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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Qwen 3.8 flash를 12GB VRAM과 32GB RAM으로 구동하는 방법
본 글은 Qwen 3.8 flash 모델을 12GB VRAM과 32GB RAM 환경에서 구동하는 실험 설정을 공유합니다. 4070 Super와 32GB RAM 조합으로 256K 컨텍스트를 성공적으로 구동했으며, 전반적인 속도 및 설정 세부 정보를 GitHub 레포지토리에 제공하여 사용자가 자신의 사양에 맞게 조정할 수 있도록 안내하고 있습니다.
10월 14일1
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오픈 소스 Cotypist/Granola 하이브리드 구축: 자체 회의록을 컨텍스트로 활용한 Gemma 4 E2B 자동 완성 (M4 Max에서
로컬 회의록과 자체 컨텍스트를 활용하여 타이핑 자동 완성 및 받아쓰기를 보완하는 데스크톱 앱 하네스(LokalBot)가 개발되었습니다. Gemma 4 E2B 베이스 모델을 사용하여 일반 MacBook 환경에서 품질과 낮은 지연 시간 사이의 균형을 맞추는 것이 가장 효과적입니다.
10월 14일1
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로컬 Qwen3.8FN 에이전트가 클라우드보다 훨씬 저렴합니다
로컬에서 Qwen3.8FN 모델을 활용한 에이전트 'Drax'를 구축하고 운영하는 비용 효율성을 분석했습니다. 전력 요금 기준으로 볼 때, 로컬 실행이 클라우드 API 사용보다 훨씬 저렴하며, 특히 비피크 시간대에 큰 이점을 가집니다. Drax는 높은 컨텍스트 크기와 프롬프트 캐시 활용률을 자랑합니다.
10월 13일1
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Lipwise: 처리 기능이 내장된 스마트 받아쓰기 앱
Lipwise는 Windows, macOS, Linux용 스마트 받아쓰기 앱으로, 단순 음성 인식(STT)을 넘어 LLM을 활용하여 텍스트를 실시간으로 수정하고 가공합니다. 사용자가 말한 내용을 즉시 출력하기 전에 LLM이 구두점 추가, 목록화, 요약 등 다양한 편집 작업을 수행해 정확도를 높였습니다.
10월 13일1
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내가 'Por qué no los dos?'를 만들었습니다
작성자는 기존 LLM 배포에 'closed-set decisions' 기능을 추가한 Rust 서비스 pqnld를 개발했습니다. 이 서비스는 컨텍스트, 질문 및 허용된 답변을 받아 모델 로그 확률에서 선택지와 점수를 반환하며, 전용 결정 모델 없이 일반 LLM이 의사결정 역할을 하도록 합니다.
10월 13일0
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Oh-My-Pocket 모바일 하네스 (iOS + Android)
Oh-My-Pocket은 Pi-Pocket의 포크 버전으로, 모바일 환경에서 코딩 경험을 향상시킨 개발 도구입니다. 커스텀 라우터 에디터, 개선된 컨텍스트 베이스라인, 에이전트 정의 기능 등을 추가하여 휴대폰으로 더욱 강력한 개발 작업을 할 수 있게 합니다.
10월 13일1
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EmbeddingGemma2: 이미지/비디오 검색 및 메모리 최적화 결과
EmbeddingGemma2 모델은 텍스트와 이미지를 상호 검색할 수 있는 멀티모달 임베딩 기능을 제공하며, 메모리 최적화에 중점을 두었습니다. 특히 여러 모달리티 작업 공간을 통합하고 호스트 RAM으로 임베딩을 제거하는 방식으로 VRAM 및 Host RAM 사용량을 크게 줄였습니다. 성능 측면에서는 Prefill 속도가 vLLM 대비 월등히 빠르며, 더 큰 컨텍스트에서 높은 피크 동시성을 달성할 수 있도록 개선되었습니다.
