온디바이스 AI의 미래는 디램이 아니라 낸드에 있다?! KV 캐시 폭증 문제를 해결한 ‘KVNAND’ 기술 최근 들어 대형 언어 모델의 성능 경쟁이 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 움직일 수 있는지, 즉 ‘메모리 병목’ 문제로 옮겨가고 있다는 점이 점점 더 뚜렷해지고 있습니다.
이에 따라 구글의 터보퀀트(TurboQuant)나 엔비디아의 TriAttention과 같은 기술 contents.premium.naver.com 최근 들어 대형 언어 모델의 성능 경쟁이 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 움직일 수 있는지, 즉 ‘메모리 병목’ 문제로 옮겨가고 있다는 점이 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 이에 따라 구글의 터보퀀트(TurboQuant)나 엔비디아의 TriAttention과 같은 기술들이 등장하며, 기존에는 그대로 유지되던 KV 캐시(KV cache)나 모델 파라미터를 보다 압축하거나 중요한 정보만 선택적으로 활용하는 방식으로 메모리 사용을 줄이려는 시도가 이어지고 있습니다.
그런...
