Developer Tools & Techniques

2026년 8월 14일

NVIDIA NeMo Switchyard로 AI 에이전트 워크로드를 여러 모델에 분산 라우팅하기

AI 에이전트를 개발할 때 단 하나의 모델만 고집할 필요는 없습니다. 작업 종류나 진행 단계에 따라 모델마다 강점, 단점…
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2026년 8월 7일

공유 GPU 인프라에서 격리된 테넌트 쿠버네티스 클러스터 운영하기

팀별로 전용 쿠버네티스 클러스터를 각각 운영하는 방식은 조직에 필요한 것보다 과도한 수준의 격리를 초래하는 경우가 많습니다.
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2026년 8월 5일

NVIDIA Exemplar Cloud: AI 인프라의 최고 성능을 이끌어내기 위한 제언

동일한 NVIDIA H100, GB200 NVL72 또는 GB300 NVL72 시스템으로 구성된 두 AI 컴퓨팅 클러스터라 할지라도…
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2026년 7월 24일

NVIDIA Rubin GPU 아키텍처 심층 분석: 에이전틱 AI 시대를 이끄는 힘

단일 AI 모델 학습과 1:1 채팅 인터페이스로 시작했던 AI는 이제 대규모 인텔리전스를 끊임없이 생산해 내는 상시 가동형 AI 팩토리로…
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2026년 7월 22일

NVIDIA GB300 NVL72에서 MoE 사전 학습 세계 기록 수립

최첨단 프론티어 모델의 사전 학습 방식이 혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts) 구조로 모이면서, 대규모 AI 학습의 병목 요인도…
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2026년 6월 24일

CCCL 런타임: CUDA를 위한 현대적인 C++ 런타임

NVIDIA CUDA Core Compute Libraries (CCCL)는 C++와 Python을 사용하는 CUDA 개발자를 위해 편리하고…
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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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