블로그
- 인하대 김재홍 교수, 엔비디아 Academic Grant Program 선정 Academic Grant Program은 전 세계 대학과 연구기관 소속 연구자를 대상으로 혁신적인 인공지능(AI) 연구를 지원하는 프로그램으로, 심사를 거쳐 선정된 연구자에게 최신 GPU Platform for Large-Scale Time-Varying Digital Twins)’ 연구를 수행한다.
- 엔비디아 고속 데이터를 실시간 AI로 처리하는 DAQIRI 기술 Enable Real-Time AI for High-Speed Data Acquisition with DAQIRI 한 문장 요약 DAQIRI는 고속 센서·검출기·FPGA 데이터가 들어오는 순간, CPU와 저장장치를 거치기 전에 NVIDIA GPU 메모리로 직접 보내 실시간 AI 추론·필터링·압축 NVIDIA는 이를 Data Acquisition for Integrated Real-time Instruments라고 설명합니다. ⸻ 2.
- Ryzen 5 5600X + RTX 3060 조합 리뷰 이번 테스트는 Cinebench R23 3DMark Time Spy 3DMark Steel Nomad HWiNFO 온도 모니터링 까지 함께 확인했습니다. 테스트 PC 사양 CPU AMD Ryzen 5 5600X GPU NVIDIA RTX 3060 12GB RAM DDR4 32GB (16GB ×2) 저장장치 삼성 NVMe SSD 1TB
- xAI 데이터센터에서 발휘된 머스크의 역량 이는 AI 훈련 클러스터의 capex 효율성과 time-to-market을 극대화하는 전략적 모트(moat)로, 투자 관점에서 xAI의 경쟁 우위를 강화하는 요소입니다. Colossus 데이터센터 건설 타임라인과 속도 - **프로젝트 개요**: xAI의 Colossus는 세계 최대 규모 AI 훈련 클러스터로, 초기 100,000 Nvidia H100 GPU
- 우리시대의 핫 피플: 젠슨황 이야기를 보면서 GPU, CUDA 등을 오랫동안 추진해온 젠슨 황의 시간 지평(Time horizon)이 무척 길다는 사실이 이해가 됐다..
- ■ GPU 보다 50% 향상된 국산 AI 반도체 LPU 개발 ■ GPU 보다 50% 향상된 국산 AI 반도체 LPU 개발 ● KAIST, 추론 연산 고속 수행 'LPU' 개발, 고성능 GPU 대체 ★ KAIST 전기 전자공학부 교수 김주영 연구팀은 LPU (Latency Processing Unit)는 거대 언어 모델의 추론 연산을 대기 잠복 시간 (latency time) 단축하여 효율적으로 가속한다.
- cuDNN NVIDIA cuDNN The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives on low-level GPU performance tuning. cuDNN accelerates widely used deep learning .......
뉴스
- 아크릴, 글로벌 3대 클라우드서 'GPUBase' 검증…"AI 학습 최대 24배 향상" GPU 분할·공유 및 스케줄링 기술을 적용해 GPU 활용률을 90% 이상으로 끌어올렸으며, 전체 작업 완료 시간은 최대 34%, 작업 큐 대기시간은 최대 93% 단축했다. 주관 과제는 ‘대규모 GPU 클러스터 환경에서의 네트워크 효율성 극대화를 위한 이더넷 기반 GPU 클러스터 네트워크 패브릭 시스템 및 최적화 기술 개발’이다.염익준 아크릴 CTO는
- 슈퍼마이크로, 고밀도 AI 및 HPC 인프라용 후면 도어 열교환기로 엔드투엔드 DCBBS 액체 냉각 포트폴리오 확대 고객은 이를 통해 고객은 조달 절차를 간소화하고 통합 위험을 낮추며 온라인 가동 소요 시간(Time-to-Online·TTO)을 단축할 수 있다. 포괄적인 폼팩터, 프로세서, 메모리, GPU, 스토리지, 네트워킹, 전력 및 냉각 솔루션(공조, 프리 에어 냉각 또는 액체 냉각)을 조합해 원하는 워크로드와 애플리케이션에 맞게 최적화할
- [시론] 독파모 2차 평가를 보고...남은 과제는 모델의 추론능력뿐 아니라 TTFT(Time to First Token), 처리량, 메모리 사용량, 동시접속 안정성, 장문 처리능력, 데이터베이스와 외부 도구 연동, 보안, 온프레미스 거대한 모델을 만드는 것뿐 아니라 제한된 GPU 자원에서 얼마나 효율적으로 서비스할 수 있는지를 경쟁력으로 내세웠다는 점이 중요하다.SK텔레콤은 A.X K2의 모델 성능과 함께 통신
- [안광섭 AI 진테제] 영화 '오디세이'를 통해 본 AI "In a time of Apparent Magic." 겉보기 마법의 시대. 더 큰 모델, 더 많은 GPU, 더 강한 로펌은 결국 더 큰 함대일 뿐이다. 집으로 가는 길은 다른 쪽에 있다. 가져온 것의 값을 치르는 것.