10월 13일1
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Basalt: Qwen 3.8 Flash Next를 위한 빠른 Blackwell 추론 엔진 (그리고 무료로 비전 기능을 구현한 방법)
Basalt는 Qwen 3.8 Flash Next를 위해 Blackwell에 최적화된 추론 엔진입니다. 이 엔진은 비전 기능을 효율적으로 지원하며, 유휴 상태에서는 인코더가 RAM에 존재하여 VRAM 사용을 최소화합니다. 이미지가 들어오면 필요한 순간에만 VRAM으로 업로드되어 빠르고 비용 효율적인 동적 비전 처리가 가능합니다.
10월 13일1
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Horsey challenge | Strata Fork | Qwen 3.8 FN NVFP4
사용자가 Strata fork와 Qwen 모델을 활용하여 'horsey challenge'를 성공적으로 시도한 경험을 공유합니다. 이 과정에서 시스템 자원 관리 및 최적화의 중요성을 강조하며, Unity나 Blender 같은 환경에서의 장시간 사용에 대비해 압축률 조정이 필요함을 언급했습니다. 전반적으로 로컬 환경에서 대규모 모델 구동 능력이 크게 향상되었음을 보여줍니다.
10월 13일1
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80B MoE (Qwen3-Next, 48 GB GGUF)가 Chrome 탭에서 응답하는 방식: llama.cpp의 WebGPU 백엔드와
llama.cpp의 WebGPU 백엔드를 활용하여 브라우저 탭에서 MoE(Mixture of Experts) 모델을 디스크 스트리밍 방식으로 구동하는 방법을 소개합니다. 이 기술은 별도의 엔진 없이도 llama.cpp가 지원하는 모든 MoE 모델에 적용 가능하며, OPFS를 이용한 페이징 기능과 WebGPU의 최적화된 로직을 통해 성능을 개선했습니다.
10월 13일1
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업데이트: Dense 모델을 Mixture-of-Experts로 변환
Dense 모델을 Mixture-of-Experts (MoE) 구조로 변환한 Qwen2.5-1.5B-MoE-A0.9B의 GGUF 버전을 공개했습니다. 이 변환된 MoE 모델은 기존 Dense 모델 대비 추론 속도(GPU/CPU)가 크게 향상되었으며, 특히 GPU 환경에서 32% 이상의 성능 개선을 보였습니다. 다만, 현재 크기에서는 품질이 원본 Qwen2.5-0.5B와 유사하며, 이 접근 방식은 더 큰 모델에 적용될 때 효과적일 것으로 분석했습니다.
10월 13일1
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특정 하드웨어 및 모델을 위한 llama.cpp 최적화
본 글은 특정 하드웨어(P100 등)와 모델 조합에 대한 llama.cpp 최적화 과정을 다룹니다. 저자는 '비전 코딩'이라는 방식으로 Claude에게 도움을 받아 성능 개선 작업을 진행했으며, 특히 semi-well-known shinbunbun p100 패치 등을 활용하여 디코드 성능에서 상당한 향상(최대 +~70%)을 달성했음을 공유합니다.
10월 13일1
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강의: 처음부터 GPU 컴파일러 구축하기. PyTorch 그래프를 다단계 IR을 통해 CUDA로 낮추기 (GPU_MODE 비디오 + 기사)
본 기사는 PyTorch 그래프를 다단계 IR(Intermediate Representation)을 거쳐 CUDA 커널로 낮추는 GPU 컴파일러 구축 과정을 설명합니다. TVM, Modular, PyTorch Inductor 등 최신 컴파일러의 공통 개념에 초점을 맞추어, 일반 연산이 어떻게 점진적으로 낮은 레벨의 CUDA 커널로 변환되는지 보여줍니다.
