안녕하세요. 이제 막 GPU 서버에 관심이 생겨서 입문한 초보입니다. 현재 RTX pro 6000 blackwell max-q GPU를 사용하여, CUDA 12.8 버전을 설치한 상황입니다. 이때 pytorch cu128 버전이 아닌, cu126 버전을 사용하여도 호환 및 안정성 부분에 문제가 없는지 궁금합니다.

안녕하세요! 고용노동부 주관 K-Digital Training(KDT) 사업을 운영 중인 코드잇입니다. 코드잇은 KDT 사업의 혁신 훈련기관으로, 현재 2026년 신규 AI 교육과정 개설을 준비하고 있는데요. 이와 관련해, AI 또는 데이터 엔지니어링 분야 현업 경력 만 3년 이상을 보유한 분들을 대상으로 **강사 인력풀 ‘예비 등록’**을 진행하고 있습니다. ✔ 실제 강의/교육 참여 의무 없음, 단순 행정 목적의 인력풀 등록 ✔ 인력풀 등록 완료 시, 사례비 20만원(세전) 지급 ✔ 향후 과정 승인 시, 희망하시는 분에 한해 협업 기회 우선 제공 혜택 관심 있으신 분들께서는 아래 구글폼 제출을 통해 간단히 참여 의사를 밝혀주시면, 순차적으로 연락을 드려 다음 절차에 대해 상세히 안내드릴 예정입니다! 👉 인력풀 예비 등록 신청 구글폼 많은 관심과 추천 부탁...

이제 Cilium은 단순히 Kubernetes의 Networking Open Source를 넘어, Cloud와 AI Native 생태계의 Global 표준 기술로 완전히 자리를 잡았네요. ✨ Networking, Security, Observability 등 AI 및 ML Workload를 위한 최적의 필수 Open Source 기술입니다. ☁ Goggle, AWS, Azure 등 대부분의 Major Cloud 기업들이 기본으로 채택하고 있으며, 최근에 공개된 Cilium Annual Report에 대한 주요 Point를 공유드립니다. ☘︎ Cilium Core ➛ eBPF » Kernel Level에서의 Networking과 보안 제공, » Sidecar없는 Service Mesh 구현과 운영의 복잡성 해결 ☘︎ 단순 CNI ⇉ Platform 진화 » Networking(CNI)이상의 기능 » Tetragon...

현재 Gemini OCR API를 사용 중인데 비용 부담이 커진 상황입니다. 이로 인해 Gemini OCR을 대체하거나 보완할 수 있는 OCR 솔루션을 찾고 있습니다. 진행해본 실험은 OCR 모델(PaddleOCR, EasyOCR, Surya)을 AWS Lambda에 직접 올려 사용하는 방향도 실험해보았습니다. 테스트 결과, CPU 환경 기준으로 이미지 1장 처리에 최소 약 15초 이상이 소요되었고, 추론 시간이 길어 실서비스에 적용하기에는 현실적인 제약이 크다는 결론에 이르렀습니다. 기본적으로 한국어 인식이 가능해야 하고, 서버는 AWS 환경에서 GPU 없이 CPU만 사용 가능한 구조입니다. 또한 모델을 직접 학습하거나 파인튜닝할 수 있는 환경이 아니어서, 별도의 학습 없이 바로 사용할 수 있는 OCR을 전제로 검토하고 있습니다. 백엔드는 FastAPI 기반으로 운영 중이며, API 형태로 연동 가능한 방식을 선호합니다.이 조건에서는 어떤 접근 방식이 가장 현실적인 선택일지 조...

