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- 디노티시아, ICML26서 ‘STAR-KV’ 논문 발표··· ‘KV 캐시 75% 압축에도 성능 보존’ 대학교 전기컴퓨터공학과 교수팀이 이끄는 VVIP LAB과 국내 AI 반도체 설계 기업 디노티시아(Dnotitia) 연구진, 최정욱 한양대학교 융합전자공학부 교수가 공동 연구한 ‘STAR-KV Cache Compression via Soft Thresholding for Adaptive Rank Control)’ 논문이 세계 3대 AI 학회 중 하나인 국제머신러닝학회(ICML
- 디노티시아, 메모리 병목 해결할 KV 캐시 20배 압축기술 'STAR-KV' 공개 문제를 획기적으로 해결할 수 있는 신기술을 세계적 학회에서 선보인다.디노티시아는 UC 샌디에이고(UCSD) VVIP 랩과 함께 연구한 KV 캐시(KV Cache) 압축 기술인 ‘STAR-KV 해당 논문은 세계 최상위 머신러닝 학회인 ‘ICML 2026’의 스포트라이트 논문으로 전격 채택됐다.KV 캐시는 LLM이 이전에 읽은 문맥을 다시 계산하지 않도록 메모리에 저장해 두는