MTP와 DFlash 차이, LLM 추론 가속은 무엇이 더 빠를까?
2026년 8월 기준 MTP와 DFlash는 모두 LLM이 만든 초안 토큰을 원본 모델이 한꺼번에 검증해 출력을 빠르게 하는 추측 디코딩 기술입니다. 차이는 MTP가 대체로 원본 모델에 내장된 다중 토큰 예측 헤드를 순차적으로 활용하는 반면, DFlash는 별도의 작은 블록 확산 모델이 여러 위치의 초안을 병렬로 만든다는 점입니다. 설치 편의성과 메모리 부담은 MTP가 유리한 경우가 많고, 단일 요청에서 긴 초안의 높은 채택률을 얻는 환경에서는 DFlash가 더 큰 속도 향상을 낼 수 있습니다.
따라서 ‘무엇이 항상 더 빠른가’라는 답은 없습니다. 모델이 네이티브 MTP 헤드를 제공하는지, 해당 모델용 DFlash 체크포인트가 있는지, GPU와 메모리 용량, 프롬프트 길이, 코드·수학·대화 같은 출력 성격, 동시 요청 수가 결과를 바꿉니다. 이 글에서는 두 방식의 구조부터 llama.cpp와 SGLang에서의 적용 조건, 벤치마크를 읽는 방법, 실전 선택 기준까지 비교합니다.
MTP와 DFlash는 왜 필요한가?
일반적인 자기회귀 LLM은 한 번에 다음 토큰 하나를 고르고, 그 토큰을 다시 입력에 붙인 뒤 다음 토큰을 계산합니다. 문장 전체를 이미 알고 있는 학습 단계와 달리 생성 단계에서는 앞 토큰이 확정돼야 뒤 토큰을 계산할 수 있으므로 GPU의 병렬 연산 능력을 충분히 사용하기 어렵습니다. 모델이 아무리 커도 토큰마다 작은 작업을 반복하면 메모리에서 가중치를 읽는 비용과 커널 실행 지연이 누적됩니다.
추측 디코딩은 이 순서를 바꿉니다. 계산이 싼 초안 경로가 앞으로 나올 토큰 여러 개를 먼저 제안하고, 비싼 원본 모델은 그 후보들을 배치로 한 번에 평가합니다. 앞에서부터 원본 분포와 일치하는 후보는 채택하고 처음 어긋난 위치부터 다시 생성합니다. 초안이 자주 맞고 만드는 비용이 충분히 작으면 원본 모델 호출 횟수를 줄여 초당 생성 토큰 수를 높일 수 있습니다.
여기서 중요한 점은 검증을 원본 모델이 담당한다는 것입니다. 올바르게 구현된 추측 샘플링은 단순히 작은 모델의 답을 대신 내보내는 양자화나 지식 증류와 다릅니다. 원본 모델의 확률 분포를 유지하도록 채택과 보정을 수행하기 때문에 출력 품질을 희생하지 않는 가속을 목표로 합니다. 다만 샘플러와 구현, 부동소수점 연산 차이로 같은 시드의 문자열이 항상 문자 단위로 같다고 보장되는 것은 아닙니다.
MTP는 어떻게 여러 토큰을 예측할까?
MTP는 Multi-Token Prediction의 약자입니다. 기본 언어 모델이 바로 다음 토큰만 예측하는 것과 달리, 추가 예측 헤드 또는 다음 토큰 모듈이 두 번째·세 번째 이후 토큰까지 미리 제안하도록 학습합니다. DeepSeek 계열처럼 모델 자체가 MTP 모듈과 함께 배포되는 경우 추론 엔진은 별도의 완전한 초안 LLM을 내려받지 않고 이 내장 기능을 추측 디코딩 경로로 활용할 수 있습니다.
실제 구현에서는 첫 예측을 바탕으로 다음 예측 단계를 이어 가거나 후보 트리를 구성합니다. 즉 여러 토큰을 예측한다는 이름이 모든 위치를 완전히 독립적으로 한 번에 계산한다는 뜻은 아닙니다. 예측 깊이를 늘리면 더 긴 초안을 제안할 수 있지만 앞 단계가 틀렸을 때 뒤 후보가 연쇄적으로 거절될 수 있고, 추가 단계의 계산 비용도 늘어납니다. 그래서 엔진 문서에는 대체로 작은 추측 단계 수와 제한된 후보 수를 시작값으로 권합니다.
