GPU 구조와 플래시 어텐션 원리: 산술 강도·타일링·커널 퓨전으로 LLM 학습 속도를 끌어올리는 법
대학 LLM 강의가 GPU 내부 구조부터 차근히 짚었다. 연산 성능은 폭증했지만 메모리 대역폭이 따라오지 못했고, 그 격차를 메우려 나온 다섯 가지 최적화 기법이 한데 모여 플래시 어텐션이 됐다는 설명이다.
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AI TOPIC
LLM 최적화 최신 뉴스와 핵심 해설
LLM 최적화 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
어텐션 효율화 총정리: KV 캐시 131GB 문제와 MQA·GQA·MLA·희소 어텐션 작동 원리
긴 문맥을 다루는 LLM의 진짜 병목인 KV 캐시를 줄이려고 등장한 MQA와 GQA, 키와 값을 압축하는 잠재 어텐션, 그리고 중요한 토큰만 골라 보는 딥시크 희소 어텐션까지 작동 원리를 단계별로 짚었다.
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음성 입력·비주얼 출력 AI 설계법: 200ms 지연시간과 빠른 모델 3원칙
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 음성으로 말하고 화면으로 응답받는 AI 경험을 매끄럽게 만드는 핵심은 지연 시간이다. 빠른 모델·짧은 추론 간격·접두어 캐싱 3원칙을 설명한다.
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AI 에이전트 토큰 비용 절감 5가지 방법: 프롬프트 캐싱부터 대화 기록 정리까지
AWS 개발자 애드버킷 에릭 핸쳇이 에이전트 토큰 비용을 줄이는 다섯 가지 실전 기법을 정리했다. 프롬프트 캐싱, 난이도별 모델 라우팅, 도구 결과 분리, 루프 제한, 대화 기록 정리가 핵심이다.
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