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.
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
LIM 학습 에너지 하한을 설계 KPI로 쓸지, ADC·보정 등 시스템 오버헤드와 함께 평가할지 정리.
컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.
Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.
Copilot Cowork는 장시간·다단계 작업을 실행 루프로 관리해 AI 경쟁을 바꾼다.
DiT의 고정 패치 연산 낭비를 줄이기 위해 타임스텝·공간별로 토큰/청크를 동적으로 조절하는 접근을 정리한다.
PCN의 반복 추론과 고정점 수렴이 BP 동등/근사 및 계산 병목·병렬성에 미치는 의미를 정리.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
벤치 점수 0.1 논쟁의 함정을 짚고, 재현 가능한 다중지표·로드맵 기반 모델 선택법을 제시한다.
LLM은 설계·조정, 과학모델은 제약·평가를 맡아 재귀 최적화를 만든다.
4비트 양자화에서 PPL이 FP16보다 낮아질 수 있는 조건과 재현 검증 절차를 정리한다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
신모델 과신·의인화·환각을 줄이기 위해 주장-근거-검증으로 업무를 쪼개는 방법.
LegalBench로 법률 LLM을 평가하고, 정당화·감사가능성을 논증 구조로 설계하는 방법을 정리한다.
PDF 표 추출은 입력 방식·용량 제한·시각 분석 여부에 따라 결과가 달라져 구조 지표 기반 평가가 필요하다.
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AI 코딩 쿼터를 권한으로 볼 때 마켓 설계, 약관 위반·보안·검수 리스크를 If/Then으로 정리.
폴란드어 11B 모델에서 2-bit PTQ 6종을 비교, 지표와 생성 붕괴 괴리를 분석.
연속학습 망각을 정확도뿐 아니라 구조적 붕괴·가소성 상실로 해석하고 eRank로 추적한다.
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희소·구식 상호작용 데이터에서, 하드 클리핑 대신 log-ratio 가우시안 신뢰가중으로 안정적 재사용을 제안.
부분관측 TAMP에서 과업 비관련 객체도 반영해 LLM로 belief를 보강하고, 캘리브레이션·안전필터로 신뢰성을 다룬다.
AI 구독은 가격보다 한도·약관·업타임 공개를 점검해 업무 중단 위험을 줄이는 최소 조합이 핵심이다.