MTP의 가장 큰 장점은 모델과 초안 헤드가 함께 설계됐다는 점입니다. 원본 모델의 내부 표현을 직접 이용하므로 독립된 작은 LLM보다 다음 토큰 분포를 잘 따라갈 가능성이 높고, 별도 드래프트 모델 전체를 메모리에 올리는 부담도 작습니다. 배포 파일에 MTP 가중치가 포함돼 있고 엔진이 해당 구조를 지원한다면 사용자 입장에서는 옵션 하나로 켤 수 있는 경우가 많습니다.
반대로 모델에 MTP 헤드가 없으면 사용할 수 없습니다. 같은 이름의 기반 모델이라도 양자화 과정에서 MTP 텐서가 빠졌거나 GGUF 메타데이터가 맞지 않으면 엔진이 인식하지 못할 수 있습니다. MTP가 포함됐다고 해도 추론 엔진별 지원 시점과 옵션 이름이 다르며, 모델이 학습한 예측 깊이보다 무리하게 넓은 초안을 요구하면 효율이 떨어질 수 있습니다.
DFlash는 MTP와 무엇이 다를까?
DFlash는 작은 블록 확산 모델을 초안 생성기로 사용하는 방식입니다. 마스크로 채운 여러 토큰 위치를 하나의 블록으로 만들고, 원본 모델에서 추출한 문맥 특징을 조건으로 넣어 전체 초안을 병렬로 복원합니다. 전통적인 작은 드래프트 LLM이나 순차형 MTP처럼 토큰을 하나씩 진행하기보다 한 번의 초안 전방 계산에서 여러 위치를 함께 제안하는 것이 핵심입니다.
원본 DFlash 논문은 이 구조를 통해 초안 비용을 낮추면서도 높은 채택 길이를 확보하는 것을 목표로 했습니다. 확산이라는 말 때문에 이미지를 만들 때처럼 수십 번 노이즈를 제거한다고 생각하기 쉽지만, 여기서는 추측 디코딩용 작은 블록 모델이 마스크 토큰 묶음을 효율적으로 예측하는 설계입니다. 만들어진 초안은 여전히 원본 자기회귀 LLM이 검증하므로 DFlash가 최종 답의 모델을 대체하지 않습니다.
DFlash는 원본 모델의 여러 중간 계층 특징을 받아 문맥에 맞는 초안을 만듭니다. 덕분에 독립형 소형 모델보다 목표 모델의 상태를 잘 따라갈 수 있지만, 대상 모델마다 구조와 표현이 다르므로 전용 DFlash 체크포인트가 필요합니다. Qwen용 드래프트를 다른 Llama 모델에 임의로 붙이는 식으로 사용할 수 없고, 정확히 대응하는 토크나이저와 모델 변형, 변환 메타데이터를 맞춰야 합니다.
DFlash 2는 여기에 후보 선택기와 가벼운 로컬 합성곱을 더했습니다. 각 위치에서 하나의 최고 토큰만 고르면 이웃 토큰의 조합이 어색해 전체 블록이 검증에서 일찍 끊길 수 있습니다. DFlash 2는 위치별 상위 후보들을 유지하고 인접 후보 사이의 연결을 점수화해 더 일관된 경로를 선택합니다. 로컬 합성곱은 가까운 위치 사이 정보를 보강해 블록 뒤쪽에서 예측력이 빠르게 떨어지는 문제를 완화하려는 장치입니다.
MTP와 DFlash 차이를 한눈에 비교하면?
- 초안 출처: MTP는 보통 원본 모델에 내장된 다중 토큰 예측 헤드를 사용합니다. DFlash는 대상 모델에 맞춰 별도로 학습한 블록 확산 드래프트 모델을 사용합니다.
- 생성 방식: MTP는 예측 단계를 이어 가는 순차 성격이 강합니다. DFlash는 마스크된 토큰 블록의 여러 위치를 병렬로 제안합니다.
- 설치 파일: MTP는 모델 파일에 필요한 헤드가 보존돼 있으면 별도 체크포인트가 필요 없는 경우가 많습니다. DFlash는 원본 모델 외에 대응하는 드래프트 가중치를 추가로 받아야 합니다.
- 메모리: MTP의 추가 헤드는 상대적으로 작지만 자체 KV 캐시와 연산 자원이 필요합니다. DFlash는 별도 모델과 드래프트 캐시를 올려야 하므로 추가 VRAM 또는 통합 메모리 요구가 커질 수 있습니다.
