![[논문리뷰]: Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models](https://paper-assets.alphaxiv.org/figures/2601.07372v1/img-0.jpeg)
논문 링크 Engram: 조건부 연산(MoE) 이후의 두 번째 희소성 축, 조건부 메모리(Conditional Memory)한 줄 요약 (TL;DR)Engram은 Transformer에 “지식 조회(lookup) primitive”를 추가해, 표준 모 …
![[논문 리뷰] Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6317233cc92fd6fee317e030/yNP71PjobVvLDgJ0R0qV2.png)
논문 링크 Massive Activations가 만든 하나의 서사: Attention Sink 와 Compression Valley 를 잇다TL;DR잔차 스트림의 massive activations(특히 BOS) 가 지배적 특이값 을 형성해 중간층 표 …
![[논문 리뷰] Hardware-Efficient Attention for Fast Decoding](https://moonlight-paper-snapshot.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/arxiv/hardware-efficient-attention-for-fast-decoding-1.png)
논문 링크 GTA & GLA: 디코딩의 ‘메모리-지배’를 깨는 하드웨어 효율 어텐션TL;DRGTA(키·값 타이잉)와 GLA(잠재 헤드 샤딩) 으로 FLOPs/byte를 끌어올리고 per-GPU KV 캐시를 줄여, 품질 손실 없이 커널 …
논문 링크 “GPU에 OS를 입히자”: LLM 시대를 위한 GPU 멀티태스킹 OS 레이어 의 제안한 줄 요약 (TL;DR)LLM 서빙에서 GPU는 종종 ≤10%대 활용 에 머무르고(현장 관찰), 부하는 수분 단위 3× 로 요동한다. 저자는 커널-그레인 …
![[논문리뷰] Marconi: Prefix Caching for the Era of Hybrid LLMs](https://pbs.twimg.com/media/GdyLXO9W4AADox0.jpg)
논문 링크 같은 논문을 2025-03-12 에도 한 번 더 정리해 두었다. Marconi: 하이브리드 LLM 시대의 프리픽스 캐싱을 다시 설계하다한 줄 요약 (TL;DR)Marconi는 하이브리드 LLM(Attention+SSM) 서빙에서 재사용 가능 …
![[논문리뷰] SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs](https://cdn.bytez.com/mobilePapers/v2/neurips/94872/images/20-0.png)
논문 링크 SGLang & RadixAttention: “LM 프로그램” 시대의 실행 최적화, 어떻게 6.4× 빨라졌나TL;DR언어–런타임 공동 설계(co-design) 위에 RadixAttention(라딕스 트리 기반 KV 캐시+스케줄링), …
![[논문리뷰] Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality](https://icml.cc/media/PosterPDFs/ICML%202024/32613.png)
논문 링크 같은 논문을 2024-12-24 에도 한 번 더 정리해 두었다. Structured State Space Duality: Mamba-2로 본 SSM↔Attention 통일과 2–8× 가속한 줄 요약 (TL;DR)SSD(Structured …
![[논문리뷰] Inference-Time Hyper-Scaling with KV Cache Compression](https://cdn-thumbnails.huggingface.co/social-thumbnails/papers/2506.05345/gradient.png)
논문 링크 Dynamic Memory Sparsification(DMS): KV 캐시 8× 압축으로 LLM 하이퍼-스케일링을 현실로한 줄 요약 (TL;DR)1 K 스텝만의 경량 재적합과 지연 퇴출 전략을 결합한 DMS는 KV 캐시를 최대 8× 압축하면 …
![[논문리뷰] Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models](https://cdn-thumbnails.huggingface.co/social-thumbnails/collections/nvidia/llama-nemotron-67d92346030a2691293f200b.png)
