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#시스템엔지니어#llm#스토리지#바이브코딩#ai개발#개발방법론#트랜스포머#ai-ops#ollama#경제적자유#사이드프로젝트#파이어족#vram#gpu#설계#rag#모델선택#claude#sre#메모리대역폭+195
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#gpu

3개의 포스트

2. 어떤 LLM을 쓸 것인가 — 환경별 선택 가이드

Claude API vs 로컬 빅모델의 선택 기준. 파라미터, 토큰, 컨텍스트 윈도우의 실무적 의미와 GPU 메모리별 모델 선택 가이드. SRE 작업별 비교와 비용 분석.

DevOps·2026. 05. 03. PM 10:00(수정됨)·6분·
1
·@시스템엔지니어로 살아남기 — AI Ops 편·
#llm#claude#ai-ops+3

9. 하드웨어: GPU, 메모리, 속도의 관계

LLM에 GPU가 필요한 이유. 진짜 병목이 메모리 대역폭인 이유. 내 GPU에서 어떤 모델을 돌릴 수 있는지 VRAM 사용량을 직접 계산하는 방법.

DevOps·2026. 04. 28. PM 10:00(수정됨)·3분·
2
·@시스템 엔지니어가 해부하는 LLM의 모든 것·
#GPU#VRAM#메모리대역폭+5

시스템 엔지니어를 위한 NVIDIA 서버 GPU 세대별 가이드 — Tesla에서 Rubin까지, 꼭 알아야 할 개념들

NVIDIA 서버 GPU의 역사를 세대별로 따라가며, 각 세대에서 등장한 핵심 개념(CUDA, Tensor Core, NVLink, MIG, Transformer Engine, HBM)이 왜 중요하고 시스템 엔지니어에게 어떤 의미가 있는지를 정리한 글.

Infrastructure·2026. 04. 04. PM 01:20(수정됨)·2분·
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·@간헐적 궁금증·
#NVIDIA#GPU#서버+6