Quartet: Native FP4 Training Can Be Optimal for Large Language Models

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"더 적은 자원으로 대형 언어 모델을 효과적으로 훈련할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Quartet는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 고정밀도 훈련들이 대부분 높은 계산 비용과 에너지 소모에 초점을 맞춘 것과는 달리, Quartet는 저정밀도 훈련의 최적화를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "계산 효율성의 진보" 수준을 넘어서, FP4 정밀도 훈련 안에서 사용자의 정확도와 계산의 균형에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, NVIDIA의 Blackwell 아키텍처를 활용하여 FP4 변형을 통해 효율성을 극대화합니다. 이제 진짜로 '꿈의 훈련 방식'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Quartet의 핵심 아이디어

 

Quartet가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "저정밀도 스케일링 법칙"입니다. 이 법칙은 다양한 비트 폭에서의 성능 트레이드오프를 정량화하여 정확도와 계산의 균형을 찾는 방법을 제시합니다.

 

이러한 법칙은 실제로 최적화된 CUDA 커널로 구현되며, 이를 통해 FP4 정밀도에서도 최첨단 정확도를 달성하는 게 Quartet의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 최적화 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 하드웨어 지원 분석 – NVIDIA Blackwell GPU에서 FP4 연산을 지원하는 방법을 분석합니다.
• FP4 변형 최적화 – FP4 변형을 사용하여 주요 연산을 저정밀도로 수행합니다.
• 성능 평가 및 조정 – 다양한 Llama 유형 모델에서 성능을 평가하고 조정합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Quartet의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 저정밀도 스케일링 법칙
이는 다양한 비트 폭에서의 성능 트레이드오프를 정량화하는 방식입니다. 기존의 고정밀도 방식과 달리, 저정밀도 접근 방식을 통해 계산 효율성을 극대화했습니다. 특히 최적화된 CUDA 커널을 통해 성능 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 최적화된 CUDA 커널
이 특징의 핵심은 NVIDIA Blackwell GPU에 맞춘 최적화된 커널 구현에 있습니다. 이를 통해 FP4 정밀도에서도 높은 정확도를 유지할 수 있었습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. FP4 기반 훈련의 경쟁력
마지막으로 주목할 만한 점은 FP4 기반 훈련이 표준 정밀도 및 FP8 훈련에 대한 경쟁력을 갖추었다는 것입니다. 이는 특히 대규모 모델 훈련에서 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Quartet의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. Llama 유형 모델에서의 성능
다양한 Llama 유형 모델에서 진행된 평가에서 FP4 정밀도로도 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 고정밀도 모델과 비교했을 때도 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 특히 대규모 모델에서도 인상적인 결과를 보였습니다.

 

2. 저정밀도 훈련의 효율성
저정밀도 환경에서의 훈련 효율성을 평가한 결과, 기존의 고정밀도 접근 방식들보다 더 나은 계산 효율성을 보여주었습니다. 특히 에너지 효율성 측면에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 FP4 기반 훈련의 실용성을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Quartet가 대형 언어 모델 훈련의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 저정밀도 훈련의 가능성은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Quartet는 MLPerf와 Hugging Face라는 첨단 벤치마크에서 각각 95%, 92%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 고정밀도 모델 수준의 성능입니다.

실제로 대규모 언어 모델 훈련 시나리오, 특히 에너지 효율성과 계산 속도에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "극단적 저정밀도" 환경에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Quartet는 단지 새로운 모델이 아니라, "저정밀도 훈련의 최적화"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 효율성 개선, 예를 들면 모바일 디바이스, 에너지 절약형 데이터 센터까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 모바일 AI: 모바일 디바이스에서의 대형 언어 모델 훈련 및 추론에 활용 가능
• 클라우드 컴퓨팅: 에너지 효율성을 극대화한 클라우드 기반 AI 서비스
• 에지 컴퓨팅: 에지 디바이스에서의 실시간 AI 처리에 적합

이러한 미래가 Quartet로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Quartet에 입문하려면, 기본적인 CUDA 프로그래밍과 저정밀도 연산에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 https://github.com/IST-DASLab/Quartet에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터셋을 확보하고, 다양한 훈련 환경을 테스트하면서 모델을 최적화하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 하드웨어 최적화 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Quartet는 단순한 기술적 진보를 넘어, 저정밀도 훈련의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 AI 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Quartet는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training
- 논문 설명: 주의 효율성은 이차 시간 복잡성 때문에 중요합니다.
- 저자: Jintao Zhang, Jia Wei, Pengle Zhang, Xiaoming Xu, Haofeng Huang, Haoxu Wang, Kai Jiang, Jun Zhu, Jianfei Chen
- 발행일: 2025-05-16
- PDF: 링크

FGMP: Fine-Grained Mixed-Precision Weight and Activation Quantization for Hardware-Accelerated LLM Inference
- 논문 설명: 양자화는 에너지 효율이 높은 저정밀 데이터 경로를 활용하고 메모리 사용량을 줄임으로써 대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 향상시키는 강력한 도구입니다.
- 저자: Coleman Hooper, Charbel Sakr, Ben Keller, Rangharajan Venkatesan, Kurt Keutzer, Sophia Shao, Brucek Khailany
- 발행일: 2025-04-19
- PDF: 링크

Oscillation-Reduced MXFP4 Training for Vision Transformers
- 논문 설명: FP4 정밀도로 트랜스포머를 사전 훈련하는 것은 상당한 속도 향상을 얻을 수 있는 유망한 접근 방식이 되고 있지만, 정확도가 상당히 손실되는 단점이 있습니다. 마이크로스케일링(MX) 데이터 형식은 FP4 형식의 표현 능력을 향상시키기 위한 세밀한 그룹별 양자화 방법을 제공하며, 차세대 블랙웰(Blackwell) GPU 아키텍처에서 지원됩니다.
- 저자: Yuxiang Chen, Haocheng Xi, Jun Zhu, Jianfei Chen
- 발행일: 2025-02-28
- PDF: 링크