집미안비 인텔리전스의 ‘포지트레인(ForgeTrain)’, AI를 활용해 차세대 교육 프레임워크 구축: 8시간 만에 따라잡고, 2일 만에 능가
대규모 모델의 반복 주기가 몇 주로 단축됨에 따라, 컴퓨팅 성능의 한계와 엔지니어링상의 장벽을 극복하는 것이 AI 분야의 핵심 과제로 대두되었습니다. 2026년 6월 27일, Mingshi Intelligence는 OpenBMB 오픈소스 커뮤니티 및 AGI BAR와 공동으로 “AI4AI Fermentation Night”라는 심도 있는 행사를 주최했습니다. 이 행사에서 밍시 인텔리전스의 AI 인프라 기술 책임자인 리 유쉔(Li Yuxuan)은 자사가 독자적으로 개발한 생산급 사전 학습 프레임워크인 ‘포지트레인(ForgeTrain)’에 대해 상세히 설명하며, “AI가 AI를 제조한다”는 패러다임 전환의 논리와 실질적인 돌파구를 공개했다.
리유쉔은 고품질 인터넷 데이터와 컴퓨팅 파워로부터 얻는 한계 수익이 감소함에 따라, 기존의 “데이터와 컴퓨팅 자원을 무작정 쌓아 올리는” 방식은 한계에 도달했다고 지적했다. 산업 혁명에서는 ‘기계가 기계를 만든다’는 현상이 나타났다면, 현재 지능 혁명은 ‘AI가 AI를 만든다’는 방향으로 나아가고 있다. ‘포지트레인(ForgeTrain)’은 수동으로 유지 관리되는 범용 소프트웨어 스택에 의존하는 대신, AI를 활용해 특정 모델과 하드웨어 아키텍처에 맞춤화된 전문 훈련 프레임워크를 처음부터 구축한다는 단일 원칙을 통해 이러한 경로를 입증한다.
성능 테스트에서 ForgeTrain은 놀라운 반복 효율성을 입증했습니다. 자동화된 프로세스를 통해 8시간 만에 업계 선도적인 프레임워크인 Megatron-LM의 성능에 도달했으며, 1.5~2일 이내에는 지속적으로 이를 능가하여 컴퓨팅 활용도(MFU)를 약 8%에서 10%까지 향상시켰습니다. 이러한 기능은 MiniCPM4-0.5B/8B와 같은 모델에 성공적으로 적용되었으며, H100 및 화웨이 Ascend NPU를 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼과 호환됩니다.
ForgeTrain의 성공은 리 유쉔(Li Yuxuan)이 “4단계 하네스 최적화 프로세스”라고 부르는 것에 달려 있습니다. 바이너리 일관성을 확보하는 앵커(Anchor) 단계에서 시작하여, 비트 단위(Bit-for-Bit) 기본 함수 생성을 거쳐, 제약 조건을 제거한 후 성능을 뛰어넘는 스프린트(Surpass) 단계를 지나, 마지막으로 각 연산자(operator)를 심층적으로 맞춤 설정하는 연산자별(Per-Op) 단계로 진행됩니다. 전체 프로세스는 수동 개입 없이 전적으로 AI에 의해 구동되며, NVIDIA가 수년간 쌓아온 엔지니어링 경쟁 우위를 AI가 자동으로 분리할 수 있는 기술적 문제로 성공적으로 전환했습니다.
이러한 접근 방식은 ‘포지 엔지니어링(Forge Engineering)’으로 요약되며, 이는 AI 시대를 위한 새로운 엔지니어링 패러다임입니다. 리유쉔은 앞으로 누구나 자신만의 모델 어시스턴트를 맞춤 설정할 수 있게 될 것이며, 소프트웨어 환경이 대대적인 변화를 겪을 것이라고 믿습니다.
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