Faster Scientific Simulations with New FP64 Algorithms in NVIDIA cuBLAS
엔비디아가 cuBLAS 13.4.2에서 정수 텐서 코어 기반 FP64 가속 알고리즘을 공개했습니다.
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GPU·AI 인프라 기술 블로그 글 모음
GPU·AI 인프라 주제의 기술 블로그 글 194편. GPU·가속기, CUDA, 분산 통신, HPC 클러스터.
최근 글
Run Native DLA Inference in Python on NVIDIA Jetson AGX Orin Using cuDLA
NVIDIA가 젯슨 AGX 오린의 DLA 하드웨어 추론을 파이썬으로 제어하는 cuDLA 바인딩을 공개했습니다.
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When One GPU Isn’t Enough: Serving GLM-5.3 Across Two NVIDIA DGX Stations with vLLM
NVIDIA가 2대의 DGX Station을 ConnectX-8 RDMA로 연결해 GLM-5.3 모델을 서빙하는 가이드를 공개했습니다.
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Fast by Default: Compile-Time Heuristics for Helion Kernels
PyTorch 헬리온은 컴파일 시점 휴리스틱을 도입하여 자동 튜닝 없이도 머신러닝 커널 성능을 크게 향상했습니다.
Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan
EUROPA 컨소시엄이 PyTorch와 TorchTitan을 사용하여 1조 매개변수 MoE 모델 학습에 성공했습니다.
DeepSeek-V4.1-Flash on Vera Rubin NVL72: 58x Throughput vs. GB300 NVL72 at 387 tokens/s
vLLM이 Vera Rubin NVL72에서 DeepSeek-V4.1-Flash의 처리량을 58배 높였습니다.
QDC 2026: what quantum developers need to know
IBM이 QDC 2026에서 Nighthawk r2 프로세서와 새로운 양자 개발 도구들을 공개했습니다.
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How We Built TLX: A Hardware-Native GPU Compiler for Production ML at Scale
메타가 Triton을 확장하여 GPU 하드웨어 제어력을 높인 TLX를 공개했습니다.
출처: Meta Engineering · · 원문 보기
Optimizing Muse Spark Open on TPU v7 with SGLang-TorchTPU
PyTorch와 SGLang 팀이 TPU v7에서 816B MoE 모델인 Muse Spark Open의 추론 성능을 최적화했습니다.
Manage Kubernetes Clusters for GPU Infrastructure with NVIDIA Kubernetes Engine
NVIDIA가 GPU 인프라 관리를 위한 오픈 소스 NVKE와 NVKR을 공개했습니다.
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Extending LLDB to Debug Applications That Span CPUs and GPUs
Meta가 CPU와 GPU를 동시에 디버깅할 수 있는 LLDB 가속기 플러그인 아키텍처를 공개했습니다.
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Announcing Long-Context Training on TPUs with MaxText Context Parallelism
구글이 MaxText v0.2.4를 통해 TPU 기반의 수천만 토큰 문맥 학습 지원을 발표했습니다.
출처: Google Developers · · 원문 보기
What is Pathways? Single-controller training for large models
구글이 대규모 모델 학습용 분산 컴퓨팅 시스템 Pathways의 구글 클라우드 공식 출시를 발표했습니다.
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인코어드의 AWS HPC 환경에서 WRF 실행하기 [2부: MPI/OpenMP 하이브리드 병렬화 튜닝 심층 분석]
인코어드가 AWS HPC 환경에서 WRF 기상 시뮬레이션의 MPI와 OpenMP 병렬화 비율을 튜닝한 결과를 공개했습니다.
Chicago’s bid to lead the country in quantum computing
IBM이 시카고 하이드 파크 랩스에 IBM 퀸텀 시스템 투를 설치하며 일리노이주의 양자 컴퓨팅 허브 도약을 지원합니다.
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Migrating vLLM to the LibTorch Stable ABI
vLLM이 v0.33.0부터 LibTorch 안정 ABI를 도입해 파이토치 교체 시 재빌드 과정을 없애고 있습니다.
Five Ways NVIDIA Co-Design Maximizes the Value of Every Byte in the AI Factory
엔비디아가 AI 팩토리에서 메모리 바이트당 유효 작업량을 극대화하는 5가지 하드웨어·소프트웨어 공동설계 방식을 공개했습니다.
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ORNL, IBM, AMD launch co-design platform for QEC
ORNL과 IBM, AMD가 양자 오류 정정을 위한 공동 설계 플랫폼을 구축했습니다.
출처: IBM Research · · 원문 보기
Call for Proposals: PyTorch Day China 2026
PyTorch Day China 2026 행사가 발표 제안서 모집을 시작했습니다.
NVIDIA CUDA 13.5 Brings NVIDIA Vera Rubin GA Support
NVIDIA CUDA 13.5가 NVIDIA Vera Rubin GPU 아키텍처에 대한 일반 공급 지원을 시작했습니다.
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KVCache Meetup Korea 2026: Event Recap
PyTorchKR과 XCENA가 KVCache Meetup Korea 2026을 개최하고 최신 최적화 기술을 공유했습니다.
Diagnose Distributed AI Workload Failures with NVIDIA Attribution
NVIDIA가 분산 AI 워크로드의 장애 근본 원인을 진단하는 NVIDIA Attribution을 공개했습니다.
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Keep Distributed Training Running with Automated Workload Recovery
NVIDIA가 대규모 분산 학습의 장애를 자동으로 복구하는 NVIDIA Recovery를 공개했습니다.
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Making Kubernetes AI-Ready for NVIDIA Vera Rubin on Day One
NVIDIA가 Vera Rubin NVL72 아키텍처를 위한 쿠버네티스 최적화 및 검증 결과를 발표했습니다.
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Announcing the Special Interest Group (SIG) for Ray on Accelerators
Ray 커뮤니티가 다양한 하드웨어 가속기 지원을 위한 전담 그룹 SIG를 출범했습니다.
컨테이너처럼 쓰고, VM처럼 격리하기
네이버가 Kubernetes GPU 노드를 VM으로 격리하고 성능을 최적화한 사례를 발표했습니다.
How to Check and Configure NVIDIA GPUDirect Storage for Your Platform
NVIDIA가 GPUDirect Storage 환경 설정을 진단하는 gds-diag 도구를 공개했습니다.
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Unlocking Tensor Core Performance for Machine Learning Interatomic Potentials
엔비디아 연구진이 텐서 코어 FP32 연산을 활용해 MLIP 모델의 추론 성능을 가속화했습니다.
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Day 0 support for Mistral Large 4 on vLLM
vLLM이 미스트랄의 새로운 멀티모달 MoE 모델 Mistral Large 4를 당일 지원합니다.
Memory-Enforced GPU Sharing in Kubernetes with NVIDIA CUDA 13.4
NVIDIA CUDA 13.4와 쿠버네티스 연동을 통해 GPU 메모리 제한과 공유 기능이 제공됩니다.
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이 주제를 다룬 매체
- NVIDIA Technical Blog (88편)
- PyTorch (19편)
- vLLM Blog (40편)
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- Meta Engineering (32편)
- Google Developers (47편)
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AI 관련 주제
- LLM 활용·프롬프트 (245편)
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