DeepSeek v4 384K Context 확장 및 KV Cache Quantization 최적화

Context

LLM 추론 시 KV Cache의 과도한 메모리 점유로 인한 VRAM 병목 현상 발생. 특히 긴 컨텍스트 처리 시 소비자용 GPU의 메모리 한계로 인해 처리량 저하 및 배치 사이즈 제한이라는 아키텍처적 제약 존재.

Technical Solution

• FlashAttention 기법을 적용한 DeepSeek v4 Flash 버전 구현을 통한 Memory I/O 최적화 및 추론 속도 향상
• Gemma 4 및 Qwen 3.6 모델 대상 q8_0, q4_0 KV Cache Quantization 적용으로 메모리 풋프린트 감소
• KL Divergence 지표를 활용한 양자화 레벨별 정보 손실량 측정 및 모델 정확도-메모리 효율 간 Trade-off 정밀 분석
• 384K Max Output 설계를 통한 초장문 텍스트 생성 및 대규모 코드베이스 분석 능력 확보
• Open-weight 포맷 제공을 통한 vLLM 및 llama.cpp 기반의 로컬 인퍼런스 최적화 환경 구축