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2026년 7월 15일

NVIDIA Vera CPU, AI 팩토리 처리량을 높여 에이전트 워크로드 가속화

NVIDIA Vera CPU는 88개 Olympus 코어의 모놀리식 다이, LPDDR5x 1.2TB/s 메모리 대역폭, 예측 가능한 저지연으로 에이전트 AI 팩토리의 처리량과 GPU 효율을 끌어올립니다. 강화 학습 완료율 향상과 KV 캐시 퇴거 감소 효과를 살펴보세요.
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2026년 7월 14일

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 성능 향상을 위한 LangChain Deep Agents 하네스 프로필 만들기

에이전트 시스템은 종종 정확도와 비용 사이의 트레이드오프에 직면합니다. 최고 성능의 독점 프론티어 모델과 하네스는 높은 정확도를 제공하지만 비용이…
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2026년 7월 13일

NVIDIA Nemotron 3 Ultra, 장기 실행 에이전트를 위한 더 빠르고 효율적인 추론 지원

단순한 단일 턴 챗봇이 복잡한 워크플로우를 완수하기 위해 추론하고, 맥락을 유지하고, 도구를 사용하며 여러 턴에 걸쳐 효율적으로 실행되는 장기 실행…
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2026년 7월 3일

NVIDIA Nemotron으로 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 구축하기

학습 데이터에만 제한되는 기존 LLM 기반 시스템과 달리, 검색 증강 생성(RAG)은 관련 외부 정보를 통합하여 텍스트 생성 품질을 향상시킵니다.
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2026년 7월 3일

OpenRouter에서 NVIDIA Nemotron으로 보고서 생성 AI 에이전트 구축하기

사전에 정의된 경로만 따르는 전통적인 시스템과 달리, AI 에이전트는 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 스스로 의사결정을 내리고…
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2026년 7월 1일

NVIDIA Nemotron으로 1시간 만에 나만의 Bash 컴퓨터 사용 에이전트 만들기

단 하나의 명령어도 직접 입력하지 않고, 컴퓨터와 대화하는 것만으로 Bash 터미널 작업을 수행할 수 있다면 어떨까요?
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2026년 6월 26일

DFlash 추론 가속 디코딩으로 NVIDIA Blackwell에서 최대 15배 추론 성능 향상하기

AI 시스템이 단일 대화형 상호작용에서 조율된 멀티 에이전트 워크플로우로 진화함에 따라 저지연 추론의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
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2026년 6월 26일

NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit으로 생명과학 연구를 위한 AI 사이언티스트 구축하기

AI 사이언티스트는 과학 컴퓨팅의 새로운 인터페이스로 부상하고 있습니다. 이러한 에이전트들은 논문을 읽고, 코드를 작성하며, 가설을 세우고…
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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 19일

NVIDIA BioNeMo Recipes로 LoRA를 활용한 생물학적 파운데이션 모델 파인튜닝하기

파운데이션 모델은 계산 생물학의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 단백질이나 게놈 서열의 방대한 데이터로 사전 학습된 ESM2(단백질 언어 모델)와…
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2026년 6월 19일

NVIDIA 플랫폼에서 DiffusionGemma 실행하기: 개발자 친화적인 고처리량 텍스트 생성

채팅 어시스턴트, 코파일럿, 에이전트 워크플로우 등 실시간 AI를 개발하는 개발자는 종종 토큰을 하나씩 생성하는 속도 제약에 부딪힙니다.
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2026년 6월 17일

NVIDIA ACE Game Agent SDK와 Unreal Engine 5 플러그인으로 온디바이스 AI 동반자 구축하기

NVIDIA RTX 기술은 NVIDIA RTX Branch of Unreal Engine과 NVIDIA DLSS Unreal Engine 플러그인을…
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2026년 6월 12일

NVIDIA, 첫 에이전트 AI 벤치마크에서 선도적인 에이전트 코딩 성능 달성

AI 에이전트는 추론 워크로드의 복잡성을 근본적으로 바꿔 놓았습니다. 지금까지 업계는 이러한 조건에서 추론 시스템이 어떻게 동작하는지를 측정할…
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2026년 6월 12일

AI 팩토리를 위한 프로덕션급 배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 설계

AI 팩토리는 데이터센터 인프라가 수행해야 할 역할 자체를 바꾸고 있습니다. 전통적인 데이터센터와 달리 AI 팩토리는 지능을 대규모로 생산하기 위해…
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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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