# 이렇게 매번 다시 계산해야 했어요 😭
def naive_attention(input_sequence):
    attention_outputs = []
    
    for i, current_token in enumerate(input_sequence):
        # 매번 전체 시퀀스를 다시 처리!
        full_sequence = input_sequence[:i+1]
        
        # Q, K, V 전부 다시 계산 🔄
        Q = generate_queries(full_sequence)
        K = generate_keys(full_sequence)  # 중복 계산!
        V = generate_values(full_sequence)  # 중복 계산!
        
        # 어텐션 스코어 계산
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1))
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention_weights, V)
        
        attention_outputs.append(output[-1])  # 마지막 토큰만 필요한데...
    
    return attention_outputs

import torch
import torch.nn as nn
from typing import Optional, Tuple

class KVCachedAttention(nn.Module):
    """KV 캐싱이 적용된 어텐션 모듈 - 메모리 절약의 마법! ✨"""
    
    def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        
        # Query, Key, Value 프로젝션 레이어
        self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
        # KV 캐시 저장소
        self.kv_cache = {
            'keys': None,
            'values': None
        }
    
    def forward(self, 
                query: torch.Tensor, 
                use_cache: bool = True) -> Tuple[torch.Tensor, dict]:
        """
        Args:
            query: 새로운 쿼리 토큰 [batch, 1, embed_dim]
            use_cache: KV 캐시 사용 여부
        
        Returns:
            output: 어텐션 출력 [batch, 1, embed_dim] 
            cache: 업데이트된 캐시
        """
        batch_size, seq_len, _ = query.shape
        
        # 새로운 Q, K, V 계산
        q = self.q_proj(query)  # [batch, 1, embed_dim]
        k = self.k_proj(query)  # [batch, 1, embed_dim]  
        v = self.v_proj(query)  # [batch, 1, embed_dim]
        
        # Multi-head를 위한 reshape
        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        k = k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        v = v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        
        if use_cache and self.kv_cache['keys'] is not None:
            # 🎯 핵심: 기존 캐시와 새 K, V 연결!
            cached_k = self.kv_cache['keys']
            cached_v = self.kv_cache['values']
            
            # 캐시된 K, V와 새로운 K, V를 시퀀스 차원에서 연결
            full_k = torch.cat([cached_k, k], dim=1)  # [batch, cached_len+1, num_heads, head_dim]
            full_v = torch.cat([cached_v, v], dim=1)
            
            print(f"🔄 캐시 적중! 기존 {cached_k.shape[1]}개 + 새 {k.shape[1]}개 = {full_k.shape[1]}개 토큰")
            
        else:
            # 첫 번째 토큰이거나 캐시 미사용
            full_k = k
            full_v = v
            print("🆕 새 시퀀스 시작!")
        
        # 어텐션 스코어 계산 - 여기가 핵심!
        # Q는 현재 토큰(1개)이지만, K는 전체 시퀀스!
        scores = torch.einsum('bqhd,bkhd->bhqk', q, full_k)
        scores = scores / (self.head_dim ** 0.5)
        
        # Softmax로 어텐션 가중치 계산
        attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        
        # 가중 합으로 출력 계산
        output = torch.einsum('bhqk,bkhd->bqhd', attn_weights, full_v)
        output = output.contiguous().view(batch_size, seq_len, self.embed_dim)
        
        # 🔥 캐시 업데이트 - 다음 토큰을 위해!
        if use_cache:
            self.kv_cache['keys'] = full_k.detach()
            self.kv_cache['values'] = full_v.detach()
        
        return output, self.kv_cache
    
    def clear_cache(self):
        """캐시 초기화"""
        self.kv_cache = {'keys': None, 'values': None}
        print("🗑️ KV 캐시 초기화 완료!")

