엔비디아, 기업들이 더 적은 GPU로 AI 모델을 실행할 수 있도록 지원하는 인도 스타트업을 후원
심플리스마트는 연간화된 매출액이 6개월 만에 14배로 증가했으며, 미국 시장이 전체 매출의 절반 이상을 차지한다고 밝혔습니다.
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심플리스마트는 연간화된 매출액이 6개월 만에 14배로 증가했으며, 미국 시장이 전체 매출의 절반 이상을 차지한다고 밝혔습니다.
오늘은 워크스테이션용 ASRock의 고급형 Radeon AI 추론 카드인 Creator Radeon AI Pro R9700을 살펴봅니다. 32GB의 RAM과 1,700달러의 가격대를 갖춘 이 카드는 로컬 AI 추론을 위한 워크스테이션을 구성하는 데 있어 매우 합리적인 선택입니다. 본 글 ‘ASRock Creator Radeon AI Pro R9700 리뷰: AMD 스타일의 워크스테이션 추론’은 ServeTheHome에 처음 게재되었습니다.
이 글은 Hugging Face와 Amazon이 공동으로 발표한 기술 블로그 시리즈의 첫 번째 편으로, AWS Trainium AI 가속 칩에서 TorchNeuron을 활용한 PyTorch 모델 추론 성능 분석 방법을 체계적으로 소개합니다. 여기에는 Neuron 백엔드 통합 원리, torch.profiler 구성 방법, NeuronConfig 및 NeuronProfiler 도구의 사용법, Neuron Explorer를 이용한 시각적 추적 등이 포함되며, RMSNorm을 사례로 삼아 세 가지 구현 방식(순수 PyTorch, torch.rms_norm 내장형 병합, torch.compile 자동 병합) 간의 장치별 처리 시간 차이를 비교합니다.
Hugging Face는 TorchTPU를 발표하여 PyTorch에 원래의 TPU 백엔드 지원을 제공함으로써, Transformers, Diffusers 등과 같은 라이브러리들이 torch_xla에 의존하거나 JAX로 이전할 필요 없이 바로 TPU에서 실행될 수 있도록 했습니다.