챕터별 상세
Qwen3-TTS 성능 최적화
Qwen3-TTS는 초기 0.8x 실시간 속도로 1초 오디오 생성에 1.2초가 소요되는 병목이 있었다. 스트리밍 부재, 오디오 패킷당 500회의 자기회귀 단계, CPU-GPU 간 빈번한 데이터 이동이 원인이었다. 정적 KV 캐시와 CUDA 그래프 캡처를 적용한 결과, 첫 오디오 생성 시간(TTFT) 200ms 미만, 5.8x 실시간 속도를 달성했다.
Reachy Mini 음성 스택 아키텍처
Reachy Mini 로봇은 Parakeet 모델을 사용하여 150ms마다 음성을 전사하고 중간 결과를 로봇에 피드백한다. LLM으로는 Qwen 3.5 27B를 사용하며, 인프라 부하를 관리하기 위해 로드 밸런서가 LLM 엔드포인트와 대화 노드를 분리하여 처리한다.
용어 해설
- KV 캐시(KV Cache)
- — Key-Value 캐시의 약자로, LLM 추론 시 이전 토큰의 연산 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 메모리 기법이다. 정적 KV 캐시는 메모리 할당을 고정하여 추론 속도를 높인다.
- CUDA 그래프(CUDA Graph)
- — 일련의 CUDA 커널 실행을 하나의 그래프로 캡처하여 오버헤드를 줄이는 기술이다. CPU와 GPU 간의 통신 횟수를 최소화하여 추론 성능을 극대화한다.
- 자기회귀(Autoregressive)
- — 이전 출력값을 다음 입력값으로 사용하여 순차적으로 데이터를 생성하는 방식이다. 오디오 생성 모델에서 각 패킷을 생성할 때마다 이 과정을 반복하면 연산 비용이 증가한다.
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원문 발행 2026. 05. 30.수집 2026. 05. 30.출처 타입 YOUTUBE
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