- 지원 범위: MTP는 네이티브 헤드가 있는 모델에 한정됩니다. DFlash도 공개된 전용 체크포인트가 있는 모델에 한정되므로 둘 다 모든 LLM에 바로 적용할 수 없습니다.
- 튜닝 변수: MTP는 추측 단계와 후보 폭을 조절합니다. DFlash는 블록 크기, 최대 초안 토큰 수, 드래프트 양자화와 캐시 설정이 중요합니다.
- 강점 환경: MTP는 간단한 배포와 낮은 추가 부담이 중요한 환경에 유리합니다. DFlash는 병렬 계산 자원이 충분하고 단일 요청에서 긴 초안이 잘 채택되는 환경에서 잠재력이 큽니다.
이 비교에서 ‘내장’과 ‘별도’만 보고 MTP가 항상 가볍다고 단정해서도 안 됩니다. 일부 대형 MoE 모델의 MTP 모듈은 추론 엔진에서 별도의 드래프트 경로처럼 실행되며, 통신과 전문가 라우팅 비용이 발생합니다. 반대로 DFlash 드래프트는 대상 모델보다 훨씬 작고 양자화할 수 있어 고성능 GPU에서 부담이 미미할 수 있습니다. 실제 메모리 증가는 모델 파일 크기, 캐시 길이, 배치와 동시성으로 측정해야 합니다.
DFlash가 MTP보다 빠른 경우는 언제일까?
DFlash의 병렬 초안은 GPU처럼 넓은 병렬 연산 장치에서 장점이 큽니다. 한 번의 드래프트 계산으로 여러 위치를 채우고 그중 많은 토큰이 검증을 통과하면 원본 모델의 순차 디코딩 횟수를 크게 줄일 수 있습니다. 코드, 수학 풀이, 정형화된 출력처럼 다음 토큰의 예측 가능성이 높고 긴 연속 구간이 맞기 쉬운 작업에서 채택 길이가 늘어날 가능성이 큽니다.
Inco AI가 공개한 DFlash 2 자료는 Qwen3.8-27B와 특정 서버·하드웨어 조합에서 자기회귀 기준 약 3배에 가까운 결과를 제시합니다. llama.cpp의 DFlash 2 지원 PR에 기록된 Apple M5 Pro 64GB 테스트에서는 Q4_K_M 대상 모델과 GSM8K 8문제 조건에서 자기회귀 10.42 토큰/초, DFlash 2 양자화별 약 18.43~19.31 토큰/초가 보고됐습니다. 이는 약 1.77~1.85배이며, 발표 수치가 하드웨어와 엔진에 따라 크게 달라진다는 좋은 예입니다.
DFlash 2의 후보 선택기는 첫 번째 후보 하나가 틀려 블록 전체가 조기에 끊기는 상황을 줄이는 데 초점을 둡니다. 공식 발표에 따르면 기존 DFlash의 위치별 상위 16개 후보 안에 정답 토큰이 포함되는 비율이 높은데도 독립적인 최상위 선택이 일관된 문장을 만들지 못하는 문제가 있었습니다. 경로 선택이 인접 후보 조합을 함께 평가하면 초안 모델을 크게 키우지 않고도 채택 길이를 늘릴 수 있습니다.
하지만 요청이 짧고 첫 토큰 응답 시간이 더 중요한 챗봇, 동시에 여러 사용자를 처리하는 서버에서는 추가 드래프트 연산이 이득을 상쇄할 수 있습니다. DFlash 지원 PR에도 단일 동시성에서 큰 향상을 보였지만 동시 에이전트를 늘리자 성능이 급락했다는 사용자 보고가 있습니다. 아직 병합 전 PR이나 개발 브랜치 결과는 완성된 제품의 보편 성능으로 간주하면 안 됩니다.
MTP가 DFlash보다 나은 경우는 언제일까?
모델이 이미 검증된 MTP 헤드를 포함하고 공식 추론 엔진이 이를 지원한다면 MTP가 운영상 간단합니다. 원본과 드래프트 가중치의 버전을 따로 맞출 필요가 적고, 저장 공간과 다운로드, 로딩 시간도 줄일 수 있습니다. DeepSeek처럼 MTP를 전제로 배포된 모델은 서버 프레임워크가 권장 기본값과 커널 최적화를 제공하므로 먼저 MTP를 시험하는 것이 합리적입니다.
