2026년, 데이터 저장 기술이 인공지능의 새로운 총아로 떠오를 전망입니다.
(대표 이미지는 마이클 우가 등장하는 포브스 기사에서 발췌) 기업들은 더 빠르고 정확한 AI를 구현하기 위해 더 큰 모델과 더 많은 GPU에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 하지만 아무리 강력한 컴퓨팅 시스템이라도 데이터의 속도만큼만 움직일 수 있으며, AI는 끊임없이 발전하고 있습니다...
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메모리가 가득 찼을 때 AI 성능이 저하되는 이유: KV 캐시, 컨텍스트 및 숨겨진 오류
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.
지연 시간 문제: 기업용 애플리케이션의 성패를 좌우하는 단 몇 밀리초
기업 애플리케이션은 AI, 실시간 분석, 금융 서비스 및 기타 지연 시간에 민감한 워크로드를 지원하기 위해 예측 가능하고 초저지연 스토리지에 점점 더 의존하고 있습니다. 이 글에서는 밀리초 단위의 지연 시간이 중요한 이유와 스토리지 지연 시간이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
전문가 혼합(MoE)은 로컬 AI의 컴퓨팅 부하를 줄여주지만, 메모리 사용량에는 같은 효과를 기대하기 어렵습니다.
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...
Phison의 2026년 수상 경력은 AI 및 엔터프라이즈 스토리지 분야에서의 리더십을 더욱 공고히 합니다.
Phison은 2026년 AI, 엔터프라이즈 스토리지, 스토리지 소프트웨어, 고용량 하드웨어, 헬스케어 데이터 인프라 및 B2B 마케팅 분야에서 업계의 인정을 받으며 눈부신 성과를 거두었습니다. 2026년 대만 우수 제품 금상 수상부터 여러 차례의 COMPUTEX 수상까지...
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