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하나 IT(김록호) - 2026-03-26

1. [하나증권 반도체 김록호/김영규] Industry Research 링크: https://vo.la/cszJ0

출처: 하나 IT(김록호) | 2026-03-26 | 조회수 3,450

[하나증권 반도체 김록호/김영규] Industry Research 링크: https://vo.la/cszJ0fV 반도체 (Overweight): Google의 Turbo Quant와 AI생태계 및 메모리 시사점 ◆ Turbo Quant: 추론 병목현상 줄이기 위한 압축 기술 Google이 최근 공개한 Turbo Quant는 LLM 추론 과정에서 가장 큰 병목 현상 중 하나인 KV Cache 사용량을 획기적으로 줄이는 양자화(Quantization) 기술임. 기존 모델(예: FP16, BF16)은 KV Cache를 저장할 때 토큰당 16비트를 사용하지만, Turbo Quan

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