KV 캐시 증가가 어떻게 AI 추론 성능을 조용히 저하시키는지, 그리고 최신 AI 워크로드 확장에 메모리 인식 인프라가 왜 필수적인지 알아보세요. AI 추론 성능은 GPU가 컴퓨팅 한계에 도달하기 훨씬 전에 KV 캐시 증가로 인해 저하되는 경우가 많습니다.

전문가 혼합(Mixture of Experts) 아키텍처는 토큰당 모델 매개변수의 일부만 활성화하면서 더 큰 모델의 기능을 제공합니다. 따라서 로컬 AI에 적합하지만, 전체 모델은 여전히 메모리에서 접근 가능해야 합니다. 그 이유와...

메모리 최적화 및 인프라 설계가 어떻게 AI 접근성을 확대하고 효율성과 지속가능성을 향상시킬 수 있는지 알아보세요. 2015년에 도입된 유엔의 지속가능발전목표(SDGs)는 몇 가지 주요 과제를 해결하기 위한 글로벌 프레임워크를 제공합니다...

스택 전반에 걸쳐 메모리 관리 방식을 재고하여 GPU 메모리 활용도를 높이고 기존 로컬 시스템에서 더욱 강력한 AI 워크로드를 실행하세요. AI 도입이 가속화됨에 따라 이를 지원하는 인프라에 대한 압력도 증가하고 있습니다. 지난 한 해 동안 메모리...

에이전트 기반 AI 워크로드는 특히 로컬에서 실행될 때 기존 AI보다 더 많은 메모리를 요구합니다. 모델이 커지고 에이전트가 장시간 상태를 유지함에 따라 메모리가 주요 병목 현상이 됩니다. 이 글에서는 aiDAPTIV가 AI 메모리 효율을 확장하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.