KVキャッシュ

LM Studioはエージェント用途に向かない理由｜100枚の画像処理で見えた“隠れ状態”の正体

LM Studioで画像を連続処理した際に発生したメモリ増加問題を検証。APIはステートレスでも推論はステートフルであるという構造的な理由を解説し、エージェント用途における限界と対策を整理する。

TurboQuantとは何か ─ AIの「メモリ問題」を破壊するGoogleの一手

Googleが発表した「TurboQuant」を解説。KVキャッシュを約6分の1に圧縮しながら精度を維持する仕組みと、AIのメモリ問題・コスト構造への影響を分かりやすく整理。

MRAMはAIを速くしない。AIを待たせなくする── KVキャッシュと3D積層が変えるエッジLLMの設計思想

MRAMは帯域でHBMに勝てない。それでもエッジAIで重要な「再開ゼロ秒」を実現する理由はKVキャッシュ常駐にある。3D積層MRAMとメモリ階層再編の視点から、エッジLLMの実用設計を解説する。