딥시크 ai 모델이 화제가 되고 있는데 미국의 다른 모델들보다 저비용으로도 고성능을 낼 수 있는 비결에 대해 이야기해 보려고 합니다. 디스틸레이션 기법이라고 하는데 급하신 분은 이것만 읽어보셔도 됩니다.
딥시크가 고성능 AI 모델을 저비용으로 개발할 수 있었던 핵심 비결을 상세히 살펴보겠습니다.
💡 혁신적인 디스틸레이션 기법 활용
딥시크는 독특한 지식 증류(Knowledge Distillation) 방식을 활용해요. 큰 모델(Teacher)의 지식을 작은 모델(Student)로 효율적으로 전달하는 방식인데요.
딥시크 ai의 핵심 성공 요인 중 하나는 그들만의 독특한 지식 증류 방식에 있습니다. 기존의 지식 증류 방식이 단순히 큰 모델의 출력을 작은 모델이 모방하는 데 그쳤다면, 딥시크는 여기에 한 걸음 더 나아갔습니다.
예를 들어, 일반적인 디스틸레이션에서는 Teacher 모델의 최종 출력만을 Student 모델이 학습하는 반면, 딥시크는 중간 층의 특징들도 함께 전달하는 방식을 채택했어요. 마치 학생이 선생님의 답안만 보고 배우는 것이 아니라, 문제를 해결하는 전체 과정을 상세히 배우는 것과 비슷하죠.
더욱 흥미로운 점은 딥시크가 개발한 ‘동적 온도 조절’ 기법입니다. 기존의 고정된 온도 매개변수 대신, 학습 과정에서 자동으로 최적의 온도를 찾아가는 방식을 도입했어요. 이는 마치 요리사가 음식의 온도를 상황에 따라 섬세하게 조절하는 것처럼, AI 모델의 학습 과정을 더욱 정교하게 제어할 수 있게 해주었습니다.
구체적으로는 다음과 같은 과정을 거칩니다:
- Teacher 모델이 먼저 데이터를 학습하고 확률 분포를 생성
- Student 모델은 이 확률 분포를 참고하여 학습을 진행
- 온도 매개변수를 조절해 확률 분포를 부드럽게 만들어 학습 효율을 높임
- 최종적으로 Teacher의 지식을 압축적으로 가진 경량화된 모델 완성
이 방식으로 딥시크는 대형 모델의 성능을 유지하면서도 크기와 비용을 크게 줄일 수 있었어요.
🔧 GPU 자원의 효율적 활용
딥시크 ai의 또 다른 혁신은 GPU 활용 방식에 있습니다. 그들은 미국의 제재로 최신 GPU를 사용할 수 없는 상황을 오히려 기회로 삼았어요. H800 GPU를 마치 레고 블록처럼 조합해 독특한 컴퓨팅 클러스터를 구축한 것이죠.
특히 주목할 만한 점은 그들이 개발한 ‘동적 메모리 관리’ 시스템입니다. 기존의 GPU 메모리 관리가 정적이고 경직된 방식이었다면, 딥시크는 실시간으로 메모리를 재할당하고 최적화하는 시스템을 구축했어요. 이는 마치 도시의 교통 시스템이 실시간 교통량에 따라 신호를 조절하는 것과 유사한 방식이죠.
딥시크는 저사양 GPU를 효율적으로 활용하는 전략을 채택했어요:
- H800 GPU 클러스터링
- 2,048개의 H800 GPU를 연결해 강력한 컴퓨팅 파워 확보
- 시간당 약 2달러의 저렴한 비용으로 GPU 활용
- 총 개발 비용 557만 6000달러로 오픈AI 대비 약 1/20 수준 달성
- 최적화된 병렬 처리
- 파이프라인 병렬성(PP)
- 전문가 병렬성(EP)
- 데이터 병렬성(DP)
- 이 세 가지 병렬 처리를 최적으로 조합해 처리 효율 극대화
🎯 전문가 혼합(MoE) 아키텍처 도입
딥시크의 MoE 아키텍처는 기존 방식과는 완전히 다른 접근법을 보여줍니다. 전체 매개변수 중 일부만을 선택적으로 활성화하는 이 방식은, 마치 거대한 도서관에서 필요한 책만 골라 읽는 것과 같은 효율적인 시스템이죠.
이들은 여기서 한 걸음 더 나아가 ‘동적 전문가 라우팅’ 시스템을 개발했습니다. 이는 각 전문가 모듈의 전문성을 실시간으로 평가하고, 가장 적합한 전문가에게 작업을 할당하는 지능형 시스템이에요. 마치 병원에서 환자의 증상에 따라 가장 적합한 전문의에게 진료를 받도록 하는 것과 비슷한 원리죠.
이러한 혁신적인 접근들이 모여 딥시크는 놀라운 비용 효율성을 달성할 수 있었습니다. 더욱 흥미로운 점은, 이러한 기술들이 계속해서 발전하고 있다는 것이에요. 앞으로 딥시크가 어떤 새로운 혁신을 보여줄지, AI 업계의 이목이 집중되고 있습니다.
딥시크의 또 다른 특징은 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 효과적으로 활용한다는 점이에요:
- 선택적 매개변수 활성화
- 전체 6,710억 개의 매개변수 중 필요한 370억 개만 선택적으로 활성화
- 불필요한 연산 최소화로 컴퓨팅 자원 절약
- 추론 시간과 비용 대폭 감소
- 로드 밸런싱 최적화
- 각 전문가 모듈에 작업을 균등하게 분배
- 병목 현상 최소화로 처리 속도 향상
- 자원 활용도 극대화