fp16, fp32, int8

fp16 (16-bit floating point)와 int8 (8-bit integer)는 NLP 모델을 포함한 머신러닝 모델에서 주로 모델의 연산 속도를 개선하고 메모리 사용량을 줄이기 위해 사용되는 데이터 형식입니다. 이러한 기법을 모델 정밀도 감소(model quantization) 또는 **하위 정밀도 연산(lower-precision computation)**이라고 합니다. 각각의 데이터 타입이 모델 운영에 미치는 영향을 살펴보겠습니다:

fp16 (16-bit Floating Point)

• 메모리 절감: fp16은 표준 fp32 (32-bit floating point) 데이터 타입에 비해 메모리 사용량을 대략 절반으로 줄여줍니다. 이는 모델이 사용하는 메모리 양을 줄여주기 때문에 더 큰 모델을 동일한 하드웨어에서 실행할 수 있게 하거나, 여러 모델을 동시에 메모리에 로드할 수 있게 합니다.
• 속도 향상: 많은 최신 GPU는 fp16 연산을 최적화하여 수행할 수 있어, 연산 속도가 빨라집니다. 이는 특히 GPU가 fp16 연산에 특화되어 있을 경우 (예: NVIDIA의 Tensor Cores) 더욱 효과적입니다.
• 에너지 효율성 증가: 더 적은 데이터 비트를 사용하므로, 연산에 필요한 에너지가 감소합니다.

int8 (8-bit Integer)

• 메모리 사용 최소화: int8은 fp32보다 메모리 사용량을 1/4로 줄일 수 있습니다. 이는 모델의 크기가 매우 큰 경우, 특히 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같이 메모리 자원이 제한된 환경에서 유용합니다.
• 연산 속도의 극대화: int8 연산은 fp16이나 fp32 연산에 비해 훨씬 더 빠르게 수행될 수 있습니다. 이는 하드웨어가 정수 연산을 더 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다.
• 정밀도 손실 관리: int8은 fp16에 비해 더 큰 정밀도 손실을 가져올 수 있습니다. 따라서 정밀도 손실을 최소화하는 동시에 모델 성능을 유지하기 위한 기술적인 처리가 필요합니다 (예: 정밀도 보정).

NLP 모델에서의 적용

• 모델 학습과 추론: fp16과 int8은 주로 모델의 추론(inference) 단계에서 사용됩니다. 모델 학습 시에는 fp16을 사용하기도 하지만, 일반적으로 학습에는 더 높은 정밀도가 필요합니다.
• 언어 모델과 번역 모델: 대규모 언어 모델(GPT-3, BERT 등)이나 기계 번역 모델에서 이러한 접근법을 사용하면 실행 시간과 비용을 효과적으로 감소시킬 수 있습니다.

하위 정밀도를 사용하는 것은 특히 자원이 제한된 환경에서 또는 비용 효율적인 솔루션을 필요로 할 때 중요하게 고려됩니다. 그러나 모델의 정확성과 성능을 유지하는 것이 중요하므로, 적절한 정밀도 수준을 선택하는 것이 필수적입니다.