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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 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 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 5월 27일

DynoSim: 파레토 프런티어를 시뮬레이션하다

오늘날의 LLM 서빙은 튜닝하기가 까다롭습니다. 배포마다 모델 백엔드, 텐서 병렬(TP) 형태, 프리필/디코드 분할, 워커 수, 스케줄러 설정…
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2026년 5월 22일

AI 모델 서빙 파이프라인의 마찰을 제거하는 방법

학습된 AI 모델을 프로덕션 환경으로 배포하는 과정은 매끄러워야 하지만, 실제로 그렇게 되는 경우는 드뭅니다. 많은 팀이 몇 주 동안 모델을…
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2026년 5월 21일

NVIDIA Vera Rubin 플랫폼이 에이전틱 AI의 스케일업 과제를 해결하는 방식

에이전틱 추론은 비결정적 궤적—AI 에이전트가 과제를 수행하며 생성하는 행동, 관찰, 의사 결정—을 추론 워크로드에 도입하여 런타임 동작 방식을…
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2026년 5월 20일

모델 양자화: NVIDIA Model Optimizer로 구현하는 학습 후 양자화(PTQ)

모델 양자화는 NVIDIA GeForce RTX GPU와 같은 컨슈머 디바이스에서 VRAM 사용량을 줄이고 추론 성능을 끌어올리는 효과적인…
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2026년 5월 19일

실시간 GPU 플릿 가시성과 최적화를 위한 NVIDIA Fleet Intelligence 소개

대규모 GPU 플릿(fleet)의 컴퓨트 역량은 전례 없는 혁신 기회를 제공하며, 짧은 시간 안에 고객에게 가치를 전달할 수 있게 합니다.
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2026년 5월 14일

NVIDIA Nemotron 3 Super 공개 — 에이전틱 추론을 위한 오픈 하이브리드 Mamba-Transformer MoE

NVIDIA Nemotron 3 Super가 120B 총 파라미터·12B 활성 파라미터의 하이브리드 Mamba-Transformer MoE 아키텍처와 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 NVFP4 사전 학습으로 에이전틱 추론 성능과 효율을 동시에 끌어올리며 정식 공개됐습니다.
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2026년 5월 12일

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: 단일 오픈 모델로 멀티모달 에이전트 추론을 가속화

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni가 텍스트·이미지·비디오·오디오를 하나로 통합한 30B-A3B 하이브리드 MoE 오픈 모델로 멀티모달 에이전트 추론을 가속화합니다. NVFP4 양자화와 함께 최대 9.2배 실효 시스템 용량을 제공해요.
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