https://jaehun.me/tags/test-time-training/딥러닝 컴파일러 엔지니어 류재훈의 기술 블로그. LLM 추론 최적화, KV 캐시, 컴파일러, C++와 AI 논문·오픈소스 코드 분석을 정리합니다.ko-krhttps://jaehun.me/posts/paper-2611-17331/https://jaehun.me/posts/paper-2611-17331/Sun, 15 Nov 2026 00:00:00 +0900<p><a href="https://arxiv.org/abs/2611.17331"target="_blank" class="inline-flex items-center gap-1" >논문 링크<svg class="h-3 w-3 flex-shrink-0" id="external-link" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2" d="M15 3h6v6m-11 5L21 3m-3 10v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/></svg> </a></p> <h2 id="1-도입-새-시점을-그릴-때마다-캐시-전체를-읽는다">1. 도입: 새 시점을 그릴 때마다 캐시 전체를 읽는다<a href="#1-%eb%8f%84%ec%9e%85-%ec%83%88-%ec%8b%9c%ec%a0%90%ec%9d%84-%ea%b7%b8%eb%a6%b4-%eb%95%8c%eb%a7%88%eb%8b%a4-%ec%ba%90%ec%8b%9c-%ec%a0%84%ec%b2%b4%eb%a5%bc-%ec%9d%bd%eb%8a%94%eb%8b%a4" class="heading-anchor" aria-label="이 섹션에 대한 링크"></a></h2><p>여러 장의 사진으로부터 새 각도의 영상을 만드는 모델 중 품질이 가장 앞서는 설계는, 장면 정보를 Transformer의 키·값 캐시에 담아 두는 방식이다. 이 설계의 대가는 새 시점 한 장을 그릴 때마다 캐시 전체를 다시 읽어야 한다는 것이고, 그래서 입력 사진이 늘수록 그리는 속도가 떨어진다. 이 논문은 그 정보를 작은 신경망의 가중치에 한 번 구워 두어, 새 시점을 그리는 비용을 입력 사진 수와 무관하게 만드는 방법을 제안한다.</p>