추측 길이가 짧아도 채택률이 안정적이고 드래프트 계산 비용이 작다면 MTP는 다양한 요청에서 예측 가능한 이득을 줄 수 있습니다. SGLang 문서는 DeepSeek V3의 MTP 예시에서 H200 8장 텐서 병렬 조건으로 배치 1에서 1.8배, 배치 32에서 1.5배 속도 향상을 제시합니다. 이 숫자 역시 특정 서버 환경의 결과지만, 동시성이 커질수록 가속 배수가 줄 수 있다는 점을 보여줍니다.
VRAM이 빠듯한 로컬 환경에서도 MTP가 먼저 선택되기 쉽습니다. DFlash 드래프트 체크포인트를 추가하면 모델 자체뿐 아니라 실행 중 중간 상태와 KV 캐시 공간이 필요합니다. 원본 모델을 간신히 GPU에 올린 시스템은 일부 레이어를 CPU로 내리거나 컨텍스트를 줄여야 할 수 있고, 이때 초안 가속보다 데이터 이동 손실이 커질 수 있습니다.
또한 DFlash 체크포인트나 엔진 지원이 아직 없는 모델에서는 비교 자체가 성립하지 않습니다. MTP가 내장돼 있다면 바로 사용할 수 있지만, DFlash는 누군가 해당 목표 모델에 맞춘 드래프트를 학습하고 변환·검증해야 합니다. 운영 안정성과 장기 지원이 중요하면 최고 벤치마크보다 메인 브랜치 병합 상태, 릴리스 문서, 오류 대응 이력을 우선해야 합니다.
속도 비교에서 채택률과 채택 길이는 어떻게 읽을까?
추측 디코딩의 성패는 초안 토큰 수가 아니라 실제로 채택된 토큰 수에 달려 있습니다. 한 번에 일곱 개를 제안해도 평균 두 개만 통과하고 드래프트 계산이 무겁다면 느려질 수 있습니다. 반대로 네 개만 제안해도 대부분 통과하고 검증 배치가 효율적이면 높은 속도를 얻습니다. 로그에서는 초당 토큰 수와 함께 초안 수, 채택 수, 평균 채택 길이, 초안·검증 단계 지연을 봐야 합니다.
채택률은 보통 제안 토큰 중 통과한 비율이지만 엔진마다 집계 정의가 다를 수 있습니다. 채택 길이는 한 사이클에서 연속으로 확정된 토큰의 평균입니다. 첫 후보가 틀리면 뒤 후보가 맞더라도 순차 출력에서는 사용할 수 없는 구현이 많으므로 앞쪽 정확도가 특히 중요합니다. DFlash 2가 개별 정확도뿐 아니라 후보 경로의 연결을 최적화하는 이유입니다.
온도와 top-p, top-k도 결과를 바꿉니다. 탐욕 디코딩이나 낮은 온도에서는 다음 토큰이 예측 가능해 채택률이 높아지기 쉽습니다. 창의적인 글쓰기처럼 온도를 높이고 후보 분포를 넓히면 드래프트와 원본 샘플이 갈릴 가능성이 커집니다. 서로 다른 샘플링 설정의 벤치마크를 나란히 놓고 알고리즘 차이로 해석하면 안 됩니다.
프롬프트 길이도 분리해서 봐야 합니다. 입력을 처리하는 프리필 속도와 답을 생성하는 디코드 속도는 다른 지표입니다. MTP와 DFlash는 주로 디코드 단계를 가속하므로 매우 긴 문서를 읽고 짧게 답하는 작업은 전체 지연 감소가 작을 수 있습니다. 반대로 짧은 지시로 긴 코드를 생성하면 디코드 비중이 커져 효과가 두드러집니다.
llama.cpp에서 MTP와 DFlash는 어떻게 선택할까?
llama.cpp 공식 추측 디코딩 문서는 MTP를 draft-mtp, DFlash를 draft-dflash 유형으로 구분합니다. MTP는 메인 모델에 포함된 Multi Token Prediction 헤드를 사용하며, DFlash는 대상 모델의 특징을 주입받는 별도 블록 확산 드래프트를 사용합니다. 실행 전 사용하는 빌드가 해당 모델 구조와 GGUF 메타데이터를 지원하는지 확인해야 합니다.