10월 13일0
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로컬 Ollama 모델을 사용하는 오픈 소스 데스크톱 에이전트 앱: Qwen3.5:9b와 Qwen3.8 두 개의 에이전트를 16GB 카드로
본 글은 로컬 LLM(Qwen3.5:9b, Qwen3.8)을 활용하여 여러 개의 독립적인 '에이전트'를 구동하는 오픈 소스 데스크톱 앱 개발 경험을 공유합니다. 이 앱은 각 에이전트의 협업 과정을 시각화하며, 16GB VRAM 환경에서의 성능 및 리소스 한계점들을 다루고 있습니다.
10월 13일1
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로컬 AI 워크스테이션에서 모델 스와핑을 자동화하는 VRAM 스케줄러(vramble)를 구축하다
로컬 AI 워크스테이션에서 여러 모델과 도구 사용 시 발생하는 VRAM 부족 문제를 해결하기 위해 'vramble'이라는 요청 디스패칭 레이어를 개발했습니다. 이 시스템은 우선순위 기반의 큐 관리 및 자동 로드/언로드 기능을 제공하여, 사용자 개입 없이 다양한 AI 워크플로우를 효율적으로 실행할 수 있게 합니다.
10월 13일1
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DeepMind의 AlphaGenome과 브라우저 내 MedGemma 1.5 4B를 활용한 DNA 탐색
본 글은 AlphaGenome API와 WebGPU 기반의 MedGemma 1.5 4B를 결합한 교육용 도구 AskCyph Health Explorer를 소개합니다. 이 도구는 분자 생물학 예측(AlphaGenome)과 사용자 프라이버시 보호가 핵심입니다. 모든 상호작용은 로컬 브라우저에서 처리되어 민감한 의료 데이터가 외부 서버로 전송되지 않습니다.
10월 13일1
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단일 GH200 칩을 사용하여 21B MoE를 사전 학습하는 과정에서 MFU를 21%에서 50%로 높인 기록 (코드 및 로그 포함)
본 글은 예산 제약으로 인해 H100 대신 단일 GH200 칩을 사용하여 21B MoE 모델을 사전 학습한 경험과 그 과정에서 측정된 성능 지표를 공유합니다. 특히 MFU(Model Flops Utilization)가 21%에서 최대 50%까지 향상된 구체적인 수치와 기술적 문제 해결 과정을 상세히 다루고 있습니다.
10월 12일1
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vllm-ascend 업데이트 (GLM5.3-flash)을 듀얼 310P Ascend 카드에서 테스트
본 글은 DDR4x Ascend 310P 카드를 사용하여 GLM-5.3-Flash와 같은 MoE 모델을 최적화하고 테스트한 경험을 공유합니다. 메모리 상주 및 모듈 핫스왑 기능을 통해 개발 효율성을 크게 높였으며, Ascend Sidecard 아키텍처를 제안하며 CUDA/가속기 간의 작업 분할 방식을 설명했습니다.
10월 12일1
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Qwen3.8-27B 대 Frontier 및 기타 모델 비교 테스트 결과
본 글은 Qwen3.8-27B를 포함한 여러 LLM들을 코딩, 데이터 분석, RAG 등 실제 사용 환경에서 비교 테스트한 결과를 공유합니다. 500개 이상의 항목으로 구성된 이 테스트는 모델 간의 성능 차이를 구체적으로 보여주며, 특정 파인튜닝 모델들이 높은 효율성을 보임을 강조합니다.
10월 12일1
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Qwen3.8-27B에서 비트 단위의 추측 디코딩: RTX PRO 6000 한 장비로 초당 106 토큰
본 글은 Qwen3.8-27B 모델을 RTX PRO 6000 한 장비에서 비트 단위의 추측 디코딩(speculative decoding) 성능과 정확성을 비교 분석한 기술 보고서입니다. Speculation 사용 시 vLLM이 높은 속도를 보였으나, SGLang의 수정된 커널 및 DeepGEMM 최적화를 통해 모든 조건에서 일관되고 정확한 토큰 ID와 logprob를 재현하는 것이 핵심 목표였습니다.
10월 12일0