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FlatCake: LLM 서비스를 위한 평면형 KV캐시 저장 아키텍처

arXiv:2610.38355v1 발표 유형: 신규 초록: KV 캐시 재사용은 LLM 서비스를 가속화하지만, 기존 시스템들은 호스트 DRAM과 NVMe SSD를 계층적 하위 구조로 관리하며, DRAM을 중간 캐시로 활용합니다. 그러나 실제 생산 환경의 LLM 워크로드는 이러한 계층 구조의 두 가지 전제 조건을 모두 무너뜨립니다. 첫째, 이중 모드 재사용 방식은 DRAM의 시간적 필터링 기능을 무력화합니다. 왜냐하면 워크로드는 재사용 거리가 긴 일회성 블록이나 DRAM 용량을 초과하는 수기가바이트 규모의 에이전트 세션으로 구성되어 있어 SSD가 핵심 읽기 경로에 위치하게 되기 때문입니다. 둘째, DRAM의 스테이징과 제거 순서에 따른 배치 방식은 SSD 복원 과정을 병목으로 만듭니다. 인-플라이트 프리픽스를 위해 호스트 스테이징 버퍼를 유지하면 부하 상황에서 컨텐션을 유발해 프리페치 작업이 중단되며, 증분식 제거는 세션의 블록들을 SSD 전체에 분산시켜 대규모 연속 읽기를 방해합니다. 우리는 p

진행 상황 및 관련 보도

저랭크 다중선형 분해를 통한 LLM 환각 탐지

arXiv:2610.36191v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 흔히 유창하지만 사실과는 맞지 않는 응답을 생성하여 그 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 최근의 환각 탐지기들은 점점 더 내부 표현을 활용하고 있지만, 고차원의 숨은 상태에서 유의미한 신호를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존 접근법들은 종종 선택된 활성화 값이나 풀링 기반 압축에 의존하는데, 이로 인해 트랜스포머 계층, 특징 모드 및 토큰 전반에 걸쳐 분산된 판별적 정보를 놓칠 수 있습니다. 우리는 LOTUS(Low-rank Order-statistic TUcker-based Subspace learning)를 제안합니다. 이는 환각 탐지를 위한 다중선형 저랭크 분해 프레임워크로서, LLM의 숨은 상태로부터 컴팩트한 표현을 추출하면서도 레이블에 대한 의존성을 줄여줍니다.

진행 상황 및 관련 보도

InferSlice: 통신사 광역 네트워크에서 SLO 기반 LLM 추론을 위한 참조 아키텍처

arXiv:2610.32638v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 추론은 기업 및 대화형 애플리케이션의 핵심 서비스로 점점 더 많이 도입되고 있지만, 주권, 규정 준수, 지연 시간 및 자원의 지역적 근접성 요구 사항으로 인해 중앙 집중식 클라우드 배포의 적합성이 제한될 수 있습니다. 통신사는 이러한 제약을 해결하기 위해 지리적으로 분산된 컴퓨팅 및 네트워크 인프라를 제공합니다. 그러나 기존의 LLM 서비스 프레임워크는 밀접하게 연동된 데이터 센터를 위해 설계되어 있어, 지리적으로 분산되고 이질적인 자원을 조율하는 데 대한 지원이 제한적입니다. 우리는 통신사 인프라 위에서 서비스 수준 목표(SLO) 기반 LLM 추론을 위한 참조 아키텍처인 InferSlice를 제시하며, 여기에는 네트워크 슬라이싱, GPU 파티셔닝, 탄력적 서비스 및 관찰성이 통합되어 있습니다.

InferSlice: A Reference Architecture for SLO-driven LLM Inference over a Telco Wide-Area Network
진행 상황 및 관련 보도

엣지 기반 LLM 훈련의 민주화: 도전 과제, 시스템 및 앞으로의 방향

arXiv:2610.32215v1 발표 유형: 신규 초록: 현대 GPU 데이터 센터의 컴퓨팅 파워 증가로 인해 일부 산업 거대 기업들이 대규모 데이터를 활용하여 대형 언어 모델(LLM)을 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 모델과 그 학습 데이터의 엄청난 규모는 중앙 집중식 개발을 점점 더 지속하기 어렵게 만들고 있으며, 동시에 관련된 개인 데이터를 보유하되 이에 상응하는 인프라를 갖추지 못한 소규모 기관들을 배제하고 있습니다. 본 논문에서는 분산형 LLM 훈련에 관한 우리의 입장을 사전 학습 및 미세 조정 패러다임을 중심으로 정리하고, 연합 학습, 분할 학습 및 탈중앙화 접근법을 다루며, 이들 방법이 이질적인 하드웨어와 신뢰성 낮은 연결성을 가진 지리적으로 분산된 환경에서 어느 정도 준비되어 있는지 평가합니다. 이어서 우리는 {\em 통합}된 시스템을 제시합니다

Democratizing LLM Training with the Edge: Challenges, Systems, and the Road Ahead
진행 상황 및 관련 보도