llm 최적화 (1) 썸네일형 리스트형 LLM 속도가 2배 빨라지는 마법? 엔비디아가 풀어버린 비밀, KVzap 전격 분석! 긴 글을 AI에게 요약시키거나 분석을 맡겼는데, 하염없이 기다려본 적 있으신가요? GPT-4 같은 거대 언어 모델(LLM)을 다룰 때 이 느린 속도, 정말 답답하죠. 원인은 바로 LLM의 '단기 기억'을 담당하는 KV 캐시(KV Cache)가 너무 뚱뚱해지기 때문입니다. 그런데 얼마 전, 엔비디아가 이 문제를 해결할 엄청난 기술을 오픈소스로 공개했습니다. 바로 KVzap입니다. 이 글 하나로 여러분의 LLM 서비스 비용은 절반으로 줄고, 속도는 2배 이상 빨라질 겁니다. 진짜로요. 자, 기술적인 얘기를 아주 잠깐만 해볼게요. 어렵지 않아요. LLM이 글을 읽고 다음 단어를 예측할 때, 이전에 읽었던 내용들을 기억해야 합니다. 이 기억 저장소가 바로 'KV 캐시'입니다. 문제는 이 기억력이 너무 좋아서 .. 이전 1 다음
