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LLM 학습·서빙, RAG 파이프라인, AI Agent 하네스, 인프라까지 — 직접 만들고 운영하며 남긴 기술 문서 전체 목록입니다.
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Inference
LLM 서빙에서 요청 출력 길이 편차가 throughput에 미치는 실제 영향: 실측과 트레이드오프
LLM
Inference
서빙
vLLM
+2
Aug 22, 2026
10 min
Inference
LLM 서빙 벤치마크가 현실과 어긋나는 이유: 합성 트래픽이 숨기는 세 가지 함정
LLM
Inference
서빙
vLLM
+2
Aug 22, 2026
12 min
Inference
LLM 서빙에서 배치 크기 상한선은 어떻게 결정해야 하는가: TTFT·TPOT·GPU 활용률 삼각 트레이드오프
LLM
Inference
GPU
vLLM
+2
Aug 21, 2026
12 min
Inference
Mixture of Experts vs Mixture of Tokens: 두 아키텍처가 연산을 나누는 방식의 차이
LLM
Inference
GPU
아키텍처
+3
Aug 21, 2026
10 min
Inference
KV 캐시가 폭발하기 전에: 긴 컨텍스트 추론에서 Attention 병목을 줄이는 세 가지 전략의 트레이드오프
LLM
Inference
아키텍처
KV 캐시
+4
Aug 21, 2026
12 min
Inference
Prefill-Decode 분리 이후의 문제: KV 캐시 전송 비용은 왜 병목이 되는가
LLM
Inference
GPU
서빙
+3
Aug 20, 2026
14 min
Inference
Flash Attention은 왜 빠른가: IO-Awareness가 Attention 연산을 바꾼 방식
Flash Attention
LLM
Inference
GPU
+3
Aug 20, 2026
16 min
Inference
Speculative Decoding이 throughput을 높이지 못하는 조건: 수락률·배치 크기·메모리 삼각 트레이드오프
LLM
Inference
서빙
vLLM
+3
Aug 19, 2026
12 min
Inference
MoE와 MoT는 무엇이 다른가 — 라우팅 단위가 서빙 구조를 어떻게 바꾸는가
LLM
Inference
GPU
아키텍처
+3
Aug 19, 2026
12 min
Inference
LLM 서빙에서 Decode 단계가 Memory-Bound인 이유: Arithmetic Intensity로 GPU 병목을 진단하다
LLM
Inference
GPU
서빙
+1
Aug 19, 2026
10 min
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