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2026년 7월 24일
NVIDIA Vera CPU: 에이전틱 AI 최고의 싱글스레드 성능을 위해 설계된 Olympus 코어
에이전틱 AI는 실행 과정의 더 많은 비중을 CPU에 의존하게 만듭니다. 에이전트가 샌드박스 환경에서 코드를 직접 실행하고, 툴을 호출하며…
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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 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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