LLM Inference
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GPU 자원이 부족한 환경에서 CPU·RAM·디스크의 역할을 구분하고, 스레드 수와 NUMA 메모리 배치가 추론 처리량에 미치는 영향을 설명합니다.
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Prefill과 Decode의 병목을 구분하고, KV Cache·GQA·MLA가 추론 비용을 줄이는 원리를 서빙 관점에서 정리합니다.
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GPU 자원이 부족한 환경에서 CPU·RAM·디스크의 역할을 구분하고, 스레드 수와 NUMA 메모리 배치가 추론 처리량에 미치는 영향을 설명합니다.
Prefill과 Decode의 병목을 구분하고, KV Cache·GQA·MLA가 추론 비용을 줄이는 원리를 서빙 관점에서 정리합니다.