기술 블로그 'Cocoa with Love'가 Swift 언어를 사용하여 거대언어모델(LLM)을 학습시키는 과정을 다룬 연재를 공개했다. 첫 번째 편에서는 신경망 개발의 핵심 연산인 행렬 곱셈을 가속화하여 학습 효율을 높이는 방법에 초점을 맞췄다.

저자는 연산 성능을 초당 10억 회 부동소수점 연산을 의미하는 Gflop/s에서 초당 1조 회를 뜻하는 Tflop/s 단위로 확장하는 과정을 다룬다. 이러한 최적화 작업은 기존의 C나 C++ 백엔드에 의존하지 않고 텐서 연산을 구현할 때 발생하는 컴퓨팅 병목 현상을 해결하기 위한 것이다.

이번 프로젝트는 애플리케이션 계층을 넘어 Swift 생태계 내에서 LLM 학습 파이프라인을 원시(natively) 환경에서 개발할 수 있는 기술적 토대를 구축하고 있다.

기술 블로그 'Cocoa with Love'가 Swift 언어를 사용하여 거대언어모델(LLM)을 학습시키는 과정을 다룬 연재를 공개했다. 첫 번째 편에서는 신경망 개발의 핵심 연산인 행렬 곱셈을 가속화하여 학습 효율을 높이는 방법에 초점을 맞췄다.

저자는 연산 성능을 초당 10억 회 부동소수점 연산을 의미하는 Gflop/s에서 초당 1조 회를 뜻하는 Tflop/s 단위로 확장하는 과정을 다룬다. 이러한 최적화 작업은 기존의 C나 C++ 백엔드에 의존하지 않고 텐서 연산을 구현할 때 발생하는 컴퓨팅 병목 현상을 해결하기 위한 것이다.

이번 프로젝트는 애플리케이션 계층을 넘어 Swift 생태계 내에서 LLM 학습 파이프라인을 원시(natively) 환경에서 개발할 수 있는 기술적 토대를 구축하고 있다.