Los contenedores Docker han transformado el despliegue de software, pero también han creado un punto ciego crítico: la visibilidad de lo que ocurre dentro del proceso en ejecución. Si un atacante l…

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, 요청 대기 시간이 기하급수적으로 늘어납니다. 이는 모델 파라미터 자체보다 추론 과정에서…

Building high-performance LLM inference servers often hits a wall: GPU memory fragmentation. Traditional serving methods allocate a fixed, contiguous block for the KV (Key-Value) cache, leading to …

オープンソースLLM（Llama 3やMistralなど）を自前でホストする際、最大のボトルネックは「GPU VRAM」の枯渇です。特に推論時、入力テキストが増えるほどKVキャッシュ（Key-Value Cache）がメモリを占有し、一度に処理できるユーザー数（スループット）が劇的に低下します。従来の推論エンジンでは、メモリを連続した領域として確保するため、実際には使われていない「メモリの断…