2026 년 LLM 성능: 벤치마크, 병목 현상 및 최적화
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Infrastructure
2026 년 LLM 호스팅: 로컬, 셀프 호스팅 및 클라우드 인프라 비교
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
2026 년 컴퓨팅 하드웨어: GPU, CPU, 메모리 및 AI 워크스테이션
A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.
AI 시스템을 위한 데이터 인프라: 객체 저장소, 데이터베이스, 검색 및 AI 데이터 아키텍처
생산 환경의 AI 시스템은 모델과 프롬프트 이상의 요소에 의존합니다.
이들은 내구성 있는 저장소, 신뢰할 수 있는 데이터베이스, 확장 가능한 검색 기능, 그리고 신중하게 설계된 데이터 경계를 필요로 합니다.