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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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컴퓨텍스 현장에서 유저 투표로 선정된 '제1회 유저 어워즈' 결과를 발표합니다. NVIDIA가 압도적인 득표율로 기술력을 인정받으며 1위를 차지했으며, Seasonic, TRYX, Intel 등 주요 하드웨어 기업들의 혁신 기술이 주목받았습니다.
삼성과 화웨이가 스마트폰 AP의 발열 문제를 해결하기 위해 서로 다른 패키징 전략을 채택하고 있습니다. 삼성은 D램 배치를 변경해 열 저항을 낮추는 방식을, 화웨이는 회로를 접는 로직 폴딩 기술을 통해 효율을 높이려 합니다.
Qualcomm이 Windows 노트북 환경에서 LLM을 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는 GenieX를 출시했습니다. 이 SDK를 통해 Gemma 4 및 Qwen 모델 등을 GPU와 NPU에서 구동하여 최적화된 성능을 얻을 수 있습니다.
Edge AI 애플리케이션에서 발생하는 써멀 스로틀링(Thermal Throttling) 현상과 그로 인한 성능 저하 문제를 분석합니다. 하드웨어의 열 관리 메커니즘인 DVFS를 이해하고, 성능 절벽을 방지하기 위한 적응형 성능 AI 구축의 필요성을 다룹니다.
AI 성능의 병목 현상이 GPU 연산이 아닌 메모리 데이터 전송 속도에 있음을 지적합니다. 향후 에이전틱 AI와 Embodied AI의 등장으로 메모리 수요가 폭발할 것이며, 칩 구조 또한 메모리가 중심이 되는 3D 적층 형태로 진화할 전망입니다.
중국 시장에서 RTX 4090 판매 금지 이후 등장한 커스텀 개조 GPU인 'RTX 4080M'의 리뷰를 다룹니다. 모바일 코어를 데스크톱용으로 개조한 이 제품은 성능과 가격 대비 효율성 면에서 아쉬운 결과를 보였습니다.
Jim Keller가 설립한 Atomic Semi가 Fab2로 리브랜딩하며 소규모 반도체 팹과 도구를 대량 생산하는 공장 건설에 나섭니다. 이들은 소프트웨어 정의 팹을 통해 프로토타이핑과 소량 생산에 최적화된 환경을 제공하고자 합니다.
Lenovo의 플래그십 비즈니스 노트북인 ThinkPad X1 Carbon Gen 14 리뷰입니다. Intel Panther Lake 실리콘을 탑재하여 초경량 무게와 뛰어난 키보드, OLED 디스플레이를 갖춘 완성도 높은 제품입니다.
GPU가 AI 워크로드의 표준으로 자리 잡은 이유를 기술적 한계가 아닌 경제적, 구조적 관점에서 분석합니다. 막대한 자본 장벽, CUDA 생태계의 성숙도, 그리고 모델 아키텍처 변화에 따른 리스크가 ASIC의 시장 진입을 가로막고 있습니다.
DARPA의 'Rads to Watts' 프로그램의 일환으로, 핵폐기물을 활용해 최대 30년 동안 지속되는 차세대 방사성 전지(radiovoltaic) 개발 프로젝트인 SYMPHONEE가 발표되었습니다. Morgan State University를 중심으로 한 컨소시엄은 극한 환경에서도 작동하는 고출력 마이크로 전력 시스템 구축을 목표로 합니다.
AMD가 2026년 출시될 Linux 7.3 커널을 목표로 GPU 및 컴퓨트 드라이버 업데이트를 시작했습니다. RDNA3/RDNA4 하드웨어 지원 강화와 시스템 안정성을 위한 코드 하드닝 작업이 포함됩니다.
애플의 위탁생산 파트너인 타타 일렉트로닉스의 해킹으로 아이폰18의 기밀 정보가 유출되었습니다. 애플은 자체 모뎀 C2를 개발했으나, 미국의 28GHz 밀리미터웨이브(mmWave) 기술 구현 문제로 인해 미국판에는 퀄컴 모뎀을 탑재할 것으로 보입니다.
NVIDIA Blackwell GPU 환경에서 vLLM을 활용해 Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 모델의 대량 이미지 캡셔닝 성능을 테스트한 결과입니다. 30개의 동시 스트림 실행 시 약 2000 TPS를 기록하며, MoE 모델의 효율적인 전문가 선택과 NVFP4 양자화의 성능 이점을 분석합니다.
CO2 모니터링 센서를 스마트폰이나 웨어러블 기기에 통합하여 실내 공기질 인지도를 높이는 방안과 그 기술적 한계를 다룹니다. 센서의 소형화 및 정확도 문제, 그리고 데이터 제공이 실제 행동 변화로 이어지기 위한 실질적인 해법의 중요성을 논합니다.
고가의 AI 구독 서비스 대신 저렴한 Mac mini를 구매하여 로컬 환경을 구축하려는 움직임과, NVIDIA가 제공하는 무료 API를 통해 고성능 오픈 모델을 활용할 수 있는 현황을 설명합니다.
FEX 2607 릴리스는 미출시된 ARM 256-bit SVE2 하드웨어를 활용한 AVX 명령어 최적화와 JIT 컴파일러 개선을 포함합니다. 또한 NVIDIA 시스템을 위한 CUDA thunking 지원과 Unixlib 지원 구현을 통해 호환성을 강화했습니다.
여름철 DGX-Spark 사용 중 발생하는 과열 및 락업 문제를 해결하기 위해 nvidia-smi를 이용한 언더클러킹 방법을 소개합니다. GPU 클럭을 제한함으로써 온도를 85°C에서 60°C로 낮출 수 있습니다.
RTX 3090, 5090, Dual RTX 6000 등 다양한 하드웨어 구성에 따른 로컬 LLM 추론 속도를 비교 분석합니다. 각 GPU 설정별 토큰 생성 속도와 프롬프트 처리 성능을 통해 하드웨어 계층별 실질적인 성능 차이를 보여줍니다.
AMD MI355X가 NVIDIA B300 대비 약 2.75배 저렴한 비용으로 강력한 추론 성능을 제공하며 대안으로 부상하고 있습니다. GLM-5.2 모델 테스트 결과 B200 성능의 80% 수준을 달성하며 성능 대비 비용 우위를 입증했습니다.
Nvidia의 독주에 도전하는 두 신흥 AI 칩 기업, Etched와 Tenstorrent의 서로 다른 전략을 비교합니다. Etched는 추론 전용 ASIC을, Tenstorrent는 범용 RISC-V 기반 설계를 지향하며 차별화된 접근 방식을 보여줍니다.