GPU 오케스트레이션이 필요한 이유: 쿠버네티스의 한계와 에이전트가 컴퓨트를 잡는 시대
AI 인프라 오케스트레이션 계층을 만드는 개발자가 GPU 워크로드의 구조를 설명한다. 컴퓨트를 확보하는 프로비저닝과 작업을 올리는 스케줄링의 분리, 쿠버네티스의 한계, 에이전트가 직접 컴퓨트를 잡는 흐름을 다룬다.
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AI TOPIC
GPU 최신 뉴스와 핵심 해설
GPU 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 54편을 최신순으로 모았습니다.
데이터센터 전력 효율과 와트당 토큰: GPU 전력 상한과 전력망 유연성을 다룬 현장 인터뷰 정리
AI 데이터센터의 전력 소비 구조와 GPU 전력 상한 조정을 다룬 현장 인터뷰를 정리했다. 처리하는 토큰 수를 유지하면서 전력을 줄이는 방법과, 데이터센터를 전력망에 응답하는 자원으로 바꾸려는 구상을 살펴본다.
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LLM 병렬 학습 총정리: 데이터·ZeRO·파이프라인·텐서 병렬과 라마3, 딥시크 사례
대규모 언어모델 학습에 쓰이는 데이터 병렬과 ZeRO, 파이프라인·텐서·시퀀스 병렬을 통신 비용과 메모리 관점에서 비교하고, 라마 3와 딥시크 V3가 실제로 어떤 조합을 골랐는지까지 짚은 대학 강의 정리.
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GPU 구조와 플래시 어텐션 원리: 산술 강도·타일링·커널 퓨전으로 LLM 학습 속도를 끌어올리는 법
대학 LLM 강의가 GPU 내부 구조부터 차근히 짚었다. 연산 성능은 폭증했지만 메모리 대역폭이 따라오지 못했고, 그 격차를 메우려 나온 다섯 가지 최적화 기법이 한데 모여 플래시 어텐션이 됐다는 설명이다.
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AirLLM 계층별 추론 정리: 4GB VRAM 그래픽카드에서 Llama3 70B 대형 모델을 실행하는 원리와 실습 한계
고가 GPU 없이는 대형 언어 모델을 못 돌린다는 통념을 흔드는 오픈소스 AirLLM을 소개한다. 계산 순서가 된 계층만 VRAM에 올리는 방식과 4GB로 제한한 환경에서 Llama3 70B를 실행한 실습 결과, 그리고 속도 한계를 함께 정리했다.
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로컬 LLM 선택을 돕는 오픈소스 LLMFit 사용법과 추천 점수의 신뢰도 직접 검증하기
로컬 LLM으로 에이전트를 만들 때 어떤 모델이 내 하드웨어에서 실제로 돌아가는지 고르기 어렵다. 하드웨어를 스캔해 모델을 추천하는 오픈소스 LLMFit의 작동 원리와 한계를 실제 테스트로 확인했다.
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KTransformers와 Ollama 속도 비교: MoE 오프로딩 원리와 가정용 PC 실측 결과 정리
24GB VRAM으로 671B급 모델을 돌린다고 알려진 KTransformers의 MoE 오프로딩 원리를 살펴보고, 가정용 PC에서 Ollama와 추론 속도를 직접 비교한 결과와 그 차이가 생긴 이유를 정리했다.
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AI 칩 지도 정리: CPU·GPU·TPU·NPU·LPU를 가르는 유연성과 특화라는 하나의 규칙
CPU와 GPU, TPU, NPU, LPU까지 이름만 늘어나는 AI 칩을 유연성과 특화라는 한 축 위에 세워 정리한다. 어떤 칩이 어떤 작업에서 이기는지 예측하게 해주는 규칙과, 데이터 이동이라는 진짜 적을 함께 설명한다.