Truthound는 Python 기반의 포괄적인 데이터 품질 검증 프레임워크입니다. 이 프로젝트는 ML 파이프라인에서 데이터 품질을 체계적으로 검증하고 모니터링하는 데 초점을 맞추고 있으며, 275개 이상의 빌트인 검증기(Validator)와 플러그인 아키텍처를 핵심 구성 요소로 사용합니다. 최근 ML/DL 프로젝트에서 "Garbage In, Garbage Out" 문제가 여전히 빈번합니다. 모델 성능 저하의 상당 부분이 학습 데이터나 추론 입력 데이터의 품질 문제에서 기인하지만, 대부분의 팀은 ad-hoc 스크립트나 단순 assertion에 의존하고 있습니다. Truthound는 데이터 검증을 체계화하고, 특히 ML 워크플로우에서의 데이터 드리프트 감지와 피처 품질 모니터링을 위한 전문 도구를 제공합니다. Truthound vs. 기존 데이터 검증 도구 비교 Truthound의 위치를 명확히 이해하기 위해 다른 기술들과 비교해 볼 수 있습니다. Great Expectati...

안녕하세요? TorchRL PPO을 공부하고 있는 배움지기입니다. Inverted pendulum 환경에서 Tutorial로 구성된 Reinforcement Learning (PPO) with TorchRL Tutorial을 CartPole_v1 환경으로 변경하여 학습하고자 하는데, obseration states와 action간에 일관성이 없고, states가 한방향으로만 작동하고 있습니다. 혹시 어디가 문제인지 문의드립니다. ************************************************* !pip3 install torchrl !pip3 install "gymnasium[classic-control]" !pip3 install tqdm import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from torch import multiprocessing from collections import defau...

지난 7개월간 참여해주신 ☁ Kubernetes · DevOps · Platform Engineering · FinOps · MLOps 등 Production 운영하는 Top-tier 기업의 🇰🇷 국내 +2,000명이상의 Cloud Bro 전문가(Developer, Engineer, Architect)들과 함께 ... ✴︎✴︎✴︎ 2026년은 🌐Global Cloud Expert(Bro)분들과 함께 다양한 Program(incl. Open Project)으로 함께 합니다. Over the past 7 months, together with 2,000+ Cloud Bro experts (Developers, Engineers, Architects) from top-tier companies in ...

Andrej Karpathy가 어제 올린 트위터 글이 많이 회자가 되고 있는데요, 여러가지 생각이 들어서 공유드립니다 🤔 먼저 전문과 번역 내용입니다: 프로그래머로서 지금까지 이렇게 뒤처진 느낌을 받은 적이 없다. 이 직업이 극적으로 재구성되고 있으며, 프로그래머가 기여하는 비트들이 점점 더 희박(sparse)해지고 그 사이 간격이 벌어지고 있다. 지난 ~1년 동안 이용 가능해진 것들을 제대로 연결하기만 하면 내가 10배 더 강력해질 수 있을 것 같은 느낌이 들고, 이 부스트를 얻지 못하는 것은 확실히 스킬 문제(skill issue)처럼 느껴진다. I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and betwee...

안녕하세요, 임베디드 개발자로 있다가 늦은 나이에 AI에 관심이 생겨서 찾아 왔습니다. 잘 부탁드립니다.

○ 응모 주제 딥페이크 탐지 AI 모델 개발 ○ 공모전 사이트 링크 ○ 응모자격 일반인, 학생 등 누구나 대회 참가 가능 ○ 공모전 마감일 2026.02.02(월) 10:00 ○ 시상 내역 총 상금 2,600만 원 ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고 ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (HAI(하이)! - Hecto AI Challenge : 2025 하반기 헥토 채용 AI 경진대회 - DACON) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (스마트 제조 AI Agent 해커톤 2025 - DACON)에 문의

대학원을 들어가면서 좀더 공부하고 싶어서 이런저런 검색하다가 알게되어서 가입합니다! computer vision쪽에 관심있지만 더 넓은 범위를 보고 싶어요 잘부탁드립니다

딥러닝 파이토치 교과서 2장 : 실습환경 설정과 파이토치 기초 outputs = pd.get_dummies(dataset.output) outputs = outputs.values outputs = torch.tensor(outputs).flatten() # 1차원 텐서로 변환 total_records = 1728 test_records = int(total_records * .2) # 전체 데이터 중 20%를 테스트 용도로 사용 categorical_train_data = categorical_data[:total_records - test_records] categorical_test_data = categorical_data[total_records - test_records:total_records] train_outputs = outputs[:total_records - test_records] # ?????????? test_outputs = outputs[tota...

