AI 모델, 인간 전문가보다 빠르게 GPU 커널 최적화
스탠포드, 엔비디아, 투게더 AI의 연구진이 개발한 새로운 기술이 중요한 GPU 커널을 최적화하여 이전 최고 성능(인간 전문가가 작성)보다 두 배 빠른 속도로 실행하는 데 성공하며 인공지능 분야에서 획기적인 발전을 이루었다고 VentureBeat가 보도했습니다. TTT-Discover(Test-Time Training to Discover)라는 이름의 이 기술은 모델에 더 많은 추론 시간을 할애하는 기존 접근 방식에 도전합니다.
VentureBeat에 따르면 TTT-Discover는 추론 과정에서 모델이 계속 학습하도록 하여 당면한 특정 문제에 맞게 가중치를 업데이트합니다. 이는 폐쇄형 또는 개방형 추론 모델인지에 관계없이 모델의 매개변수가 고정된 "고정된" 모델에 의존하는 현재 엔터프라이즈 AI 전략과 대조됩니다.
관련 AI 뉴스에서 AI 커뮤니티는 OpenAI, Google, Anthropic과 같은 회사의 대규모 언어 모델의 진행 상황을 면밀히 주시하고 있습니다. MIT Technology Review는 AI 연구 비영리 단체인 METR(Model Evaluation Threat Research)이 AI 기능 추적 그래프를 업데이트할 때까지 커뮤니티가 새로운 릴리스마다 숨을 죽이고 있다고 언급했습니다. 작년 3월에 처음 공개된 이 그래프는 특정 AI 기능이 기하급수적으로 발전하고 있으며 Claude Opus 4.5와 같은 최신 모델이 이러한 추세를 넘어섰음을 시사합니다.
다른 과학 뉴스에서는 지질학자 팀이 지구 아래 숨겨진 두 개의 고대 대륙 크기의 초고온 구조가 지난 2억 6천 5백만 년 동안 지구 자기장에 영향을 미쳤다는 증거를 발견했다고 Wired가 보도했습니다. LLSVP(large low-shear-velocity provinces)로 알려진 이 덩어리는 지구에서 가장 거대하고 불가사의한 물체 중 하나입니다. 현재 추정에 따르면 각각 아프리카 대륙과 비슷한 크기로, 지하 2,900km 깊이에 묻혀 있습니다. Wired에 따르면 이러한 저지대 표면 수직 속도(LLVV) 지역은 지구 맨틀의 불규칙한 영역을 형성하며, 주변 맨틀보다 더 뜨겁고 밀도가 높으며 화학적으로 다른 물질로 구성되어 있습니다.
또한 차세대 원자력 발전도 헤드라인을 장식하고 있습니다. MIT Technology Review는 최근 온라인 원탁 토론에서 첨단 원자력 발전, 하이퍼스케일 AI 데이터 센터 및 그리드에 대한 질문을 다루었습니다. 주요 질문 중 하나는 차세대 원자로의 연료 요구 사항에 관한 것이었습니다. 이러한 원자로 중 다수는 기존 원자로에서 발견되는 저농축 우라늄을 사용하지 않으므로 공급망 고려 사항에 대한 의문이 제기됩니다.
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