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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 220 편
멀티 GPU·멀티노드 학습 플랫폼 총정리 — 프레임워크 지도부터 Slurm·Kubeflow 실전 가이드까지
GPU 여러 장, 노드 여러 대로 모델을 학습시키는 전체 지형을 한 장에 정리합니다. AI 라이브러리·프레임워크 생태계 지도(PyTorch·JAX·HuggingFace·DeepSpeed·Ray), 병렬화 전략(DDP·FSDP·ZeRO·TP·PP)을 언제 무엇으로 고르는지, torchrun 단일노드→멀티노드 확장, HPC의 표준 Slurm 사용 가이드(sbatch 스크립트와 멀티노드 torch
2026-07-09 · 13 분 읽기 #ai#ml#distributed-training#slurm#kubeflowLLM 캐싱의 원리 — 프롬프트 캐싱과 Prefix Cache는 왜 돈을 아껴주는가
프롬프트 앞부분이 같으면 왜 비용이 10분의 1이 될까요? 답은 트랜스포머 내부의 KV 캐시에 있습니다. 어텐션이 인과적(causal)이라 앞쪽 토큰들의 Key/Value 벡터는 뒤에 무엇이 오든 변하지 않고, 그래서 저장해 뒀다가 재사용할 수 있습니다. prefill과 decode의 구분, KV 캐시의 메모리 수치, vLLM·SGLang의 prefix cache 구현, 그리고 Anthrop
2026-07-08 · 14 분 읽기 #ai#llm#caching#inference#performance최신 LLM 양자화 기술 총정리 — GPTQ·AWQ부터 FP8·MXFP4·KV 캐시 양자화까지
양자화는 모델의 숫자를 더 적은 비트로 표현해 메모리와 비용을 줄이는 기술입니다. 비트가 줄어도 품질이 버티는 이유(이상치와 스케일링), GPTQ와 AWQ의 접근 차이, llama.cpp GGUF의 k-quant, QLoRA의 NF4, 그리고 2026년의 중심축인 FP8과 마이크로스케일링 FP4(MXFP4·NVFP4), 다음 병목인 KV 캐시 양자화까지 — W4A16 같은 표기법 읽는 법과
2026-07-08 · 15 분 읽기 #ai#llm#quantization#inference#optimization소유권의 반격과 AI 현실 점검 — 이번 주 HN·GeekNews 핫토픽
이번 주 Hacker News와 GeekNews 상위권을 관통하는 흐름은 두 갈래입니다. 오픈소스 지도·오픈 하드웨어·교체형 배터리로 번지는 「소유권의 반격」, 그리고 오픈웨이트 가격 압박과 에이전트 속도 조절론이 이끄는 「AI 현실 점검」. 두 흐름이 왜 같은 질문 — 통제권 — 으로 수렴하는지, 일곱 가지 핫토픽으로 짚어봅니다.
2026-07-07 · 11 분 읽기 #trends#hackernews#geeknews#ai#opensourceFDE(Forward Deployed Engineer) 완전 해부 — 지금 AI 업계에서 가장 뜨거운 직무
기업 GenAI 파일럿의 95%가 측정 가능한 성과를 못 낸다는 조사가 보여주듯, 지금 AI의 병목은 모델이 아니라 배포입니다. 그 간극을 메우는 직무가 FDE — 고객 환경에 파견되어 프로덕션 AI를 직접 구축하는 엔지니어입니다. 팔란티어에서 태어나 OpenAI·Anthropic이 수십억 달러를 걸고 복제 중인 이 직무의 기원, 실제 업무, 필요 역량, 보상, 트레이드오프, 준비법까지 전부
2026-07-07 · 16 분 읽기 #career#fde#ai#palantir#rolesAI 모델 개발, 처음부터 끝까지 — 데이터에서 배포까지의 현실적인 생애주기
모델 개발은 사전학습이 아니라 결정 사다리에서 시작합니다 — 프롬프트로 되는가, RAG로 되는가, 파인튜닝이 필요한가. 평가 셋을 먼저 만드는 eval-first 원칙, 데이터 품질과 합성 데이터의 함정, 스케일링 법칙과 분산 학습, LoRA·DPO로 이어지는 파인튜닝 스펙트럼, 양자화·연속 배칭 서빙, 그리고 배포 후의 데이터 플라이휠까지 — AI 모델 개발의 전체 생애주기를 실무 순서로
2026-07-07 · 16 분 읽기 #ai#ml#llm#mlops#trainingAI로 공부하는 법 — LLM을 최고의 튜터로 만드는 8가지 기법
AI에게 답을 받아 읽기만 하면 공부한 느낌만 남고 실력은 늘지 않습니다. 블룸의 2시그마 문제가 보여준 1:1 튜터링의 힘을 LLM으로 재현하는 방법 — 소크라테스식 튜터, 파인만 역할극, 퀴즈 생성, 오답 분석, 난이도 사다리, 모의 면접까지 — 학습과학(인출 연습·간격 반복)에 근거한 8가지 실전 기법과 바로 쓰는 프롬프트를 정리합니다. 3부작의 마지막 편입니다.