○ 신청 기간 25년 12월 26일 금요일 오후 5시까지 ○ 추천 수강대상 AI 기술에 관심 많은 학생 새로운 툴 배우기를 즐기는 직장인 최신 AI 이미지 생성 기술을 빠르게 습득하고 싶은 분 ○ 참가 비용 데이스쿨 구독자 : 무료 비구독자 : 2만원 ○ 강의 일시 12/26(금) 오후 7시~8시 30분 온라인 Live 강의 총 1시간 30분 ○ 지원 방법 ○ 공식 홈페이지 및 SNS https://dacon.io/forum/416056 https://www.instagram.com/p/DSJQBO9k4vY/ ○ 문의처 dacon@dacon.io

○ 응모 주제 Track 1 : K리그 경기 내 최종 패스 좌표 예측 AI 모델 개발 Track 2 : K리그 경기 데이터를 활용한 AI 기반 서비스 개발 ​ ○ 공모전 사이트 링크 Track 1 : Track1 알고리즘 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 - DACON Track 2 : Track2 아이디어 개발 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 - DACON ​ ○ 응모자격 누구나 참여 가능 ​ ○ 공모전 신청 마감일 2026.01.12 10:00 ​ ○ 시상 내역 총 상금 600만 원 ​ ○ 심사기준 및 방법 Track 1 : 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (Track1 알고리즘 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 - DACON) 참고 Track 2 : 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (Track2 아이디어 개발 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 - DACON) 참고 ​ ○ 유의사항 / 문의사항 T...

요약 구글의 새로운 노코드 AI 미니앱 빌더 Opal은 자연어와 비주얼 노드 기반 워크플로로 복잡한 AI 체인을 구성할 수 있게 해줍니다. 특히 이미지 생성(Imagen, Nano Banana), 텍스트 처리(Gemini), 비디오 생성 등을 연결하는 인터페이스가 오픈소스 Stable Diffusion 도구인 ComfyUI의 노드 그래프 시스템을 그대로 떠올리게 합니다. 이는 단순한 우연이 아니라, 빅테크가 풀뿌리 오픈소스 혁신을 흡수해 중앙 집중식 클라우드 서비스로 전환시키려고 하는 전략으로 보입니다. 결과적으로 로컬에서 자유롭게 창작하는 사용자들이 구글의 검열과 감시가 적용된 플랫폼으로 밀려나게 되며, 표현의 자유와 탈중앙화된 AI 생태계가 위협받고 있습니다. AI 붐 속에서 구글은 2025년 Google Labs를 통해 Opal이라는 실험적 도구(아직 Beta버전)를 출시했습니다. Opal은 사용자가 자연어로 앱 아이디어를 가지고 이것으로 비주얼 워크플로를 생성하고, 노드를...

요약 마이크론사의 소비자 시장 Crucial 브랜드 철수와 삼성 및 SK하이닉스의 AI 데이터센터용 고마진 HBM 제품으로의 공격적인 전략 전환으로 인한 지속적인 DRAM 가격 급등은 소비자용 메모리 공급을 의도적으로 부족하게 하고 있습니다. 이는 개인용 시스템에서 대형 모델을 실행하는 데 필수적인 로컬 AI를 이용한 개발 및 추론을 점점 더 비싸게 만들어, 서구 초대형 빅테크가 통제하는 중앙 집중식 클라우드 서비스로 사용자들을 강제로 전환하도록 하고 있습니다. 이는 일반적인 시장 추세가 아니라, 탈중앙화된 혁신을 억압하고 기업 검열을 통해 표현의 자유를 제한하며, 중국이 자국내에서의 반도체 생산 추진을 가속화시켜 서구 AI 산업의 장기적 경쟁력을 위협할 수 있는 잘못된 전략입니다. 지정학적인 긴장 고조와 탐욕에 사로잡힌 AI 붐의 그림자 속에서, 반도체 산업은 지금 대대적인 변화를 겪고 있으며, 이는 빅테크 클라우드 제공업체들의 손에 AI 권력을 집중시키면서 여기저기 흩어...

