거대 AI 모델의 효율성을 높이는 DeepSeek의 Engram 기술: 고정 메모리와 연산 분리의 혁신

최근 인공지능 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서, 고성능 메모리에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 DRAM 가격 급등과 같은 부작용을 낳고 있으며, AI 인프라 구축 비용을 크게 증가시키는 요인이 되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 DeepSeek는 Peking University와의 협력을 통해 획기적인 기술인 Engram을 개발했습니다. Engram은 고정 메모리와 연산을 분리하여 AI 모델의 효율성을 극대화하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

Engram의 핵심 개념: 고정 메모리와 연산 분리

기존의 대규모 언어 모델은 지식 검색과 기본적인 연산을 위해 고대역폭 메모리(HBM)에 의존합니다. 하지만 Engram은 자주 사용되는 정적인 정보를 별도의 메모리 모듈에 저장하고, 필요할 때마다 "검색"하는 방식을 채택합니다. 이러한 방식으로 GPU 메모리의 부담을 줄여 복잡한 추론 작업에 더 많은 용량을 할당할 수 있습니다.

Engram의 작동 원리: 해시 N-그램과 컨텍스트 기반 게이팅

Engram은 해시 N-그램을 통해 고정 메모리에 접근하며, 검색된 정보는 컨텍스트 인식 게이팅 메커니즘을 통해 모델의 은닉 상태에 맞춰 조정됩니다. 이를 통해 모델은 긴 문맥의 입력을 보다 효율적으로 처리하고, 시스템 수준의 프리페칭을 최소한의 성능 오버헤드로 지원할 수 있습니다. Engram은 GPU 메모리 사용을 최적화하고 전체 메모리 용량을 확장하는 Phison의 AI 추론 가속기와 같은 하드웨어 효율적인 솔루션과도 호환됩니다.

Engram의 성능 검증: 벤치마크 테스트 결과

DeepSeek는 270억 개의 파라미터를 가진 모델을 사용하여 Engram의 성능을 검증했습니다. 테스트 결과, Engram은 다양한 산업 표준 벤치마크에서 측정 가능한 개선을 보여주었습니다. 특히, Engram은 모델의 파라미터 예산 중 20~25%를 메모리 모듈에 재할당했을 때, 순수한 MoE(Mixture-of-Experts) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다.

Engram의 장점: 확장성, 효율성, 비용 절감

Engram은 결정적인 검색 메커니즘을 통해 메모리 용량을 여러 GPU에서 선형적으로 확장할 수 있으며, 추론 중에 비동기 프리페칭을 지원합니다. 또한, 하위 레이어에서 정적 지식 재구성을 오프로드하여 어텐션 메커니즘이 전역 컨텍스트에 집중할 수 있도록 합니다. Engram은 기존 GPU 및 시스템 메모리 아키텍처와 함께 작동하므로 값비싼 HBM 업그레이드를 피할 수 있으며, DDR5 DRAM 가격 변동을 완화하는 데 기여할 수 있습니다.

Engram의 미래: AI 인프라의 혁신

DeepSeek의 Engram은 고정 메모리와 연산 분리를 통해 대규모 AI 모델의 효율성을 획기적으로 향상시키는 기술입니다. Engram은 메모리 병목 현상을 완화하고, AI 인프라 구축 비용을 절감하며, 모델의 확장성과 추론 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. Engram은 CXL(Compute Express Link) 표준과 함께 사용될 경우, 대규모 AI 워크로드에서 GPU 메모리 병목 현상을 해결하는 데 더욱 효과적일 것으로 기대됩니다.

맺음말

DeepSeek의 Engram 기술은 AI 모델의 메모리 효율성을 높이는 혁신적인 접근 방식입니다. Engram은 AI 모델의 확장성과 성능을 향상시키는 동시에, 비용을 절감하고 AI 인프라의 지속 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 Engram과 같은 기술이 더욱 발전하여 AI 기술의 발전을 가속화할 수 있기를 바랍니다.