Core Concepts
CPU 코어에서 Small Language Model을 실행할 때 최적의 성능을 달성하는 방법
Abstract
이 글은 CPU 기반 Small Language Model(SLM) 실행의 최적화 방법에 대해 설명합니다. SLM은 PC 하드웨어 리소스에 맞춰 튜닝된 언어 모델로, 이메일 작성, 회의록 작성, 대화 요약 등의 개인 관리 작업에 적합합니다.
저자는 AMD의 LM Studio 애플리케이션과 오픈소스 llama.cpp 프로젝트를 사용하여 Intel Core Ultra 프로세서와 Ryzen 7840U 프로세서의 SLM 성능을 비교합니다.
llama.cpp 프로젝트는 CPU 코어 수와 일치하는 스레드 수를 사용할 것을 권장하지만, LM Studio의 기본 설정은 4개의 스레드만 사용합니다. 이로 인해 Intel 프로세서의 메모리 대역폭이 충분히 활용되지 않아 성능이 저하될 수 있습니다.
llama.cpp를 사용하여 적절한 스레드 수를 설정하면 Intel Core Ultra 프로세서가 대부분의 SLM에서 더 나은 성능을 보여줍니다. 저자는 이러한 방법으로 SLM 성능을 정확하게 측정하고 비교할 수 있다고 설명합니다.
Stats
"Intel® Core™ Ultra 165H 프로세서는 Ryzen 7840U 프로세서보다 3개의 SLM 모델에서 더 나은 성능을 보여줍니다."
Quotes
"llama.cpp 프로젝트는 최적의 성능을 위해 물리적 CPU 코어 수와 동일한 스레드 수를 사용할 것을 권장합니다."
"LM Studio의 기본 스레드 수 설정은 4개로, 이로 인해 Intel 프로세서의 메모리 대역폭이 충분히 활용되지 않아 성능이 저하될 수 있습니다."