화웨이 오픈소스 SINQ 양자화, LLM 메모리 60~70% 절감

SINQ 양자화로 대형 LLM을 더 작게, 더 싸게

화웨이 취리히 컴퓨팅 시스템 연구소가 대규모 언어모델(LLM)을 위한 새로운 오픈소스 양자화 기법 SINQ(Sinkhorn-Normalized Quantization)를 공개했다. 아키텍처와 비트폭에 따라 메모리를 60~70%까지 줄여, 기존에 60GB 초과 메모리가 필요하던 모델을 약 20GB 환경에서도 실행할 수 있게 한다. 그 결과 A100·H100 같은 엔터프라이즈 GPU 대신, 단일 지포스 RTX 4090(약 1,600달러) 같은 합리적인 하드웨어로도 대형 모델을 돌릴 수 있다. 클라우드에서도 A100 인스턴스(시간당 3~4.5달러) 대비 24GB급 GPU(시간당 1~1.5달러)로 비용을 크게 절감할 수 있어, 긴 추론 작업에서 누적 절감 효과가 크다.

LLM 메모리 병목과 양자화의 과제

신경망은 가중치와 활성값을 부동소수로 표현해 폭넓은 값 범위를 정밀하게 다룬다. 하지만 이를 낮은 정밀도의 정수로 바꾸는 양자화는 메모리·연산 효율을 높이는 대신, 특히 4비트 이하에서 품질 저하 위험이 따른다. 핵심은 모델 거동을 최대한 보존하도록 ‘어떻게’ 근사하느냐다. SINQ 양자화는 보정 데이터(calibration)나 레이어 간 의존성 없이도 저정밀 환경에서 안정적인 성능을 내도록 설계된 플러그앤플레이 방식이다.

SINQ 양자화의 작동 원리

이중 축 스케일링: 행·열별 스케일로 이상치 영향 완화

단일 스케일 팩터 대신 행과 열에 각각 스케일 벡터를 적용해, 이상치의 영향을 줄이고 양자화 오차를 행렬 전반에 더 유연하게 분산한다.

Sinkhorn-Knopp 스타일 정규화: 표준편차 정렬로 불균형 최소화

빠른 Sinkhorn 반복 아이디어를 적용해 행·열의 표준편차를 정규화한다. 저자들이 정의한 ‘매트릭스 불균형(matrix imbalance)’ 지표를 줄이는 데 효과적이며, 이는 커토시스 같은 대안 지표보다 양자화 성능 향상에 유리한 것으로 나타났다. 이 두 요소의 결합으로 SINQ는 RTN, HQQ, 하다마드 기반 양자화보다 여러 벤치마크에서 우수한 결과를 보인다.

성능과 호환성

Qwen3, LLaMA, DeepSeek 등 다양한 아키텍처에서 검증했으며, WikiText2·C4 벤치마크에서 기준 기법 대비 퍼플렉시티와 플립률을 꾸준히 낮췄다. 비균일 양자화(NF4)를 지원하고, AWQ와 결합한 A‑SINQ 변형도 제공되어 보정 환경에서는 정밀도 손실을 더 좁힌다. 실행 효율 측면에서도 HQQ 대비 약 2배, AWQ 대비 30배 이상 빠르게 양자화를 마쳐 연구·프로덕션 모두에서 실용적이다. 이러한 결과는 SINQ 양자화가 속도·품질·호환성의 균형을 잘 맞춘 접근임을 보여준다.

오픈소스와 사용성

코드는 Apache 2.0 라이선스로 GitHub와 Hugging Face에 공개되어 자유롭게 사용·변경·상용 배포가 가능하다. 몇 줄의 코드로 Hugging Face 모델을 양자화할 수 있고, 양자화 가중치 저장·재로딩 도구도 제공한다. 기본 설정은 메모리 절감과 정확도 사이의 균형을 제공하며, 비트폭·타일링·그룹 크기 등 파라미터를 필요에 맞게 조정할 수 있다. lm-eval 연동 평가도 지원하며, 곧 사전 양자화 모델과 Hugging Face Transformers 통합을 공개할 계획이다. 실사용 관점에서 SINQ 양자화는 도입 장벽을 크게 낮춘다.

실제 적용 예시

단일 RTX 4090으로 대형 모델 추론

기존에 60GB 이상 메모리가 필요하던 모델을 약 20GB로 줄여 단일 RTX 4090(24GB)이나 소형 멀티 GPU 소비자급 구성에서도 추론이 가능해진다. 하드웨어 비용은 4090(약 1,600달러) 대비 A100 80GB(약 19,000달러), H100(3만 달러 이상)과 큰 격차가 난다.

클라우드 비용 최적화

A100 인스턴스가 시간당 3~4.5달러인 반면, 24GB급 GPU는 1~1.5달러 수준인 경우가 많다. 장시간 추론 워크로드에서 누적 절감액이 수천 달러에 이를 수 있으며, 메모리 제약 탓에 어려웠던 소형 클러스터·로컬 워크스테이션 배포도 가능해진다.

연구·프로덕션 파이프라인에 플러그앤플레이

보정 데이터가 필요 없고 레이어 간 의존성이 없어 자동화된 배포 파이프라인에 무리 없이 녹아든다. 양자화 속도가 빨라 실험 반복 주기를 단축하며, 모델 교체·업데이트가 잦은 환경에서도 SINQ 양자화의 장점이 극대화된다.

전망

소비자급 하드웨어에서 대형 모델을 돌리려는 수요가 커지면서 양자화는 필수 기술이 되고 있다. SINQ는 품질과 호환성의 손해를 최소화한 채 모델을 효율적으로 축소해 LLM 배포의 진입 장벽을 낮춘다. 향후 Transformers 통합과 사전 양자화 모델 공개가 예정되어 있어, 양자화 분야의 주목할 프로젝트로 꼽힌다.