# 사용 예시
attention = KVCachedAttention(embed_dim=512, num_heads=8)

# 첫 번째 토큰
input1 = torch.randn(1, 1, 512)  # [batch, seq_len=1, embed_dim]
output1, cache1 = attention(input1, use_cache=True)

# 두 번째 토큰 - 이때 캐시 효과 발휘! 🚀
input2 = torch.randn(1, 1, 512)
output2, cache2 = attention(input2, use_cache=True)

# 세 번째 토큰 - 더욱 효율적!
input3 = torch.randn(1, 1, 512)  
output3, cache3 = attention(input3, use_cache=True)

def benchmark_kv_caching():
    """KV 캐싱 성능 벤치마크"""
    import time
    
    embed_dim = 512
    seq_length = 1000
    
    # 기본 어텐션 vs KV 캐싱 어텐션
    naive_attention = NaiveAttention(embed_dim, 8)
    cached_attention = KVCachedAttention(embed_dim, 8)
    
    print("🏁 성능 벤치마크 시작!")
    
    # 1. 기본 어텐션 (매번 전체 재계산)
    start_time = time.time()
    for i in range(seq_length):
        input_tokens = torch.randn(1, i+1, embed_dim)
        _ = naive_attention(input_tokens)
    naive_time = time.time() - start_time
    
    # 2. KV 캐싱 어텐션
    cached_attention.clear_cache()
    start_time = time.time()
    for i in range(seq_length):
        input_token = torch.randn(1, 1, embed_dim)  # 한 번에 하나씩만!
        _ = cached_attention(input_token, use_cache=True)
    cached_time = time.time() - start_time
    
    print(f"🐌 기본 어텐션: {naive_time:.2f}초")
    print(f"🚀 KV 캐싱: {cached_time:.2f}초")
    print(f"⚡ 속도 향상: {naive_time/cached_time:.1f}배!")
    
    # 복잡도 분석
    print(f"📊 복잡도 개선:")
    print(f"   기본: O(n²) = O({seq_length}²) = {seq_length**2:,}")
    print(f"   캐싱: O(n) = O({seq_length}) = {seq_length:,}")
    print(f"   개선 비율: {(seq_length**2)/(seq_length):.0f}배!")

# 벤치마크 실행
benchmark_kv_caching()

class KVSharingTransformer(nn.Module):
    """KV 공유가 적용된 Transformer - 효율성의 극치! ⚡"""
    
    def __init__(self, 
                 embed_dim: int = 512,
                 num_heads: int = 8,
                 num_layers: int = 12,
                 sharing_start_layer: int = 6):
        super().__init__()
        
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.sharing_start_layer = sharing_start_layer
        
        # 임베딩 레이어
        self.token_embedding = nn.Embedding(50000, embed_dim)
        self.pos_embedding = nn.Embedding(2048, embed_dim)
        
        # 독립적인 레이어들 (앞쪽 절반)
        self.independent_layers = nn.ModuleList([
            TransformerLayer(embed_dim, num_heads)
            for _ in range(sharing_start_layer)
        ])
        
        # 🎯 공유 KV 레이어 (뒤쪽 절반)
        self.shared_kv_layer = SharedKVLayer(embed_dim, num_heads)
        self.sharing_query_layers = nn.ModuleList([
            QueryOnlyLayer(embed_dim, num_heads)
            for _ in range(num_layers - sharing_start_layer)
        ])
        
        print(f"🔧 KV Sharing 설정:")
        print(f"   독립 레이어: {sharing_start_layer}개")
        print(f"   공유 레이어: {num_layers - sharing_start_layer}개")
        print(f"   메모리 절약: ~{((num_layers - sharing_start_layer) / num_layers * 100):.0f}%")
    
    def forward(self, input_ids: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        batch_size, seq_len = input_ids.shape
        
        # 임베딩
        positions = torch.arange(seq_len, device=input_ids.device).unsqueeze(0)
        x = self.token_embedding(input_ids) + self.pos_embedding(positions)
        
        # 독립적인 레이어들 처리
        for i, layer in enumerate(self.independent_layers):
            x = layer(x)
            print(f"🔄 독립 레이어 {i+1} 처리 완료")
        
