DeepSeek의 조건부 메모리가 조용한 LLM 낭비를 해결한다: 정적 조회로 인한 GPU 사이클 손실

Source: VentureBeat

Overview

기업용 LLM이 제품명, 기술 사양, 혹은 표준 계약 조항을 검색할 때, 복잡한 추론을 위해 설계된 고가의 GPU 연산을 사용합니다—정적인 정보를 얻기 위해서만 말이죠. 이러한 조회는 하루에 수백만 번씩 발생합니다. 각 조회는 사이클을 낭비하고 인프라 비용을 부풀리는데, 가져오는 데이터는 절대 변하지 않기 때문입니다.

DeepSeek AI의 새로운 Conditional Memory 기능은 전체 추론 파이프라인을 호출하지 않고도 정적인 지식을 저장하고 검색할 수 있게 함으로써 이 비효율성을 해결합니다. 이 접근 방식은 눈에 보이지 않는 GPU 낭비를 줄이고, 지연 시간을 단축하며, LLM 기반 지식 검색에 크게 의존하는 기업들의 운영 비용을 낮춥니다.