./llama-server -m TARGET.gguf \
--spec-type draft-mtp \
--spec-draft-n-max 3MTP 명령은 모델과 버전에 따라 별도 드래프트 파일 옵션이 필요 없을 수 있습니다. 양자화 제작자가 MTP 텐서를 포함했는지 모델 카드에서 확인해야 하며, 서버 로그에 MTP 레이어가 로드됐는지 살펴야 합니다. 옵션을 켰지만 실제로 초안이 생성되지 않는 상태에서 기본 디코딩 속도를 MTP 결과로 오인하기 쉽습니다.
./llama-server -m TARGET.gguf \
-md TARGET-DFlash.gguf \
--spec-type draft-dflash \
--spec-draft-n-max 4 \
-fa onDFlash는 정확히 대응하는 드래프트 파일을 지정합니다. 훈련된 블록 크기보다 큰 값을 요구해도 엔진이 제한할 수 있고, 하드웨어에 따라 최대 초안 폭을 낮췄을 때 오히려 빨라질 수 있습니다. DFlash 2 지원은 2026년 8월 20일 확인 시점에 llama.cpp PR 27342의 진행 상태와 사용 빌드를 반드시 확인해야 합니다. 메인 릴리스에 아직 포함되지 않은 기능을 쓰려면 별도 브랜치 빌드가 필요할 수 있습니다.
처음에는 동일한 모델, 프롬프트, 컨텍스트, 샘플러로 기본 디코딩과 MTP, DFlash를 각각 측정합니다. 워밍업 후 최소 여러 번 반복하고 중앙값을 비교해야 합니다. 한 개의 짧은 프롬프트에서 나온 최고 수치만 기록하면 캐시와 초기 컴파일, 출력 길이의 영향을 크게 받습니다.
SGLang에서는 어떤 제약을 확인해야 할까?
SGLang 공식 문서는 MTP와 DFLASH를 모두 추측 디코딩 선택지로 제공합니다. MTP가 활성화된 모델은 내장 헤드를 사용하며, DFLASH는 --speculative-draft-model-path로 별도 체크포인트를 지정합니다. 프레임워크가 자동 기본값을 제공하더라도 모델별 권장 추측 단계와 초안 토큰 수를 확인해야 합니다.
DFLASH 경로에는 데이터 병렬 어텐션을 사용할 수 없고 파이프라인 병렬 크기가 1이어야 하며, 일부 오버랩 스케줄러와 혼합 청크 프리필이 비활성화되는 제약이 문서에 적혀 있습니다. 단일 요청 벤치마크에서는 빠르더라도 대규모 서빙 토폴로지에 그대로 적용하기 어려울 수 있다는 뜻입니다. MTP도 MoE 모델에서는 드래프트 단계의 전문가 병렬과 통신 백엔드 설정이 성능에 영향을 줍니다.
서버에서는 토큰당 속도만으로 결정하지 말고 요청 처리량, 첫 토큰 시간, P50·P95 지연, GPU 메모리, 동시성별 성능을 함께 봐야 합니다. 추측 디코딩은 유휴 GPU 자원을 사용해 단일 스트림을 빠르게 만드는 성격이 있으므로 이미 큰 배치로 GPU를 가득 채우는 환경에서는 추가 이득이 줄거나 손해가 날 수 있습니다.
MTP와 DFlash 벤치마크를 공정하게 하는 방법
- 같은 목표 모델과 같은 양자화, 동일한 컨텍스트 길이를 사용합니다.
- 온도, top-p, top-k, 최대 출력 토큰, 시드를 고정합니다.
- 코드·수학·대화·요약처럼 서로 다른 작업을 각각 여러 개 준비합니다.
- 모델 로드와 커널 컴파일이 끝난 뒤 워밍업 요청을 실행합니다.
- 기본 디코딩, MTP, DFlash 순서를 바꿔 가며 반복 측정합니다.
- 출력 TPS뿐 아니라 첫 토큰 시간, 총 지연, 채택 길이, 메모리를 기록합니다.
- 초안 폭을 2·3·4·5처럼 바꾸며 자신의 하드웨어 최적점을 찾습니다.
- 동시성 1뿐 아니라 실제 운영에 가까운 동시 요청 수로 재검증합니다.
