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llama.cpp b9000 릴리스는 HMX 하드웨어 가속을 활용한 플래시 어텐션 구현을 선보입니다. 이는 특히 프리필(prefill) 단계에서 추론 속도를 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. Q6_ intrinsics 활용 및 기존 코드 최적화를 통해 성능 향상을 꾀했습니다.
AI는 코딩을 '쉽게' 만들지만 '간단하게' 만들지는 않습니다. 이 간극 때문에 개발자는 코드 구현을 AI에 맡기며 본능적 판단력을 잃을 수 있습니다. 과거 C에서 클라우드로 넘어갈 때처럼, 추상화 레벨이 높아질수록 시스템에 대한 깊은 이해가 약해지는 패턴을 AI가 반복하는 중입니다. 우리는 AI가 생성한 코드를 검증하는 것을 넘어, 시스템의 전체 아키텍처를 설계하고 의도를 명확히 하는 데 집중해야 합니다. 본질은 소프트웨어 자체가 아닌, 그 소프트웨어를 만들어내는 '시스템'을 설계하는 일입니다.