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EvoMap에이전트와 자동화EvoMap은 AI 에이전트의 경험 재사용을 위한 인프라로, GEP 프로토콜을 통해 재사용 가능한 전략과 검증 기록이 포함된 복구 자산을 구성하고, 시장 및 품질 기준에 따라 정렬하여 다양한 에이전트가 기존 역량을 발견·평가·승계할 수 있도록 지원합니다.
分类推荐榜首J
JAX모델과 인프라JAX는 가속기 기반의 Python 수치 계산 라이브러리로, 고성능 배열 계산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었으며, CPU, GPU, TPU 등 다양한 하드웨어 백엔드에서 동일한 코드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
分类推荐榜首K
Kiro코딩과 개발Kiro는 개발자를 위한 AI 엔지니어링 도구로, 요구사항을 사양, 아키텍처 및 작업으로 정리하고, 인텔리전트 에이전트를 통해 코드를 생성하며, 속성 테스트, 실행 메모리 및 개발 도구 통합을 통해 기획부터 코드 리뷰까지의 전 과정을 지원합니다.
分类推荐榜首A
AI Short글쓰기와 콘텐츠AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령
分类推荐榜首M
MemoAI음악과 오디오MemoAI는 AI 기반 음성 및 영상 텍스트 변환 도구로, 데이터를 업로드할 필요 없이 로컬 처리를 지원하여 개인정보 보호를 확보합니다. YouTube 동영상, 팟캐스트는 물론 MP4, MP3, AAC, M4A 등 다양한 로컬 오디오·비디오 파일을 효율적으로 텍스트로 전환하며, 다국어 번역, 화자 분리, 실시간 자막, 플로팅 노트 등 핵심 기능을 제공해 회의록 작성, 인터뷰 정리, 콘텐츠 학습 등의 다양한场景에 적합합니다.
分类推荐榜首O
Open Design디자인과 3DOpenDesign은 오픈소스 설계 워크스페이스로, 로컬 프로그래밍 에이전트와 연동하거나 자체 모델 키를 사용하거나 클라우드 기반 모델을 활용하여 디자인 시스템을 중심으로 프로토타입, 웹페이지, 프레젠테이션 및 그래픽을 생성하고 편집할 수 있습니다. 로컬 소프트웨어는 무료이며, 모델 서비스 비용은 별도로 구분됩니다.
分类推荐榜首F
Fin기업과 고객 지원고객 중심 AI 스마트 바디。
待评分 · 分类列表推荐U
Udacity AI学院교육과 언어Udacity AI 아카데미는 인공지능 과정과 학습 경로의 입구로, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 AI 제품 관리를 포괄하며, 기초와 목표에 따라 과정과 프로젝트 트레이닝을 선택할 수 있습니다.
待评分 · 分类列表推荐R
Rows데이터와 분석Rows는 AI 분석, 데이터 통합 및 대화형 보고서를 결합한 스프레드시트 도구로, 자연어를 통해 문서와 비즈니스 데이터를 정리하고 데이터 세트를 병합하며 보고서와 계산 모델을 생성할 수 있습니다. 현재 공식 웹사이트에서는 Superhuman에 추가되었음을 안내하고, 해당 서비스를 계속 이용할 수 있는 접속 경로도 제공하고 있습니다.
待评分 · 分类列表推荐M
Meta AI助手AI 어시스턴트와 검색메타의 무료 AI 채팅 조수
待评分 · 分类列表推荐10월 28일 소식에 따르면, OpenAI는 인공지능 칩을 구글로부터 구매할 예정이다. OpenAI는 오랫동안 엔비디아 GPU의 주요 구매자로, 대규모 모델 학습과 추론을 수행하는 데 이를 의존해 왔다. 컴퓨팅 파워 수요가 급증함에 따라 기업들은 AI 모델 실행에 적합하면서도 비용 효율성이 높은 대체方案을 모색하고 있다. 구글이 자체 개발한 TPU는 최근 몇 년간 점차 두각을 나타내며 잠재적 선택지로 부상했다. 이러한 움직임은 AI 칩 조달의 다변화 추세를 반영하는 것으로 보인다.