논문 링크 Hydragen: 공유 프리픽스가 있는 대규모 배치를 32 × 빠르게 디코딩하는 비밀 병기한 줄 요약 (TL;DR)Softmax 분모 재스케일링으로 프리픽스-서픽스를 분해해 Code-Llama-13 B 기준 vLLM보다 최대 32배 빠르게, …
![[논문리뷰] KIMI K2: OPEN AGENTIC INTELLIGENCE](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2/raw/main/figures/kimi-logo.png){kind=logo}
논문 링크 Kimi K2: 오픈소스 LLM이 에이전트 지능을 향해 내딛은 한 걸음TL;DRMuonClip 프리트레인 + 대규모 에이전틱 툴 데이터 + Verifiable‑RL 정렬의 3‑단계 파이프라인으로, Kimi K2는 τ²‑Bench …
논문 링크 Qwen 3: 생각량을 조절하는 거대 MoE 언어모델의 진화한 줄 요약 (TL;DR)Qwen 3는 “얼마나 깊게 생각할지”를 토큰 수치로 직접 제어할 수 있는 Thinking Budget과 128-전문가 MoE 설계를 결합해, 활성 파라미터 …
논문 링크 Massive Activations, Hidden Biases: 재해석된 Self-Attention의 비밀 한 줄 요약 (TL;DR)수천만 개 중 4–10 개의 초거대 스칼라(×10 000) 가 LLM · ViT의 성능을 사실상 ‘혼자서’ …
논문 링크 Peri-LayerNorm: Post-LN와 Pre-LN을 넘어서는 세 번째 선택지한 줄 요약 (TL;DR)Residual 직후에 LayerNorm을 한 번 더 넣는 “Peri-LayerNorm(Peri-LN)” 구조만으로 — 400 …
![[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66c0a08bac74db25de8427ec/Tb20E3IJSV6PjcD9Nkvfg.png)
논문 링크 SageAttention 3 & SageBwd — FP4로 달리고 8-bit로 학습한다📝 한 줄 요약 (TL;DR)Blackwell 세대 GPU의 FP4 Tensor Core를 100 % 활용하도록 설계된 SageAttention …
![[논문리뷰] Helix Parallelism: Rethinking Sharding Strategies for Interactive Multi-Million-Token LLM Decoding](https://www.storagereview.com/wp-content/uploads/2025/07/image2-2-png-e1752234784623.webp)
논문 링크 Helix Parallelism: 초장기 LLM 디코딩의 지연-처리량 벽을 깨다한 줄 요약 (TL;DR)Helix Parallelism은 Attention과 FFN을 서로 다른 병렬화 전략으로 스케줄링해 KV 캐시 중복과 FFN 가중치 로드 …
논문 링크 Subgoal Curriculum + CoT Consistency: DeepSeek-Prover-V2가 자동 정리 증명의 판을 갈아엎다TL;DRDeepSeek-Prover-V2는 “문제를 잘게 쪼개고, 쪼갠 대로 끝까지 맞춘다”는 원칙으로 …
논문 링크 Inference-Time Scaling: DeepSeek-GRM이 초대형 모델을 넘어선 비결한 줄 요약 (TL;DR)“27 B 모델 × 32배 샘플”—Generative Reward Model(GRM)과 k-Vote 합산만으로 …
논문 링크 CODE I/O: 코드 입·출력 + 자연어 CoT로 범용 추론까지 — 데이터 설계만으로 7B-30B LLM을 평균 +2 점 끌어올리다TL;DR“코드 함수 → 입력·출력 예측 + 체계적 Chain-of-Thought(CoT)”라는 단일 데이터 …
논문 링크 Native Sparse Attention (NSA) — 64 k 토큰도 11× 빠르게, 정확도는 그대로한 줄 요약 (TL;DR)NSA는 ‘압축 → 선택 → 슬라이딩’ 3 분기 희소 어텐션과 GQA/MQA-친화 커널을 결합해 64 k 컨텍스 …
논문 링크 Janus-Pro 7B: Dual-Encoder Multimodal LLM That Outsmarts Bigger Models한 줄 요약 (TL;DR)SigLIP 이해 인코더 + VQ 생성 인코더를 완전히 분리한 뒤 7 B 파라미터 LLM에 …
안녕하세요! 오랜만에 일상글을 작성해보네요 오늘은 출퇴근 및 라이딩에 사용하고 있는 제 자전거(첼로 스칼라티 D7)를 집에서 셀프 정비하기 위한 가이드를 만들었는데 공유해봅니다.
