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arXiv:2610.39222v1 발표 유형: 신규 초록: AI 가속기 아키텍처가 점점 더 다양해짐에 따라, 서로 다른 아키텍처를 통합한 단일 시스템 구현이 새로운 이종 컴퓨팅 패러다임으로 부상하고 있다. GPU와 WSE는 연산, 메모리, 통신 구조에서 상당히 차이를 보이며, 이로 인해 아키텍처 간 상호보완성과 추가적인 오버헤드가 동시에 발생하지만, 이러한 이질성을 실제 성능 향상으로 전환하는 방법은 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 GPU–WSE 이종 실행 환경과 상호보완성을 활용할 수 있는 조건을 규명하는 계층적 벤치마킹 방법론을 제안하며, 또한 이질성이 시스템 차원의 성능 향상을 가져오는 경우와 병목 현상으로 작용하는 경우를 식별하는 분석적 성능 모델을 함께 제시한다.
RF 설계를 위한 에이전틱 솔루션. “RF EDA에서의 AI 설계 여정 계획”이라는 글은 Semiconductor Engineering에 처음 게재되었습니다.
심플리스마트는 연간화된 매출액이 6개월 만에 14배로 증가했으며, 미국 시장이 전체 매출의 절반 이상을 차지한다고 밝혔습니다.
arXiv:2610.34907v1 발표 유형: 신규 초록: NVIDIA Hopper에서 도입된 텐서 메모리 가속기(TMA)는 실제 생산 환경의 GPU 커널에서 광범위하게 사용되고 있지만, 그 활용은 상당히 선택적입니다. CUTLASS, FlashAttention-3, FlashInfer 등에서 활동하는 전문 커널 개발자들은 커널 내 일부 텐서 피연산자에 대해 TMA를 적용하되, 다른 피연산자에 대해서는 cp.async, 직접 글로벌 로드, 또는 분산 공유 메모리(DSM)로 대체합니다. 벤더 문서에서는 API를 설명하고, 최근의 마이크로벤치마킹 연구에서는 TMA의 처리량을 단독으로 평가하고 있지만, 이러한 접근 방식들은 실무 현장에서 실제로 직면하는 질문에 답하지 못합니다: 커널 내 특정 메모리 피연산자가 주어졌을 때, 이를 TMA로 처리해야 하는지, 그리고 만약 그렇다면 클러스터 멀티캐스트를 함께 사용할 것인지 여부를 결정하는 문제입니다. 우리는 H100을 대상으로 한 워크로드 기반 특성 분석 연구를 통해 이와 같은 간극을 해소하고자 합니다. 우리는 TMA와 다중
arXiv:2610.33475v1 발표 유형: 신규 초록: 클라우드 데이터센터 전반에 걸쳐 기반 대규모 언어 모델(LLM)이 광범위하게 배치됨에 따라, 무상태 딥러닝에서 분산형 메모리 집약적 생성 워크로드로의 근본적인 패러다임 전환이 이루어지고 있다. 그러나 엄격한 서비스 수준 목표(SLO) 하에서 대규모 기반 모델을 서비스하는 과정에서는 중요한 물리적 및 시스템 병목 현상이 드러난다. 이러한 과제에는 지속적인 고대역폭 메모리(HBM) 장벽, 연산 중심의 프리필링과 메모리 대역폭 중심의 디코딩 간의 운영 비대칭성, 폭발적으로 증가하는 키-값(KV) 캐시, 부담스러운 서버리스 콜드 스타트, 그리고 하드웨어 신뢰성 취약점 등이 포함된다. 기존 문헌 리뷰들은 여전히 계층별로 분리되어 있어, 저수준 가속기 가상화와 클러스터를 서로 분리하고 있다.
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.
스페이스X는 AI 칩 및 관련 데이터센터 장비 구매를 위한 약 400억 달러 규모의 자금 조달에 대해 법적 구속력 있는 계약을 체결했다고 월요일 규제 당국에 제출한 서류에서 밝혔다. 스페이스X는 성명을 통해 이를 사상 최대 규모의 GPU 관련 확정 자금 조달이라고 평가했다.
8년 전, 칩 제조업체 마벨 테크놀로지 인코퍼레이션은 나노미터 기술을 한 단계 앞서 나가기로 결정했고, 그 이후로 성장세는 꾸준히 이어지고 있다. 반도체 제조에서 나노미터 표기는 트랜지스터의 정확한 물리적 크기가 아니라, 프로세스 노드로 불리는 칩 제조 기술 세대를 나타낸다. 고급 프로세스 노드는 일반적으로 더 높은 트랜지스터 밀도와 성능 향상을 가능하게 한다 […] 포스트 ‘AI 수요 속에서 마벨의 초기 칩 제조 모험에 대한 보상이 나타나다’는 실리콘앵글에 처음 게재되었다.
