70B 모델 1M 토큰 컨텍스트, 단일 H100 GPU 구현 전략

Context

LLM의 컨텍스트 윈도우 확장을 가로막는 핵심 병목은 하드웨어가 아닌 KV cache 메모리 점유량. 70B 모델 기준 1M 토큰 처리 시 약 6TB의 메모리가 필요하여 일반적인 GPU 용량을 크게 초과하는 구조.

Technical Solution

• KV cache 메모리 산출 공식(layers * 2 * heads * head_dim * bytes)을 통한 정밀한 리소스 분석
• 메모리 요구량을 획기적으로 낮추기 위한 NexusQuant 기반의 KV cache 압축 전략 도입
• 모델 파라미터 크기와 컨텍스트 길이에 최적화된 압축 비율(Preset) 매핑 설계
• 70B 모델의 1M 토큰 처리를 위해 33배 압축을 적용하여 단일 GPU 메모리 내 배치
• GQA(Grouped Query Attention) 구조를 반영한 KV cache 바이트 계산 최적화

Impact

• 70B 모델 1M 토큰 기준: 무압축 시 6,000GB $\rightarrow$ 33배 압축 시 60GB로 감소
• 70B 모델 1M 토큰 처리 시 H100 GPU 1대(80GB) 내 구동 가능
• 17배 압축 적용 시 모델 품질 저하 단 -0.03% 수준으로 유지

Key Takeaway

대규모 컨텍스트 처리를 위한 인프라 확장보다 KV cache 압축과 같은 수학적 최적화가 리소스 효율성 극대화에 더 효과적인 설계 방향임.