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DeepSeek 기술의 혁신성

DeepSeek이 개발한 AI 모델 최적화 기술은 현대 인공지능 발전에 있어 중요한 전환점을 제시합니다. 이 문서에서는 각각의 혁신적 기술을 상세히 살펴보고, 그 의미와 영향을 심층적으로 분석합니다.

1. PTX를 통한 저수준 최적화: GPU 연산의 새로운 지평

기술의 본질적 의미
PTX(Parallel Thread Execution)는 NVIDIA GPU의 어셈블리 언어입니다. 이는 마치 컴퓨터와 직접 대화할 수 있는 가장 기초적인 언어와 같습니다. CUDA가 일반적인 프로그래밍 언어라면, PTX는 하드웨어를 직접 제어할 수 있는 더 근본적인 도구입니다.

기술적 특성과 구현
PTX는 CUDA 코드가 GPU에서 실행되기 전 중간 단계로 변환되는 저수준 언어입니다. 개발자가 직접 하드웨어 명령어를 제어할 수 있다는 점이 핵심입니다. DeepSeek은 이를 활용하여 다음과 같은 혁신을 이루었습니다:

- 전방/후방 미니배치 처리 시 통신 단계를 계산 단계와 병행하여 GPU 유휴 시간을 최소화했습니다. 이는 마치 공장에서 한 생산라인이 쉬는 시간 없이 지속적으로 가동되는 것과 같은 효과를 냅니다.
- H800 GPU의 132개 스트리밍 멀티프로세서(SM) 활용. 20개의 SM을 통신 스케줄링 및 데이터 압축/해제 전용으로 할당. 이는 132명의 작업자 중 20명을 데이터 처리와 전달을 위한 전담 인력으로 배치하는 것과 유사한 전략입니다.

달성된 효과
CUDA 컴파일러의 자동 생성 코드 대비 10배 이상의 훈련 효율성 달성. 2048개의 H800 GPU로 671B 매개변수 모델을 2개월 만에 훈련 완료. 이는 Meta의 Llama 3.1과 비교했을 때 GPU 시간이 1/11 수준으로 단축된 놀라운 성과입니다.

2. FP8 혼합 정밀도 훈련: 혁신적인 메모리 최적화

(사족)

결국 미국 AI기업의 전문가라는 집단, 이누마들은 연봉 수십만달러를 받아먹으면서 말랑한 CUDA로만 개발을 줄창 하였다는 것인지, 

그 반면에 더 빡세고 까다로운 PTX로 한땀한땀 테스트 해가면서 개발한 딥시크 개발자에게서는 헝그리 정신과 예술혼이 느껴질 지경이네요. 

(사족2)

쓰고 나서 다시 읽어보니 조금 어렵긴하네요. 하하핫... 

처음에 글 제목을 문과를 위한 딥시크 이해하기로 달았다가 민망해서 그 부분 지워버렸습니다.