vLLM Performance · Engineering Notes —종합편 K-Exaone 4.7배 빠르게 하기 이번 편은 앞선 1~4편에서 검증한 방법을 종합한다. 기본 vLLM 대비 누적 처리량, 내 모델에 적용하는 절차, 그리고 시리즈 전체의 결론을
[년도:] 2026년
vLLM 마른 수건 쥐어 짜기
vLLM Performance · Engineering Notes — 4편 bestKpad 위의 두 방법 — W4A4와 동적-K 3편에서 확립한 bestKpad를 기준선으로 두고, 양자화(W4A4)와 런타임 동적-K가 그 처리량을 넘어서는지 측정했다. W4A4는 11개 모델 중
vLLM의 설정 변경으로 속도에 박차를 가해 보자!
CUDA를 위한 Draft를 더미로 채우니, 70개 케이스 중 68개 케이스가 뒤집혔다 — vLLM Engineering Notes 3편 vLLM Performance · Engineering Notes — 3편 CUDA를 위한 Draft를 더미로 채우니, 70개 케이스
AI Factory까지 모두 다 표준화를 주도 하겠다!
칩이 아니라 ‘공장’을 판다 — NVIDIA가 AI 팩토리 전체를 하나의 청사진으로 묶었다. · NVIDIA DSX 종합 분석 전력이 병목인 시대, 경쟁의 단위는 FLOPS가 아니라 ‘메가와트당 토큰’이다. NVIDIA DSX는 단일 칩·서버
어떤 설정으로 vLLM을 빠르게 할 것인가?
그 설정, 다른 모델에서도 통한다. 거의. — vLLM Performance · Engineering Notes vLLM Performance · Engineering Notes — 2편 그 설정, 다른 모델에서도 통한다. 거의. 전편에서 정리한 suffix 구성을 10개
AIDC인가? AI Token Factory 인가?
Classical IDC에서 AIDC로 — 16-Layer 패러다임 전환 Uptime을 임대하던 부동산이 → tokens/watt를 생산하는 공장이 되었다 Classical IDC와 AIDC는 같은 단어 두 개로 묶이지만, 전력·냉각·네트워크·운영 KPI가 사실상 다른 운영 체계다 —
vLLM은 이미 빠르다. 당신이 설정을 안 켰을 뿐
vLLM Performance · Engineering Notes 코드 한 줄 고치지 않고, vLLM에 이미 들어 있는 내장 설정만으로 Llama-3.3-70B 추론을 6개 워크로드 전부 가속한 156셀 측정 리포트. ────────────────────────────────────── vLLM 소스에는 손대지 않았다.