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AI 데이터센터 액체냉각 개조 현장: GPU 4,032개, 랙당 140kW, 광케이블 8,000km
공랭용으로 지어진 텍사스 건물을 액체냉각으로 개조한 AI 학습 데이터센터 내부를 둘러본다. 캐비닛당 140kW 전력, 누수 감지 로프와 이중 냉각 루프, 배전 한계와 GPU 기회비용까지 현장 설명을 정리했다.
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TLX로 GPU 커널 최적화하기: Triton 확장으로 워프 특화·파이프라이닝·공유메모리 직접 제어
메타가 공개한 Triton 확장 TLX 강연을 정리했다. 타일 중심 모델은 그대로 두면서 파이프라이닝과 워프 특화, 공유메모리 관리, 2-CTA 모드를 직접 제어해 cuBLAS급 성능에 접근하는 기법을 사례로 살펴본다.
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eBPF로 GPU 관측하기: PTX에 계측 코드를 심어 워프 단위 실행과 드라이버 정책까지 들여다보는 방법
GPU 스택은 대부분 닫혀 있어 성능 문제의 원인을 짚기 어렵다. 리눅스 커널의 안전한 확장 기술 eBPF를 GPU 커널과 드라이버에 심어 워프 단위 관측과 정책 교체를 시도한 연구 발표를 정리했다.
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GPU 학습 성능 최적화: CPU-GPU 동기화 제거부터 커널 퓨전, 커스텀 CUDA 커널까지
제인스트리트 엔지니어들이 GPU 학습을 느리게 만드는 세 가지 병목을 짚었다. 숨은 CPU-GPU 동기화와 메모리 대역폭, 커널 실행 오버헤드를 프로파일러로 찾아내고 커스텀 커널로 20밀리초를 30마이크로초까지 줄인 과정을 정리했다.
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Gluon 커널 DSL과 선형 레이아웃, Triton으로 부족했던 Blackwell GPU 최적화의 해법
Triton을 키운 개발팀이 Blackwell 세대 GPU를 위해 내놓은 저수준 커널 언어 Gluon, 그 바탕이 되는 선형 레이아웃 수학, 그리고 cuBLAS와 대등한 행렬곱을 만들어낸 최적화 기법을 정리했다.
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LLM 추론 벤치마크 InferenceX 분석: 파레토 곡선, FP4 전환, AMD와 엔비디아 격차의 실체
세미애널리시스 팀이 만든 오픈소스 추론 벤치마크 InferenceX 발표를 정리했다. 최대 처리량 대신 파레토 곡선을 보는 이유, 블랙웰과 FP4가 만든 비용 하락, AMD의 소프트웨어 격차, 그리고 MoE 시대의 서빙 기법을 다룬다.
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PithTrain: 1만 줄 코드로 만든 에이전트 친화 MoE 학습 프레임워크, 메가트론과 속도 동률
CMU 연구팀이 공개한 PithTrain은 약 1만 줄의 순수 파이썬 코드만으로 MoE 모델 학습 처리량을 메가트론 수준으로 맞추면서, 코딩 에이전트가 같은 작업을 끝내는 데 드는 턴 수는 최대 70%까지 줄였다고 밝혔다.
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우주 데이터센터 스타클라우드: 엔비디아 H100 궤도 실증과 발사비 손익분기 500달러의 계산
지상 전력 제약과 건설 규제에 막힌 AI 데이터센터를 궤도로 올린다는 발상. 스타클라우드 창업자가 엔비디아 H100 궤도 실증과 냉각·방사선 난제, 위성 88,000기 계획, 그리고 투자 유치 과정을 설명했다.
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NPU와 GPU 차이, AI 반도체 전력 효율 정리 — 리벨리온스 박성현 대표 인터뷰
AI 반도체와 NPU, AI 가속기는 무엇이 어떻게 다른지, 왜 데이터센터가 GPU에서 NPU로 눈을 돌리기 시작했는지를 리벨리온스 박성현 대표가 전력 효율과 총소유비용, CUDA 생태계라는 장벽을 들어 설명한 인터뷰를 정리했다.
