언어모델 추론에서 입력을 한꺼번에 읽는 프리필과 답을 한 토큰씩 만드는 디코드를 서로 다른 GPU 풀로 나누는 구조를 설명합니다. 긴 문맥 요청이 전체 응답 지연을 밀어내는 이유와 KV 캐시 전송이 왜 핵심인지 짚습니다.
데이터를 프로세서로 계속 옮기는 대신 메모리 가까이에서 연산하려는 인메모리 컴퓨팅을 설명합니다. AI 추론의 전력 병목을 데이터 이동 관점에서 읽는 법도 함께 정리합니다.
AI 서비스가 답을 만들어 내는 비용을 토큰당 가격이 아니라 처리량·응답성·메모리·운영 자원의 결합으로 읽는 관점을 설명합니다.
언어모델이 이미 읽은 토큰의 중간 계산을 다시 쓰기 위해 남겨 두는 KV 캐시를 설명합니다. 응답 속도와 메모리 사용량이 왜 함께 움직이는지도 짚습니다.
모델 가중치의 숫자 정밀도를 낮춰 메모리와 배포 비용을 줄이는 모델 양자화를 설명합니다. 파일 크기만 줄이는 기술이 아니라 품질·지연 시간·처리량·실행 환경을 함께 고르는 배포 설계라는 점을 짚습니다.
신경망 계산에 맞춘 반도체인 NPU가 무엇인지, GPU·CPU와 어떤 역할로 나뉘는지, 그리고 실제 효율을 읽을 때 무엇을 봐야 하는지 정리합니다.
RMSNorm이 벡터를 평균이 아니라 제곱평균제곱근으로 맞추는 정규화라는 점과, 왜 LLM 실행 경로에서 LayerNorm과 다르게 최적화될 수 있는지 설명합니다.
AI 데이터센터 전력망 병목, 호르무즈 해협 재봉쇄에 따른 유가 충격과 캐나다 금리 대기, SageMaker AI 추론 추천 UI를 함께 봅니다. 오늘의 공통점은 모델과 원유가 아니라, 물리 인프라와 운영 비용이 앞단으로 올라왔다는 점입니다.
추론 전용 AI 칩을 만들겠다는 Etched를, 범용 GPU 경쟁이 아니라 모델·소프트웨어·제조를 한 가정에 묶는 특화 하드웨어 실험으로 읽습니다.
표본 분포와 통계량에 대해 이해한다. 추론 (inference) 표본을 가지고 모집단의 특성(모수)를 예측하는 것 통계학의 핵심은 내가 원하는 집단의 특징을 알아내는 것이다.
통계적 추론에 대해 이해한다. 통계적 추론 표본이 갖고 있는 정보를 분석하여 모수에 관한 결론을 유도하고, 모수에 대한 가설의 옳고 그름을 판단하는 것 추정의 방법 모수를 추정하는 방법에 대해서 알아본다. 점 추정 모수를 추정하기 위해 하나의 값을 제안한다.
추론 요청 하나가 토큰화, 라우팅, KV 캐시, HBM, 네트워크를 지나 응답으로 돌아오는 과정을 짚습니다. 비용이 모델 계산만 아니라 메모리와 연결망에서 갈리는 이유를 봅니다.
NVIDIA가 말하는 추론 소프트웨어 스택을 통해, AI 서비스의 토큰당 비용이 칩 성능만이 아니라 운영·가속·인프라 접근의 결합에서 결정되는 이유를 살펴봅니다.
OpenAI와 Broadcom이 공개한 Jalapeno의 확인된 개발 단계와, 아직 발표만으로는 알 수 없는 성능·배치 규모를 구분해 읽습니다.
리벨리온이 코스피 상장과 미국 ADR 가능성을 말했습니다. 추론용 NPU 회사의 기술보다 먼저 공개시장, 정부 AI 인프라, 매출 검증이라는 세 질문이 드러납니다.
Amazon SageMaker AI가 생성형 AI 추론 최적화 API 위에 workload profiles, 비용·지연·처리량 목표, 결과 비교 화면을 얹은 이유를 살펴봅니다. 무엇이 확인됐고 어떤 부분이 AWS의 주장으로 남는지도 나눠 봅니다.
AI 반도체 경쟁이 학습 칩에서 실제 서비스를 돌리는 추론 칩으로 옮겨가는 가운데, 공공 CCTV와 실시간 검색 요약이 국산 NPU의 첫 사용처로 제시됐어. 무엇이 확인됐고, 아직 어떤 조건이 남았는지 짚어봐.
Kimi K3와 잉클링 같은 오픈웨이트 모델이 AI 사용 비용을 낮추면서, 반도체 수요가 줄어드는지 오히려 넓어지는지에 대한 두 가지 경로를 살펴봅니다. 22일 구글 실적에서 확인할 지표도 함께 정리합니다.
AI 서비스가 모델 학습에서 추론으로 무게중심을 옮기면서 국산 NPU가 어떤 현장과 소프트웨어를 함께 확보해야 하는지 살펴봐. 실시간 검색부터 피지컬 AI 네트워크까지, 발표로 확인된 범위와 아직 검증할 조건을 나눠 짚어.