[Paper] 인공지능 워크로드를 액티브 스토리지 시스템을 통해 컴퓨팅 연속체에 오프로드
다양한 컴퓨팅 환경에서 인공지능(AI) 워크로드에 대한 수요가 증가함에 따라 보다 효율적인 데이터 관리 전략이 필요하게 되었습니다.
다양한 컴퓨팅 환경에서 인공지능(AI) 워크로드에 대한 수요가 증가함에 따라 보다 효율적인 데이터 관리 전략이 필요하게 되었습니다.
본 논문은 두 개의 서로 다른 HPC 클러스터를 기반으로 분산 시스템에서 메모리 원격 접근을 위한 다양한 메커니즘을 제시하고 평가한다. 우리는 솔루션을 비교하고 있다.
AWS에서 워크로드를 실행하는 조직은 종종 비밀 및 암호화 키를 관리하는 안전하고 신뢰할 수 있는 방법이 필요합니다. 동시에 팀은 운영 부담을 최소화하고 싶어합니다.
소개 이 게시물은 AWS Community Builders Advent Calendar 2025의 세 번째 글입니다. AWS re:Invent 2025에서, IAM Policy Autopilot이라는 MCP 서버가 …
Memory disaggregation은 메모리 용량을 확장하고 HPC 시스템에서 활용도를 향상시키는 데 유망합니다. 그러나 원격 메모리에 접근할 때 발생하는 성능 오버헤드가...
Embedded systems 개발 팀은 지속적인 과제에 직면해 있습니다: 개발 속도를 유지하면서 엄격한 functional safety 및 code quality 요구사항을 충족하는 것.
Vector similarity search는 대형 언어 모델(LLMs)과 같은 AI 기반 애플리케이션에서 중요한 구성 요소가 되었습니다. 높은 recall과 낮은 latency를 달성하기 위해, ...
Raj Sethi, senior vice president 및 go-to-market leader for software development lifecycle SDLC at GlobalLogic는 generative AI에 대한 서술에 반박한다.
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Identity security는 이제 사람만을 위한 것이 아니다. Non-human identities(NHIs)는 이제 인간보다 25~50배 더 많아졌으며 가장 중요한 요소 중 하나가 되었다…
이 기사에서는 조직이 비용이 많이 들고 취약한 VMware 기반 환경에서 벗어나 민첩하고 확장 가능한 클라우드 기반으로 전환하는 방법을 탐구합니다. 그것은...
MPI 애플리케이션에 대한 상세한 트레이스 분석은 성능 엔지니어링에 필수적이지만, 트레이스 크기가 증가하고 복잡한 통신 동작이 종종 …