[논문리뷰] MaxKernel: Agentic Kernel Generation for TPUs본 논문은 현대 딥러닝 아키텍처의 가속화를 위해 필수적인 수동 커널 엔지니어링의 복잡성과 전문 지식 의존도를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 하드웨어의 메모리 계층(HBM, SRAM/VMEM)을 수동으로 관리하고 복잡한 DMA pipelining을 최적화해야 하므로 진입 장벽이 매우 높습니다.#Review#TPU#Kernel Generation#Agentic System#Performance Optimization#JAX/Pallas#Autonomous Search2026년 9월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on AcceleratorsLLM 기반 생성형 검색(Generative Retrieval)은 추천 시스템의 강력한 패러다임이지만, 산업 환경에서 요구되는 출력 공간 제약(constrained output space) 을 기본 자기회귀 디코딩(autoregressive decoding) 이 지원하지 못하는 문제가 있습니다.#Review#Generative Retrieval#Constrained Decoding#Trie#Sparse Matrix#TPU#GPU#Recommendation Systems#LLM2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중