요약

VRAM 용량이 제한적인 환경에서 llama.cpp 라이브러리를 활용하여 Qwen3.5-35B-A3B 모델을 DFlash 추론적 디코딩 방식으로 성공적으로 구동했습니다. 이 기술은 메모리 제약이 있는 하드웨어에서도 대규모 언어 모델(LLM)의 효율적인 추론을 가능하게 합니다.

핵심 포인트

• VRAM 제한 환경에서 LLM 추론 구현에 성공함.
• llama.cpp와 DFlash 기술을 사용하여 메모리 효율성을 극대화함.
• Qwen3.5-35B-A3B와 같은 대형 모델도 RTX 2080 SUPER (8GB) 환경에서 구동 가능함을 입증함.