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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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RTX 3090 세 장으로 Qwen3.8-27B를 벤치마킹했습니다. 두 번째 카드가 디코딩을 13% 더 빠르게 하고 프리필도 3배 빨라지게
RTX 3090 세 장을 사용하여 Qwen3.8-27B 모델의 성능을 벤치마킹한 결과를 공유합니다. 특히 두 번째 GPU 카드를 추가했을 때 디코딩 속도가 13% 향상되었고, 프리필(prefill) 속도는 3배 빨라지는 등 주목할 만한 개선이 있었습니다.
1일 전0
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DGX Spark에서 보낸 6개월간의 로컬 LLM 경험: 벤치마크는 당신에게 거짓말을 하고 있다
NVIDIA DGX Spark를 6개월간 사용하며 겪은 로컬 LLM 실행 경험을 공유합니다. 단순 사양표의 메모리 용량보다 메모리 대역폭이 토큰 생성 속도에 미치는 결정적인 영향을 분석하고, MoE 모델을 활용한 최적의 워크로드 설정 방법을 제안합니다.
8월 7일0
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Orange Pi AI Station: 로컬 추론을 위한 컴팩트한 엣지 AI 성능
Orange Pi AI Station은 Huawei Ascend 310 프로세서를 탑재하여 최대 176 TOPS의 AI 연산 성능을 제공하는 엣지 AI 보드입니다. 최대 96GB의 대용량 LPDDR4X 메모리를 통해 DeepSeek 및 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬에서 효율적으로 실행할 수 있습니다.
8월 6일1
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LTX 2.3 및 Kandinsky 5.0 Video: 2026년 7월, 당신의 그래픽 카드에서 실제로 구동 가능한 것은 무엇인가
LTX 2.3 및 Kandinsky 5.0 Video 모델의 로컬 구동을 위한 하드웨어 요구 사양을 분석합니다. 마케팅 정보와 실제 개발자 요구 사항 간의 차이를 경고하며, VRAM 용량에 따른 모델 실행 가능 여부를 다룹니다.
8월 5일1
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중국산 AI 칩이 구동하는 Z.AI의 1GW 데이터 센터
중국의 Z.AI가 Nvidia 칩 없이 오직 자국산 가속기로만 구성된 1GW 규모의 AI 데이터 센터 부분 운영을 시작했습니다. 이는 중국 프론티어 연구소가 자국산 실리콘을 통해 최첨단 모델을 학습할 수 있음을 보여주는 중요한 이정표입니다.
8월 5일1
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에너지를 소모하는 것은 연산이 아니라 망각이다
물리학적 관점에서 연산 자체가 아닌 정보의 삭제(망각)가 에너지 소모의 근본 원인임을 설명합니다. Landauer의 원리를 통해 비트 삭제 시 발생하는 최소 열역학적 비용을 다루며, 현대 AI 에너지 소모에 대한 물리적 통찰을 제공합니다.
8월 5일1
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AI가 지구의 천연자원에 미치는 영향
AI 시스템의 연산 수요가 급증함에 따라 전기, 물, 광물 등 지구의 천연자원에 미치는 물리적 영향력을 분석합니다. 데이터 센터와 GPU 등 하드웨어 인프라가 소모하는 막대한 에너지와 자원 문제를 다룹니다.
8월 4일1
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뉴스 라운드업: 오픈 소스 모델부터 더 저렴한 추론 비용까지
AMD의 Helios 공개와 Nvidia의 아시아 시장 확장, Alibaba의 대규모 오픈 소스 모델 출시 및 Qualcomm의 Modular 인수 등 AI 인프라와 하드웨어 생태계의 주요 변화를 다룹니다.
8월 4일1
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소비자용 하드웨어에서의 LLM — 파트 2: Prefill과 AI PC의 실패
소비자용 하드웨어에서 LLM 추론 시 발생하는 Prefill과 Generation 단계의 성능 차이를 분석합니다. 특히 긴 컨텍스트 처리 시 Prefill 단계의 연산 제한적 특성과 모델 로드 시 스토리지 속도가 사용자 경험에 미치는 영향을 다룹니다.
8월 4일1
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대규모 AI를 위한 엣지 컴퓨팅 (Edge Computing): 기업용 플레이북
대규모 AI 모델의 확장에 따른 클라우드 병목 현상을 해결하기 위한 엣지 컴퓨팅의 중요성과 전략을 다룹니다. 엣지-AI 도입을 통해 지연 시간 단축, 대역폭 절감, 데이터 보안 강화 및 실시간 의사결정이 가능함을 설명합니다.
