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큰 흐름의 한 갈래 · 트래픽 구조와 preview 벤치마크

다중 턴의 반복 문맥을 캐시 계층에서 재사용한다

재계산을 줄이는 캐시 재사용은 메모리 공간과 전송을 더 요구한다. 모델 내부에서 KV를 압축하는 설계와 별도 메커니즘이다.

연결 해석 2026-10-12 · 근거의 발행일은 아래에 별도 표시

비교의 출발점

독립 요청 중심 비교에서는 반복 문맥과 burst의 영향이 작다.

중요해지는 조건

AgentX의 다중 턴에서는 prefix 재사용·KV 보존·이동 경로가 처리량을 크게 바꾼다.

Rubin·GB300의 엔진과 SLA에 따라 이득이 달라진다. 67.4배는 170 TPS의 GB300 TRTLLM 끝점 비교이며 보편적인 세대배수가 아니다.

AgentX 특정 workload와 preview 결과다. 차트의 비공식 호스트 경고와 정식 데이터 동일성 미확인을 보존한다.

적용 범위 · 2026년9월 1.6T AgentX·SLA·엔진별

이 흐름의 원인과 다른 흐름의 연결

어떤 역할을 맡는 기업인가

기업·주체연결되는 역할
NVIDIAGPU·CPU 메모리 경로·네트워크·서빙 엔진
SGLang·vLLM·LMCache 생태계캐시·엔진 최적화
추론 CSP실제 트래픽·SLA·가동 운영

연결된 자료에 등장한 역할 사례입니다. 공식 계약·현재 실적이나 선두 지위의 확인표, 상장주 추천 목록은 아닙니다.

흐름이 이어지는지 확인할 것

  • 캐시 적중·eviction·TTFT·E2E·P90 TPS
  • 공식 원시 결과·버전·품질 등가성

이 판단을 만든 글과 근거

원문 주장을 연결한 해석입니다. 같은 원문을 여러 해설에서 사용해도 독립 증거가 늘어나지는 않습니다. 기술·계약의 실제 시작 시점이 불명확한 관계는 미확정으로 남겼습니다.