효율적인 딥러닝: 최적화 기법 개요서론이 글은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 트레이닝에 있어 컴퓨터 자원을 줄이고, 개발 속도를 높이며, 모델 성능을 향상시키기 위한 다양한 최적화 기법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.데이터 유형과 메모리 사용탐색된 데이터 유형:Int16/Int8/Int4: 서로 다른 비트를 사용하는 정수 형식으로 값 범위가 다릅니다.Float32, Float16, Bfloat16: 각각 특정 사용 사례에 적합한 부동 소수점 형식, 예를 들어, Bfloat16은 구글의 브레인 팀에서 뉴럴 네트워크 활성화 처리에 더 좋습니다.TensorFloat32, E4M3, E5M2: 성능과 정밀도 사이의 균형을 제공하는 고급 데이터 유형, 특히 현대 GPU에 ..