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코어위브 분석: 994억 달러 계약과 250억 달러 부채, AI 인프라 강자인가 사상누각인가
이더리움 채굴로 시작해 마이크로소프트와 오픈AI에 GPU를 빌려주는 회사가 된 코어위브. 994억 달러 계약 잔고와 250억 달러 부채, 건물은 빌리고 칩만 소유하는 구조와 마이크로소프트 의존도를 함께 뜯어본다.
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대형 모델 분산 학습 정리: 데이터·파이프라인·텐서 병렬과 FSDP, ZeRO가 필요한 이유
대규모 언어 모델 학습 인프라를 만드는 엔지니어가 버클리 강연에서 풀어놓은 분산 학습의 기본기를 정리했다. 데이터·파이프라인·텐서 병렬의 원리와 한계, 그리고 FSDP와 제로가 메모리 벽을 어떻게 우회하는지 살펴본다.
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파이토치 분산 학습 완전 정리: 데이터 병렬화, 그래디언트 누적, All-Reduce와 장애 복구
모델 학습이 너무 느릴 때 GPU 여러 대로 작업을 나누는 방법을 정리했습니다. 데이터 병렬화와 모델 병렬화의 차이, 그래디언트 누적, All-Reduce 통신이 빠른 이유, 체크포인트를 이용한 장애 복구와 실제 코드 수정 지점까지 다룹니다.
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분산 학습 3가지 전략 정리: 데이터·파이프라인·텐서 병렬이 대형 AI 모델을 학습시키는 법
GPU 한 장으로 6000년이 걸릴 학습을 90일로 줄인 비결은 병렬화다. 데이터 병렬·파이프라인 병렬·텐서 병렬의 작동 원리와 각각의 한계, 그리고 실제 대규모 학습에서 셋을 함께 쓰는 방식까지 정리했다.
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AI 칩 물리 보안: 레이저 프로빙과 하드웨어 임플란트, 그리고 연산량 검증 퍼즐
13년간 칩 물리 보안을 연구한 WPI 교수가 국가급 공격자를 가정할 때 AI 칩이 어떻게 뚫리는지, 레이저 프로빙과 하드웨어 임플란트 사례를 들어 설명하고 임피던스 센서와 암호 퍼즐이라는 대응책을 제시했다.
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AI 반도체 원리 해설: 시스톨릭 어레이·저정밀 연산·GPU와 TPU의 구조 차이
MatX CEO 라이너 포프가 드워케시 파텔과 함께 AND 게이트부터 시작해 곱셈-누산기, 시스톨릭 어레이, 클럭, FPGA, GPU와 TPU의 구조 차이까지 AI 칩의 작동 원리를 단계별로 설명했다.
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AI 클라우드 재계약이 관건 — 구글·MS·AWS 실적으로 본 GPU 공급 부족과 수익성
구글·마이크로소프트·AWS 실적에는 과거 싼 가격에 묶인 GPU 장기 계약이 섞여 있다. 지금 병목이 수요가 아니라 공급인 이유와, 계약이 만료돼 다시 체결되는 시점에 하이퍼스케일러의 진짜 수익성이 드러나는 구조를 짚었다.
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LLM 추론 비용의 구조 — 배치 크기와 KV 캐시, 메모리 대역폭이 AI 가격을 정하는 방식
칩 스타트업 MatX의 CEO가 칠판 강의로 프런티어 LLM의 학습과 추론 구조를 직접 계산해 보인다. 배치 크기와 KV 캐시, 메모리 대역폭이 응답 속도와 API 가격을 어떻게 결정하는지 수식으로 짚는다.
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GPU 커널·칩 특화: 멀티 GPU 네트워킹 병목, 와트당 지능, 이질적 추론 인프라
Y Combinator 페이퍼 클럽이 커널과 칩을 주제로 다섯 개 발표를 모았다. 멀티 GPU 네트워킹이 새 병목이 됐다는 진단부터 질의의 88.7%를 로컬 가속기로 넘길 수 있다는 측정, AI가 만든 커널에서 반복 발견된 보상 해킹 사례까지 짚었다.