🐻 LLM Pretraining의 새로운 시그널, Gumini-1B & 1.5B 오픈소스 공개 안녕하세요. AI Research Engineer 권구민입니다. 한국어–영어 이중언어 LLM, Gumini를 오픈소스로 공개합니다. 수조 개 토큰 규모의 데이터셋이 있어야만 경쟁력 있는 언어 모델을 만들 수 있는 것은 아닙니다. Gumini-1.5B는 단 3.14B 토큰으로 프리트레이닝되었으며, 5,700배 더 많은 데이터로 학습된 모델들보다 더 나은 성능을 보였습니다. 왜 이 프로젝트를 시작을까요? 현재 LLM 개발은 사실상 빅테크의 게임입니다. • 수조 토큰 규모의 데이터 • 대규모 GPU 클러스터 • 수백 명 단위의 연구·엔지니어링 팀 연구자로서, 저는 이것이 유일한 길이라는 생각을 받아들이고 싶지 않았습니다. 무식한 스케일링보다, 똑똑한 아키텍처와 학습 설계가 더 중요하다는 것을 증명하고 싶었습니다. 그 결과 • Gumini-1.5B (1.54B) ...

이제서야 가입하네요. 열심히 활동 하겠습니다.

○ 기간 및 일정 Track1 사전 설명회: 25년 11월 12월 10(수) 오전 10:00~12:30 (한국연구재단 유튜브 채널 참고) -참가신청 및 팀 빌딩기간: 25년 12월 10일(수) 13:00 ~ 26년 1월 31일 (토) 18:00 -제출 마감: 26년 1월 31일(토) 18:00 -AI 활용 심사: 26년 2월 중순 -대국민 리뷰: 26년 2월 말 -심사위원단 심사: 26년 3월 초 -결과통보 및 시상:26년 4월 Track2 참가신청 및 팀 빌딩기간: 25년 12월 10일(수) 13:00 ~ 26년 1월 2일(금) 18:00 사전제안서 제출: 25년 12월 10일(수) 13:00 ~ 26년 1월 2일(금) 18:00 까지 AI Agent 개발: 26년 1월 19일(월) 09:00 ~ 26년 4월 3일(금) 18:00까지(사전심사 통과팀 대상) 본 심사: 26년 4월 결과통보 및 시상 2...

안녕하세요. 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 (주)테크노베이션파트너스입니다. AI 기술 패러다임이 단순 학습을 넘어 ‘복합 추론(Reasoning)’과 ‘자율 판단’으로 진화함에 따라, 2026년 초거대 AI 데이터 구축 사업의 신규 과제를 기획하기 위한 “26년 초거대 AI 데이터 구축 수요조사”를 진행하고 있습니다. 본 조사는 대국민의 경험과 목소리를 반영하여, 향후 데이터 구축 과제 선정 등의 기초자료로 활용될 예정입니다. 여러분의 소중한 의견이 초거대 AI 데이터 구축 사업의 미래 전략에 직접 반영되므로, 바쁘시겠지만 잠시 시간을 내어 참여해 주시면 감사하겠습니다. < 설문조사 참여 안내 > 조사명: 26년 초거대 AI 데이터 구축 수요조사 조사목적: 2026년 초거대 AI 데이터 구축사업의 신규 과제 기획을 위한 의견 청취 조사기관: 한국지능정보사회진흥원(NIA), (주)테크노베이션파트너스, KAIST, AIFrenz 조사대상: AI 데이터에...

