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- 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 .......