딥시크
바로가기 ↗
#1딥시크 V4.1 플래시, 직접 써 봤더니.. 11분 총정리(결과물, api사용, 로컬 사용법)
코난쌤 conanssam
7,892회 · 2026년 10월 20일
#2딥시크가 미쳤습니다... GPT보다 30배 싼 가격 | 딥시크 V4 Pro, AI가 오래 기억하는 비용을 줄이는 기술 적용 의미
안될공학 - IT 테크 신기술
4.3만회 · 2026년 5월 29일
#3챗GPT 대항마, 딥시크 (DeepSeek) 제대로 알고 사용하는 법! 중국의 미친 무료 인공지능 사용 후기
커리어해커 알렉스
25.5만회 · 2025년 1월 31일
#4"천안문 사태 알아?" 맥 3500만원 어치에 중국산 AI 딥시크 설치해 봄 / 오목교 전자상가
오목교 전자상가
19.1만회 · 2025년 2월 20일
#5DeepSeek AI 신규 기술... DRAM 대폭 늘리면 성능 더 좋아진다 | DDR4, DDR5 부족사태, CXL도 다시 주목받나
안될공학 - IT 테크 신기술
5.7만회 · 2026년 1월 15일
DeepSeek AI 신규 기술... DRAM 대폭 늘리면 성능 더 좋아진다 | DDR4, DDR5 부족사태, CXL도 다시 주목받나
중급GPU 성능 한계 넘는 새로운 AI 스케일링 전략, 메모리가 열쇠다!
AI 요약
DeepSeek의 Engram 논문은 AI 성능 향상이 단순히 더 큰 모델 제작이 아니라, 계산 방식에서 기억 방식을 도입하는 방향 전환임을 제시합니다. 기존 트랜스포머 모델이 고정된 정보를 매번 계산하는 반면, Engram은 정적 지식을 메모리에 저장해 필요 시 빠르게 불러옵니다. 이 영상은 N-gram 알고리즘부터 DRAM 활용까지, 메모리 확장이 GPU 병목 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.
- •AI 스케일링은 계산 중심에서 메모리 중심으로 방향 전환 중
- •Engram은 정적 패턴을 메모리에 저장해 빠른 조회 가능
- •DRAM 오프로딩으로 GPU 병목 현상 해소와 DDR5 메모리 용량 증가 필요성 대두
주요 기능
- ✓메모리 기반 정적 패턴 저장 및 조회 기능
- ✓Hash 기반 O(1) 조회로 빠른 정보 접근
- ✓DRAM을 활용해 GPU 성능 병목 해결하는 시스템 설계
“AI 성능 향상은 계산 처리량 확대가 아닌 메모리 활용 최적화로 새롭게 전환되고 있다.”