Blackwell 기반 CUDA 스케줄링 및 TurboQuant 도입을 통한 AI 추론 성능 최적화

Context

대규모 언어 모델(LLM)의 로컬 추론 시 발생하는 VRAM 부족 및 연산 오버헤드 문제 지속. 기존 CUDA 커널 스케줄링의 Epilogue Latency로 인한 GPU 자원 유휴 시간 및 처리량 저하 발생.

Technical Solution

• Multi-Token Prediction(MTP) 도입을 통한 토큰 생성 병렬화 및 개별 토큰당 연산 비용 감소
• TurboQuant 적용을 통한 메모리 점유 최적화 및 연산 효율성 증대로 모델 정확도 손실 최소화
• Dynamic Persistent Tile Scheduling 구현을 통해 CTA(Compute Thread Array)에 가용 Worktile을 지속 할당하여 GPU 이용률 극대화
• Cluster Launch Control 메커니즘을 통한 커널 스케줄링 최적화로 Epilogue Latency 은닉
• RTX 5090의 32GB GDDR7 VRAM 및 Liquid Metal Cooling 설계를 통한 고대역폭 확보 및 열 관리 최적화

Impact

• LLaMA.cpp 내 Qwen 모델 추론 속도 40% 향상
• MTP 기반 예측 수락률(Acceptance Rate) 90% 달성
• RTX 5090의 32GB GDDR7 탑재로 VRAM 용량 및 대역폭 대폭 확장

Key Takeaway

하드웨어의 VRAM 확장과 더불어 소프트웨어 계층의 Quantization 및 커널 스케줄링 최적화가 결합될 때 하드웨어 성능 한계를 극복하는 시너지 발생.