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최대 주변부 관련성이 중복된 RAG 근거를 어떻게 줄일까요?
MMR은 관련성이 높은 후보를 우선하면서 이미 선택된 구절과의 유사성에는 불이익을 주어 후보 풀의 순위를 다시 매깁니다. 그 결과 서로 독립적인 근거를 더 많이 포함할 수 있습니다.
파이프라인 병렬 처리는 홈 AI 가속기 간에 모델 레이어를 어떻게 이동시키나요?
파이프라인 병렬화는 서로 다른 레이어 그룹을 각기 다른 가속기에 배치하고 활성값을 순서대로 전달하여, 디바이스당 모델 메모리 사용량을 줄입니다.
텐서 병렬 처리는 여러 GPU에서 로컬 AI 추론을 어떻게 분할하나요?
텐서 병렬화는 레이어 텐서를 여러 GPU에 분할하여 각 장치가 하나의 샤드를 계산하고, 집단 통신을 통해 논리적 결과를 재구성합니다.
CPU 오프로딩은 어떻게 대형 모델을 홈 서버에서 계속 실행할 수 있게 할까요?
CPU 오프로딩은 모델 가중치의 일부를 시스템 RAM에 저장하고 실행 중 필요한 텐서를 가속기로 이동하여, 대형 모델도 실행할 수 있도록 합니다.
Mixture-of-Experts 라우팅은 로컬 모델의 연산량을 어떻게 바꿀까요?
MoE 라우팅은 토큰마다 선택된 전문가만 활성화하므로, 전체 파라미터 수에 비해 전문가 계층의 연산량을 줄이면서도 전체 전문가 세트는 그대로 저장합니다.
로컬 추론 중 Flash Attention은 메모리 트래픽을 어떻게 줄이나요?
Flash Attention은 타일 방식의 어텐션 연산을 칩 내에서 처리하고 전체 스코어 행렬을 메모리에 생성하지 않아, 어텐션을 근사하지 않고도 HBM 트래픽을 줄입니다.
동시 로컬 AI 요청에서 페이지드 어텐션은 KV 캐시를 어떻게 관리하나요?
PagedAttention은 각 요청의 논리적 KV 이력을 고정 크기 메모리 블록에 매핑하고, 동시 실행 시퀀스의 변화에 따라 용량을 할당하고 재활용합니다.
프리픽스 캐싱은 홈 AI 서버에서 반복되는 프롬프트 작업을 어떻게 줄일까요?
프리픽스 캐싱은 공유 프롬프트 접두사의 어텐션 상태를 재사용하므로, 이후 요청에서는 캐시되지 않은 접미사만 계산한 뒤 일반 디코딩을 계속합니다.
