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16GB GPU에서 KV 캐시: 긴 컨텍스트를 실제로 수용하는 방법

16GB GPU에서 KV 캐시: 긴 컨텍스트를 실제로 수용하는 방법

16GB에서 128K 컨텍스트가 실패하는 이유

모델은 128K 컨텍스트 윈도우를 광고하면서도 16 GB GPU에서 40K 토큰에서 실패할 수 있습니다. 아키텍처 상한은 웨이트, KV 캐시, 컴퓨트 버퍼, 데스크톱 컴포지터가 모두 동시에 해당 카드에 들어맞겠다는 약속을 한 적이 없습니다.

2026년 AI용 GPU 비교: NVIDIA, AMD, 인텔

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3개 벤더 간 AI GPU 비교

2026년 AI 하드웨어 시장은 크게 변화했습니다. NVIDIA, AMD, 인텔은 모두 로컬 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 추론 워크로드를 처리할 수 있는 GPU를 필요로 하는 개발자들을 두고 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.

TGI - 텍스트 생성 추론 - 설치, 구성, 문제 해결

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TGI 를 설치하고 빠르게 배포하며 더 빠르게 디버깅하세요.

Text Generation Inference(TGI) 는 매우 특유의 에너지를 지니고 있습니다. 추론 분야에서 가장 새로운 기술은 아니지만, 이미 프로덕션 환경에서 발생하는 문제를 잘 이해하고 있습니다.

GPU 및 영구 모델 스토리지 사용 Docker Compose 기반 Ollama

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GPU 와 영속성을 갖춘 Compose 우선 Ollama 서버

Ollama 는 베어 메탈 (bare metal) 환경에서 훌륭하게 작동합니다. 이를 서비스처럼 다룰 때 더욱 흥미로운데, 안정적인 엔드포인트, 고정된 버전, 영구 저장소, 그리고 GPU 가 있거나 없는 명확한 상태를 보장받기 때문입니다.