AI 모델은 점점 더 커지고 복잡해지면서 GPU와 같은 고성능 하드웨어에 대한 의존도가 높아졌습니다. 이는 AI 기술의 대중화와 접근성에 큰 장벽으로 작용해왔습니다. 하지만 최근 마이크로소프트 연구팀이 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 모델을 발표했습니다. 바로 CPU에서도 효율적으로 실행할 수 있는 ‘비트넷(BitNet) b1.58 2B4T’입니다.

 출처: Getty Images / Tom’s Hardware

비트넷이란 무엇인가?

비트넷(BitNet)은 마이크로소프트가 개발한 ‘1비트 AI 모델’의 일종으로, 일반적인 AI 모델보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원으로 비슷한 성능을 낼 수 있도록 설계되었습니다. 특히 BitNet b1.58 2B4T는 기존의 1비트 AI 모델 중 가장 큰 규모로, MIT 라이선스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다.

 출처: Microsoft BitNet GitHub

일반 AI 모델과 비트넷의 차이

기존 AI 모델과 비트넷의 가장 큰 차이점은 모델 가중치(weights)를 저장하는 방식에 있습니다:

기존 AI 모델의 가중치

• 일반적으로 16비트(FP16) 또는 32비트(FP32) 부동소수점 숫자를 사용
• 높은 정밀도를 제공하지만 메모리 사용량과 계산 비용이 큼
• 20억 개의 파라미터를 가진 모델은 약 4GB의 메모리 필요

비트넷의 가중치

• 3가지 값만 사용: -1, 0, +1
• 가중치당 평균 약 1.58비트만 사용
• 같은 크기의 모델이 약 0.4GB 메모리만 필요 (약 10배 축소)

이러한 차이로 인해 비트넷은 메모리 사용량과 연산량을 크게 줄이면서도 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있습니다.

BitNet b1.58 2B4T의 특징

BitNet b1.58 2B4T 모델의 이름은 그 특성을 잘 보여줍니다:

• ‘b1.58’: 가중치 저장에 평균 1.58비트를 사용한다는 의미
• ‘2B’: 약 20억 개의 파라미터를 가진 모델
• ‘4T’: 4조 개의 토큰(약 3,300만 권의 책에 해당)으로 학습됨

이 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 아키텍처: 트랜스포머 기반이며 ‘BitLinear’ 레이어를 사용
2. 양자화 방식: 가중치는 훈련 중에 -1, 0, +1의 삼진 값으로 양자화
3. 활성화 함수: ReLU²(제곱 ReLU) 활성화 함수 사용
4. 컨텍스트 길이: 최대 4,096 토큰 처리 가능
5. 토크나이저: LLaMA 3 토크나이저 사용 (어휘 크기: 128,256)

 출처: Microsoft BitNet GitHub – Apple M2 프로세서에서의 성능 비교

 출처: A Visual Guide to Quantization by Maarten Grootendorst

기존 모델과의 성능 비교

마이크로소프트 연구팀의 발표에 따르면, BitNet b1.58 2B4T는 같은 크기의 기존 모델들과 비교했을 때 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다:

• 벤치마크 성능: Meta의 Llama 3.2 1B, Google의 Gemma 3 1B, Alibaba의 Qwen 2.5 1.5B 등 비슷한 크기의 모델보다 GSM8K, PIQA 등 일부 벤치마크에서 더 우수한 성능을 보임
• 메모리 사용량: 비슷한 크기의 기존 모델들이 2-4.8GB의 메모리를 사용하는 반면, BitNet b1.58 2B4T는 0.4GB만 사용
• CPU 처리 속도: 다른 모델에 비해 최대 2배 빠른 속도로 작동 (CPU 기준)
• 에너지 효율성: 최대 90% 이상의 에너지 절감 효과

왜 중요한가?

BitNet b1.58 2B4T는 AI 기술이 직면한 몇 가지 중요한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다:

1. 접근성 향상: GPU 없이도 AI 모델 실행 가능, 더 많은 장치에서 AI 활용 가능
2. 에너지 효율성: 저전력 장치에서도 효율적으로 작동, 친환경 AI 실현
3. 로컬 AI: 클라우드에 의존하지 않고 개인 장치에서 AI 실행 가능, 개인정보 보호 강화
4. 비용 효율성: 고가의 GPU 하드웨어 필요 없이 일반 CPU로도 AI 활용 가능

한계점과 향후 과제

BitNet b1.58 2B4T의 혁신적인 성과에도 불구하고, 몇 가지 제약 사항이 있습니다:

1. 전용 프레임워크 필요: 최상의 성능을 위해서는 마이크로소프트의 전용 프레임워크인 ‘bitnet.cpp’를 사용해야 함
2. GPU 최적화 부족: 현재 버전은 CPU에 최적화되어 있으며, GPU 지원은 향후 업데이트에서 추가될 예정
3. 특수 작업 제한: 매우 긴 컨텍스트나 특수한 추론 작업에서는 별도의 훈련이 필요할 수 있음

마이크로소프트 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 더 발전된 버전의 비트넷을 개발 중입니다. 특히 ‘BitNet a4.8’이라는 새로운 접근법은 4비트 활성화를 활용해 추론 속도를 GPU에서 2배 더 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

결론: AI의 민주화를 향한 도약

BitNet b1.58 2B4T는 단순히 하나의 모델을 넘어 AI 기술의 접근성과 효율성을 높이는 중요한 혁신입니다. 이는 “더 크고 복잡한 모델이 항상 더 좋은 것은 아니다”라는 중요한 관점을 제시합니다. 오히려 스마트한 설계와 효율적인 컴퓨팅으로 더 가볍고, 빠르며, 접근성 높은 AI를 구현할 수 있음을 보여줍니다.

이러한 기술의 발전은 AI 기술이 특정 기업이나 대규모 클라우드 인프라를 가진 조직만의 전유물이 아닌, 모든 사람이 활용할 수 있는 도구로 발전하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 가까운 미래에는 비트넷과 같은 효율적인 모델들이 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기 등 우리 주변의 다양한 장치에서 로컬로 작동하는 AI 애플리케이션을 가능하게 할 것으로 기대됩니다.

참고자료:

• Microsoft researchers say they’ve developed a hyper-efficient AI model that can run on CPUs
• BitNet b1.58 2B4T – Scaling Native 1-bit LLM
• Microsoft BitNet: Official inference framework for 1-bit LLMs
• How Microsoft’s next-gen BitNet architecture is turbocharging LLM efficiency