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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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최근 12개월간 GPU 시장 전반의 가격이 상승했으며, 특히 NVIDIA RTX 50 시리즈가 가장 큰 폭으로 올랐습니다. 플래그십 모델인 RTX 5090은 무려 132%라는 경이적인 가격 인상률을 기록했습니다. 이는 VRAM 용량 증가와 수요 증가에 따른 현상이지만, 평균 상승률 역시 매우 높게 유지되고 있습니다.
Seagate와 Toshiba가 TDK의 하드 디스크 드라이브(HDD) 자기 헤드 사업을 확보하기 위해 수십억 달러 규모로 경쟁하고 있습니다. 이 사업은 HDD 산업에서 독점적인 공급처이며, 인수자는 가격 책정 및 시장 경쟁 구도에 큰 영향력을 행사할 것으로 예상됩니다.
Marvell은 HPC 및 AI 시스템의 핵심인 스위치 ASIC 성능을 극대화한 Teralynx T100을 공개했습니다. 이 칩은 높은 라딕스, 낮은 지연성, 높은 대역폭이라는 세 가지 요소를 모두 충족시키며, TSMC의 첨단 공정(N3E 추정)을 활용하여 리티클 한계에 도전하는 모놀리식 설계를 보여줍니다.
이 기술 기사는 다양한 데이터 유형을 지원하는 범용적인 적은 행 MMA(Matrix Multiplication) 커널의 개선 사항에 대해 설명합니다. 이 업데이트를 통해 BF16, Q1_0 등 여러 새로운 양자화 및 부동소수점 형식이 추가되었으며, M3 Ultra 환경에서 성능 향상을 입증했습니다.
Linux 7.4의 amd-pstate 드라이버가 Ryzen Zen 6 CPU를 지원하기 위해 업데이트되었습니다. 이 변경 사항에는 최대 CPU 주파수 처리 및 에너지 성능 선호도(EPP) 튜닝이 포함되어, 표준 코어 외 새로운 저전력 코어 유형까지 최적화합니다.
Qualcomm 엔지니어가 Snapdragon X SoC의 하드웨어 열 빈(Thermal Binning)을 지원하는 리눅스 커널 패치를 배포했습니다. 이 패치는 SoC가 제조 퓨즈를 통해 다른 접합 온도 제한으로 제공될 수 있는 현상을 지원합니다. 이를 통해 Qualcomm TSENS와 같은 시스템이 다양한 열 하드 빈 정보를 읽어 트립 포인트로 활용할 수 있게 됩니다.
Microsoft가 AMD와 협력하여 대규모 AI 클러스터 구축 계획을 발표했습니다. 이 시스템은 AMD의 Helios 랙 설계를 기반으로 하며, MI455X GPU와 Epyc 9006 CPU를 활용합니다. 총 18,000개의 GPU 컴퓨팅 유닛과 2.9 exaflops 성능을 목표로 하는 초대형 인프라입니다.
OpenAI CEO Sam Altman이 Cerebras를 '긴밀한 파트너'로 언급하면서, 주가가 하락세를 반전하며 상승했습니다. 이 AI 하드웨어 기업은 OpenAI가 자사 칩 대신 Nvidia GPU를 사용한다는 소식에 급락했었으나, Altman의 발언으로 투자자들의 우려가 완화된 것으로 보입니다.
Northland Power가 폴란드 Orlen과 공동으로 진행하는 1.1 GW 규모의 해상풍력 프로젝트 'Baltic Power'에서 모든 터빈(76개) 설치를 완료했습니다. 이는 폴란드의 에너지 인프라 구축에 중요한 진전 사항입니다.
Qualcomm이 Huawei의 LogicFolding 칩 스태킹 기술 특허를 라이선싱하며 협력을 강화합니다. 이 기술은 두 개의 본딩된 다이를 활용하여 데이터 전송 속도를 높이고, 트랜지스터 크기 대신 신호 지연을 기준으로 설계되었습니다. 이는 중국의 반도체 공급망 우회 및 칩 제조 역량 입증에 기여할 것으로 보입니다.
