kv-cache 태그 문서 21개 | 우성짱의 문서

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#kv-cache

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문서 목록

총 21건 중 1-21건

Article2026년 11월 5일

More Performance From Every Byte: How Full-Stack Codesign Solves AI’s Memory Challenge

NVIDIA는 HBM 증설만으로는 해결하기 어려운 AI 추론의 메모리 압박에 대응해, 하드웨어와 소프트웨어의 풀스택 공동 설계로 메모리 계층 전체의 활용도와 달러당 처리량을 높인다고 설명한다.

Amr Elmeleegy

#nvfp4 #nvidia #nvidia-cmx #nvidia-dynamo

YouTube2026년 10월 23일

DeepSeek DeepInfer Just Got a HUGE Open Source Upgrade!

DeepSeek의 DeepInfer 오픈소스 공개는 실제 운영 추론 엔진을 살펴볼 기회를 넓혔지만, 대규모 하드웨어와 별도 서비스 구성 요소가 필요해 곧바로 실행하는 완성형 서비스는 아니다.

Julian Goldie SEO

#ai-inference #model-serving #gpu-computing #kv-cache

Article2026년 10월 22일

Designing an AI serving harness built to last

EXL은 기업 AI의 지속 가능한 경쟁력이 모델 선택뿐 아니라 워크로드에 맞춘 서빙 하네스를 통해 지능을 안정적이고 경제적으로 대규모 제공하는 능력에 달려 있다고 주장한다.

technologyreview.com

#service-design #gpu-utilization #kv-cache #service-level-objectives

Article2026년 10월 18일

Prompt Caching: How It Works, What It Costs, and How to Keep the Cache Hitting

프롬프트 캐싱은 동일한 접두부의 처리 상태를 요청 간 재사용해 비용과 응답 시작 시간을 줄이며, 실제 효과는 접두부의 안정성, 제공업체별 설정과 수명, 캐시 적중률에 달려 있다.

firecrawl.dev

#anthropic #gemini #openai #requesty

YouTube2026년 10월 13일

I Made My AI Agents Faster Without a GPU Upgrade

GPU를 업그레이드하지 않아도 KV 캐시로 AI 에이전트의 반복 읽기를 줄이면 처리량을 높일 수 있으며, LMCache의 추가 가치는 캐시 용량 확장과 서버 재시작 후 재사용에 있다.

Alex Ziskind

#llm-inference #gpu-memory #tiered-storage #kv-cache

YouTube2026년 9월 30일

Inference Engines explained in 10min..

Inference Engines explained in 10min..를 중심으로, 추론 엔진의 요구사항은 모델 구조에 따라 달라진다. 영상은 기존의 다양한 모델에서 자기회귀형 LLM으로 중심이 이동하면서 atte를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Caleb Writes Code

#inference-engines #llm-inference #ai-infrastructure #memory-management

YouTube2026년 9월 23일

AI 경쟁 심화될수록 커지는 산업" 메타·앤트로픽 싸움 뒤에 있는 ''진짜 수혜 영역'' #sndk

메타·앤트로픽의 AI 경쟁이 가격 인하와 사용량 확대로 이어질수록, 공통 기반인 데이터센터 SSD·NAND와 메모리 공급망이 수혜를 볼 수 있다는 것이 영상의 핵심 주장이다.

위즈덤투스

#ai-commerce #semiconductors #ai-infrastructure #kv-cache

YouTube2026년 9월 19일

천재 개발자의 경고 메모리 1만배 필요합니다 (엑시나 김진영 대표) (1부)

엑시나 김진영 대표의 ‘메모리 1만 배’ 경고는 AI 수요의 네 요인이 각각 10배 커지는 조건부 시나리오로, 메모리 확장·공유와 데이터 이동 절감의 필요성을 강조한다.

언더스탠딩 : 세상의 모든 지식

#ai-inference #semiconductors #memory-demand #memory-pooling

YouTube2026년 9월 16일

DeepSeek V4.1 Flash is a beautiful model..

DeepSeek V4.1 Flash는 반복 패턴 저장, 입력 처리 분리, KV 캐시 재사용, 메모리 이동 최적화를 결합한 정교한 모델로 소개되지만, 토큰 효율과 지능의 개선은 과제로 남는다.

Caleb Writes Code

#language-models #model-architecture #kv-cache #gpu-memory

YouTube2026년 9월 1일

EP 112. AI 반도체 안에서 일어나는 일들: KV Cache부터 Roofline까지

AI 반도체 안에서 일어나는 성능과 비용의 차이는 KV cache가 만드는 메모리 병목과 Roofline이 보여주는 연산·대역폭의 균형으로 설명할 수 있다.

AI Frontier Korea (노정석)

#ai-semiconductors #llm-inference #kv-cache #roofline

YouTube2026년 6월 25일

마이크론 미친 실적, 그보다 더 적인 메모리 쇼티지 심각성…부품이 아니라 ''무기''가 된 메모리 시장의 구조 변화

마이크론 실적의 핵심은 단순 호황이 아니라 메모리 쇼티지가 AI 인프라의 병목이 되면서 메모리가 부품에서 전략 자산으로 바뀌고 있다는 점이다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#ai-memory #nand-ssd #server-ddr5 #kv-cache

YouTube2026년 5월 29일

딥시크가 미쳤습니다... GPT보다 30배 싼 가격

딥시크 V4 Pro의 “GPT보다 30배 싼 가격”은 단순 할인보다 긴 컨텍스트와 KV 캐시 비용을 줄여 AI를 오래, 많이, 싸게 돌리려는 인프라 전략에 가깝다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#ai-infrastructure #long-context-serving #llm-api-pricing #kv-cache-optimization

YouTube2026년 5월 11일

메모리 효율화는 올 데까지 왔다. 그런데 수요는 상방이 없다" (조용민 언바운드랩스 대표)

메모리 효율화는 한계에 가까워졌지만, AI 토큰 수요에는 뚜렷한 상방 제한이 없어 자금은 인프라 이후 AI 서비스와 비상장 기업 묶음 투자로 이동하고 있다.

