[sglang] SGLang, JoyEcho 모델에 Breakable CUDA Graph 적용하여 추론 속도 43% 향상SGLang에서 JoyEcho 모델의 추론 병목 현상을 해결하고 속도를 획기적으로 개선한 Breakable CUDA Graph 적용 사례를 분석합니다.#SGLang#CUDA Graph#최적화#성능 향상#JoyEcho#AI 모델2026년 9월 5일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] NVIDIA Blackwell 아키텍처를 위한 FlashInfer의 Router GEMM 최적화FlashInfer가 NVIDIA Blackwell GPU에서 Router GEMM 연산 성능을 1.1x 이상 향상시킨 최적화 PR 분석#NVIDIA Blackwell#Router GEMM#FlashInfer#GPU 최적화#성능 향상#딥러닝2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[sglang] ROCm 아키텍처별 최적화: 런타임 디스패치로 성능 극대화ROCm 커널의 멀티 아키텍처 지원 강화 및 런타임 최적화를 통해 성능을 향상시킨 PR 분석#ROCm#GPU 최적화#커널 프로그래밍#FP8#TopK#성능 향상2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[transformers] Apple Silicon의 MPS에서 Flash Attention 최적화: 속도와 효율성 향상Apple Silicon의 MPS 환경에서 Flash Attention의 성능을 1.66배 향상시키는 최적화 방안을 소개합니다.#Apple Silicon#MPS#Flash Attention#최적화#성능 향상#Hugging Face Transformers2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer, FP8 지원으로 장문 컨텍스트 추론 성능을 극적으로 향상시키다FlashInfer의 concat_mla_k 함수에 FP8 지원을 추가하여 장문 컨텍스트 추론 성능을 크게 개선했습니다.#FlashInfer#FP8#LLM#최적화#성능 향상#딥러닝2026년 5월 7일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, Gemma4 라우팅 함수 Triton 커널로 최적화하여 성능 대폭 향상vLLM이 Gemma4 모델의 라우팅 함수를 Triton 커널로 최적화하여 서빙 성능을 크게 개선했습니다.#vLLM#Gemma4#Triton#최적화#성능 향상#AI 모델 서빙2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, Qwen3-VL 비디오 추론을 위한 CUDA Graph 최적화: 성능 향상의 비결vLLM이 Qwen3-VL 모델의 비디오 추론 성능을 CUDA Graph를 통해 획기적으로 개선한 방법을 분석합니다.#vLLM#CUDA Graph#Qwen3-VL#최적화#성능 향상#LLM2026년 4월 14일댓글 수 로딩 중