지피지기면 백전불태 6편 : Agentic AI 시대, CPU의 부활과 CPU 삼국지의 시작
Agentic AI 워크로드에서 CPU가 추론 인프라의 병목이 된 원인을 분석하고 CPU 3사의 최신 데이터센터향 CPU 라인업을 분석해보며 Agentic AI 시대에 다시 떠오른 CPU의 중요성에 대해 알아봅니다.
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Agentic AI 워크로드에서 CPU가 추론 인프라의 병목이 된 원인을 분석하고 CPU 3사의 최신 데이터센터향 CPU 라인업을 분석해보며 Agentic AI 시대에 다시 떠오른 CPU의 중요성에 대해 알아봅니다.
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들어가며 “이 밸브 유형에는 향후 사양 변경에 대비해 예비 접점을 반드시 확보합니다.” 20년 차 시니어 엔지니어는 이 규칙을 당연하게 적용합니다. 하지만 이 판단 기준은 어떤 매뉴얼에도 적혀 있지 않고, 어떤 교과서에도 나오지 않으며, 인터넷 어디에서도 검색할 수 없습니다. 오직 수십 년의 현장 경험을 통해, 사람에서 사람으로 전승되어 온 지식입니다. 이 문제는 한 조직만의 이야기가 아닙니다. […]
콘텐츠 요약 1. 데스크톱 가상화로 GPU를 연구 목적·규모에 따라 분할 또는 패스스루로 할당하고 사용량 기반 배분과 VM 자동 초기화로 효율적으로 운영할 수 있습니다. 2. 한정된 ... Read More
“오사카 3박 4일, 벚꽃 시즌, 예산 150만 원.” 이 조건 한 줄로 여행 패키지 기획 초안을 만들 수 있다면 어떨까요? 하나투어는 상품기획자(MD, Merchandiser)가 수작업으로 2~3일에 걸쳐 만들던 패키지 일정 초안을, 지식 그래프 기반의 AI 에이전트로 2~3분 만에 생성하는 시스템을 구축했습니다. 이 글에서는 하나투어가 두 번의 시행착오 끝에 Amazon Neptune 기반 GraphRAG(그래프 기반 검색 증강 생성)와 A
5G vRAN의 각 계층에 들어가는 AI 모델은 마이크로초 단위의 실시간 제약을 만족해야 하며, 이를 위해 전문가가 수주에 걸쳐 SIMD 최적화 C++ 코드를 수동으로 작성해 왔습니다. 이 과정을 자동화하기 위해 LLM 기반의 전문화된 Agent들이 분석, 전략 수립, 코드 생성 및 검증을 수행하는 Multi-Agent 컴파일러를 개발했습니다. 이 블로그에서는 그 개발 과정과 방법론, 적용 결과를 공유합니다.
이 글은 AI 협업 시대에 테스트 코드는 미래 세션의 AI가 읽는, 실행 가능한 프롬프트라는 새로운 관점을 바탕으로, 테스트 코드의 역할과 작성 방향을 정립합니다. 특히 개발 과정에서 빈번하게 발생하는 AI 세션 간 맥락(Context) 휘발 문제를 해결하는 가장 강력한 동기화 장치로서의 테스트 가치를 설명합니다. 또한 멀티 테넌트 서비스 격리 정책 사례를 통해 @DisplayName에 구현이 아닌 비즈니스 의도와 '왜(Why)'를 담는 구체적
DORA가 4개 지표에서 5대 지표로 바뀌었습니다. 새로 추가된 배포 재작업률과 7가지 팀 유형, AI 시대 개발 생산성을 끌어올리는 세 가지 실행 과제까지. AI 시대 한국 엔터프라이즈를 위한 DORA 실행 가이드를 소개합니다.
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI 에이전트로 나만의 회사를 차리고, 어디서 접속하든 같은 구성원이 같은 목표로 일하게 만든 이야기입니다. 발표 대상 AI 에이전트 활용에 관심있는 분들 목차 PROLOGUE — Claude Code, 매일 쓰는데 왜 매번 처음인가요? PLATFORM — NaverMadCat이란 ORGANIZATION — 비서실장
어피닛 AI 해커톤
1. AI가 만든 비대칭 지난 글에서 우리는 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)이 모의해킹의 생산성을 어떻게 폭발적으로 증가시키고 있는지 살펴보았습니다. 공격 스크립트 자동 생성부터 타겟 시스템의 세부 취약점 분석까지, AI는 이제 공격자의 가장 강력한 무기가 되었습니다. 문제는 여기서 발생합니다. 공격자는 AI라는 고성능 엔진을 달고 실시간으로 무기를 변형하며 밀고 들어오는데, 이를 막아야 하는 방어선은 여전히 과거의 패러다임에 머물러 있다는
회의실에서 "AX(AI Transformation)를 해야 한다"는 말은 충분히 들었습니다. 발표 자료도, 로드맵도 많았습니다. 그동안 저는 자리로 돌아와 조용히 코드를 짰습니다. 이 글은 거창한 전략이 아니라, 6...
AI 검색 최적화, 어떻게 검증하고 있나요? 우리는 검색창이 아닌 ChatGPT에게 질문을 던지는 시대에 살고있습니다. ‘AI 검색 최적화’의 중요성이 대두된 것도 이 때문입니다. ‘GEO(Generative Engine Optimization)’라고도 불리는 이 기술은 AI가 우리 사이트의 콘텐츠를 이해해 답변에 활용하도록 만듭니다. 하지만 GEO 개선 작업이 곧 AI 검색 최적화로 이어지는 것은 아닙니다. 따라서 AI가 실제로 우리 사이트를
네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 End To End 모니터링을 별도의 작업없이 제공 받을수 있는 nFront RUM 서비스를 소개합니다. 내부 솔루션만으로 구현한 서비스로 별도의 비용 없이 AI report까지 제공되는 Real User Monitoring 서비스 입니다. 발표 대상 서비스 품질 측정과 모니터링 작업에 관심있는 개발자 목차 RUM
스터닝은 ‘창작자가 중심이 된 비즈니스 생태계를 만드는 플랫폼’을 목표로 라우드소싱과 노트폴리오가 만나 탄생한 기업입니다. 그 중 라우드소싱은 디자인 아이디어를 얻을 수 있는 공모전, 1:1 의뢰 등의 서비스를 제공하고 있으며, 창작자와 의뢰자를 효과적으로 연결하기 위해 마켓, 매칭, 통합검색 기능 등을 지속적으로 고도화 해왔습니다. 라우드소싱의 브리핑 작성 AI는 의뢰자가 공모전을 등록할 때 원하는 디자인 카테고리, 업종, 스타일, […]
개발·비개발 직군 허문 사내 행사 성료…10개 세션서 팀별 AI 실무 적용 사례 공유 임직원 40여 팀·80여 명 참여한 ‘AI 챌린
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