많은 AI 워크로드는 GPU의 일부분만 필요로 합니다. 각 워크로드에 전체 GPU 장치를 할당하면 여유 용량이 발생할 수 있습니다. GPU를 공유함으로써 플랫폼 팀은 더 많은 워크로드를 처리할 수 있습니다...
NVIDIA RTX Spark는 슬림형 노트북과 컴팩트한 데스크톱에서 AI 개발, 제작 및 게임을 위한 새로운 Windows PC 플랫폼입니다. NVIDIA Blackwell RTX를 탑재한...
심플리스마트는 연간화된 매출액이 6개월 만에 14배로 증가했으며, 미국 시장이 전체 매출의 절반 이상을 차지한다고 밝혔습니다.
arXiv:2610.34907v1 발표 유형: 신규 초록: NVIDIA Hopper에서 도입된 텐서 메모리 가속기(TMA)는 실제 생산 환경의 GPU 커널에서 광범위하게 사용되고 있지만, 그 활용은 상당히 선택적입니다. CUTLASS, FlashAttention-3, FlashInfer 등에서 활동하는 전문 커널 개발자들은 커널 내 일부 텐서 피연산자에 대해 TMA를 적용하되, 다른 피연산자에 대해서는 cp.async, 직접 글로벌 로드, 또는 분산 공유 메모리(DSM)로 대체합니다. 벤더 문서에서는 API를 설명하고, 최근의 마이크로벤치마킹 연구에서는 TMA의 처리량을 단독으로 평가하고 있지만, 이러한 접근 방식들은 실무 현장에서 실제로 직면하는 질문에 답하지 못합니다: 커널 내 특정 메모리 피연산자가 주어졌을 때, 이를 TMA로 처리해야 하는지, 그리고 만약 그렇다면 클러스터 멀티캐스트를 함께 사용할 것인지 여부를 결정하는 문제입니다. 우리는 H100을 대상으로 한 워크로드 기반 특성 분석 연구를 통해 이와 같은 간극을 해소하고자 합니다. 우리는 TMA와 다중
AI 팩토리는 지금까지 만들어진 운영 환경 중에서도 가장 기술적으로 복잡한 곳들 중 하나입니다. 수십만 개의 GPU, NVIDIA 스펙트럼-X 이더넷...
수천 개의 GPU에서 대규모 AI 모델을 학습시키는 작업은 클러스터의 복원력을 최적화하기 위해 모니터링과 자동화가 내장되어야 하는 고위험 작업입니다...
카자흐스탄의 AI 생태계는 현재 계획 단계에서 규모화된 배치로 전환되고 있으며, Firebird사는 미국의 수출 허가를 획득해 카자흐스탄에 AI 공장을 건설하고, 초기 단계에서 NVIDIA Grace Blackwell GPU 4만5천 개를 배치할 예정입니다. Kazakhtelecom은 이미 H200/B300 GPU 1천 개 이상을 도입했으며, 2025년까지 Vera Rubin 등 GPU 2천 개 이상을 추가로 확보할 계획입니다. 또한 여러 주체가 협력해 연산 능력 공급, 개발자 참여 및 현지 AI 애플리케이션의 실질적 구현을 추진하고 있습니다.
NVIDIA는 2026년 10월 26일(UTC)에 cuDSS 라이브러리가 일반 사용 가능(GA) 단계에 진입했다고 발표했습니다. 이 CUDA-X 라이브러리는 GPU에서 대규모 희소 선형 시스템을 효율적으로 해결하도록 설계되어, 칩, 항공, 산업 시스템 등 분야에서 시뮬레이션 처리량과 반복 계산 효율을 크게 향상시킵니다.
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