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MoE 라우팅 완전 해설: 믹스트랄·딥시크가 쓰는 전문가 혼합 구조와 로드 밸런싱, 용량 계수
혼합 전문가(MoE)는 토큰마다 일부 전문가만 깨워 밀집 모델급 품질을 더 적은 연산으로 낸다. 라우터의 상위 k개 선택, 로드 밸런싱 손실, 전문가 용량, GPU 간 통신 병목까지 실제 작동 원리를 정리했다.
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AI 데이터센터의 진짜 병목은 네트워크 — NVLink·인피니밴드·DPU와 엔비디아 독점 구조
AI 성능을 좌우하는 것은 계산기만이 아니다. 서울대 교수이자 망고부스트 대표인 김장우가 SPRi 컨퍼런스에서 GPU 사이를 잇는 통신과 DPU, 그리고 엔비디아가 시장을 통째로 쥐게 된 과정을 짚었다.
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AI 반도체 용어 정리: CPU·GPU·TPU·NPU와 HBM, AI 가속기·파운드리까지 한 번에
뉴스에 자주 나오는 AI 반도체 용어를 한 번에 정리했다. CPU와 GPU의 차이, TPU와 NPU의 관계, HBM이 붙은 AI 칩과 AI 가속기·AI 서버의 구분, 팹리스와 파운드리 분업 구조까지 짚는다.
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구글 TPU vs 엔비디아 GPU 차이 정리: 설계 목적, 전력 효율, AI 인프라 경쟁
GPU는 그래픽 처리에서 출발해 AI로 넘어왔고, TPU는 처음부터 AI 연산을 위해 만들어졌다. 서울대 AI 박사가 설명하는 두 칩의 설계 목적 차이와 전력·열 관리까지 걸린 AI 인프라 경쟁의 핵심을 정리했다.
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LLM 추론 최적화 입문: KV 캐시와 프리필이 GPU 비용과 응답 속도를 결정하는 이유
엔비디아 솔루션 아키텍트가 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 설명한 LLM 추론의 내부 동작을 정리했다. 프리필과 KV 캐시, 정밀도 축소와 질의 패턴이 GPU 비용과 응답 속도를 어떻게 좌우하는지 살펴본다.
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AI 추론 비용 급락과 ‘GPU 경제’ — 스탠퍼드 강연이 짚은 토큰 경제학
스탠퍼드 강연에서 투자자 브래드 거스트너와 추론 칩 전문가가 토큰·추론 비용·컴퓨팅 제약을 놓고 AI 경제의 구조를 풀어냈다. 왜 소프트웨어와 달리 AI는 사용자가 늘수록 비용이 커지는지 정리했다.
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세레브라스 CEO 인터뷰: GPU가 빠른 추론에 약한 이유와 웨이퍼 스케일 칩
세레브라스 공동창업자 앤드루 펠드먼이 추론 속도가 왜 AI의 핵심 지표가 됐는지, GPU가 빠른 추론에 약한 이유, 반도체 3대 병목과 웨이퍼 스케일 칩 전략, CUDA 해자의 축소를 설명합니다.
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GPU 작동 원리 완전 정리: CUDA 코어와 텐서 코어, AI 연산이 빨라지는 진짜 이유
GPU와 CPU의 차이를 주방에 비유해 풀어낸 해설. CUDA 코어와 텐서 코어의 역할, 메모리 대역폭이 진짜 병목인 이유, 게임 렌더링과 AI 학습이 같은 수학 문제인 이유, 엔비디아 CUDA 생태계의 힘까지 정리했다.