        # 🚀 공유 K, V 계산 (한 번만!)
        shared_k, shared_v = self.shared_kv_layer(x)
        print(f"✨ 공유 K, V 계산 완료! Shape: {shared_k.shape}")
        
        # 공유 레이어들 처리 (Query만 각각 계산)
        for i, query_layer in enumerate(self.sharing_query_layers):
            x = query_layer(x, shared_k, shared_v)
            print(f"⚡ 공유 레이어 {self.sharing_start_layer + i + 1} 처리 완료")
        
        return x

class SharedKVLayer(nn.Module):
    """공유 K, V를 계산하는 레이어"""
    
    def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int):
        super().__init__()
        self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
    def forward(self, x: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """공유할 K, V를 한 번만 계산"""
        shared_k = self.k_proj(x)
        shared_v = self.v_proj(x)
        return shared_k, shared_v

class QueryOnlyLayer(nn.Module):
    """Query만 계산하고 공유 K, V 사용하는 레이어"""
    
    def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int):
        super().__init__()
        self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.output_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        
    def forward(self, 
                x: torch.Tensor, 
                shared_k: torch.Tensor, 
                shared_v: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """공유 K, V를 사용한 어텐션 계산"""
        
        batch_size, seq_len, embed_dim = x.shape
        
        # Query만 새로 계산
        q = self.q_proj(x)
        
        # Multi-head를 위한 reshape
        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        k = shared_k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        v = shared_v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim)
        
        # 어텐션 계산 (공유 K, V 사용!)
        scores = torch.einsum('bqhd,bkhd->bhqk', q, k)
        scores = scores / (self.head_dim ** 0.5)
        attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.einsum('bhqk,bkhd->bqhd', attn_weights, v)
        
        # 출력 프로젝션
        output = output.contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim)
        return self.output_proj(output)

# 성능 비교 테스트
def compare_kv_sharing():
    """KV 공유 효과 측정"""
    
    # 일반 Transformer vs KV Sharing Transformer
    normal_model = StandardTransformer(embed_dim=512, num_layers=12)
    sharing_model = KVSharingTransformer(
        embed_dim=512, 
        num_layers=12, 
        sharing_start_layer=6
    )
    
    # 파라미터 수 비교
    normal_params = sum(p.numel() for p in normal_model.parameters())
    sharing_params = sum(p.numel() for p in sharing_model.parameters())
    
    print(f"📊 모델 비교:")
    print(f"   일반 모델: {normal_params:,} 파라미터")
    print(f"   KV 공유: {sharing_params:,} 파라미터") 
    print(f"   절약률: {(1 - sharing_params/normal_params)*100:.1f}%")
    
    # 메모리 사용량 측정
    input_ids = torch.randint(0, 50000, (2, 512))
    
    import psutil
    import os
    
    # 일반 모델
    process = psutil.Process(os.getpid())
    mem_before = process.memory_info().rss / 1024 / 1024  # MB
    _ = normal_model(input_ids)
    mem_normal = process.memory_info().rss / 1024 / 1024 - mem_before
    
    # KV 공유 모델  
    mem_before = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
    _ = sharing_model(input_ids)
    mem_sharing = process.memory_info().rss / 1024 / 1024 - mem_before
    
    print(f"💾 메모리 사용량:")
    print(f"   일반 모델: {mem_normal:.1f} MB")
    print(f"   KV 공유: {mem_sharing:.1f} MB")
    print(f"   절약: {(1 - mem_sharing/mem_normal)*100:.1f}%")

# 테스트 실행
compare_kv_sharing()

class YOCOModel(nn.Module):
    """You Only Cache Once 모델 - 메모리 효율성의 끝판왕! 👑"""
    
    def __init__(self, 
                 embed_dim: int = 512,
                 num_heads: int = 8,
                 self_decoder_layers: int = 6,
                 cross_decoder_layers: int = 6):
        super().__init__()
        
        self.embed_dim = embed_dim
        
        # Self Decoder: KV를 한 번만 생성
        self.self_decoder = SelfDecoder(
            embed_dim=embed_dim,
            num_heads=num_heads, 
            num_layers=self_decoder_layers
        )
        
