The DualPath Breakthrough: Solving Storage Bandwidth in Agentic Inference
최근 AI 기술은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 계획하고 도구를 사용하여 문제를 해결하는 '에이전틱(Agentic)' 단계로 진입하고 있습니다. 이러한 에이전틱 LLM(Large Language Model) 환경에서는 모델의 크기가 거대해질 뿐만 아니라, 복잡한 추론 과정에서 발생하는 데이터 처리량이 기하급수적으로 늘어납니다. 하지만 우리가 마주한 현실은 모델의 연산 능력에 비해
딥시크LLM저장 대역폭에이전틱 추론