LinguaLinked: 분산 대형 언어 모델로 모바일 기기를 강화하다

대형 언어 모델(LLM)을 모바일 기기에 배포하려는 수요가 증가하고 있으며, 이는 개인정보 보호, 지연 시간 감소, 효율적인 대역폭 사용의 필요성에 의해 촉진되고 있습니다. 그러나 LLM의 광범위한 메모리 및 계산 요구 사항은 상당한 도전 과제를 제기합니다. LinguaLinked에 주목하세요. 이는 UC Irvine의 연구진이 개발한 새로운 시스템으로, 여러 모바일 기기에 걸쳐 분산된 LLM 추론을 가능하게 하여 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

도전 과제

GPT-3 또는 BLOOM과 같은 LLM을 모바일 기기에 배포하는 것은 다음과 같은 이유로 어려움을 겪습니다:

• 메모리 제약: LLM은 상당한 메모리를 필요로 하며, 이는 종종 개별 모바일 기기의 용량을 초과합니다.
• 계산 제한: 모바일 기기는 일반적으로 처리 능력이 제한되어 있어 대형 모델을 실행하기 어렵습니다.
• 개인정보 보호 문제: 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리하는 것은 개인정보 보호 문제를 야기합니다.

LinguaLinked의 솔루션

LinguaLinked는 세 가지 주요 전략으로 이러한 문제를 해결합니다:

1. 최적화된 모델 할당:

   • 시스템은 LLM을 더 작은 서브그래프로 분할하여 각 세그먼트를 기기의 기능에 맞게 조정합니다.
   • 이를 통해 자원의 효율적인 사용을 보장하고 기기 간 데이터 전송을 최소화합니다.

2. 실시간 부하 분산:

   • LinguaLinked는 기기 성능을 적극적으로 모니터링하고 병목 현상을 방지하기 위해 작업을 재분배합니다.
   • 이 동적 접근 방식은 사용 가능한 모든 자원의 효율적인 사용을 보장하여 전체 시스템의 응답성을 향상시킵니다.

3. 최적화된 통신:

   • 효율적인 데이터 전송 맵은 기기 간 정보 흐름을 안내하여 모델의 구조적 무결성을 유지합니다.
   • 이 방법은 지연 시간을 줄이고 모바일 기기 네트워크 전반에 걸쳐 적시 데이터 처리를 보장합니다.

단일 대형 언어 모델(LLM)은 여러 부분(또는 세그먼트)으로 분할되어 여러 모바일 기기에 분산됩니다. 이 접근 방식은 각 기기가 전체 계산 및 저장 요구 사항의 일부만 처리하도록 하여 제한된 자원을 가진 기기에서도 복잡한 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 다음은 이 작업이 어떻게 수행되는지에 대한 설명입니다:

모델 세분화 및 분배

1. 모델 세분화:
   • 대형 언어 모델은 네트워크 내의 각 작업이 노드로 표현되는 계산 그래프로 변환됩니다.
   • 이 그래프는 독립적으로 기능할 수 있는 더 작은 서브그래프로 분할됩니다.
2. 최적화된 모델 할당:
   • 선형 최적화를 사용하여 이러한 서브그래프(또는 모델 세그먼트)는 서로 다른 모바일 기기에 할당됩니다.
   • 할당은 각 기기의 계산 및 메모리 기능을 고려하여 자원의 효율적인 사용을 보장하고 기기 간 데이터 전송 오버헤드를 최소화합니다.
3. 협력적 추론 실행:
   • 각 모바일 기기는 할당된 모델 세그먼트를 처리합니다.
   • 기기들은 필요한 경우 중간 결과를 교환하여 전체 추론 작업이 올바르게 완료되도록 합니다.
   • 최적화된 통신 전략을 사용하여 원래 모델 구조의 무결성을 유지하고 효율적인 데이터 흐름을 보장합니다.

예제 시나리오

GPT-3와 같은 대형 언어 모델이 여러 부분으로 분할되는 상황을 상상해보세요. 한 모바일 기기는 초기 토큰 임베딩과 모델의 첫 몇 레이어를 처리하고, 다른 기기는 중간 레이어를 처리하며, 세 번째 기기는 최종 레이어를 완료하고 출력을 생성합니다. 이 과정에서 기기들은 중간 출력을 공유하여 전체 모델 추론이 원활하게 실행되도록 합니다.

성능 및 결과

LinguaLinked의 효율성은 다양한 고급 및 저가형 Android 기기에서의 광범위한 테스트를 통해 입증되었습니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다:

• 추론 속도: 기준선과 비교하여 LinguaLinked는 단일 스레드 설정에서 1.11배에서 1.61배, 멀티 스레딩에서는 1.73배에서 2.65배까지 추론 성능을 가속화합니다.
• 부하 분산: 시스템의 실시간 부하 분산은 성능을 더욱 향상시키며, 전체적으로 1.29배에서 1.32배까지 가속화됩니다.
• 확장성: 더 큰 모델은 LinguaLinked의 최적화된 모델 할당으로 인해 상당한 이점을 얻으며, 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 그 확장성과 효과를 보여줍니다.

사용 사례 및 응용 프로그램

LinguaLinked는 개인정보 보호와 효율성이 중요한 시나리오에 특히 적합합니다. 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다:

• 텍스트 생성 및 요약: 모바일 기기에서 일관되고 맥락적으로 관련 있는 텍스트를 로컬로 생성합니다.
• 감정 분석: 사용자 개인정보를 침해하지 않고 텍스트 데이터를 효율적으로 분류합니다.
• 실시간 번역: 기기에서 직접 빠르고 정확한 번역을 제공합니다.

향후 방향

LinguaLinked는 모바일 AI의 추가 발전을 위한 길을 열어줍니다:

• 에너지 효율성: 향후 버전은 배터리 소모 및 과열을 방지하기 위해 에너지 소비 최적화에 중점을 둘 것입니다.
• 개인정보 보호 강화: 분산 처리의 지속적인 개선을 통해 더욱 향상된 데이터 개인정보 보호를 보장할 것입니다.
• 다중 모달 모델: 다양한 실제 응용 프로그램을 위한 다중 모달 모델을 지원하도록 LinguaLinked를 확장할 것입니다.

결론

LinguaLinked는 모바일 기기에 LLM을 배포하는 데 있어 상당한 도약을 나타냅니다. 계산 부하를 분산하고 자원 사용을 최적화함으로써 다양한 기기에서 고급 AI를 접근 가능하고 효율적으로 만듭니다. 이 혁신은 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터 개인정보 보호를 보장하여 보다 개인화되고 안전한 모바일 AI 응용 프로그램을 위한 무대를 마련합니다.