Google TurboQuant — KV Cache를 3비트로 압축해도 정확도가 안 떨어진다고?
Google이 발표한 TurboQuant의 PolarQuant+QJL 기법을 분석한다. KV cache 메모리 6배 절감, 어텐션 8배 가속이 실제로 의미하는 것.
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quantization
5개 글
llama.cpp에 IQ*_K/IQ*_KS 양자화 통합 — ik_llama.cpp 성과가 메인라인으로
ik_llama.cpp에서 개발된 IQ계 양자화 기법이 llama.cpp 본체에 머지됩니다. IQ2_K~IQ4_KS의 정밀도 향상과 로컬 LLM 추론 효율화의 기술적 배경을 해설합니다.
Heretic 1.2 — 양자화로 VRAM 70% 절감과 MPOA 기술 해부
Heretic 1.2가 출시되었습니다. 4bit 양자화로 VRAM 사용량을 최대 70% 줄이고, MPOA로 고품질 어블리테레이션을 구현합니다. 로컬 LLM 운용 비용 절감의 최신 기법을 소개합니다.
Qwen3-Coder-Next 80B를 8GB VRAM으로 실행하는 방법
80B 파라미터 코딩 AI 모델을 8GB VRAM 소비자 GPU에서 실행하는 양자화 및 레이지 로딩 기법을 분석합니다. 로컬 LLM 코딩의 실용성과 한계를 다룹니다.
NVIDIA NVFP4로 LLM 추론 비용 8분의 1로 절감 — 정확도 유지의 비밀
NVIDIA의 NVFP4 양자화 기술이 LLM 추론 비용을 8분의 1로 줄이면서도 정확도를 유지하는 원리를 분석합니다. FP32에서 FP4 전환이 가져올 비용 구조 변화를 RTX 4090 AdaLLM 실전 벤치마크와 월간 GPU 운영 비용 시뮬레이션과 함께 살펴봅니다.