2026-07-06 · 16 분 읽기 #ai#learning#study#productivity팔란티어는 무엇이 다른가 — 진짜 해자는 AI가 아니라 온톨로지다
팔란티어라는 이름은 자주 들리지만 실제로 무엇을 하는 회사인지는 흐릿합니다. 고담·파운드리·AIP·아폴로 제품군을 정리하고, 팔란티어의 진짜 경쟁력이 화려한 AI가 아니라 데이터를 현실 세계의 객체와 행동으로 연결하는 온톨로지(ontology)에 있다는 점을 짚습니다. 비판적 시각도 함께 다룹니다.
2026-07-05 · 15 분 읽기 #palantir#data#ai#enterpriseAI 코드 리뷰 도구의 부상 — 자동 리뷰가 팀을 바꾼다
AI 코드 리뷰 도구가 오픈소스로 쏟아지며 개발 워크플로를 바꾸고 있습니다. Git diff 분석, 결함 탐지, 컨벤션 강제부터 사람 리뷰와의 역할 분담, 거짓 양성 관리, CI 통합까지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-06-29 · 39 분 읽기 #devops#ai#code-review#ci-cd#developer-toolsAI로 버그를 사냥하다 — 자동화된 보안 연구의 시대
AI가 API를 대량으로 자동 탐침해 취약점을 발굴하는 사례가 늘고 있습니다. 퍼징과 차이 분석, LLM 보조 트리아지의 작동 원리부터 공격자도 AI를 쓰는 비대칭, 방어 측의 함의, 그리고 윤리와 책임공개까지 자동화된 보안 연구의 현재를 깊이 살펴봅니다.
2026-06-25 · 39 분 읽기 #devops#security#ai#bug-bounty#fuzzing코드가 에이전트의 실행 기반이 되다: code-as-harness 관점
코드를 단순한 LLM의 최종 산출물이 아니라 에이전트가 환경과 상호작용하는 실행 기반(harness)으로 다시 바라봅니다. 검증 루프, 도구 호출, 실행 피드백을 중심으로 에이전트 설계 패턴과 함정을 정리합니다.
2026-06-25 · 36 분 읽기 #ai#agentic-coding#llm-agents#tool-calling#react에이전트 웹의 등장 — auth.md와 AI가 대신 가입하는 시대
AI 에이전트가 사용자를 대신해 서비스에 가입하고 행동하는 에이전트 웹이 빠르게 현실이 되고 있습니다. WorkOS 맥락에서 제안된 auth.md 같은 도메인 루트 표준의 발상을 robots.txt와 sitemap의 계보 위에서 살펴보고, OAuth와 위임 토큰을 통한 권한 위임, 봇 구분과 악용 우려, 표준화 과제와 설계 고려 사항을 정리합니다.
