728x90 LLM_Training1 [PYTHON] Flash Attention 2 성능 해결을 위한 PyTorch 네이티브 활용 방법과 3가지 핵심 차이 현대 딥러닝 아키텍처, 특히 트랜스포머(Transformer) 기반의 거대 언어 모델(LLM)을 개발할 때 가장 큰 병목은 어텐션 연산의 $O(N^2)$ 복잡도입니다. Flash Attention 2는 메모리 대역폭을 효율적으로 사용하여 이 문제를 혁신적으로 해결했습니다. 과거에는 복잡한 CUDA 커널을 직접 빌드해야 했지만, 이제는 PyTorch의 최신 기능을 통해 코드 한 줄로 이 강력한 기능을 사용할 수 있습니다. 본 가이드에서는 커스텀 커널 없이 실무에 바로 적용하는 7가지 방법을 심도 있게 다룹니다.1. Flash Attention 2의 핵심 원리와 성능상의 이점Flash Attention 2는 GPU의 SRAM과 HBM 간의 데이터 전송을 최소화하는 'Tiling' 및 'Recomputatio.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
