Developer Tools & Techniques

2026년 6월 10일

고급 융합 커널로 MoE 학습 처리량 높이기

전문가 혼합(MoE, Mixture-of-Experts) 모델은 현대의 대규모 AI 시스템에서 빠르게 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다.
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2026년 5월 29일

NVIDIA CUDA Tile로 C++에서 고성능 GPU 커널 개발하기

이제 개발자는 기존의 대규모 C++ GPU 코드베이스 안에서 NVIDIA CUDA Tile 프로그래밍을 활용해, 타일 기반 추상화로 고도로 최적화된…
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2026년 4월 3일

CUDA Tile 프로그래밍, 이제 BASIC에서도!

CUDA 13.1의 cuTile BASIC으로 BASIC 언어에서 GPU 병렬 컴퓨팅을 실현하세요. 벡터 덧셈부터 GEMM까지, 타일 기반 프로그래밍 모델로 AI 가속을 직접 경험할 수 있습니다.
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2026년 3월 20일

계층화되고 재현 가능한 레시피를 통한 GPU 인프라용 Kubernetes 검증하기

Kubernetes에서 구동되는 모든 AI 클러스터는 저수준 드라이버 및 커널 설정부터 고수준 오퍼레이터 및 워크로드 구성에 이르기까지 상호…
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2026년 3월 18일

NVIDIA OpenShell로 자율적인 자기 진화형 에이전트를 더욱 안전하게 구동하세요

AI는 단순히 지시를 따르는 어시스턴트를 넘어, 스스로 행동하는 에이전트로 진화했습니다. ‘클로(claws)’라 불리는 이 에이전트들은 목표를…
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2026년 3월 6일

NVIDIA CCCL을 활용한 부동 소수점 결정론 제어 기법

동일한 입력 데이터를 사용해 여러 번 연산을 수행했을 때 비트 단위까지 일치하는 결과를 도출한다면…
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2026년 3월 6일

cuTile.jl: NVIDIA CUDA 타일 기반 프로그래밍, 이제 Julia에서도 만나보세요

NVIDIA CUDA 타일은 NVIDIA CUDA 프로그래밍 역사에서 가장 중요한 진보 중 하나로 손꼽힙니다. 이 기술은 텐서 코어를 비롯한 특수…
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2026년 3월 4일

코딩 에이전트를 활용한 게임 런타임 추론 비용 최적화 전략

NVIDIA ACE는 게임용 AI 에이전트 구축을 위한 기술 제품군입니다. 이 솔루션은 음성 인식부터 지능형 상호작용…
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2026년 2월 25일

NVIDIA GPU 가속 엔드포인트와 Qwen3.5 VLM을 활용한 네이티브 멀티모달 에이전트 개발

Alibaba가 네이티브 멀티모달 에이전트 구축을 위해 설계한 새로운 오픈 소스 시리즈, Qwen3.5를 공개했습니다. 이 시리즈의 첫 번째 모델은…
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2026년 2월 20일

NVIDIA TensorRT-LLM AutoDeploy를 통한 추론 최적화 자동화

NVIDIA TensorRT-LLM은 개발자가 거대 언어 모델(LLM)을 위한 고성능 추론 엔진을 구축하도록 지원합니다.
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2026년 2월 13일

Nemotron을 활용한 RAG 기반 문서 처리 파이프라인 구축 가이드

AI 에이전트가 복잡한 PDF를 순식간에 분석하고, 중첩된 표를 추출하며, 차트 속 데이터까지 텍스트 파일 읽듯 자유자재로 시각화할 수 있다면…
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2026년 2월 11일

OpenAI Triton을 위한 CUDA Tile IR 백엔드 도입: GPU 프로그래밍의 진화

NVIDIA CUDA Tile은 NVIDIA 텐서 코어의 이식성을 극대화해 GPU 성능을 정점까지 끌어올리는 프로그래밍 모델입니다.
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2026년 2월 3일

NVIDIA TensorRT Edge-LLM을 활용한 오토모티브 및 로보틱스용 LLM/VLM 추론 가속화

거대 언어 모델(LLM)과 멀티모달 추론 시스템이 데이터 센터의 경계를 넘어 빠르게 확장되고 있습니다. 오토모티브 및 로보틱스 개발자들 사이에서는…
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2026년 1월 23일

단일 호출 API를 통한 CUB 사용 환경의 효율화

C++ 템플릿 라이브러리인 CUB는 고성능 GPU 프리미티브 알고리즘을 위한 필수 도구입니다. 하지만 메모리 예측과 할당을 분리하는 기존의 2단계…
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2026년 1월 16일

NVIDIA cuOpt: 프라이멀 휴리스틱(Primal Heuristics)을 활용한 혼합 정수 최적화 가속화 기술

NVIDIA cuOpt는 대규모의 복잡한 의사결정 문제에 대해 신속하고 고품질의 해답을 제공하도록 설계된 GPU 가속 기반 최적화 엔진입니다.
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2026년 1월 9일

LLM 메모리의 재구성: 컨텍스트를 학습 데이터로 활용해 테스트 타임에 스스로 학습하는 모델

요즘 LLM 소식에서는 대화 기록 전체나 수십 권의 책, 심지어 대규모 코드베이스까지 한 번에 처리할 수 있다는 방대한 컨텍스트 윈도우 사양이…
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