
[교육환경 AX와 데스크톱 가상화 ②] 데스크톱 가상화로 한정된 AI GPU 자원 효율적으로 배분하기
AI 연구용 GPU가 부족하고 활용률도 낮아 효율적 운영이 필요했습니다. 데스크톱 가상화로 연구 규모에 맞게 나누고 자동 회수해 공정성을 높였습니다.

AI 연구용 GPU가 부족하고 활용률도 낮아 효율적 운영이 필요했습니다. 데스크톱 가상화로 연구 규모에 맞게 나누고 자동 회수해 공정성을 높였습니다.

검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.

SageMaker Immersion Day에서 MLOps와 통합 ML 개발 환경을 체험한 워크샵 후기를 소개했습니다. 모델 구축, 튜닝, 배포까지의 흐름과 실무 적용 가능성을 살펴보았습니다.

기존 SOFA와 qSOFA의 한계를 짚고, 패혈증 조기 예측을 위한 딥러닝 모델 개발 과정을 소개했습니다. 데이터 확보부터 레이블링, 학습, 임상시험까지의 흐름과 의료 현장 적용 필요성을 설명했습니다.

토스는 2,800만 MAU를 이해하기 위해 이용 패턴 기반 세그먼트 TUES를 만들고 활용했습니다. 이를 통해 성장 전략, 탑라인 분석, 타겟 마케팅을 더 정교하게 수행했습니다.

버추얼 휴먼의 초기 한계였던 불쾌한 골짜기와 높은 비용 문제를 사이버가수 아담 사례로 설명했습니다. AI 기술 발전으로 제작 효율이 높아지며 의료 등 다양한 분야로 활용이 넓어질 가능성을 짚었습니다.

얼굴인식 기술의 발전사를 60년 흐름으로 정리하고 페이스페이의 결제 적용을 소개했습니다. 에지·클라우드 구조, 보안, 안티스푸핑, 성능 검증과 서비스 성장도 함께 다뤘습니다.


AWS와 NVIDIA Isaac으로 Physical AI를 시뮬레이션과 실세계 학습으로 나눠 가속화하는 아키텍처를 소개했습니다. 엣지 배포와 운영 데이터 재학습을 통해 sim-to-real gap을 줄이는 방법을 설명했습니다.
Google for Developers의 6월 첫째 주 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemma, Gemini, Android, Firebase 관련 새 문서와 사례를 한눈에 소개했습니다.

사람이 자연스럽게 듣고 이해하는 오디오 전송을 목표로 하는 AI/ML 물리계층 접근을 소개했습니다. 비트 정확도보다 체감 품질을 우선하는 방향을 다뤘습니다.
Google for Developers의 5월 셋째 주 주요 업데이트를 정리한 글입니다. AI, Android, Telecom, Flutter 관련 새 소식과 번역 안내를 함께 소개했습니다.


AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.