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ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

5 min

Feb 20, 2026

#ai #hardware #inference

ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

ASIC 전용 칩 스타트업 Taalas가 GPU 없이 Llama 3.1 8B를 16,000 tok/s로 구동합니다. GPU 의존 탈피와 추론 비용 구조 변화를 분석합니다.

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Consistency Diffusion 언어 모델: AR 대비 14배 빠른 추론

4 min

Feb 20, 2026

#ai #llm #diffusion-model

Consistency Diffusion 언어 모델: AR 대비 14배 빠른 추론

Together AI가 발표한 CDLM은 확산 기반 언어 모델의 추론 속도를 최대 14배 향상시키면서 품질 손실을 최소화합니다. 블록 단위 병렬 생성과 KV 캐싱의 결합이 핵심입니다.

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Gemini 3.1 Pro 출시 — Google 차세대 모델의 성능 분석과 의미

5 min

Feb 20, 2026

#ai #google #gemini

Gemini 3.1 Pro 출시 — Google 차세대 모델의 성능 분석과 의미

Google이 Gemini 3.1 Pro를 발표했습니다. ARC-AGI-2에서 77.1%를 달성하며 추론 능력이 2배 이상 향상된 이 모델의 성능과 Claude와의 비교를 분석합니다.

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llama.cpp에 IQ*_K/IQ*_KS 양자화 통합 — ik_llama.cpp 성과가 메인라인으로

5 min

Feb 20, 2026

#ai #llm #quantization

llama.cpp에 IQ_K/IQ_KS 양자화 통합 — ik_llama.cpp 성과가 메인라인으로

ik_llama.cpp에서 개발된 IQ계 양자화 기법이 llama.cpp 본체에 머지됩니다. IQ2_K~IQ4_KS의 정밀도 향상과 로컬 LLM 추론 효율화의 기술적 배경을 해설합니다.

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ASIC Inference Chip Runs Llama 3.1 8B at 16,000 tok/s — The GPU-Free AI Inference Era

4 min

Feb 20, 2026

#ai #hardware #inference

ASIC Inference Chip Runs Llama 3.1 8B at 16,000 tok/s — The GPU-Free AI Inference Era

Startup Taalas achieves 16,000 tok/s on Llama 3.1 8B using custom ASIC chips without GPUs. We analyze the shift away from GPU dependency and the inference cost revolution.

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Consistency Diffusion Language Models: 14x Faster Inference Without Quality Loss

3 min

Feb 20, 2026

#ai #llm #diffusion-model

Consistency Diffusion Language Models: 14x Faster Inference Without Quality Loss

Together AI introduces CDLM, boosting diffusion language model inference up to 14x faster while maintaining quality. Block-wise parallel generation with KV caching is the key breakthrough.

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Gemini 3.1 Pro Release — Performance Analysis and Claude Comparison

4 min

Feb 20, 2026

#ai #google #gemini

Gemini 3.1 Pro Release — Performance Analysis and Claude Comparison

Google releases Gemini 3.1 Pro with 77.1% on ARC-AGI-2, doubling reasoning performance. We analyze benchmarks, compare with Claude, and explore multimodal evolution.

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IQ*_K/IQ*_KS Quantization Merged into llama.cpp — ik_llama.cpp Contributions Go Mainline

5 min

Feb 20, 2026

#ai #llm #quantization

IQ_K/IQ_KS Quantization Merged into llama.cpp — ik_llama.cpp Contributions Go Mainline

IQ-series quantization methods developed in ik_llama.cpp are being merged into llama.cpp mainline. Learn about IQ2_K through IQ4_KS precision improvements and local LLM inference optimization.