H200 GPU로 확장한 양자 영감 LLM 파인튜닝 연구 | 고려대학교 AI and Mobility Lab

고려대학교 전기전자공학부 AI and Mobility Lab은 강화학습, 대규모 언어모델, 모빌리티 제어, 환각 탐지 알고리즘, 양자 머신러닝을 중점적으로 연구하고 있습니다. 연구실은 UAV, UAM, AUV, 위성 네트워크 등 다양한 이동체 플랫폼을 대상으로 한 자율 제어와 협력적 의사결정 연구를 수행하며, 양자 강화학습과 양자 연합학습 등 차세대 계산 패러다임도 함께 탐구하고 있습니다.

이번 Runyour AI 활용 사례의 핵심은 LLM 파인튜닝의 효율화입니다. 연구팀은 기존 Full Fine-Tuning, LoRA, Prefix Tuning 방식의 파라미터·메모리 요구를 보완하기 위해 QAA, Quantum-Amplitude embedded Adaptation라는 양자 영감 프레임워크를 설계하고, 이를 실제 LLM 구조에 통합하는 실험을 진행했습니다.

대상 모델은 GPT-Neo, GPT-J, LLaMA 계열이며, Alpaca와 같은 instruction 데이터를 기반으로 BLEU, ROUGE, BERTScore 등 자연어 생성 지표와 GLUE 일부 태스크를 참고해 LoRA, SoRA, Prefix 방식과 정량 비교를 수행했습니다. 이 과정에서 연구팀은 Runyour AI의 H200 GPU 2장을 활용해 대규모 모델 실험에 필요한 연산 성능과 메모리 여유를 확보했습니다.

 

■ H200 GPU로 가능해진 대규모 LLM 파인튜닝 실험

LLM 연구에서는 모델 크기와 데이터 규모가 커질수록 실험에 필요한 연산량과 메모리 요구가 급격히 증가합니다. 특히 QAA처럼 LLM 백본에 새로운 모듈을 결합하는 연구에서는 단순한 모델 실행을 넘어, 다양한 구조 변형과 반복 학습을 안정적으로 수행할 수 있는 GPU 환경이 필요합니다.

Runyour AI는 연구팀이 필요한 시점에 H200급 GPU를 확보할 수 있는 환경을 제공했습니다. 이를 통해 연구팀은 양자 회로 모듈과 LLM 백본을 결합한 하이브리드 학습을 실제로 수행할 수 있었고, 배치 크기, 시퀀스 길이, 어텐션 헤드 스케일을 과도하게 줄이지 않고도 실험을 진행할 수 있었습니다.

고성능 GPU 자원은 단순히 학습 속도를 높이는 데 그치지 않았습니다. 연구팀은 더 큰 실험 조건을 유지한 상태에서 QAA 모듈의 효과를 검증하고, 기존 파인튜닝 기법과의 성능 차이를 보다 정교하게 비교할 수 있었습니다.


 

■ 데이터 전처리부터 검증까지 이어지는 연구 파이프라인

연구팀의 실험 파이프라인은 데이터 전처리 → 양자 임베딩 적용 → 파인튜닝 → 검증 및 분석의 흐름으로 구성되었습니다. 양자 임베딩 단계에서는 입력 특징을 암플리튜드 방식으로 매핑하는 모듈을 구성해, 더 적은 파라미터 변화로도 표현력을 높일 수 있는 구조를 설계했습니다.

학습 단계에서는 QAA 모듈과 LLM 백본을 분리하거나 결합하며 다양한 구조를 실험했습니다. 어텐션 블록 전후단 삽입, 잔차 연결 경유, 저랭크 근사와의 병행 등 여러 변형을 검토하며 QAA의 적용 가능성을 확인했습니다.

검증 단계에서는 자연어 생성 지표뿐 아니라 학습 곡선의 안정성, 메모리 풋프린트, 스텝당 처리량도 함께 확인했습니다. Runyour AI의 안정적인 세션과 일관된 자원 환경은 동일 조건 재실험과 멀티런 평균화를 수월하게 만들었고, 아키텍처 아블레이션을 빠르게 반복하는 데 도움을 주었습니다.


 

■ 연구 속도를 높인 즉시성과 병렬성

연구팀이 Runyour AI를 선택할 때 중요하게 고려한 요소는 최신급 GPU의 즉시 확보 가능성과 연속 실험을 수행할 수 있는 안정성이었습니다. LLM 연구는 연산량이 크기 때문에 필요한 시점에 고성능 GPU를 확보하지 못하면 실험 일정이 지연되고, 모델 크기나 배치 설정을 줄이는 타협이 발생할 수 있습니다.

Runyour AI는 사양 선택 후 곧바로 실험을 시작할 수 있는 유연한 환경을 제공했습니다. 별도 대기나 복잡한 예약 과정 없이 연속 실험과 파라미터 스윕을 진행할 수 있었고, 연구팀은 자원 확보보다 모델 구조와 알고리즘 검증에 더 많은 시간을 집중할 수 있었습니다.

또한 여러 실험을 동시에 수행할 수 있는 병렬성도 중요한 장점이었습니다. 하이퍼파라미터 스윕과 멀티시드 검증을 일정 내에 수행할 수 있었고, 실험 큐가 길어지는 상황을 줄이면서 설계–검증 루프를 빠르게 반복할 수 있었습니다.

Runyour AI를 활용한 고려대학교 AI and Mobility Lab의 사례는 고성능 GPU 클라우드가 LLM 연구의 속도와 실험 범위를 어떻게 확장할 수 있는지 보여줍니다. 연구팀은 H200 GPU를 기반으로 QAA 기반 LLM 파인튜닝 실험을 수행하며, 양자 영감 프레임워크와 대규모 언어모델을 결합한 새로운 연구 방향을 검증할 수 있었습니다.

Runyour AI는 단순히 GPU 자원을 제공하는 것을 넘어, 연구자가 자원 확보와 시스템 운영 부담을 줄이고 실험 설계와 아이디어 검증에 집중할 수 있는 환경을 제공했습니다. 장기 학습과 반복 실험이 중요한 LLM 연구에서, 안정적인 고성능 GPU 환경은 곧 연구 생산성으로 이어집니다.

 

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