허깅페이스, 엔비디아 NIM 기반 추론 서비스로 AI 모델 성능 5배 향상! 새로운 혁신의 시작

인공지능(AI) 기술의 발전이 날로 가속화되면서, AI 모델의 성능과 효율성을 높이는 새로운 기술이 지속적으로 등장하고 있습니다.

최근에는 AI 커뮤니티에서 중요한 역할을 하고 있는 허깅페이스(Hugging Face)와 세계적인 AI 기술 회사 엔비디아(NVIDIA)가 협력하여 AI 모델의 추론 성능을 획기적으로 향상시킬 새로운 서비스를 발표했습니다.

바로 엔비디아 NIM(NVIDIA Inference Microservices) 기반의 추론 서비스입니다.

이 서비스는 개발자들이 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서 실행되는 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다.

이 글에서는 허깅페이스와 엔비디아의 새로운 협력과 이로 인해 제공되는 기술적 장점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

 

허깅페이스는 최근 시그라프(SIGGRAPH) 2024에서 엔비디아 NIM 기반의 새로운 추론 서비스를 발표했습니다.

이 서비스는 허깅페이스 플랫폼에서 개발자들이 엔비디아 DGX 클라우드에서 제공하는 NIM 마이크로서비스를 통해 주요 AI 모델들을 신속하게 배포할 수 있게 해줍니다.

주요 AI 모델로는 라마 3(Llama 3)와 미스트랄 AI(Mistral AI)와 같은 대형 언어 모델(large language models, LLM)이 포함됩니다.

 

엔비디아 NIM은 AI 모델의 추론을 최적화하는 마이크로서비스 모음으로, 사용자에게 더 높은 토큰 처리 효율성을 제공합니다.

이는 데이터 처리 단위인 토큰을 보다 효율적으로 관리하여 모델의 성능을 크게 향상시키는 데 기여합니다.

예를 들어, 700억 개의 파라미터를 가진 라마 3 모델이 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU 기반 시스템에서 NIM으로 실행될 경우, 기존의 기성품에 비해 최대 5배 높은 처리량을 구현할 수 있습니다.

 

이러한 성능 향상은 엔비디아 DGX 클라우드의 인프라 최적화 덕분에 가능하며, 개발자들은 이를 통해 더욱 빠르고 안정적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

DGX 클라우드는 개발자들에게 확장 가능한 GPU 리소스를 제공하여, 프로토타입에서 프로덕션에 이르는 모든 AI 개발 단계에서 지원을 아끼지 않습니다.

이를 통해 장기적인 인프라 투자 없이도 안정적인 AI 개발 환경을 조성할 수 있습니다.

 

허깅페이스의 엔터프라이즈 허브(Enterprise Hub) 사용자는 서버리스 추론을 통해 유연성과 효율성을 극대화할 수 있으며, 인프라 과부하를 최소화하면서 성능을 최적화할 수 있습니다.

이 서비스는 오픈 소스 AI 모델을 사용하여 신속한 프로토타입 제작과 프로덕션 배포를 지원하며, 개발자들에게는 AI 모델의 실험과 배포를 보다 용이하게 해주는 도구가 될 것입니다.

 

허깅페이스와 엔비디아의 협력은 AI 기술의 성능을 비약적으로 향상시키는 중요한 이정표가 될 것입니다.

엔비디아 NIM 기반의 추론 서비스는 AI 모델의 처리 효율성을 최대 5배까지 개선함으로써, 개발자들에게 더 빠르고 강력한 AI 애플리케이션을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

이러한 기술적 혁신은 AI의 발전을 가속화하고, 더욱 정교한 모델 개발과 배포를 가능하게 할 것입니다.

향후 AI 분야에서의 발전과 변화가 기대됩니다.

당신을 위한 3줄 요약

허깅페이스와 엔비디아가 협력하여 엔비디아 NIM 기반의 새로운 추론 서비스를 발표했습니다. 이 서비스는 AI 모델의 토큰 처리 효율성을 최대 5배 향상시켜, 더 빠르고 강력한 결과를 제공합니다. 개발자들은 이 서비스를 통해 AI 애플리케이션의 성능을 극대화하고, 안정적인 개발 환경을 조성할 수 있습니다.

3 line summary for you

Hugging Face and NVIDIA have announced a new inference service based on NVIDIA NIM, which boosts token processing efficiency by up to 5 times. This service enables faster and more powerful AI model performance. Developers can leverage this to optimize AI applications and create a stable development environment.

 

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