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트라이톤(Triton) 콘퍼런스 정리: CUDA 대신 파이썬으로 GPU 커널 최적화하기
머신러닝 엔지니어가 직접 참관한 트라이톤 콘퍼런스 현장 요약. CUDA와 트라이톤의 근본적인 차이부터 헬리온·글루온·TLX·라이거로 이어지는 GPU 커널 도구 계층, 그리고 개발 생산성과 성능 사이의 트레이드오프까지 정리했다.
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키미 K3 MoE 구조와 GPU·HBM 수요 논쟁, 효율이 올라가면 반도체는 덜 팔릴까
중국 문샷 AI의 키미 K3 공개 이후 반도체 주가가 흔들렸다. 2조 8000억 파라미터 희소 MoE와 긴 문맥 처리 기술이 GPU·HBM 수요에 실제로 어떤 의미인지, 효율이 올라가면 수요가 줄어드는지 짚어본다.
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로컬 LLM용 VRAM 확보 비교 - 듀얼 GPU 카드로 192GB를 7천 달러에 채우기
인텔 저가 GPU와 듀얼 GPU 카드로 로컬 LLM용 VRAM을 늘리는 실측 비교. 속도 손실 없이 192GB를 7천 달러에 채우는 조건과 메인보드 슬롯 분기 설정의 함정, 소프트웨어 성숙도 문제를 정리했다.
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플래시 어텐션 원리 쉽게 이해하기: GPU 메모리 계층과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 어텐션을 수 배 빠르게 만드는 플래시 어텐션의 원리를 정리했다. 어텐션의 O(N제곱) 병목, GPU 메모리 계층, 온라인 소프트맥스, 그리고 대역폭 한계를 이용한 커널 융합을 쉽게 설명한다.
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텐스토렌트 Wormhole N300 vs 엔비디아·AMD — 비엔비디아 로컬 AI 카드 실측
CUDA도 비디오 출력도 없는 텐스토렌트 Wormhole N300을 RTX 5080, AMD R9700과 직접 비교했다. 속도·효율에서 엔비디아가 앞섰지만, 진짜 승부처는 칩이 아니라 소프트웨어 스택이라는 결론을 정리했다.
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로컬 AI 코딩 솔직 분석: RTX 4090으로 로컬 모델 vs 클라우드 비교
RTX 4090(24GB)로 Qwen·Mistral 등 로컬 코딩 모델을 돌려 속도·품질·호환성·비용을 클라우드와 비교한 정직한 분석. 대부분에겐 클라우드가 낫지만 로컬이 맞는 경우도 정리했다.
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스트리밍 음성인식(ASR) 추론 서버가 LLM 서빙과 다른 이유와 GPU 메모리·비용 구조 정리
실시간 스트리밍 음성인식(ASR)을 서버에 올릴 때 GPU 메모리·지연·비용이 어떻게 달라지는지, Kyutai Moshi 모델과 Rust 추론 서버 실험 사례를 바탕으로 KV 캐시 관리부터 LLM 서빙과의 차이까지 정리했다.
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플래시 어텐션 원리부터 트라이톤 GPU 커널 구현까지: 어텐션 메모리 최적화 완전 정리
어텐션 연산의 진짜 병목은 계산량이 아니라 느린 GPU 메모리 접근이다. 이 강의는 플래시 어텐션을 논문 없이 처음부터 유도하고, 온라인 소프트맥스와 블록 연산으로 트라이톤 GPU 커널을 순전파와 역전파까지 구현하는 과정을 설명한다.
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2026 AI 컴퓨팅 현황: 램다 CTO 스티븐 발라반이 말하는 GPU 신화와 데이터센터 경제학
네오 클라우드 램다의 CTO 스티븐 발라반이 GPU가 상품이 아닌 이유, H100 임대료가 오히려 오른 배경, 기가와트급 AI 팩토리의 비용 구조, 그리고 '뉴럴 소프트웨어' 전망을 설명합니다.