러시아의 Zelenograd Nanotechnology Center(ZNTC)가 130nm 공정 기술을 활용한 200mm 웨이퍼용 리소그래피 장비 개발에 성공했다고 발표했습니다. 이 장비는 현재 내부 테스트 단계이며, 실제 상업적 생산 라인에서 사용되기까지는 수년의 시간이 필요합니다.
보고서에 따르면 중국 칩 제조업체들은 2012년부터 현재까지 ASML의 침지 DUV 리소그래피 장비를 대규모로 축적했습니다. 이 장비들은 원래 낮은 사양으로 확보되었으나, 수출 통제 상황 속에서 7nm급 등 첨단 공정 기술에 재활용될 잠재력을 가집니다. 이는 중국이 EUV 시스템 접근 제한에도 불구하고 파운드리 역량을 유지하려는 노력을 보여줍니다.
Linux 7.4 버전이 Google Tensor G5 및 Pixel 10 기기 지원을 메인라인 커널에 포함합니다. 이 업데이트는 새로운 ARCH_GOOGLE 도입과 함께, 세 가지 변형 모델(Pixel 10, Pro, Pro XL)의 초기 Device Tree 파일을 제공하여 하드웨어 지원 범위를 확장합니다.
Google Chrome/Chromium 팀의 Sergey Senozhatsky가 메모리 최적화를 위해 ZRAM 패치 세트를 재작업했습니다. 이 개선은 읽기 및 쓰기 스트림을 분리하고, 전용 R/W 스트림과 CPU별 디압축 컨텍스트를 결합하여 메모리 사용량을 크게 절감합니다. 이는 Linux 커널의 성능 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.
Salience Labs는 실리콘 포토닉스 기반의 광 회로 스위치를 개발하여 고성능 컴퓨팅 클러스터의 네트워크 확장(scale up)에 활용하고자 합니다. 기존 MEMS나 LCoS 방식보다 훨씬 빠른 온칩 도파관 스위칭 기술을 통해 AI 데이터센터 백본 네트워크의 성능 향상을 목표로 합니다. 이 기술은 상변화 광전자공학 연구를 기반으로 하며, 32포트부터 대규모 AI 네트워킹을 위한 128포트 OCS 제공을 목표하고 있습니다.
M5 Ultra와 256GB 메모리를 사용하여 GLM 5.3 Flash 모델을 구동하는 성능 테스트에 대한 내용입니다. 본문은 실제 기술 기사라기보다는 '인간 인증' 챌린지 페이지의 형태로 구성되어 있어, 구체적인 기술 분석 내용은 포함하고 있지 않습니다.
Micron이 개발한 NVHBM은 메모리 컨트롤러를 베이스 다이에 통합하여 전력 소비를 15% 줄이고, 메모리 대역폭을 최대 30% 증가시키는 기술입니다. 또한 I/O PHY에 필요한 패키지 면적도 크게 줄여 효율성을 높였습니다.
Auto-CPUFreq 3.2 버전이 출시되어 설정 가능한 Intel Hardware P-States (HWP) 다이내믹 부스트 지원 기능을 추가했습니다. 또한, 이전보다 향상된 ACPI Platform Profile 보고 기능과 시스템 보고를 통합하여 더 강력한 정보를 제공합니다.
Anthropic이 삼성 파운드리의 SF2 2nm 공정을 활용하여 맞춤형 AI 가속기 ASIC을 개발할 예정입니다. 이 칩은 브로드컴 설계 기반으로, 4,000 TOPS의 성능과 HBM3E 메모리를 탑재하며, 소량 생산에 초점을 맞추고 있습니다. 삼성은 이를 통해 I-Cube 등 첨단 패키징 기술로 외부 고객을 위한 제조 역량을 강화하고 TSMC와의 격차를 줄일 계획입니다.
AMD Strix Halo mini PC에서 Qwen3.8-Flash-Next (125B MoE) 모델을 구동한 결과를 공유합니다. 새로운 추론 엔진 Kyojin과 95GB EXL3 가중치를 통해, 이 미니 PC 환경에서도 높은 속도와 긴 컨텍스트 처리 능력을 입증했습니다. 특히 추측 디코딩 사용 시 코드 작업에서 58 tok/s를 기록하는 등 강력한 성능을 보여주었습니다.