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR)DeepSeek-V3는 671 B-parameter MoE LLM에 Aux-loss-free Load-Balancing Bias + FP8 혼정밀 훈련 + Multi-Token Prediction을 결합해, …
같은 논문을 2025-02-03 에 표준 질문 흐름으로 한 번 더 정리해 두었다. 논문 링크 📝 Janus: 두 얼굴의 인코더로 멀티모달 이해 + 생성의 딜레마를 깬 1.3 B 모델한 줄 요약 (TL;DR)Janus는 멀티모달 이해와 이미지 생성에 …
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR)JanusFlow는 Rectified Flow + 분리형 비전 인코더 + 표현 정렬로 1.3 B 파라미터 단일 모델만으로 이미지 이해·생성 양쪽에서 동급 최고 성능(FID 9.51 / GenEval 0.63 / …
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR)Loss-Free Balancing(LFB)은 auxiliary loss를 완전히 제거한 채, 전문가별 bias 한 줄 업데이트만으로 Mixture-of-Experts(MoE) 모델의 ‘로드 밸런스 ↔ 성능’ 딜레마 …
논문 링크 한 줄 요약 (TL;DR)Fire-Flyer 2는 1만 대의 PCIe A100 GPU를 HFReduce·HaiScale 스택으로 묶어 DGX-A100의 80 %대 성능을 장비·전력 40 % 절감으로 달성한 ‘가성비형 초대규모 LLM 훈련 클 …
논문 링크 같은 논문을 2025-02-07 에도 한 번 더 정리해 두었다. DeepSeek-Coder: GPT-3.5 Turbo를 추월한 최초의 오픈소스 코드 LLMAI 실무자가 꿈꿔 온 “상용 수준을 넘어서는 공개 코드 모델”이 마침내 등장했다. …
논문 링크 DeepSeekMoE 정리 – Dense 성능을 40 % FLOPs로 끌어낸 ‘세분화-전문가’ 트릭한 줄 요약 (TL;DR)Fine-Grained Expert Segmentation (FGES) + Shared Experts (SEI) 로 …
논문 링크 📝 한 줄 요약 (TL;DR)DreamCraft3D는 2-스테이지 3D 생성 파이프라인과 *Bootstrapped Score Distillation(BSD)*라는 비밀 병기를 결합해, 단 한 장의 2D 이미지(또는 텍스트 프롬프트)만으로도 …
논문 링크 강점과 독창성, 핵심 알고리즘, 그리고 한계 물어본 것: 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘
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개인의견 : pipeline Parallelism에 관련된 논문을 몇개 봤는데 그 중에서 가장 재밋는 논문인것 같네요. graph의 toplogy-aware Pipeline Parallelism이라는 당연한 개념을 포함하여 효과적인 결과를 내는것 같습 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.01566v1 아래글은 Scholar GPT와 대화를 나눈 내용입니다. 핵심 내용과 강점, 알고리즘, 한계 물어본 것: 논문의 핵심 내용과 강점, 알고리즘 설명, 그리고 한계점
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개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
개인의견 : 패치 기반의 병렬 연산과 Cross-Attention을 통한 글로벌-로컬 상호작용, 그리고 토크나이저 free? 한 신기한 논문으로 보인다. 논문 : https://arxiv.org/abs/2305.07185
개인의견 : 잘모르는 분야이지만 meta publication을 보다가 흥미로워 보여서 선택한 논문.(내가 잘몰라서 질문을 못하겠다 ㅎㅎ;) 논문 : …
논문 : https://arxiv.org/abs/2303.06865 개인의견 : 타겟은 다르지만 deepspeed(zero) 오프로딩을 한다는 측면에서는 비슷한 느낌을 받았다 그리고 정말 높은 throughtput을 위해서 quantization과 선 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.01527v1 개인의견 : 다양한 경량화 방법의 효과를 long context를 다루는 LLM에서 어떤효과를 주는지 분석을 통하여 인사이트를 주고있다.
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.10774 개인의견 : 역시 songhan.. KV cache는 항상 볼때마다 압축을 하거나 줄이고 싶지만 그 특성상 query와 관계를 알아야 이게 중요한 KV였다는걸 알 수 있어 고육지책으로 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2407.00326 개인의견 : 결국 프리미티브라고 하는 작은 단위로 나눈다는 개념을 도입하는거 같고 이게 LLM이 아닌 경우도 고려해서 한번에 serving을 한다는것이라고 이해를 했는데 vllm의 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2406.15786v1 개인의견 : 내가 잘 이해를 한건지는 모르겠지만 결국 입력/출력의 cosine similarity를 보고 attention layer를 pruning 하겠다는것 같은데 이게 데이터 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2404.19737 개인의견 : auto-regressive한 현재 LLM은 구조적으로 생성되는 토큰이 많아지면 많은 I/O를 동반하게 됩니다. 그렇기 때문에 memory-bound 로 빠지게 되어서 디 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2405.16444 개인의견 : rag가 앞으로 정말 많이 사용될거 같은데 어떻게보면 이러한 방법론을 사용하여 kv cache를 partial하게 사용하고 update를 하는 방법에 대한 논문이군요
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.09054 개인의견 : 예전부터 KV cache중에 핵심이 되는 내용만 잘 선택하면 오버헤드를 줄일수 있지 않을까라고 생각했는데 핵심 토큰만 가지고 이러한 방법을 구현한 논문입니다. 이러한 논문 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2311.04934 개인의견 : 일부 반복되는 입력이 같은 위치에 들어오는 task에서(prompt에서 전처리가 있을시에 더욱) prefill시에 효과적으로 caching이 될거 같아 간단하게 효과적인 …
논문 : https://arxiv.org/abs/2403.02310 개인의견 : 서비스를 하는 수준에서 생각하면 continuous batching같은 테크닉을 사용하면 prefill을 스케줄을 어떠한 방식으로 할지가 궁금했는데 이러한 방법으로 …