티타임즈TV

#ai-infrastructure #ai-service-startups #private-ai-equity #memory-efficiency

Article2026년 5월 5일

Top Companies Are Secretly Working on This (It Will Replace LLMs)

SSM은 긴 컨텍스트에서 Transformer의 비용·메모리 병목을 줄이기 위한 대안적 시퀀스 처리 구조로, 특히 장기 작업을 수행하는 에이전트 시스템에서 주목받고 있다는 것이 원문의 핵심 주장입니다.

Siddharth

#hyena #mamba #mamba-2 #state-space-model

YouTube2026년 4월 14일

[지식뉴스] "이미 매달 수백만 원씩 써요" 대체 메모리 얼마나 필요하길래..감도 안 온다, 클로드AI가 갑자기 느려진 진짜 이유 (ft.권석준 성균관대 교수) / 교양이를 부탁해

클로드AI가 갑자기 느려진 진짜 이유는 연산력만이 아니라 메모리, 특히 긴 대화와 첨부를 떠받치는 KV 캐시와 AI 인프라용 메모리 구조의 한계가 동시에 드러나고 있기 때문이라는 점이다.

교양이를 부탁해

#ai-memory-architecture #dram-supply-competition #memory-is-bottleneck #cxmt-closes-gap

YouTube2026년 4월 4일

[진짜 수학,AI 4편] 구글은 틀렸습니다, 메모리 수만배 필요합니다 (KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수)

에이전틱 AI 시대로의 전환은 AI 경쟁의 핵심을 알고리즘에서 메모리로 완전히 이동시켰고, 컨텍스트 엔지니어링과 KV 캐시의 곱셈 구조가 수만~억배 단위의 메모리 수요 폭발을 구조적으로 필연화하고 있다.

언더스탠딩 : 세상의 모든 지식

#kv-cache #memory-bandwidth #hbm-hbf #nand-flash-longterm

YouTube2026년 3월 28일

구글 터보퀀트, AI 초대형 모델은 적용 불확실? 기본 원리부터 하드웨어 구현, 검증 필요한 부분 정리

구글의 터보퀀트는 KV 캐시를 크게 줄일 잠재력이 있는 흥미로운 접근이지만, 현재 공개된 설명만으로는 초대형 모델·긴 문맥·실제 하드웨어 환경에서 그대로 통할지 아직 단정하기 어렵다는 점이 핵심입니다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#attention-quantization #llm-inference-systems #llm-kv-cache #k-channel-fragility

YouTube2026년 3월 27일

구글 터보퀀트, 메모리 수요 줄인다? 더 많이 필요할겁니다

터보퀀트 같은 KV 캐시 효율화 기술은 “메모리를 덜 쓰게 만드는 끝”이라기보다, 같은 자원으로 더 긴 문맥·더 많은 동시 세션·더 복잡한 에이전트 작업을 가능하게 하면서 오히려 전체 메모리 수요를 더 키울 수 있다는 것이 이 영상의 핵심 주장입니다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#google-turboquant #deepseek #lpddr #capex-cycle

YouTube2026년 3월 27일

터보퀀트가 문제가 아니다" 낸드 주식까지 급락? 시장의 치명적 착각을 ''''수익 기회''''로 바꾸는 법

터보퀀트 이슈로 메모리주 전반이 한꺼번에 급락했지만, 영상의 핵심 주장은 이것이 HBM·낸드·스토리지까지 동일하게 훼손하는 재료로 읽힌 것은 과도한 일반화일 수 있으며, 그 오해가 오히려 선별적 기회가 될 수 있다는 점입니다.

위즈덤투스

#turboquant #geopolitical-risk #semiconductors #ai-memory-stack

YouTube2026년 3월 26일

패닉 빠진 반도체, ''''구글이 메모리 죽였다''''는 착각

KV캐시 압축은 메모리 반도체를 “죽이는” 기술이라기보다, AI 인프라의 병목을 용량 경쟁에서 효율 경쟁으로 옮기며 메모리 수요의 구성과 수혜 구도를 다시 나누는 변화로 해석하는 것이 더 가깝습니다.

한경 글로벌마켓

#turboquant #nvidia #semiconductors #energy-security

YouTube2026년 3월 26일

구글 TurboQuant AI 메모리 6배 줄여도 된다! 메모리 압축 기술의 진짜 의미

구글 TurboQuant의 핵심은 “AI 메모리가 덜 필요해진다”기보다, 지금 계산 중인 핫 KV 캐시를 더 가볍게 다뤄 더 긴 문맥·더 많은 동시 처리·더 현실적인 온디바이스 추론을 가능하게 하는 데 있다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#google-turboquant #semiconductors #ai-infrastructure #capex-cycle