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Intelligence per Watt: Measuring Intelligence Efficiency of Local AI

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저자

Jon Saad-Falcon, Avanika Narayan, Hakki Orhun Akengin, J. Wes Griffin, Herumb Shandilya, Adrian Gamarra Lafuente, Medhya Goel, Rebecca Joseph, Shlok Natarajan, Etash Kumar Guha, Shang Zhu, Ben Athiwaratkun, John Hennessy, Azalia Mirhoseini, Christopher Re

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 쿼리가 중앙 집중식 클라우드 인프라에서 처리되는 상황에서, 소형 LLM과 로컬 가속기를 활용하여 중앙 집중식 인프라의 부담을 분산시킬 수 있는지를 연구한다. 특히, 로컬 LLM이 실제 쿼리에 정확하게 응답할 수 있는지, 전력 제약적인 기기(노트북 등)에서 실용적인 효율성을 갖는지 평가하기 위해, IPW(Intelligence Per Watt)라는 지표를 제안하고, 20개 이상의 최신 로컬 LLM, 8개의 가속기, 100만 개의 실제 단일 턴 채팅 및 추론 쿼리를 대상으로 대규모 실험을 수행한다. 실험 결과, 로컬 LLM이 88.7%의 정확도로 쿼리에 응답하며, 2023-2025년 사이에 IPW가 5.3배 향상되었고, 로컬 쿼리 커버리지가 23.2%에서 71.3%로 증가했으며, 로컬 가속기가 클라우드 가속기보다 최소 1.4배 낮은 IPW를 달성함을 확인하였다. 이를 통해 로컬 추론이 중앙 집중식 인프라의 수요를 의미 있게 분산시킬 수 있음을 보여준다.

시사점, 한계점

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시사점:
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로컬 LLM은 실제 쿼리에 상당한 정확도로 응답할 수 있다.
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IPW의 괄목할 만한 개선을 통해 로컬 추론의 효율성이 크게 향상되었다.
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로컬 가속기가 클라우드 기반 가속기보다 우수한 IPW를 달성하여 최적화 여지가 있음을 시사한다.
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IPW를 핵심 지표로 하여 중앙 집중식 인프라에서 로컬 인프라로의 전환 가능성을 제시한다.
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체계적인 IPW 벤치마킹을 위한 프로파일링 하네스를 공개한다.
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한계점:
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단일 턴 쿼리에 국한된 실험으로, 복잡한 대화나 멀티 턴 쿼리에 대한 성능은 평가되지 않았다.
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다양한 모델 및 가속기 조합에 대한 일반화 가능성은 추가 연구가 필요하다.
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IPW 외 다른 성능 지표(예: 비용)에 대한 분석은 포함되지 않았다.
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특정 하드웨어 환경(예: Apple M4 Max)에 대한 결과가 다른 환경에 일반화될 수 있는지에 대한 추가 검토가 필요하다.
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