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AI 에이전트가 LLM보다 느린 이유 — 도구 실행·GPU 유휴·캐시 오프로딩
LLM은 초당 수백~수천 토큰을 뽑아내지만 에이전트는 훨씬 느리다. 도구 실행 지연이 GPU 유휴, 캐시 처리, 에너지 배분까지 어떻게 파고드는지, 그리고 분리형 추론 같은 대응책을 정리했다.
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게임 물리 시뮬레이션 170배 가속: 변형 물체를 실시간으로 계산하는 새 기법
천·젤리·나뭇가지처럼 변형되는 물체의 시뮬레이션을 기존 방식보다 최대 170배 빠르게, 일부는 실시간으로 계산하는 새 컴퓨터 그래픽스 기법을 정리했다.
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메타 클라우드 사업 진출과 GPU 과잉 논란의 진짜 의미
메타가 자체 GPU와 AI 모델을 파는 클라우드 사업을 준비한다는 보도가 나왔다. GPU가 남는다는 신호일까, 아니면 마지막 빈자리를 채우는 전략일까. 컴퓨팅 부족과 여유가 동시에 존재하는 이유를 짚었다.
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AI 학습 vs 추론 차이 완전정리 — 사전학습·사후학습·서빙 비용까지
AI 모델이 만들어지는 학습 단계와 실제로 쓰이는 추론 단계를 구분해, GPU 수만 장이 어디에 어떻게 쓰이는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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링크드인 AI 인프라 전략: 에이전트·GPU 효율·라이거 커널·포스트트레이닝
링크드인 AI 플랫폼 책임자 인터뷰 — 내일의 사용자는 에이전트라는 전제 아래 평가 플랫폼, GPU 효율, 라이거 커널과 포스트트레이닝 전환을 정리했다.
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AI 에이전트 워크로드에서 CPU가 병목이 되는 이유 — GPU·CPU 비율 변화
인텔·엔비디아 연구는 에이전트형 AI에서 GPU만큼 CPU도 중요해지고 있음을 보여준다. 클로드 코드가 여러 도구 호출을 오케스트레이션하며 CPU 의존성이 늘어나는 구조와 추론 단계의 CPU·GPU 비율 변화를 정리했다.
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CPU GPU TPU DPU QPU 차이 정리 — AI 칩 5종을 한눈에 이해하기
컴퓨터의 두뇌인 CPU부터 병렬 연산의 GPU, 딥러닝 전용 TPU, 데이터센터용 DPU, 미래의 양자 칩 QPU까지 다섯 종류 프로세서의 역할과 차이를 쉽게 풀어 설명합니다.
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GPU란? CPU와의 차이·병렬연산·AI·클라우드 활용 한눈에 정리
GPU는 수백 개의 코어로 연산을 동시에 처리하는 칩이다. CPU와의 차이, 게임·AI·고성능컴퓨팅 활용, 클라우드에서 GPU를 쓰는 이유를 쉽게 정리했다.
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AI 데이터센터 경제학 — 메가와트당 6천만 달러, AI 인프라 투자 구조 해부
스탠퍼드 강연에서 크루소 CEO가 공개한 AI 데이터센터 경제학. 메가와트당 약 6천만 달러의 투자, 전력·노동 병목, 그리고 디지털 노동이라는 개념까지 정리했습니다.
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CPU vs GPU vs TPU 차이 정리: 칩마다 다른 연산 특성과 머신러닝
같은 작업이 CPU·GPU·TPU에서 왜 다르게 동작하는지, 각 칩이 어떤 연산에 최적화됐는지 행렬 곱셈과 텐서 개념을 통해 쉽게 풀어낸다. 특화의 장단점도 함께 설명한다.
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AI 추론 경제학과 맞춤형 모델 — 베이스텐 CEO 스탠퍼드 강연 정리
스탠퍼드 강연에서 베이스텐 공동창업자 투힌이 AI 추론 비용 구조, 오픈소스 맞춤형 모델의 가치, GPU 부족과 컴퓨트 확보 전략을 설명했다.
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