8월 3일1
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Huawei OceanStor UCM 추론 가속 솔루션 사례 분석
Huawei OceanStor UCM은 대규모 모델 추론 시 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 KV Cache와 모델 가중치를 스토리지로 오프로드하는 가속 솔루션입니다. 분리형 스토리지-컴퓨팅 아키텍처와 GPUDirect Storage 기술을 활용하여 추론 성능을 최적화합니다.
8월 3일0
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실시간 데이터베이스 쿼리에서의 국산 AI 추론 가속 카드 배포 경로 및 측정된 성능
국산 AI 추론 가속 카드인 Mingxin FX100을 활용하여 실시간 데이터베이스 쿼리의 스토리지 병목 현상을 해결하는 방안을 제시합니다. RoCEv2 네트워킹을 통해 모델 로딩 시간과 첫 번째 토큰 지연 시간(TTFT)을 획기적으로 단축하는 성능 측정 결과를 다룹니다.
8월 3일0
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AI 인프라가 가상화 통합 사이클을 반복하고 있는 이유
AI 인프라가 과거 서버 가상화가 겪었던 자원 확산과 통합의 5단계 사이클을 반복하고 있다는 분석입니다. 현재 GPU 자원이 거버넌스 없이 급격히 도입되면서 낮은 활용도와 관리 비용 증가 문제를 겪는 '확산 단계'에 머물러 있습니다.
8월 3일1
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이진법을 넘어: Symmetric Ternary Core 및 Technology Constructor의 포괄적 아키텍처와 구현 (v5)
이진 컴퓨팅의 물리적 한계를 극복하기 위해 대칭 3진(Symmetric Ternary) 및 5진(Pentanary) 로직을 채택한 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 제안합니다. 'Technology Constructor' 프레임워크를 통해 게이트 복잡성을 줄이고 데이터 밀도를 높이는 수학적, 소프트웨어적 구현 방식을 다룹니다.
8월 3일1
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AI 환각은 소프트웨어만으로는 완전히 해결될 수 없다 - 그 이유
AI 환각 문제가 소프트웨어적 접근만으로는 한계가 있음을 지적하며, 폰 노이만 아키텍처의 이산적 바이너리 논리와 자연어의 연속적/모호한 특성 사이의 근본적인 구조적 불일치를 분석합니다.
8월 3일1
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AI 워크로드 실행 계층(AI Workload Execution Layer)이 독자적인 인프라 카테고리로 자리 잡고 있다
AI 인프라의 패러다임이 단순 GPU 공급에서 'AI 워크로드 실행 계층(AI Workload Execution Layer)'으로 이동하고 있습니다. 이 계층은 워크로드 의도를 검증, 배치, 모니터링하여 신뢰할 수 있는 실행 결과로 전환하는 중립적인 역할을 수행합니다.
8월 2일0
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AMD MI355X에서 Kimi K3 실행하기: 오픈 소스 AI 추론이 달러당 성능 측면에서 승리하는 방법
AMD MI355X가 2.8조 파라미터 규모의 Kimi K3 모델 서빙 시 NVIDIA B300 대비 우수한 달러당 성능을 제공함을 분석합니다. 대규모 MoE 모델의 효율적인 추론을 위한 메모리 대역폭 및 분산 병렬 처리의 중요성을 다룹니다.
8월 2일0
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AI RAM 위기: 기존 기술 기업들이 중국에 자리를 내준 것인가?
서구권 칩 제조사들이 HBM 생산에 집중하면서 소비자용 RAM 시장이 공백 상태에 놓였고, 그 자리를 중국 기업들이 차지하고 있습니다. 이는 로컬 AI 시대를 대비한 하드웨어 공급망의 전략적 실수일 수 있다는 분석입니다.
7월 31일0
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모델 스위칭의 숨겨진 비용: 유효 연산 활용도를 46.7%에서 62.8%로 높이는 정밀한 경로
모델 스위칭과 콜드 스타트로 인한 GPU 유휴 문제를 해결하기 위해 Mingxin Technology가 AMD MI308X 플랫폼 기반의 최적화 기술을 선보였습니다. 계층형 KV 캐시 가속과 병렬 읽기 최적화를 통해 유효 연산 활용도를 46.7%에서 62.8%로 높이고 TTFT를 최대 32% 단축했습니다.
7월 31일0
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멤리스터(Memristor): Rainer Waser 교수가 말하는 AI 전환기
멤리스터 개척자인 Rainer Waser 교수와의 인터뷰를 통해 AI 시대의 에너지 문제를 해결할 차세대 하드웨어 기술을 다룹니다. 폰 노이만 병목 현상을 극복하기 위해 뇌의 시냅스 구조를 모방한 '컴퓨팅 인 메모리(Computing-in-Memory)' 기술의 중요성을 설명합니다.
7월 30일1