모델이 커지고 더 많은 데이터로 학습되면서 기능이 늘어나고 활용도도 높아지고 있습니다. 이런 모델을 빠르게 훈련하려면 데이터센터 수준의 높은 성능이… 5 MIN READ

사용자 수가 수백 명에서 수십만 명까지 변동하고 각 요청의 입력 시퀀스 길이가 다른 프로덕션 환경에서 생성형 AI 워크로드를 배포하는 데는 여러… 3 MIN READ

프로덕션 환경에 거대 언어 모델(LLM)을 배포하려면 사용자 상호 작용을 향상시키는 것과 시스템 처리량을 늘리는 것 사이에서 어려운 절충점을 찾아야… 4 MIN READ

거대 언어 모델(LLM)의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라, 실시간 생성형 AI 애플리케이션이 요구하는 짧은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하기… 3 MIN READ

오늘날의 거대 언어 모델(LLM)은 2017년에 도입된 트랜스포머 모델 아키텍처를 기반으로 합니다. 2017년 이후로 AI 컴퓨팅 성능이 빠르게… 4 MIN READ

빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서 가속화된 추론 속도에 대한 요구는 여전히 시급한 문제입니다. 모델 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라… 6 MIN READ