되던 데이터를 4비트 또는 8비트로 줄여서 동일한 메모리 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있도록 하는 방식입니다.
LLM 구조와 GPU 메모리 병목의 원인
LLM은 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 사용합니다. 이러한 대규모 모델은 학습과 추론 과정에서 엄청난 GPU 메모리를 요구하며, 기존의 16비트나 32비트 부동소수점 방식으로는 메모리 병목 현상이 심각해집니다. 결국 모델 실행 속도와 확장성에 제한이 생기게 됩니다.
비트 단위 패킹은 어떻게 적용되는가?
아래 표는 데이터 정밀도와 비트 패킹 적용 여부에 따른 구조적 차이를 보여줍니다.
| 정밀도 | 메모리 사용량 | 비트 패킹 적용 여부 |
| FP32 | 높음 | 적용 안 됨 |
| INT8 | 낮음 | 적용 가능 |
| INT4 | 매우 낮음 | 반드시 적용됨 |
정밀도가 낮아질수록 압축 효과는 커지고, 비트 단위 패킹은 필수 기술로 자리잡습니다.
장점: 메모리 사용 최적화 및 모델 병렬성 향상
비트 단위 패킹을 활용하면 동일한 GPU에서 더 많은 토큰을 동시에 처리할 수 있어 처리량이 증가합니다. 특히 INT4 또는 INT3 수준까지 압축할 경우, 단일 GPU에서도 대형 LLM을 실행할 수 있는 가능성이 열립니다.
단점: 정밀도 손실 및 연산 복잡도 증가
압축된 비트 데이터는 다시 원래 형태로 복원되어야 하며, 이 과정에서 일부 계산 정확도가 손실될 수 있습니다. 또한, GPU 내부에서 비정형 데이터를 다루는 연산이 많아지며 추론 시간이 지연될 수 있습니다.
실제 적용 사례: GPT, LLaMA 등에서 이미 활용 중
다양한 오픈소스 LLM 모델에서 이미 비트 단위 패킹이 적용되고 있습니다. 특히 GPT 계열 모델과 Meta의 LLaMA는 INT4로 변환하고 이를 압축하여 메모리 효율을 크게 개선한 사례로 주목받고 있습니다.
| 모델명 | 적용 기술 | 메모리 절감율 |
| GPTQ | INT4 패킹 | 최대 70% |
| LLaMA 2 INT4 | 비트 패킹 적용 | 약 60% |
향후 전망: 양자화와 함께 핵심 기술로 부상할 것
양자화(Quantization)와 함께 비트 단위 패킹은 앞으로도 LLM 최적화의 핵심 기술로 자리 잡을 전망입니다. 특히 멀티 GPU 환경이나 엣지 디바이스에서도 적용 가능성이 높아, 모델 배포 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다.