딥시크(Deepseek)가 새 멀티모달 모델 V4.1-Flash를 공개했다. KV 캐시를 대폭 축소해 긴 컨텍스트 처리 시 GPU 메모리 사용량을 전작 대비 약 1/4로 줄이고, 입력 처리 연산량도 절반 가까이 낮췄다. 코딩 벤치마크에서는 오픈AI·앤스로픽의 최상위 폐쇄형 모델과 대등한 성적을 보이지만, 복잡한 과학 과제와 이미지 분석에서는 여전히 격차가 있다.
사용자 트래픽이 특정 시간에 집중되는 '버스트성(Bursty)' 환경에서 대형 언어 모델(LLM)의 추론 성능을 극대화하는 기술이 깃허브에 공개되었습니다. 트래픽 폭주를 예측하여 KV 캐시(Key-Value Cache)를 미리 복제해두는 방식을 통해, 서버 과부하나 지연 없이 빠르게 응답을 처리할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다.
최근 긴 문맥(Long Context)을 처리하는 AI 모델에서 모델 가중치보다 KV 캐시가 차지하는 메모리 비중이 훨씬 커지는 병목 현상이 발생하고 있습니다. 본 글은 이러한 메모리 문제를 해결하기 위해 등장한 TurboQuant, OSCAR, EpiCache 세 가지 기술의 접근 방식을 분석하며, 이들이 서로 경쟁하기보다는 각자 다른 측면을 보완해 주는 관계라고 설명합니다.
대규모 언어 모델(LLM)이 토큰을 생성하는 핵심 원리인 '자기회귀 다음 토큰 예측'과 추론 속도를 획기적으로 높이는 'KV 캐시' 최적화 기법을 설명합니다. 이 과정을 통해 모델이 텍스트를 벡터로 변환하여 디코더 블록을 거치고 다음 단어를 예측하며, 이후 반복적인 연산을 줄여 긴 문장을 빠르게 생성할 수 있게 되는 원리를 이해할 수 있습니다.