        # Cross Decoder: 생성된 KV만 사용
        self.cross_decoder = CrossDecoder(
            embed_dim=embed_dim,
            num_heads=num_heads,
            num_layers=cross_decoder_layers
        )
        
        # 🎯 글로벌 KV 캐시 (한 번만 저장!)
        self.global_kv_cache = None
        
        print(f"🏗️ YOCO 모델 초기화:")
        print(f"   Self Decoder: {self_decoder_layers} 레이어")
        print(f"   Cross Decoder: {cross_decoder_layers} 레이어")
        print(f"   KV 캐시: 글로벌 단일 저장소")
    
    def encode_context(self, context_tokens: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """컨텍스트 인코딩 및 KV 캐시 생성"""
        
        print(f"📖 컨텍스트 인코딩 시작... ({context_tokens.shape[1]}개 토큰)")
        
        # Self Decoder로 컨텍스트 처리
        encoded_context, kv_cache = self.self_decoder(context_tokens)
        
        # 🔥 글로벌 KV 캐시 저장 (한 번만!)
        self.global_kv_cache = {
            'keys': kv_cache['keys'].detach(),
            'values': kv_cache['values'].detach(),
            'context_length': context_tokens.shape[1]
        }
        
        print(f"✅ KV 캐시 저장 완료! Shape: {kv_cache['keys'].shape}")
        return encoded_context
    
    def generate_token(self, current_token: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """새 토큰 생성 (캐시된 KV만 사용)"""
        
        if self.global_kv_cache is None:
            raise ValueError("먼저 encode_context()로 컨텍스트를 인코딩해주세요!")
        
        # Cross Decoder로 새 토큰 생성 (캐시된 KV 사용)
        output = self.cross_decoder(
            query_token=current_token,
            cached_kv=self.global_kv_cache
        )
        
        return output
    
    def generate_sequence(self, 
                         context_tokens: torch.Tensor,
                         max_length: int = 100) -> torch.Tensor:
        """전체 시퀀스 생성"""
        
        # 1. 컨텍스트 인코딩 (한 번만!)
        self.encode_context(context_tokens)
        
        # 2. 토큰별 생성
        generated = []
        current_token = context_tokens[:, -1:, :]  # 마지막 토큰부터
        
        for i in range(max_length):
            # 새 토큰 생성 (캐시된 KV 재사용!)
            new_token = self.generate_token(current_token)
            generated.append(new_token)
            
            current_token = new_token  # 다음 반복을 위해
            
            if i % 10 == 0:
                print(f"🔄 {i+1}/{max_length} 토큰 생성 완료")
        
        return torch.cat(generated, dim=1)

class SelfDecoder(nn.Module):
    """컨텍스트를 처리하고 KV 캐시를 생성하는 디코더"""
    
    def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int, num_layers: int):
        super().__init__()
        
        self.layers = nn.ModuleList([
            DecoderLayer(embed_dim, num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
        
        # 최종 KV 프로젝션
        self.final_k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.final_v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
    
    def forward(self, x: torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, dict]:
        # 모든 레이어 통과
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        
        # 🎯 최종 KV 생성 (이것만 캐시됨!)
        final_k = self.final_k_proj(x)
        final_v = self.final_v_proj(x)
        
        kv_cache = {
            'keys': final_k,
            'values': final_v
        }
        
        return x, kv_cache

class CrossDecoder(nn.Module):
    """캐시된 KV를 사용해서 새 토큰을 생성하는 디코더"""
    
    def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int, num_layers: int):
        super().__init__()
        
        self.layers = nn.ModuleList([
            CrossAttentionLayer(embed_dim, num_heads)
            for _ in range(num_layers)
        ])
    
    def forward(self, 
                query_token: torch.Tensor,
                cached_kv: dict) -> torch.Tensor:
        
        x = query_token
        
        # 모든 레이어에서 동일한 캐시된 KV 사용!
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, cached_kv['keys'], cached_kv['values'])
        
        return x

# 성능 테스트
def test_yoco_performance():
    """YOCO 성능 측정"""
    
    model = YOCOModel(embed_dim=512, num_heads=8)
    
