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#distributed-inference

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3 New PCs, One Giant AI Model…This Shouldn''t Work
YouTube2026년 6월 23일

3 New PCs, One Giant AI Model…This Shouldn''t Work

3 New PCs와 One Giant AI Model 실험의 결론은 “여러 대를 묶으면 더 빠르다”가 아니라, 큰 모델을 담는 용량 확장은 가능하지만 속도는 메모리 대역폭과 네트워크·분할 방식에 막힌다는 것이다.

Alex Ziskind
#local-llm-inference#ai-pc-hardware#distributed-inference#edge-ai-runtime
Building an RL theorem-proving workflow on Modal
Article2026년 4월 29일

Building an RL theorem-proving workflow on Modal

AE Studio는 Modal 위에서 Lean 기반 정리 증명 강화학습 워크플로를 구축해, ES와 GRPO를 비교하고 병렬 GPU 추론·격리된 CPU 검증·경량 오케스트레이션을 조합한 실험 인프라의 속도와 비용 효율을 보여준다.

Modal
#modal#ae-studio#evolution-strategies#hugging-face