
6
AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
토스증권의 자체 LLM 개발과 고성능 GPU 클러스터 도입 배경
이 게시물은 토스증권이 자체 LLM(Large Language Model)을 개발하기로 한 이유와 이를 위해 고성능 자체 GPU 클러스터가 필요한 이유를 설명합니다.LLM 개발 배경
- 방대한 금융 및 증권 데이터를 실시간으로 분석해 투자에 필요한 정보를 제공하기 위함
- 시중 LLM은 증권 특화된 고도화된 분석 능력이 부족하여 자체 데이터 기반의 특화 모델 필요
- 개인정보 보호와 데이터 처리 효율성을 위해 자체 클러스터 구축 필요
GPU 클러스터의 중요성
- LLM 학습과 추론에 대규모 병렬 연산이 필요한데 GPU가 최적
- 여러 GPU를 묶어 클러스터로 운영해 성능과 응답 속도 향상
- 개인정보 보호, 비용 효율성, 실시간성 확보가 자체 클러스터 구축의 주요 이유
GPU 사용 시 고려사항
- 데이터 전송 병목 현상 최소화 필요
- 복잡한 병렬 프로그래밍과 디버깅 문제 존재
- 클러스터 내 아웃라이어로 인한 성능 저하 문제 관리 중요
다음 포스트에서는 이러한 GPU 클러스터 도입 과정과 문제 해결 방법을 상세히 다룰 예정입니다.