태그: serving

2026년 6월 07일

추론 인프라의 핵심은 20ms 열차에 배치를 꽉 채우는 게임이다

2026년 6월 07일

배치 최적화는 LLM 서빙 경제성의 핵심 결정 요소다

2026년 6월 07일

vLLM과 SGLang의 본질은 GPU utilization 극대화를 위한 배치 스케줄링 엔진이다

2026년 6월 07일

LLM 추론 시간 분해와 Roofline Analysis

2026년 6월 07일

현대 LLM 추론의 시간 분해와 최적화

2026년 6월 07일

현대 LLM 추론 인프라 — 시간 분해와 배치 최적화

2026년 6월 06일

200K 컨텍스트 임계점은 하드웨어의 메모리 대역폭 제약에서 비롯된다

2026년 6월 06일

프론티어 랩의 진짜 moat는 서빙 인프라 최적화 능력이다

2026년 6월 06일

AI 경쟁의 새로운 무기는 인퍼런스 엔지니어링 인프라다

2026년 6월 06일

프론티어 랩의 진짜 경쟁력은 모델 성능보다 서빙 인프라 엔지니어링에 있다

2026년 6월 06일

현대 LLM 추론 인프라의 경제학: t_compute와 t_memory의 균형

2026년 6월 06일

LLM 서빙의 roofline 분석과 하드웨어-모델 공진

2026년 6월 03일

20ms 추론 사이클이 LLM 서빙 경제학의 기본 단위다

2026년 6월 03일

배치 크기가 LLM 서빙의 compute-bound와 memory-bound를 결정한다

2026년 6월 03일

프론티어 랩의 진짜 moat는 serving infrastructure 역량이다

2026년 6월 03일

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태그: serving

추론 인프라의 핵심은 20ms 열차에 배치를 꽉 채우는 게임이다

배치 최적화는 LLM 서빙 경제성의 핵심 결정 요소다

vLLM과 SGLang의 본질은 GPU utilization 극대화를 위한 배치 스케줄링 엔진이다

LLM 추론 시간 분해와 Roofline Analysis

현대 LLM 추론의 시간 분해와 최적화

현대 LLM 추론 인프라 — 시간 분해와 배치 최적화

200K 컨텍스트 임계점은 하드웨어의 메모리 대역폭 제약에서 비롯된다

프론티어 랩의 진짜 moat는 서빙 인프라 최적화 능력이다

AI 경쟁의 새로운 무기는 인퍼런스 엔지니어링 인프라다

프론티어 랩의 진짜 경쟁력은 모델 성능보다 서빙 인프라 엔지니어링에 있다

현대 LLM 추론 인프라의 경제학: t_compute와 t_memory의 균형

LLM 서빙의 roofline 분석과 하드웨어-모델 공진

20ms 추론 사이클이 LLM 서빙 경제학의 기본 단위다

배치 크기가 LLM 서빙의 compute-bound와 memory-bound를 결정한다

프론티어 랩의 진짜 moat는 serving infrastructure 역량이다

LLM 추론 Roofline 분석의 핵심 변수