AI 반도체

글로벌 연구진이 고정된 GPU 자원 내에서 200만 토큰 이상의 초장문 맥락을 처리하는 강화학습 기술 '롱스트로(LongStraw)'를 개발했습니다. 이 기술은 메모리 효율을 극대화하여 인공지능 에이전트의 장기 기억과 추론 능력을 획기적으로 개선합니다.

새로운 비디오 생성 모델 'Vidu S1'이 실시간 상호작용과 음성 제어 기능을 선보였습니다. 이 모델은 일반 소비자용 그래픽 처리 장치(GPU)에서 540p 해상도의 비디오를 초당 최대 42프레임(FPS)으로 생성합니다. 사용자 맞춤형 이미지와 음성 톤을 지원하며 무한 길이의 비디오를 흐림이나 왜곡 없이 생성한다고 연구진은 밝혔습니다.

데이터브릭스가 대규모 GPU 클러스터 운영 과정에서 발생하는 하드웨어 장애를 체계적으로 관리하는 방안을 제시합니다. 장애 유형별 대응과 실시간 모니터링 시스템을 통해 인공지능 학습의 효율성을 높입니다.

메타가 인공지능 학습 속도 저하의 원인인 스토리지 병목 현상을 해결하기 위해 아키텍처를 전면 개편했습니다. 데이터 접근 방식을 최적화하고 전력 효율을 높여 GPU 가동률을 극대화하는 전략을 도입했습니다.

데이터브릭스가 서버리스 GPU 컴퓨팅을 활용해 영상 데이터를 자동으로 분석하고 검색 가능한 정보로 전환하는 기술을 공개했습니다. 이 기술은 영상 처리 과정을 자동화하여 분석 효율을 높이고 기업의 의사결정을 지원합니다.

아마존 세이지메이커가 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재한 P6-B200 인스턴스를 통해 대규모 인공지능 모델 학습 효율을 높입니다. 블랙웰의 고대역폭 메모리와 저정밀도 연산 가속 기술을 결합하여 학습 처리량을 극대화합니다.

파이토치에서 nn.Linear 모듈은 최적화된 커널을 통해 효율적으로 연산을 수행합니다. 특히 torch.compile을 활용한 MLP 구조의 연산 융합은 CPU 오버헤드를 줄여 GPU 효율을 극대화합니다.

트벤테 대학교 연구진이 거대언어모델 학습 시 GPU 클럭 주파수를 세밀하게 조정해 에너지 효율을 높이는 기술을 개발했습니다. 이 방식은 성능 저하를 최소화하며 기존 소프트웨어 최적화의 한계를 극복합니다.

애플이 WWDC 2026에서 시스템 전반을 제어하는 지능형 비서 시리 AI를 발표했습니다. 구글의 제미나이 기술과 엔비디아의 GPU 인프라를 활용하여 개인화된 사용자 경험을 제공합니다. 유럽연합 내에서는 디지털 시장법 규제로 인해 일부 기기에서 서비스가 제한됩니다.

크로매틱스는 잭스(JAX)를 기반으로 구축된 미분 가능한 파동 광학 시뮬레이션 오픈소스 라이브러리입니다. GPU 가속을 통해 기존 방식보다 최대 22배 빠른 연산 속도를 제공하며 계산 광학 연구의 효율성을 높입니다.