SRAM Tiling 기반 O(N) 메모리 효율 및 MOE 30% 성능 가속

Context

LLM의 Attention 연산 시 발생하는 Quadratic Memory 복잡도로 인한 VRAM 병목 현상이 심화됨. 통합 GPU 환경에서 MOE 모델 구동 시 하드웨어 잠재력을 충분히 활용하지 못하는 런타임 최적화 부재 상태임.

Technical Solution

• cuDNN 등 고수준 추상화 제거 및 Pure CUDA C++ 기반의 Low-level 커널 직접 구현
• Manual SRAM Tiling 기법 적용을 통한 메모리 접근 패턴 최적화
• Online Softmax Recurrence 로직 설계를 통한 메모리 복잡도 O(N) 달성
• llama.cpp 내 AMD Strix Halo APU 전용 런타임 패치를 통한 MOE 연산 가속
• Dynamic Multi-Frame Generation 기반의 DLSS 4.5 아키텍처 도입으로 프레임 생성 효율 증대

Impact

• FlashAttention 구현을 통한 메모리 효율성 O(N) 달성
• AMD Strix Halo APU 기반 MOE 모델 추론 속도 최대 30% 향상

Key Takeaway

고수준 라이브러리의 추상화 계층을 제거하고 SRAM 수준에서 메모리 타일링을 직접 제어함으로써 하드웨어 한계치에 근접한 성능 최적화 가능