NdLinear 기반 모델 압축을 통한 AI Inference 비용 절감 및 효율 최적화

Context

LLM 규모 확대에 따른 Memory 및 Compute 비용의 기하급수적 증가로 인한 Inference Economics 문제 발생. 기존 Quantization 중심의 접근법만으로는 대규모 멀티모달 아키텍처의 배포 오버헤드 해결에 한계가 있는 상황.

Technical Solution

• Standard Linear Layer를 대체하는 NdLinear 도입을 통한 다차원 Activation 직접 처리 구조 설계
• Flattening 과정 제거로 Head, Channel, Spatial Dimension 등 데이터의 구조적 의미 보존
• Parameter 수와 연산량 감소를 통해 모델의 Compactness와 Inference 효율성 동시 확보
• NdLinear-LoRA 적용으로 Fine-tuning 시 학습 가능한 파라미터 수를 최소화한 효율적 적응 방법 구현
• Cloudflare의 Global Network 및 Serverless GPU 인프라와 모델 압축 기술의 결합을 통한 Edge Inference 최적화
• Infire 엔진 및 Unweight 텐서 압축 기술과의 시너지를 통한 GPU Utilization 극대화