    # 긴 컨텍스트 (1000 토큰)
    context = torch.randn(1, 1000, 512)
    
    import time
    
    print("🚀 YOCO 성능 테스트 시작!")
    
    start_time = time.time()
    
    # 컨텍스트 인코딩 (한 번만!)
    model.encode_context(context)
    encoding_time = time.time() - start_time
    
    # 100개 토큰 생성
    generation_start = time.time()
    generated = model.generate_sequence(context, max_length=100)
    generation_time = time.time() - generation_start
    
    total_time = time.time() - start_time
    
    print(f"📊 YOCO 성능 결과:")
    print(f"   컨텍스트 인코딩: {encoding_time:.2f}초")
    print(f"   토큰 생성 (100개): {generation_time:.2f}초")
    print(f"   총 시간: {total_time:.2f}초")
    print(f"   토큰당 평균: {generation_time/100*1000:.1f}ms")
    
    # 메모리 효율성 체크
    cache_size = model.global_kv_cache['keys'].element_size() * model.global_kv_cache['keys'].numel()
    print(f"💾 KV 캐시 크기: {cache_size / 1024 / 1024:.1f} MB")

# 테스트 실행
test_yoco_performance()

def comprehensive_benchmark():
    """모든 최적화 기법 종합 벤치마크"""
    
    import time
    import psutil
    import os
    
    seq_length = 1000
    embed_dim = 512
    batch_size = 1
    
    models = {
        "기본 Attention": BasicTransformer(embed_dim),
        "KV Caching": KVCachedTransformer(embed_dim),
        "KV Sharing": KVSharingTransformer(embed_dim, sharing_start_layer=6),
        "YOCO": YOCOModel(embed_dim)
    }
    
    results = {}
    
    print("🏁 종합 성능 벤치마크 시작!")
    print("=" * 50)
    
    for name, model in models.items():
        print(f"\n🔍 {name} 테스트 중...")
        
        # 메모리 측정
        process = psutil.Process(os.getpid())
        mem_before = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
        
        # 시간 측정
        input_data = torch.randn(batch_size, seq_length, embed_dim)
        
        start_time = time.time()
        
        if name == "YOCO":
            # YOCO는 특별한 처리 필요
            context = input_data[:, :800, :]  # 컨텍스트
            _ = model.generate_sequence(context, max_length=200)
        else:
            _ = model(input_data)
        
        execution_time = time.time() - start_time
        mem_after = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
        memory_used = mem_after - mem_before
        
        # 파라미터 수 계산
        params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
        
        results[name] = {
            'time': execution_time,
            'memory': memory_used, 
            'params': params
        }
        
        print(f"   ⏱️ 실행시간: {execution_time:.2f}초")
        print(f"   💾 메모리: {memory_used:.1f}MB")
        print(f"   🔢 파라미터: {params:,}")
    
    # 결과 요약
    print("\n" + "=" * 50)
    print("🏆 최종 결과 요약")
    print("=" * 50)
    
    baseline = results["기본 Attention"]
    
    for name, result in results.items():
        speedup = baseline['time'] / result['time']
        memory_ratio = result['memory'] / baseline['memory']
        param_ratio = result['params'] / baseline['params']
        
        print(f"\n📊 {name}:")
        print(f"   🚀 속도 향상: {speedup:.1f}배")
        print(f"   💾 메모리 비율: {memory_ratio:.1f}배")
        print(f"   🔢 파라미터 비율: {param_ratio:.1f}배")
        
        if speedup > 2:
            print("   🏆 우수한 성능!")
        elif speedup > 1.5:
            print("   ✅ 좋은 성능!")

