LLM 추론 메모리 병목을 해결할 UL-SMF: KV 캐시 최대 384배 압축 기술 검토 보고서
Transformer 기반 LLM의 긴 문맥(Long-context) 처리 시 발생하는 KV 캐시 메모리 문제를 해결하기 위한 오픈소스 프로젝트 ‘UL-SMF’를 분석합니다. FSQ와 동적 잠재 매핑을 통한 384배 압축 성능과 실제 서비스 도입 시 검증해야 할 핵심 지표를 정리했습니다.
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사용할수록 빨라지는 CPU 기반 LLM 추론 서버, Reame 도입 검토 가이드
llama.cpp를 활용하여 디스크 KV 캐시와 자가 조절식 투사(Speculation) 기술을 적용한 CPU 최적화 LLM 추론 서버 ‘Reame’의 핵심 메커니즘과 실무 도입 시 고려사항을 분석합니다. 하드웨어 제약을 극복하기 위한 새로운 접근 방식을 확인해 보세요.
