4비트 양자화는 왜 대배치(Large-Batch) 서빙에서 BF16보다 느려지는가: NVIDIA Model Optimizer(FP8·NVFP4)와 vLLM 추측 디코딩(Speculators v0.5·VLM) 심층 분석
llm
대배치(Batch ≥ 16) LLM 서빙에서 INT4 AWQ(W4A16)의 실시간 역양자화 커널 오버헤드가 BF16 대비 처리량을 0.88x로 역전시키는 물리적 원인을 루프라인(Roofline) 모델로 규명한다. 나아가 NVIDIA Model Optimizer(FP8·NVFP4)와...