LLM 추론 속도 지연의 원인? Prefill과 Decode 단계 완벽 해부
LLM 추론 속도 지연의 원인? Prefill과 Decode 단계 완벽 해부
- LLM 추론 과정은 크게 프롬프트를 한 번에 처리하는 Prefill과 토큰을 하나씩 생성하는 Decode 단계로 나뉘어.
- Prefill은 컴퓨팅 파워(Compute-bound)를 많이 먹고, Decode는 메모리 대역폭(Memory-bound)의 제약을 크게 받는 차이가 있어.
- 이 두 단계의 병목 특성을 정확히 이해해야 추론 파이프라인 최적화 및 서빙 비용 절감이 가능해져.
SageMaker와 Bedrock 결합으로 개별 작업 최적화 멀티 에이전트 구축하기
- AWS가 SageMaker AI의 OpenAI 호환 엔드포인트와 Bedrock AgentCore 런타임을 연동하는 멀티 에이전트 워크플로우를 공개했어.
- 각 전문 에이전트가 각자 역할에 가장 적합한 최적의 LLM을 골라 쓰도록 아키텍처를 설계할 수 있어.
- 기본 Strands Agents에서 지원하지 않던 토큰 레벨 관측성(Observability)까지 챙겨서 실무 적용성을 끌어올렸지.
빅테크 AI 랩들, 대중이 진짜 원하는 건 1도 모르고 있다는 거장 팁 오라일리의 뼈때리는 일침
- 출판 제국을 세운 IT 거장 팁 오라일리가 빅테크 AI 랩들의 행보를 두고 대중의 니즈를 전혀 파악하지 못하고 있다고 지적했어.
- 자신이 세운 출판 제국이 AI 때문에 흔들리고 있지만, 오픈소스 형태라면 AI를 여전히 사랑한다고 밝혀 눈길을 끌었지.
- 결국 폐쇄적인 거대 모델 경쟁보다는 사용자 중심의 오픈소스 생태계가 승리할 거라는 사안의 본질을 짚어낸 셈이야.
