[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 Gemma4 모델의 GPU/CPU 동기화 병목 현상 해결하기: non_blocking 전송의 중요성Gemma4 모델의 임베딩 과정에서 발생하는 불필요한 GPU/CPU 동기화를 제거하여 추론 성능을 최적화한 사례를 분석합니다.#vLLM#Gemma4#CUDA#Performance-Optimization#PyTorch2026년 4월 17일댓글 수 로딩 중
[ollama] Ollama MLX Gemma4 성능 최적화: Fused Operations를 통한 효율성 증대Ollama의 MLX 백엔드에서 Gemma4 모델의 성능을 fused operations로 최적화한 PR 분석.#Ollama#MLX#Gemma4#성능 최적화#Fused Operations#Deep Learning#Go#Machine Learning2026년 4월 15일댓글 수 로딩 중
[llm-compressor] Gemma4 MoE 모델 양자화를 위한 llm-compressor 지원 추가 분석llm-compressor에 Gemma4 MoE 모델의 양자화 및 최적화를 위한 지원을 추가하는 PR을 분석합니다.#llm-compressor#Gemma4#MoE#양자화#최적화#기술 블로그2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[ollama] Ollama의 Gemma 4 모델 Flash Attention 비활성화: 성능 회귀(Regression) 해결 사례Gemma 4 모델에서 Flash Attention 적용 후 발생한 40% 이상의 성능 저하 문제를 Revert를 통해 해결한 사례를 분석합니다.#Ollama#FlashAttention#Performance#Gemma4#Optimization2026년 4월 4일댓글 수 로딩 중