Qwen 27B KV 캐시 양자화로 262K 컨텍스트 80+ t/s 달성하기
KV 캐시 양자화 추론 최적화 — KV 캐시 양자화와 MTP 결합으로 RTX 4090에서 262K 컨텍스트 기반 80+ t/s 달성. Qwen 27B 모델의 VRAM 병목 해소 및 추론 속도 2배 향상 방법을 상세히 분석합니다.
KV 캐시 양자화 추론 최적화 — KV 캐시 양자화와 MTP 결합으로 RTX 4090에서 262K 컨텍스트 기반 80+ t/s 달성. Qwen 27B 모델의 VRAM 병목 해소 및 추론 속도 2배 향상 방법을 상세히 분석합니다.
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.
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 — 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.