퀴즈 · 4 questions
🍎 Foundations — 왜 MLX 인가
Apple Silicon, unified memory, 그리고 MLX 가 메우러 온 갭
Level 0Curious
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Quiz
01이 트랙에서 MLX 는 모든 게 흘러나오는 한 가지 architectural 선택에 의견 있다고 묘사돼. 어느 선택?
Hint
뭐가 뭐의 downstream 인지 생각해.
02MLX 의 array 에 왜
tensor.to('cuda') 또는 .to('mps') method 가 없어?Hint
Array 의 byte 가 어디 사는지 vs 다음 op 을 뭐가 돌리는지 봐.
03다음 중 macOS 에서 MLX 를 돌리는 데 hard requirement 가 아닌 것은?
Hint
MLX 자체가 돌게 하는 바 vs 그것으로 유용한 작업 하는 바 — 뭐가 뭐?
04냅킨 공식
params × bytes_per_param × 1.4 를 써서, fp16 의 70B 모델은 추론 시간에 대략 얼마의 unified memory 가 필요해?Hint
곱해 — 70 (parameter, 단위 billion) × 2 (fp16 의 byte per param) × 1.4 (overhead).
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