RetryIX 프레임워크는 대만에 본사를 둔 RetryIX AGI Inc.가 개발한 야심찬 독자적 이종 컴퓨팅 플랫폼입니다. OpenCL에서 영감을 받은 API를 특징으로 하지만, 공식 OpenCL, CUDA 또는 ROCm을 기반으로 하거나 파생되거나 래퍼가 아닌 사용자 공간 C로 완전히 새로 구현되었습니다. 이러한 클린룸 접근 방식 덕분에 100% 정확성을 보장하는 완전한 64비트/f64 원자 연산, 공유 가상 메모리(SVM), 제로 카피 데이터 파이프라인(주장되는 200µs 미만 지연 시간), 다중 모드 토폴로지 인식, GPU-네트워크 제로 카피 전송과 같은 고급 기능을 제공할 수 있습니다. 공식 웹사이트는 https://retryixagi.com/이며, 하이브리드 GPU/CPU 실행 및 자가 복구 AI 아키텍처를 위해 OpenCL 2.0 SVM 개념을 활용하는 시맨틱 메모리 및 제로 카피 인텔리전스 시스템으로 설명되어 있습니다. 주요 소스 코드는 GitHub의 Retryix...

등록 링크 https://event-us.kr/m/118138/47522

최근 Reddit에서 어떤 중국인이 윈도우즈 상에서에 dll 파일 2개로 완벽하게 AMD GPU를 CUDA에서 실행했다는 포스팅을 보고 이것 저것 알아 보다가 Grok과의 질의 응답을 통해 이 글을 쓰게 되었습니다. 저의 주관과 Grok의 대답이 섞여 있습니다. PTX: 엔비디아의 최대 강점이자 치명적 약점 엔비디아는 2008년 자체 하드웨어 호환성 악몽을 해결하기 위해 PTX를 발명했다. 매 세대 GPU마다 호화성이 깨지는 아키텍처별 SASS 바이너리를 배포하는 대신, CUDA 툴체인은 안정적이고 잘 문서화된 가상 ISA인 PTX를 내보낸다. 드라이버가 런타임에 PTX → 해당 GPU에 맞는 SASS로 JIT 컴파일을 한다. 이 결정 하나로 엔비디아는 17년 동안 자사 생태계 안에서 완벽한 forward, backward 호환성을 유지해 왔다. 그 결정은 동시에 완벽한 외부 공격에 대한 취약성을 만들게 되었다. PTX는 공개되어 있고, 아키텍처 독립적이며, 모든 CUDA 코...

안녕하세요. Pytorch를 통한 학습을 위해서 신규 그래픽카드로 Blackwell 6000 Pro를 사무실에 도입하였습니다. 그런데 3080ti보다 못한 연산속도가 나오고 있네요. 집 컴퓨터에는 5070ti가 있어서 이 녀석으로도 학습을 시켜보니 여전히 3080ti보다 느립니다. float32, float64에서 동일한 현상이 나타나구요. Cuda 12.8부터 sm_120 지원한다고 해서 Cuda 12.8에다가 torch와 torchaudio는 2.9.0, torchvision은 0.24.0 을 설치해서 pytorch에서 그래픽카드도 잘 인식하고 연산 때 그래픽카드 활용하는 것도 잘 확인이 되는 상황이구요. 도대체 왜 이러는 걸까요?

○ 응모 주제 제조업 도메인 특화 LLM·RAG 기반 AI Agent 개발 ​ ○ 공모전 사이트 링크 ​ ○ 응모자격 생성형 LLM 기반 해커톤에 관심 있는 청년/대학생 및 예비 창업자 ​ ○ 공모전 마감일 2025.12.08(월) 10:00 ​ ○ 시상 내역 총 상금 125만 원 ​ ○ 심사기준 및 방법 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (https://dacon.io/competitions/official/236652/overview/rules) 참고 ​ ○ 유의사항 / 문의사항 대회 홈페이지 내 규칙 탭 (https://dacon.io/competitions/official/236652/overview/rules) 참고하여 대회 홈페이지 내 토론 탭 (https://dacon.io/competitions/official/236652/talkboard)에 문의