분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS의 인터커넥트 기반 기술, ENI 소개
지난 블로그에서는 AWS가 인피니밴드 대신 EFA를 선택한 이유와 두 기술의 철학적 차이에 대해 살펴보았습니다. 이번 블로그에서는 한 단계 더 들어가, EFA가 EC2 인스턴스에 연결되는 기반 구조인 ENI(Elastic Network Interface)에 대해 소개하고자 합니다. EFA의 성능을 제대로 활용하려면 ENI가 무엇인지, 그리고 네트워크 카드와 ENI가 어떤 관계를 가지는지를 이해하는 것이 선행되어야 합니다. 특히 p5.48xlar
마이리얼트립에서 가장 큰 조직, T&A실의 리더는 어떻게 AI를 활용하는가
Artifact Driven Development: 과정을 보지 않기로 했다
[](https://www.nhncloud.com/kr) ## 들어가며 AI 코딩 에이전트에게 일을 시키면서, 저는 에이전트가 코드를 작성하는 과정을 계속 지켜보고 있었습니다. 파일이 수정되는 걸 보
AMOREPACIFIC, Kiro IDE로 SAP 개발에 AI를 도입하다
개요 AMOREPACIFIC은 설화수, 에스트라, 라네즈, 헤라, 아이오페 등 수십 개의 뷰티 브랜드를 전 세계에 선보이는 글로벌 뷰티 전문 기업입니다. 오프라인 매장을 넘어 대표하는 아모레몰을 비롯한 각 브랜드 공식 온라인 몰까지, AMOREPACIFIC의 커머스 채널은 다양하게 그리고 빠르게 확장되고 있습니다. 그 화려한 브랜드 포트폴리오와 커머스 인프라 뒤에는 수십 년에 걸쳐 쌓아온 SAP ERP 시스템이 비즈니스 전반을 지탱하고 […]
Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 조직은 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율성을 극대화하는 것이 이들의 핵심 미션입니다. 직면한 과제: 비구조화된 도면 데이터의 한계 BMS에서 설계도면(계통도)은 건물 제어 인프라의 핵심 구성요소입니다
LG전자 ES사업부, Agentic Workflow로 전문 엔지니어처럼 도면을 분석하다
이 블로그는 LG전자 ES사업부와 AWS Generative AI Innovation Center의 협업으로 작성되었습니다. 숙련된 엔지니어가 2-3일 걸리던 건물 도면 분석, AI가 10분 만에 완료한다면? LG전자 ES사업부는 상업용 건물을 위한 에너지 효율적인 공조 시스템과 Building Management Systems (BMS, 건물 관리 시스템)를 개발하는 글로벌 리더입니다. 실시간 모니터링과 에너지 최적화를 통해 건물 운영의 효율
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까?
이 글은 Claude Code 에이전트에서 세션 캐시(claude-mem)와 외부 저장소(Vault KV·Milvus·Mem0)를 다양한 방식으로 조합한 메모리 계층 구성을 비교했습니다. 약 2,650회 실험으로 토큰 사용량·응답 시간·정확도를 측정하면서 메모리 계층 구성이 에이전트의 응답 비용과 품질에 어떤 영향을 주는지 다뤘습니다.
Amazon SageMaker HyperPod로 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’ 효율적으로 대규모 분산 학습하기
이 블로그는 슈퍼브에이아이의 차문수 (공동창업자, CTO), 장태웅 (머신러닝 엔지니어), 최상범(머신러닝 엔지니어) 님과 AWS 유용환 (GenAI Solutions Architect) 님이 작성해주신 블로그 입니다. 슈퍼브에이아이는 압도적인 비전 AI 노하우와 경험을 바탕으로 피지컬 AI로 확장 중인 비전 인텔리전스 기업입니다. 산업 현장에서 바로 적용 가능한 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO(Zero-shot Object Detector)’
[오프라인/마감] AI를 제품에 적용한다는 것: 생성형 AI 시대, 설계와 운영
※ 참가 신청은 4월 17일 금요일 17:00에 마감됩니다. COMMIT 신청하기 goorm 구름은 ‘모두가 개발자가 된다’는 비전으로 ‘개발자 성장 중심’ 생태계를...
TorchTPU 등 4월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
개발자 여러분, 안녕하세요!4월 둘째 주 블로그에 발표된 Google의 주요 개발자 제품별 최신 소식을 살펴보세요.[주요 개발자 블로그 업데이트]AI & Machine LearningTorchTPU: Google 규모의 TPU 환경에서 PyTorch 네이티브 실행하기 (TorchTPU: Running PyTorch Natively on TPUs at Google Scale)Android Android XR의 5가지 새로운 기능 (국문) Flut
월간 AX : AI를 실제로 쓰게 만들려면?
AX Engineer, 최봉수 님
ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기
AI로 리뷰 정체를 해소하다 - PR 리뷰 지원과 사내 워크숍으로 리뷰 문화 바꾸기
Orchestration 길드 멤버인 Fukuyama입니다. Yahoo!プレイス(이하 Yahoo!플레이스)라는 서비스에서 프런트엔드 개발을 담당하고 있습니다.먼저 Orchestra...
AI 활용 능력을 높이기 위한 사내 워크숍, 'Orchestration Development Workshop' 기사 목록
LY Corporation에서는 개발 업무와 관련된 모든 엔지니어를 대상으로 실제 실무 적용 관점에서 AI 활용 능력을 높이는 워크숍, ‘Orchestration Developme...
[클로바 시선 #49] AI와 함께 쓰는 만화 일기 Autiverse: 자폐 청소년의 하루를 이야기로 풀어내다
오늘 학교에서 무슨 일이 있었니? 자녀들과 자주 나누는 질문이지만, 자폐 스펙트럼을 가진 청소년에게는 생각보다 답하기 어려운 질문입니다. 이 질문은 단순해 보이지만, 사실은 꽤 복잡한 과정을 요구합니다. ✔ 하루 동안의 경험 중 어떤 일을 먼저 말할지 떠올리고, ✔ 시간 순서에 맞게 정리한 뒤, ✔ 그때 어떤 감정을 느꼈는지까지 이 모든 것을 정리해 하나의 이야기로 전달해야 하기 때문이죠. 대부분의 사람에게는 자연스러운 과정이지만, 자폐 스펙트
Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법
AI 에이전트를 프로덕션 수준으로 개발하는 것과 단순 데모를 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다. 간단한 질의응답은 잘 작동하지만, 데이터 분석 후 리포트를 생성하는 것처럼 여러 단계를 거치는 실제 업무는 Context Window 한계, 성능 저하, 비용 증가 등의 벽에 부딪힙니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 다양한 Context Engineering 기법들이 제안되고 있지만, 실제로 어떻게 적용해야 하는지는 여전히 […]
AI 활용의 열쇠는 '조직적 학습'에 있다 - Orchestration Development Workshop의 시작
지금 LY Corporation에서 일어나고 있는 변화현재 LY Corporation에서는 AI를 활용한 개발과 업무 개선이 이전보다 훨씬 빠른 속도로 확산되고 있습니다. 생성형 ...
AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드