AI 업계에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있는 추론(Inferring) 속도와 메모리 최적화를 위해 딥시크(DeepSeek)가 Open Source Week를 개최했습니다. 이 행사에서 공개된 FlashMLA는 차세대 AI 추론을 위한 획기적인 모델로, 고성능 AI 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 설계되었습니다.
FlashMLA의 핵심 기술 Paged KV Cache FlashMLA의 핵심 기술 중 하나는 Paged KV Cache입니다. 이는 AI 모델이 긴 컨텍스트를 유지하면서도 기존의 메모리 사용 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 기술입니다.
Paged KV Cache, 블록 사이즈 64 기존 KV 캐시보다 더 긴 문맥을 유지하면서도 성능 저하를 방지 메모리 사용 최적화 → 필요한 블록만 메모리에 올려 불필요한 낭비 방지 추론 속도 향상 → 동적 캐싱 관리로 LLM(대형 언어 모델)의 속도를 개선 클라우드 비용 절감 → 메모리 사용량을 줄여 AI 인프라 비용 절 Page...
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