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테크노트 – 미래를 읽는 기술 & 과학 이야기

NVIDIA NIXL과 LMCache 조합으로 완성하는 초고속 LLM 분산 추론 환경 구축하기

최근 AI 모델 규모가 커지면서 GPU 한 두 장으로는 감당이 안 되는 시기가 왔죠. 사실 개발자 입장에서 가장 번거로운 건 모델을 돌리는 것보다, 여러 대의 서버에 흩어진 데이터를 어떻게 병목 없이 주고받느냐 하는 문제입니다. 막상 효율을 높이려고 자료를 찾아보면 RDMA니, GPUDirect니 하는 어려운 용어들만 가득해서 시작도 하기 전에 머리가 아파오곤 하는데요. 저도 처음엔 이 복잡한 네트워크 구조를 일일이 세팅해야 하나 싶어 막막했던 기억이 납니다. 하지만 앞서 살펴본 NIXL에 이어, 이를 실전에서 200% 활용하게 해주는 'LMCache'와의 조합을 이해하면 분산 추론의 신세계가 열립니다.LMCache와 NIXL이 만났을 때 생기는 변화LMCache는 말 그대로 대형 언어 모델(LLM)의 ..
IT, 기술 스토리 2026. 3. 12. 07:30
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