Qwen3.5-35B MoE 도입을 통한 206 tok/s 성능 확보 및 스캐폴딩 최적화
Qwen Is Not Yet Ready to Power Local OpenClaw Deployments
MTP 기반 Speculative Decoding으로 추론 속도 최대 3배 향상
Gemma 4 Multi-Token Prediction Delivers Up to ~3x Faster Token Generation
GTX 1080에서 Gemma 4 26B MoE 모델 24.5 tok/s 달성
Running Gemma 4 26B on an Old GTX 1080 with llama.cpp
KV Cache 최적화와 Asynchronous Pre-fetching을 통한 Local LLM 추론 지연 시간 제거
Active Page: Tackling Local AI for Transforming Passive Reading into Active Recall
RTX 4080 VRAM 제약 하의 MTP 도입을 통한 Gen Speed 최대 67% 향상 분석
Qwen 3.6 27B and 35B MTP vs Standard on 16GB GPU
단일 Checkpoint로 6.4배 Throughput 향상을 구현한 Nemotron Diffusion
NVIDIA's Nemotron Diffusion: One Model, Three Generation Modes, 6 Faster
Draft-and-Verify 루프로 추론 속도 2~3배 향상시킨 Speculative Decoding
The Speculative Decoding Pattern
FP8 Mixed Precision과 MoE 기반 671B 파라미터 효율적 구현
DeepSeek-V3: The 671B MoE Model You Can Run Locally in 2026
워크로드 가변성에 따른 LLM 추론 성능 역전 현상과 벤치마크 함정 분석
Your model speed benchmark is measuring the wrong thing
MTP 최적화를 통한 llama.cpp 추론 처리량 1.7배 개선
Why MTP doesn't speed up your llama.cpp inference (and how to actually fix it)
Gemma 4 MoE + N-Gram 도입으로 TTFT 2.5배 개선 및 47.5만 TPS 달성
Gemma4 Speculative Decoding with n-gram
DeepSeek-V4-Flash 524k Context에서 85 tok/s 달성 및 CUDA-first 런타임 구현
DeepSeek-V4-Flash Benchmarks, FlashRT CUDA Runtime, & V100 LLM Performance
OpenAI의 WebRTC 문제
음성 AI 지연 시간 700ms 달성을 위한 WebRTC 한계 분석 및 QUIC 기반 대안 탐색
Gemma 4 MTP 은폐후 커뮤니티가 파헤치고, Google이 뒤늦게 우회 지원
MTP 도입을 통한 Gemma 4 코드 생성 속도 3배 향상 및 아키텍처 분석
Gemma 4 가속하기 : 다중 토큰 예측 drafter로 더 빠른 추론
Gemma 4 MTP 기반 추론 가속으로 200TPS 이상의 고밀도 처리 달성
Draft Model 최적화 및 KV Cache 조정으로 VRAM 9.3GiB 절감 및 OOM 해결
I Fixed My LLM OOM Crashes by Shrinking the Draft Model (Speculative Decoding on Real Hardware)
GLM-5 대규모 서비스 중 발견한 레이스 컨디션 버그 수정기 — Coding Agent 추론 인프라의 Scaling Pain
KV Cache 레이스 컨디션 해결 및 LayerSplit 통한 처리량 최대 132% 개선
YC의 Requests for Startups - 2026년 여름
AI-Native 아키텍처 전환을 통한 레거시 SaaS 및 인프라의 근본적 재설계
AMD Strix Halo 기반 MoE 추론 460 t/s 달성 및 Speculative Decoding 함정 분석
Breaking the MoE Speculative Trap: 460 t/s on AMD Strix Halo
단순 완성을 넘어 56% SWE-bench 달성 및 Agent Orchestration 레이어로의 진화
GitHub Copilot in 2026 is not what you think it is anymore