Deep dive

2025년 7월 25일
NVIDIA Warp와 Gaussian Splatting을 활용한 로봇의 인지 모델 구축하기
디지털 트윈 기술은 이제 정적인 복제를 넘어, 물리 세계의 동적인 변화를 실시간으로 포착하는 단계에 이르고 있습니다. 특히 로보틱스와 관련한 최신…
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2025년 7월 23일
정보 검색을 위한 PDF 데이터 추출 방법
PDF는 재무 보고서, 연구 논문, 기술 문서, 마케팅 자료 등 다양한 정보를 공유할 때 가장 널리 사용되는 파일 형식 중 하나입니다.
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2025년 7월 16일
NCCL 2.27을 활용한 빠른 추론과 안정적인 학습 구현
AI 워크로드가 확장되면서 GPU 간 빠르고 안정적인 통신은 학습뿐 아니라 대규모 추론 환경에서도 필수 요소로 자리잡고 있습니다.
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2025년 6월 26일
월드 파운데이션 모델로 생성된 합성 궤적 데이터로 로봇 학습 강화
범용 로봇 기술이 본격적으로 현실화되고 있습니다. 메카트로닉스와 로봇용 AI 파운데이션 모델의 발전이 그 기반을 마련했지만…
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2025년 5월 16일
배터리 연구 가속화를 위한 추론 기능을 갖춘 전문 LLM 적용
복잡한 배터리 혁신 분야와 같은 과학 연구는 종종 소재를 수작업으로 평가하는 방식에 의존해 하루에 수십 개의 후보만 검토할 수 있어 연구 속도가…
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2025년 5월 16일
3DGUT으로 신경 재구성 및 렌더링을 혁신하는 gsplat
현실감 있는 3D 시뮬레이션은 자율주행차 훈련부터 로보틱스, 디지털 트윈에 이르기까지 최신 AI와 그래픽 분야의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.
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2025년 5월 14일
추론형 AI 모델을 위한 저지연 분산 추론 프레임워크, NVIDIA Dynamo 출시
NVIDIA는 GTC 2025에서 고처리량, 저지연 오픈소스 추론 프레임워크인 NVIDIA Dynamo의 출시를 발표했습니다.
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2025년 4월 9일
GPU로 아파치 스파크에서 아파치 파켓 스캔 가속화하기
산업 전반의 기업에서 데이터 규모가 커짐에 따라 아파치 파켓(Apache Parquet)은 데이터 저장을 위한 주요 포맷으로 자리 잡았습니다.
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2025년 3월 7일
NVIDIA NIM 및 미디어용 NVIDIA Holoscan을 통한 라이브 미디어 워크플로우 강화
미디어용 NVIDIA Holoscan은 멀티 벤더 라이브 프로덕션 및 AI를 위해 설계된 NVIDIA 가속 플랫폼입니다.
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2025년 2월 21일
NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 플랫폼으로 피지컬 AI 발전
로봇공학과 자율 주행 차량이 발전함에 따라 자율 머신이 물리적 세계를 인식하고 이해하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 피지컬 AI의 개발…
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2025년 2월 13일
DeepSeek-R1 및 추론 시간 스케일링을 통한 GPU 커널 생성 자동화
AI 모델이 점점 더 정교한 문제를 해결하기 위해 기능을 확장하면서, 테스트 시간 확장 또는 추론 시간 확장이라는 개념이 등장하고 있습니다.
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2025년 1월 22일
새로운 NVIDIA NeMo 프레임워크 기능으로 맞춤형 비디오 파운데이션 모델 파이프라인 가속화
생성형 AI는 텍스트 기반에서 멀티모달 모델로 발전해 왔으며, 최근에는 비디오 영역으로 확장되어 다양한 산업 분야에서 새로운 활용 가능성을 열어가고…
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2024년 12월 20일
NVIDIA Jetson Orin Nano 개발자 키트, “슈퍼” 부스트
Jetson Orin Nano 개발자 키트는 소프트웨어 업데이트만으로 Jetson Orin Nano Super 개발자 키트로 업그레이드할 수 있습니다.
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2024년 11월 29일
Hymba 하이브리드 헤드 아키텍처로 소규모 언어 모델 성능 향상
어텐션 기반 아키텍처를 갖춘 트랜스포머는 강력한 성능, 병렬 처리, 키-값(KV) 캐시를 활용한 장기 기억 능력 덕분에 언어 모델(LM)로서 가장…
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2024년 11월 20일
NVIDIA AI Enterprise를 통한 보안 강화 및 AI 에이전트 배포 간소화
AI 에이전트는 조직이 효율성을 높이고 생산성을 개선하며 혁신 속도를 높이는 새로운 방식으로 주목받고 있습니다. 이 에이전트들은 자율적으로 작업을…
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2024년 11월 15일
NVSwitch와 TensorRT-LLM 멀티샷으로 3배 빠른 AllReduce 구현
사용자 수가 수백 명에서 수십만 명까지 변동하고 각 요청의 입력 시퀀스 길이가 다른 프로덕션 환경에서 생성형 AI 워크로드를 배포하는 데는 여러…
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