품질 검증도 필요합니다. 추측 디코딩은 이론적으로 원본 분포를 보존하지만 구현 오류, 잘못된 모델 조합, 토크나이저 불일치, 과도한 양자화, 샘플러 경로 차이는 결과를 망칠 수 있습니다. 정답형 문제뿐 아니라 긴 생성에서 반복, 특수 토큰 누출, 조기 종료, 도구 호출 JSON의 문법을 확인해야 합니다.
특히 드래프트 양자화는 메모리를 줄이지만 채택률을 낮출 수 있습니다. llama.cpp의 과거 DFlash 이슈에는 드래프트 KV 캐시를 양자화했을 때 채택률이 크게 떨어지는 사례가 보고됐고 이후 수정이 진행됐습니다. 최신 빌드라고 가정하지 말고 실행 로그의 커밋과 모델 파일 해시를 함께 남겨야 재현할 수 있습니다.
로컬 LLM 사용자에게는 무엇을 추천할까?
첫째, 모델이 네이티브 MTP를 포함하고 현재 사용하는 llama.cpp·Ollama·SGLang 릴리스가 정식 지원한다면 MTP부터 켜는 것이 좋습니다. 별도 모델 관리가 적고 실패 시 기본 디코딩으로 되돌리기 쉽습니다. 기본값으로 측정한 뒤 초안 폭을 한 단계씩 늘려 가장 안정적인 지점을 찾습니다.
둘째, 해당 목표 모델용 DFlash 또는 DFlash 2 체크포인트가 공식적으로 공개돼 있고 GPU 메모리에 여유가 있다면 같은 프롬프트 묶음으로 비교합니다. 코드 생성이나 긴 추론처럼 출력이 길고 예측 가능한 작업에서 큰 차이가 날 수 있습니다. 단, 소셜 미디어의 최고 TPS는 하드웨어, 양자화, 컨텍스트와 테스트 문장을 확인하기 전까지 참고값일 뿐입니다.
셋째, 둘 다 느려졌다면 추측 디코딩이 잘못된 것이 아니라 자신의 병목이 다른 곳일 수 있습니다. 모델 일부가 CPU에 오프로딩됐거나 메모리 대역폭이 포화됐고, 프리필이 전체 시간의 대부분이거나 동시 배치가 이미 GPU를 채우고 있을 수 있습니다. 이때는 컨텍스트와 KV 캐시 양자화, GPU 레이어 수, 배치 설정을 먼저 최적화해야 합니다.
DFlash의 작동 원리와 DFlash 2의 후보 경로 선택을 더 깊게 보고 싶다면 기존 DFlash 2 병렬 초안 추론 가속 해설을 함께 읽으면 좋습니다. 블록 확산 언어 모델 자체가 자기회귀 모델과 어떻게 다른지는 DiffusionGemma 4배 빠른 생성의 조건과 한계에서 별도로 정리했습니다.
결론: MTP와 DFlash 중 무엇을 선택해야 할까?
MTP는 모델에 내장된 예측 헤드를 활용하는 현실적인 기본 선택입니다. 지원 모델과 엔진이 맞으면 설치가 간단하고 추가 메모리 부담이 비교적 작으며, 다양한 요청에서 안정적인 가속을 노릴 수 있습니다. DFlash는 별도 체크포인트와 더 까다로운 호환성 관리가 필요하지만 블록 전체를 병렬로 초안하는 구조 덕분에 긴 연속 토큰이 잘 채택되는 단일 요청에서 더 큰 잠재력을 갖습니다.
선택 순서는 명확합니다. 먼저 모델 파일에 MTP가 있는지 확인하고, 없다면 해당 모델용 DFlash가 공개됐는지 봅니다. 둘 다 있다면 같은 엔진과 하드웨어에서 기본·MTP·DFlash 세 경로를 직접 측정합니다. 평균 TPS 하나가 아니라 채택 길이, 첫 토큰 지연, 메모리, 동시성, 실제 업무 프롬프트를 기준으로 판단해야 합니다.
2026년 8월 현재 DFlash 2와 관련 엔진 지원은 빠르게 발전하는 단계입니다. PR과 개발 빌드의 수치를 정식 릴리스 성능으로 일반화하지 말고, 사용하려는 시점의 메인 브랜치 병합 여부와 모델 카드, 알려진 오류를 다시 확인해야 합니다. 결국 가장 빠른 방식은 이름이 새로운 알고리즘이 아니라 자신의 모델과 출력 분포, 하드웨어에서 가장 많은 초안을 가장 싼 비용으로 통과시키는 방식입니다.
참고 자료
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