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분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (2편: 초대규모 스케일링과 인스턴스 확보)

·2026.08.03 12시

NVIDIA Exemplar Cloud: AI 인프라 성능을 최대한 끌어내는 방법

·2026.07.31 09시

PyTorch Monarch를 AMD GPU로 확장

·2026.07.26 00시

SLAI T-Rex, Ascend NPU로 DeepSeek-V4 학습 최적화

·2026.07.23 17시

분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (1편: 모델 규모와 하드웨어 선택)

·1·2026.07.21 21시

NVIDIA-HuggingFace, 확산 모델 훈련 통합 공개

·1·2026.07.18 00시

대규모 배치 SGD 학습 최적화 방법

·2026.07.16 19시

Mac 기반 분산 RL 학습 성공

·2026.07.16 01시

PyTorch Monarch의 AMD GPU 지원: ROCm 기반 단일 컨트롤러 분산 학습

·2026.07.07 09시

Pinterest 파운데이션 모델의 학습 확장성을 선형에 가깝게 달성하는 방법

·2026.06.26 01시

Show HN: 유럽이 보유한 컴퓨팅 자원으로 프론티어 AI 모델을 학습시킬 수 있을까?

·2026.06.15 22시

분산 트레이닝을 위한 AWS 인터커넥트 기술: GPU 간 고속 통신 기술 소개

·2026.05.28 13시

Cursor, Composer 2.5 출시

·2026.05.19 09시

PyTorch 2.12 주요 변경 사항

·2026.05.14 09시

분산 트레이닝 관점에서 본 AWS 인터커넥트 기술 소개 - AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신

·2026.05.12 13시

AWS, 파운데이션 모델 인프라 정리

·1·2026.05.12 08시

MRC(Multipath Reliable Connection)로 대규모 AI 학습 네트워크 구축

·2026.05.07 00시

모델을 확장하는 방법

·2026.05.06 09시

분산 학습 구현 PyTorch 교육용 레포 공개

·2026.04.12 23시

16개 오픈소스 RL 라이브러리 비교 분석

·2026.03.10 09시

DeepSeek R1 'Aha Moment' 재현 가이드

·2025.01.31 19시

DeepSpeed와 FSDP의 정밀도 처리 차이 분석

·2024.06.13 09시

Accelerate로 PyTorch FSDP 활용하기

·2022.05.02 09시

DeDLOC: 인터넷 기반 협업 분산 학습

·2021.07.15 09시