# 벤치마크 실행
comprehensive_benchmark()

class OptimizationRecommender:
    """상황별 최적화 기법 추천 시스템"""
    
    @staticmethod
    def recommend(use_case: str, constraints: dict) -> str:
        """사용 케이스에 따른 최적화 기법 추천"""
        
        memory_limit = constraints.get('memory_gb', 16)
        speed_priority = constraints.get('speed_priority', 5)  # 1-10
        accuracy_priority = constraints.get('accuracy_priority', 5)
        
        print(f"🎯 사용 케이스: {use_case}")
        print(f"📋 제약 조건:")
        print(f"   💾 메모리 한계: {memory_limit}GB")
        print(f"   🚀 속도 우선순위: {speed_priority}/10")
        print(f"   🎯 정확도 우선순위: {accuracy_priority}/10")
        
        recommendations = []
        
        # 1. 기본적으로 KV Caching은 항상 추천
        recommendations.append("✅ KV Caching (필수)")
        
        # 2. 메모리 제약이 큰 경우
        if memory_limit < 8:
            recommendations.append("✅ KV Sharing (메모리 부족)")
            
        # 3. 속도가 최우선인 경우
        if speed_priority >= 8:
            recommendations.append("✅ YOCO (초고속 필요)")
            
        # 4. 긴 컨텍스트 처리
        if 'long_context' in use_case.lower():
            recommendations.append("✅ YOCO + Prefix Caching")
            
        # 5. 실시간 응답 필요
        if 'realtime' in use_case.lower():
            recommendations.append("✅ KV Sharing + 모델 압축")
            
        print(f"\n🔧 추천 최적화:")
        for rec in recommendations:
            print(f"   {rec}")
            
        return recommendations

# 사용 예시들
recommender = OptimizationRecommender()

# 케이스 1: 챗봇 서비스
print("🤖 케이스 1: 실시간 챗봇")
recommender.recommend(
    use_case="realtime chatbot",
    constraints={
        'memory_gb': 4,
        'speed_priority': 9,
        'accuracy_priority': 7
    }
)

print("\n" + "="*40 + "\n")

# 케이스 2: 문서 분석
print("📄 케이스 2: 긴 문서 분석")  
recommender.recommend(
    use_case="long_context document analysis",
    constraints={
        'memory_gb': 16,
        'speed_priority': 6,
        'accuracy_priority': 9
    }
)

print("\n" + "="*40 + "\n")

# 케이스 3: 모바일 앱
print("📱 케이스 3: 모바일 AI 앱")
recommender.recommend(
    use_case="mobile inference",
    constraints={
        'memory_gb': 2,
        'speed_priority': 8,
        'accuracy_priority': 6
    }
)

class FutureOptimizations:
    """미래의 KV 최적화 기술들"""
    
    @staticmethod
    def adaptive_kv_compression():
        """적응형 KV 압축"""
        print("🔮 미래 기술 1: 적응형 KV 압축")
        print("   💡 중요도에 따라 KV 압축률 조절")
        print("   🎯 메모리는 더 절약, 성능은 유지")
        
    @staticmethod
    def hierarchical_caching():
        """계층적 캐싱"""
        print("🔮 미래 기술 2: 계층적 캐싱")
        print("   💡 레이어별로 다른 캐싱 전략")
        print("   🎯 각 레이어 특성에 최적화")
        
    @staticmethod
    def neural_cache_management():
        """뉴럴 캐시 관리"""
        print("🔮 미래 기술 3: AI 기반 캐시 관리")
        print("   💡 AI가 캐시 전략을 학습")
        print("   🎯 완전 자동화된 최적화")

# 미래 기술 미리보기
future = FutureOptimizations()
future.adaptive_kv_compression()
future.hierarchical_caching() 
future.neural_cache_management()