Intel Optane PMem으로 1조 파라미터 LLM 로컬 실행 가이드
로컬 LLM 1조 파라미터 실행 — 로컬 LLM 1조 파라미터 모델을 768GB Optane PMem + 12GB GPU로 실행하는 방법. MoE 아키텍처 활용, llama.cpp 설정, 메모리 계층화 전략을 단계별로 설명합니다.
LLaMA.cpp
DeepSeek V4 Pro 로컬 추론: 단일 GPU 구동 가이드
DeepSeek V4 Pro 로컬 추론을 단일 워크스테이션에서 성공적으로 수행한 사례를 분석합니다. llama.cpp CUDA 빌드와 Q4_K_M 양자화로 89.4GB VRAM에서 구동하는 설치 방법과 성능 벤치마크를 확인하세요.
llama.cpp MTP로 12GB VRAM에서 Qwen 35B 80 tok/sec 실행하기
llama.cpp MTP 12GB VRAM — llama.cpp MTP를 활용해 RTX 4070 Super 12GB VRAM에서 Qwen3.6 35B를 초당 80토큰으로 구동하는 실전 가이드. GPU/CPU 로드 밸런싱, -fitt 1536 파라미터 설정, 128…
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.
BeeLlama.cpp로 RTX 3090에서 27B 모델 200k 컨텍스트 구동하기
BeeLlama.cpp 로컬 추론 — BeeLlama.cpp는 DFlash 스펙큘레이티브 디코딩과 TurboQuant 압축으로 RTX 3090에서 Qwen 27B 모델을 200k 컨텍스트로 구동합니다. 베이스라인 대비 2~3배 처리량 향상, 135 tps 달성…
RTX 4090에서 262K 컨텍스트 달성 — MTP와 TurboQuant 결합 가이드
RTX 4090 장문 추론 최적화 — RTX 4090 단일 GPU에서 Qwen 27B 모델로 262K 컨텍스트 조건에서 80~87 t/s를 달성한 실험 결과. MTP 투기적 디코딩과 TurboQuant KV 캐시 압축 결합으로 소비자 GPU의 장문 추론 가능성을…
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.