데브허브 | DEVHUB | DeepSeek AI 신규 기술... DRAM 대폭 늘리면 성능 더 좋아진다

AI 모델을 키우면 키울수록 성능이 좋아지던 시대가 끝나가고 있다는 이야기가 많습니다. 하지만 DeepSeek이 발표한 Engram 논문은 다른 이야기를 합니다. “스케일링이 끝난 게 아니라, 방향이 바뀐 것”이라고요. 구글의 pathscopes 논문 기잔으로 트랜스포마 층을 정적인 곳과 동적인 곳을 나누었는데요.

기존 AI는 모든 지식을 매번 계산으로 만들어냈습니다. “Alexander the Great”처럼 고정된 개념조차 매번 다시 생각해야 했죠. Engram은 이런 정적인 패턴을 메모리에 저장하고, 필요할 때 바로 꺼내 씁니다. 계산하는 게 아니라 기억하는 겁니다.

이 영상에서는 Transformer 이전에 쓰이던 N-gram 알고리즘부터, Hash 기반 O(1) 조회의 원리, 그리고 DRAM 오프로딩이 어떻게 GPU 병목을 해결하는지까지 다룹니다. 논문의 벤치마크 결과와 실제로 필요한 DDR5 용량도 함께 정리했습니다.

GPU를 더 사는 대신, 메모리를 더 꽂는 시대가 올 수도 있습니다.
#딥시크 #GPU #메모리

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Edited by 이진이

unrealtech2021@gmail.com

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DeepSeek AI 신규 기술... DRAM 대폭 늘리면 성능 더 좋아진다 | DDR4, DDR5 부족사태, CXL도 다시 주목받나

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