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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 7 편
추론을 빠르게 — Speculative Decoding과 처리량 최적화
LLM의 decode가 느린 근본 이유부터 speculative decoding으로 속도를 끌어올리는 원리, 메두사와 EAGLE 같은 변형, chunked prefill과 prefill/decode 분리, 지연과 처리량의 트레이드오프, 그리고 TTFT/TPOT 같은 측정 지표까지 추론 가속의 핵심을 정리합니다.
2026-06-26 · 23 분 읽기 #speculative-decoding#throughput#inference#mlops#latencyLLM 추론 최적화 완전 가이드 2025: vLLM, TensorRT-LLM, KV Cache, Speculative Decoding
LLM 추론 최적화의 모든 것! vLLM(PagedAttention), TensorRT-LLM(FP8/INT4), KV Cache 관리, Speculative Decoding, Continuous Batching, FlashAttention, 양자화(GPTQ/AWQ/GGUF), 모델 서빙(Triton/vLLM/TGI), GPU 메모리 최적화, 비용 분석.
2026-04-14 · 34 분 읽기 #llm-inference#vllm#tensorrt-llm#kv-cache#speculative-decodingLLM 추론 최적화 완전 가이드: KV Cache, Speculative Decoding, Continuous Batching
LLM 추론을 극한까지 최적화하는 완전 가이드. KV Cache, Speculative Decoding, Continuous Batching, PagedAttention, FlashInfer, 멀티GPU 추론, 그리고 DeepSeek MLA까지 심층 분석합니다.
2026-03-17 · 41 분 읽기 #llm#inference#optimization#kv-cache#speculative-decodingLLM 추론 최적화 완벽 가이드: vLLM, TensorRT-LLM, Speculative Decoding
LLM 추론 성능을 극대화하는 핵심 기술인 vLLM, TensorRT-LLM, Speculative Decoding, KV Cache 최적화를 실전 코드와 벤치마크로 비교 분석합니다.
2026-03-14 · 31 분 읽기 #llm#inference-optimization#vllm#tensorrt-llm#speculative-decodingvLLM 프로덕션 서빙 최적화 완전 가이드: PagedAttention부터 Kubernetes 배포까지
vLLM의 핵심 아키텍처인 PagedAttention부터 Continuous Batching, Tensor Parallelism, Speculative Decoding, Prefix Caching 등 최적화 기법, 상세 설정 가이드, TGI·TensorRT-LLM과의 성능 비교, Kubernetes 배포 패턴, 모니터링과 트러블슈팅까지 프로덕션 관점에서 포괄적으로 다룹니다.
2026-03-07 · 26 분 읽기 #llm#vllm#paged-attention#continuous-batching#tensor-parallelismLLM Speculative Decoding 서빙 최적화 플레이북
LLM Speculative Decoding 서빙 최적화 플레이북 - 2026년 기준 실무 적용 가이드
2026-03-04 · 18 분 읽기 #llm#speculative-decoding#2026-03Speculative Decoding으로 LLM 추론 2~3배 빠르게: 원리부터 실전 구현까지
Speculative Decoding의 수학적 원리, Draft-Verify 파이프라인, 수용 확률 분석, vLLM/TensorRT-LLM에서의 실전 적용법, 그리고 Apple의 Mirror Speculative Decoding까지 심층 분석한다.
2026-03-02 · 9 분 읽기 #llm#speculative-decoding#inference#optimization#vllm