AI 하드웨어 토픽은 스펙 나열이 아니라 워크로드 기준의 선택과 병목을 정리합니다.
추론/학습의 비용 구조, 메모리 병목, 네트워크 병목을 함께 봅니다.
읽는 법
- “최고 성능”보다 내 워크로드에서의 병목을 먼저 정의하세요.
- 하드웨어 비교는 단일 수치보다 “메모리·네트워크·소프트웨어 스택”의 조합이 중요합니다.
- 벤치마크는 조건이 다르면 의미가 달라집니다. 재현 조건을 확인하세요.
AI 하드웨어 토픽은 스펙 나열이 아니라 워크로드 기준의 선택과 병목을 정리합니다.
추론/학습의 비용 구조, 메모리 병목, 네트워크 병목을 함께 봅니다.
구글 PAT의 논문 검증 성과와 한계를 짚고, AI를 학술 리뷰 어디에 둘지 따진다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Anthropic의 Claude Science는 모델 경쟁보다 연구 도구·데이터·검토 흐름 통합에 초점을 맞춘다.
리듬게임 AI는 기능별로 API와 로컬 추론을 나눠 지연, 비용, 한도, 메모리를 함께 설계해야 한다.
트래픽 매트릭스 예측에서 경량 fast weight 순환모델이 더 큰 LSTM보다 적은 파라미터로 낮은 RMSE를 보고했다.
사무직 휴머노이드의 경쟁력은 데모보다 학습 파이프라인, 일반화, 공개 검증에 달려 있다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
토큰 과금 구조를 기준으로 클라우드 LLM과 로컬 운영의 비용·성능 손익분기 조건을 비교한다.
CoIn은 2D 인페인팅과 3DGS를 결합해 정밀 멀티뷰 마스크 의존을 줄이는 3D 장면 편집 접근을 제안한다.
합성 저해상도에서 강한 위성 SR 모델이 실제 교차 센서에서도 우세한지 점검한다.
모델 증류가 API 비용, 경쟁 모델 학습, 데이터·컴퓨팅 통제권 문제로 번지는 흐름을 짚는다.
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포인트클라우드 기반 predictor로 클러터 환경의 실패 경로를 사전 선별하는 모션 플래닝 연구를 다룬다.
피지컬 AI 상용화의 핵심은 모델보다 칩 공급, CoWoS 패키징, 현장 배치 인프라다.
TGHE는 전역 그래프 의존 비용을 줄이기 위해 거래 그래프의 반복 로컬 구조를 활용하는 접근을 제안한다.
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AI 투자 보도는 AGI보다 공식 문서의 동사와 숫자를 보라. build, explore, assess의 차이가 핵심이다.
비디오 추론 모델의 Blind Trust Problem과 프레임·도구 신뢰도 기반 대응 전략을 짚는다.
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INT8 ConvRot의 체감 우위와 공개 검증 범위를 구분하고 로컬 생성 환경의 비교 기준을 정리한다.
노이즈 입력과 반복 호출 앙상블로 블랙박스 AI 안정성을 높이되 비용·σ 구간 한계를 함께 짚는다.
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다중 객체 3D 생성에서 충돌 방지, 뷰 일관성, 편집 가능성을 함께 따져본다.
53개 OOD 평가와 교란 조건에서 RL 정렬의 일반화·지속성을 따진 분석