개요: Google이 최근 발표한 A2UI Agent-to-User Interface는 AI 에이전트가 사용자 인터페이스를 렌더링하는 방식을 위한 표준화된 오픈소스 프로토콜을 도입합니다....

AI 중심 가속기에 대한 투자가 증가하고 슈퍼컴퓨팅 시설에 대한 배치가 확대됨에 따라, 이러한 아키텍처가 효율적으로 …

이전에 문서화되지 않은 Linux 임플란트인 Quasar Linux RAT QLNX가 개발자 시스템을 표적으로 삼아 조용한 foothold를 구축하고 광범위한 r...

대규모 언어 모델(LLMs)의 장기 컨텍스트 학습은 일반적으로 Context Parallelism(CP)와 Head Parallelism(HP)으로 분산되지만, 기존 학습 시스템은…

대형 언어 모델(LLMs)은 추천을 순위 매기기에서 생성 작업으로 전환하고 있지만, 산업 현장 배포는 높은 지연 시간 때문에 제한되고 있습니다.

Agentic reinforcement learning (RL)은 LLM의 다단계 추론 및 도구 사용 능력을 향상시키는 핵심 동력으로 부상했습니다. 그러나 그 효율성은…

Hybrid parallelism은 수만 개의 GPU에 걸친 대규모 LLM 훈련의 기반을 제공합니다. 이러한 규모에서는 개별 장치의 하드웨어 오류가 성능에 영향을 미칩니다...

우리는 TACO라는 툴스위트를 제시합니다. 이는 결함 허용 및 임계값 기반 분산 알고리즘의 개발과 자동 검증을 위한 툴스위트입니다. 우리의 툴스위트는 ...

데이터 병렬(DP) 로드 밸런싱은 대규모 LLM 서비스에서 1차 병목 현상으로 떠올랐습니다. 모델이 텐서 병렬을 통해 디바이스에 샤딩될 때...

Peak breaking Matrix Multiplication은 특히 LLM 학습 및 추론에서 DL의 성능을 향상시키는 유망한 기술입니다. 우리는 FalconGEMM을 소개합니다, ...

Personal access tokens(PATs)는 GitLab에서 실행되는 대부분의 자동화를 인증합니다. 토큰이 api 또는 read_api와 같은 광범위한 범위로 발급되면, 그것은…

탈중앙화 금융(DeFi) 프로토콜은 현재 규제된 스테이블코인과 담보로 활용되는 토큰화 자산을 포함해 1,000억 달러 이상의 가치를 중개하고 있다.

Nsight Compute와 같은 도구가 생성한 GPU 커널의 성능 프로파일은 상세한 정보를 많이 담고 있지만 해석하기가 종종 어렵습니다. 최상의 …

Physical neural networks (PNNs)는 물질 역학에 계산을 직접 내재하여, 분자, 화학, 생물학, photonic, memristive, 그리고 기계적 ...

Sessions는 MPI-4 표준에서 도입된 주요 기능 중 하나입니다. 이는 전통적인 world communicator 모델에 대한 대안을 제공하며, 애플리케이션이 …

엣지 환경에서 연합 학습(Federated Learning, FL)의 급증에 동기를 받아, 우리는 전송 계층 붕괴에 대한 최초의 체계적인 특성화를 제시한다.

특수 아키텍처, 예를 들어 FPGAs와 AMD의 AI Engines(AIEs)와 같은 것이 에너지와 성능 이점을 제공할 잠재력이 있음이 입증되었습니다.

엑사스케일 시스템이 전례 없는 동시성을 달성함에 따라, 기존 성능 분석 도구는 대규모 텔레메트리의 오버헤드로 어려움을 겪고 있습니다. 우리는 …

우리는 모델 o…에서 상당히 super-linear polynomial-time (sequential) 복잡도를 갖는 문제들에 대해 N^{o(1)}-round 프로토콜을 설계할 가능성을 연구한다.

Mozilla는 최근 “The zero-days are numbered”라는 흥미로운 글을 발표했으며, Anthropic과 협력하여 AI 모델을 사용해 vuln을 찾는 데 초점을 맞추고 있습니다.