BeeLlama.cpp로 RTX 3090에서 Qwen 27B 135 tps 구동하기
BeeLlama.cpp RTX 3090 최적화로 Qwen 27B Q5를 200k 컨텍스트에서 135 tps로 구동하는 방법. DFlash 스펙큘레이티브 디코딩과 TCQ KV-캐시 압축 설정 가이드.
GGUF 양자화
RTX 4090에서 Qwen 27B를 80+ t/s로 구동하는 MTP·TurboQuant 설정법
RTX 4090 LLM 추론 최적화 실험 결과 분석. MTP 드래프트 추론과 TurboQuant KV 캐시 압축으로 Qwen 27B를 80+ t/s로 구동하는 기술 메커니즘, 재현 조건, 한계점을 상세 검토합니다.
Qwen 27B를 RTX 4090에서 80 t/s로 구동하는 LLM 추론 최적화 설정
LLM 추론 최적화를 위해 MTP와 TurboQuant를 결합해 단일 RTX 4090 24GB에서 Qwen3.6-27B를 초당 80토큰 이상으로 구동하는 방법. 262K 컨텍스트 처리 시 속도 2배 향상 달성.
LLaMA.cpp MTP 추론 속도 40% 향상 설정 가이드
LLaMA.cpp MTP 추론 속도 — LLaMA.cpp MTP(Multi-Token Prediction)로 Gemma 4 26B 추론 속도를 97에서 138 tokens/s로 40% 향상시키는 방법. Speculative Decoding 원리와 한국 개발 환경 적용 가이드.