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Disaggregated Inference란? LLM 추론 GPU를 분리해 운영하는 이유

Disaggregated Inference란? LLM 추론 GPU를 분리해 운영하는 이유

Disaggregated Inference는 LLM 추론의 Prefill과 Decode 단계를 서로 다른 GPU에 나눠 실행하는 아키텍처입니다. 왜 두 단계를 분리하는지, 어떤 성능 이점이 있는지, 어디서 쓰이는지 정리하고, GPU 자원 배치와 운영 관점에서 도입 조건까지 다룹니다.

AI 인프라 구축, GPU가 전부가 아닌 이유: 스토리지와 패브릭

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AI 개발에 GPU만 있으면 충분할까요? AI 개발에 필수적인 두가지, 성능을 극대화하는 고속 스토리지와 네트워크 패브릭의 역할을 초심자 눈높이에서 설명합니다. 온프레미스와 클라우드 인프라 선택 가이드도 함께 확인하세요.

AI 인프라 구축 방법: 레퍼런스 아키텍처 설계의 중요성

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비싼 AI 인프라 투자, 실패 없이 시작하려면? 한 번 구축하면 되돌리기 어려운 AI 인프라를 데이터 기반으로 설계하는 법! 레퍼런스 아키텍처의 정의와 중요성, 그리고 TEN RA:X를 통한 최적의 가이드를 확인하세요.

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