2026-06-25 · 40 분 읽기 #ai#agent#authentication#oauth#web-standardsAI와 일자리의 미래 — 대체인가 증강인가
기계가 사람의 일을 대신해 온 역사는 산업혁명 이전부터 반복되어 왔습니다. 이 글은 러다이트 운동부터 ATM과 은행원, 노동 총량의 오류, 그리고 오늘날의 인공지능까지를 돌아보며 AI가 일자리에 미치는 영향을 균형 있게 살펴봅니다.
2026-06-21 · 69 분 읽기 #ai#future-of-work#automation#economics#societyAI 시대의 사이버보안 투자 — 공격도 방어도 AI
AI는 공격과 방어 양쪽 모두를 가속하고 있습니다. AI 기반 위협, 공급망 공격, 양자 위협이 보안 지출을 끌어올리는 가운데, 사이버보안의 세부 분야와 주요 기업 구도를 정리하고 경기방어적 성격과 리스크를 강세와 약세 양쪽 관점에서 균형 있게 살펴봅니다.
2026-06-18 · 29 분 읽기 #finance#cybersecurity#ai#investing#security빅테크 capex와 AI 수익화 — 돈은 언제 돌아오나
빅테크의 폭증하는 AI 설비투자가 언제, 어떻게 이익으로 돌아올지를 균형 있게 분석합니다. 감가상각과 ROI, 수익화 경로, 자유현금흐름, 강세와 약세 시각, 그리고 핵심 리스크를 데이터와 함께 정리합니다.
2026-06-18 · 35 분 읽기 #bigtech#capex#ai#monetization#investingAI 버블인가 혁명인가 — 2026년의 논쟁을 정리하다
2026년 6월 현재 AI 주식 랠리를 둘러싼 버블 논쟁을 균형 있게 정리합니다. 밸류에이션·capex·수익화 지연·순환 매출 같은 우려와 실수요·생산성 향상 같은 반론을 닷컴 버블과 비교하며 데이터, 시나리오, 체크포인트로 살펴봅니다.
2026-06-18 · 46 분 읽기 #ai#investing#bubble#nvidia#valuationAI로 투자 리서치하기 — 똑똑하게, 그러나 신중하게
AI 도구로 공시 요약, 종목 스크리닝, 번역 같은 투자 리서치를 빠르게 해내는 방법과, 환각과 최신성 한계, 출처 검증, 백테스트 주의, 데이터 편향 같은 함정을 정리합니다. 도구는 거들 뿐, 책임은 투자자 본인에게 있다는 관점에서 실전 워크플로를 제안합니다.
2026-06-18 · 30 분 읽기 #finance#ai#investment-research#llm#due-diligenceAI가 전기를 삼킨다 — 전력 수요 폭증과 유틸리티 투자 테마
AI 데이터센터가 촉발한 전력 수요 폭증이 유틸리티와 전력장비, 송전 섹터를 새로운 투자 테마로 끌어올리고 있습니다. 강세와 약세 양쪽 시각, 규제와 금리 민감도, 그리고 투자자가 점검해야 할 리스크와 체크포인트를 균형 있게 정리했습니다.
2026-06-18 · 48 분 읽기 #finance#ai#power-demand#utilities#data-center온디바이스·엣지 AI — AI가 기기 안으로 들어온다
클라우드에 머물던 AI 추론이 스마트폰·PC·임베디드 기기 안으로 이동하고 있습니다. 지연·프라이버시·비용이라는 세 가지 동인과 NPU·온디바이스 LLM의 부상, 그리고 투자·산업 관점의 시사점과 리스크를 균형 있게 정리합니다.
2026-06-18 · 35 분 읽기 #ai#edge-ai#on-device#npu#llm양자컴퓨팅 상용화와 투자 — 과장과 현실 사이
양자컴퓨팅은 금융 최적화와 신약 분자 시뮬레이션에서 첫 적용 사례가 나오고 있지만, 상용화 시점과 투자 가치에 대해서는 과장과 회의가 공존합니다. 진척 상황, 양자내성암호, 주요 기업과 방식, 그리고 균형 잡힌 투자 관점을 정리합니다.
2026-06-18 · 40 분 읽기 #ai#quantum-computing#investing#cybersecurity#technology