SEMQ 도입을 통한 FP32 수준 정밀도 유지 및 메모리 부하 획기적 감소
Changing AI math could reduce the hardware burden, researchers show
KV Cache 최적화를 통한 1.3TB OOM 위험 제거 및 메모리 효율 8배 개선
KV Cache Is Eating Your VRAM — Here's How to Estimate It Before You Run Out
CPU 기반 사전 필터링을 통한 LLM 추론 토큰 65% 절감
SuperCompress: Cut LLM Costs by 65% Without Losing Answers
CPU 기반 5K 파라미터 정책으로 LLM 비용 65% 절감 및 100% Recall 달성
How I Built a Prompt Compressor That Saves 65% on LLM Costs
从SGLang、vLLM的异同推演未来AI演化
RadixAttention 통한 Agent 처리량 최대 70% 향상 및 PD 분리 아키텍처 구현
KV Cache 최적화를 통한 LLM 추론 속도 향상 및 메모리 병목 해결
Why KV Cache Matters — How MQA, GQA, and MLA Make LLM Inference Faster
OEX 아키텍처 기반 16,000 GPU 확장성 및 TCO 최적화 달성
ZTE builds a TCO-optimal AI factory to fuel token economy
【红杉播客】AI Neolab--Engram【主攻记忆与持续学习】--分享未来 AI 发展趋势的独特见解
KV Cache 1,000배 압축 및 모델 Weight 내재화를 통한 Continual Learning 구현
Hybrid AI 추론을 위한 Local-first 런타임 Sipp 설계 및 WebGPU 최적화
Sipp: a local-first runtime for Hybrid AI Applications
Unlimited OCR — Baidu의 원샷 장문 파싱 모델
R-SWA 도입으로 KV 캐시를 상수로 유지하며 OmniDocBench 93.92% SOTA 달성
1,200줄의 Python으로 분석한 vLLM 핵심 추론 아키텍처
I built an interactive 11-chapter guide to how LLM inference actually works
MSA 도입으로 1M 컨텍스트 연산 비용 28.4배 절감 및 코딩 성능 확보
MiniMax M3 Explained: The Sparse Attention Breakthrough
GLM-5.2를 로컬에서 실행하는 방법
744B GLM-5.2 모델의 Dynamic GGUF 기반 로컬 실행 및 메모리 최적화
ROCm 기반 Prefill/Decode 분리 설계를 통한 GPU 리소스 최적화
AMD ATOM + ATOMesh: Prefill/decode Disaggregation on ROCm
Context Compression으로 토큰 사용량 최대 92% 절감한 Headroom 아키텍처
60–95% fewer tokens in your agent loops, same answers. Meet Headroom.
MoE 아키텍처와 CUDA 최적화 통한 추론 비용 94.4% 절감
Why Chinese AI Models Are 95% Cheaper — The Economics Explained
DiffusionGemma 26B 登陸 M2 Max：MLX 吞吐量實測與 Context 極限挑戰
M2 Max 기반 DiffusionGemma 26B 4-bit 양자화로 31.6 tok/s 달성
KV Cache 분석을 통한 LLM VRAM OOM의 구조적 원인 규명
How much VRAM do you actually need to run Llama 3 or Gemma locally?
80MHz FPGA 기반 56k tokens/sec 달성한 GateGPT 설계
GateGPT: 56k tokens per second Transformer (KV cache) on FPGA at 80 MHz
Ask HN: 일상적인 코딩에서 Claude/GPT를 로컬 모델로 대체한 사람이 있나요?
Qwen 3.6 및 Pi 하니스를 통한 로컬 LLM 기반 코딩 워크플로 최적화