Kubernetes

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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2025년 11월 5일

쿠버네티스에서 복잡한 AI 추론을 NVIDIA Grove로 간소화하기

최근 몇 년간 AI 추론은 단일 모델, 단일 파드 형태의 단순한 배포 방식에서 벗어나, 여러 구성 요소로 이뤄진 복잡한 시스템으로 진화하고 있습니다.
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2025년 9월 5일

GPU 메모리 스왑으로 성능은 유지하면서 모델 배포 비용 절감하기

거대 언어 모델(LLM)을 배포할 때는 두 가지 과제가 동시에 발생합니다. 높은 수요 속에서도 빠른 응답성을 보장해야 하고…
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2025년 8월 13일

LLM 추론, AI 에이전트, 및 테스트 시간 스케일링 알아보기

고도화된 AI 모델을 개발하고 배포하려면, 확장 가능하고 효율적인 GPU 인프라가 꼭 필요합니다. 하지만 클라우드 네이티브 환경에서 컨테이너…
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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 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 1월 24일

차세대 DPU 가속 클라우드 인프라의 물결에 동력을 공급하는 NVIDIA DOCA 플랫폼 프레임워크

생성형 AI, 5G 통신, 소버린 클라우드에 대한 수요가 증가하면서 가속 컴퓨팅으로 전환하는 조직이 늘어나고 있습니다.
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2024년 4월 5일

RAG 애플리케이션을 파일럿 단계에서 프로덕션 단계로 전환하는 4가지 방법

생성형 AI는 모든 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간 작업자들은 이미 거대 언어 모델 (LLM)을 사용하여 어려운 인지 작업을…
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