Eduardo Alvarez

Eduardo Alvarez는 NVIDIA의 수석 테크니컬 리드로, 대규모 AI 추론, 성능 최적화, 워크로드 비용 분석, 애플리케이션 구현을 담당하고 있습니다. AI 시스템 엔지니어링, 워크로드 최적화, 가속 컴퓨팅 분야에 깊은 전문성을 갖추고 있으며, 기술 혁신을 실제 현장에 적용하는 데 주력해 왔습니다. NVIDIA에 합류하기 전에는 여러 반도체 및 에너지 기술 기업에서 엔지니어로 근무한 경력이 있습니다.

Posts by Eduardo Alvarez

Data Center / Cloud

AI 모델 추론을 가속화하는 핵심 최적화 기법 5가지

AI 모델이 점점 더 대형화되고 아키텍처가 복잡해지면서, 연구자들과 엔지니어들은 AI 시스템을 실제 환경에 적용하기 위한 성능 최적화 및 비용 절감… 5 MIN READ
Agentic AI / Generative AI

NVIDIA로 가속된 Mistral 3 오픈 모델, 모든 규모에서 뛰어난 효율성과 정확도 제공

새로운 Mistral 3 오픈 모델 패밀리는 뛰어난 정확도, 효율성, 맞춤형 기능을 갖춰 개발자와 기업 모두에게 최적의 선택지를 제공합니다. 4 MIN READ
Data Center / Cloud

NVIDIA 데이터센터 모니터링 도구로 GPU 클러스터 효율 극대화

고성능 컴퓨팅(HPC) 고객들의 워크로드는 빠르게 확장되고 있으며, 생성형 AI, 거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 등 다양한 활용 사례가… 5 MIN READ
AI Platforms / Deployment

NVIDIA Rubin CPX, 100만 토큰 이상 컨텍스트 워크로드의 추론 성능과 효율을 가속하다

AI에서 추론은 이제 가장 복잡한 과제에 당면한 영역이 되었습니다. 최신 모델은 에이전틱 AI로 진화하며, 다단계 추론과 지속적인 메모리… 3 MIN READ
Generative AI

QAT로 정확도와 성능을 높이는 gpt-oss 파인튜닝

대규모 오픈소스 파운데이션 모델 공개는 AI 커뮤니티에 늘 큰 기대를 불러일으킵니다. 새로운 아키텍처적 혁신과 기능이 함께 등장하기 때문입니다. 5 MIN READ