vLLM PagedAttention으로 오픈소스 LLM 추론 GPU VRAM 효율 3배 높이기
오픈소스 LLM(Llama 3, Mistral 등)을 실제 서비스에 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 GPU 메모리 관리입니다. 고가의 H100이나 A100을 사용하더라도 동시 접속자가 늘어나면 금세 'Out of Memory(OOM)' 에러가 발생하거나…
Cómo optimizar la VRAM de GPU con vLLM PagedAttention: Guía de Inferencia LLM
Alojar modelos de lenguaje extensos (LLM) de código abierto suele ser un desafío financiero y técnico debido a la gestión ineficiente de la memoria…
RAG 검색 지연 시간 50% 단축하는 HNSW 인덱싱 튜닝 3가지 방법 (2026)
사용자가 질문을 던졌을 때 LLM이 답변을 생성하기까지 5초가 걸린다면 해당 서비스는 사용자 이탈을 피할 수 없습니다. 이 지연 시간의 핵심 주범은 수백만 개의 벡터 데이터 사이에서 길을 잃은 시맨틱 검색(Semantic Search) 과정입니다. 대규모 데이터셋…
HNSW Vector Indexing: 3 Ways to Cut RAG Latency in 2026
Slow semantic search ruins the user experience in Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines. When your vector database takes 500ms to find cont…