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SambaNova Blog

GPU가 아닌 RDU 기반의 차세대 AI 인프라 아키텍처와 추론 최적화에 대한 독보적인 기술 인사이트

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에이전트 추론의 병목은 연산보다 대역폭

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29일 전RSS

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대형 모델의 병목은 연산보다 데이터 이동

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1달 전RSS

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에이전트 시대에 속도가 상품이 된다

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1달 전RSS

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초당 800토큰 이상 처리 보임

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1달 전RSS

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신규 건설 없이 킬로와트 격차를 메우는 데이터센터 전략

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SN50과 H200의 이기종 분산 추론으로 MiniMax M2.7 최고 속도 공개

3달 전RSS

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Google DeepMind의 Gemma 4 31B, SambaCloud에서 30% 더 빠르게 실행

3달 전RSS

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GPU와 RDU를 결합한 분리형 추론으로 AI 에이전트 성능 2배 향상

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4달 전RSS

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MiniMax M2.7 출시: SambaCloud에서 경험하는 초고속 자가 진화 에이전트

4달 전RSS

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수천 개의 예시로 LLM 성능 극대화하기: Many-Shot ICL의 모든 것

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4달 전RSS

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SambaNova가 제안하는 AI 에이전트 추론의 핵심, 데이터플로우 아키텍처

5달 전RSS

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GPU는 프리필, RDU는 디코드? SambaNova가 제안하는 하이브리드 추론 전략

5달 전RSS

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AI 때문에 전기세 오를까? 대중 75%가 우려하는 AI 에너지 위기

6달 전 발행

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"외산 클라우드 의존 탈피" 국가 데이터 주권을 지키는 소버린 AI의 부상

7달 전 발행

5달 전RSS

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에이전트 AI 시대, GPU 한계 넘는 10배 빠른 모델 스위칭 기술

7달 전 발행

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5달 전RSS

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더 큰 모델은 필요 없다? 이제는 '추론'이 AI의 성패를 가른다

8달 전 발행

5달 전RSS

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똑같은 모델인데 성능이 다르다? 삼바노바가 증명한 추론 인프라의 힘

8달 전 발행

5달 전RSS

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에이전트 시대의 필수 인프라: 삼바노바의 모델 번들링으로 추론 효율 극대화

8달 전 발행

5달 전RSS

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2025년 AI 예측 84% 적중, 이제는 GPU보다 전력이 핵심 병목이다

8달 전 발행

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호주 최초의 주권형 AI 클라우드 등장: SambaNova와 SCX가 만드는 '호주식' LLM

9달 전 발행