Private Cloud Compute에서 동작하는 Foundation Models
iOS 27은 온디바이스 프라이버시를 유지하면서 Private Cloud Compute에서 동작하는 서버 규모의 Foundation Model을 추가하고, 직접 만든 LLM 공급자를 연결할 수 있는 프로토콜도 제공합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
iOS 27의 App Intents: 백그라운드, 동기화, Spotlight
iOS 27은 LongRunningIntent로 App Intents의 30초 백그라운드 실행 제한을 넘어서고, SyncableEntity로 기기 간 일관된 정체성을, 그리고 Spotlight 재색인 기능을 제공합니다.
AI & TechnologyiOS 27의 SwiftUI 성능과 상호 운용성
iOS 27 SwiftUI가 lazy-stack 스크롤, GPU 셰이더 효과, AppKit/UIKit 상호 운용을 어떻게 처리하는지, 세 개의 공식 WWDC26 UI Frameworks 세션에서 도출한 내용입니다.
AI & TechnologyiOS 27에서 반응성 높은 카메라 앱 만들기
iOS 27은 Deferred Start로 카메라 실행 시간을 절반으로 줄이고, ProRes 기록을 위한 Pro Video Storage를 추가하며, Center Stage 정사각형 전면 카메라를 앱에 제공합니다.
AI & TechnologySwift의 새로운 기능 (2026): WWDC26 업데이트
WWDC26에서 발표된 Swift 6.3과 6.4: anyAppleOS 가용성, 모듈 선택자, borrow/mutate 접근자, Iterable 프로토콜, Swift Testing 상호 운용, 그리고 MLX.
AI & TechnologyiOS 27의 Foundation Models: 도구 호출 제어
iOS 27은 온디바이스 모델이 도구를 사용하는 방식을 제어하는 GenerationOptions.ToolCallingMode와 함께 기본 제공 Vision 도구인 OCRTool과 BarcodeReaderTool을 추가합니다.
AI & Technology2026년 머신러닝을 위한 Metal
WWDC26은 Metal을 일급 ML 연산 표면으로 만들었습니다. 커스텀 커널을 위한 Metal 텐서, M5 neural accelerator, 실시간 뉴럴 렌더링, 그리고 MLX Swift입니다.
AI & TechnologyiOS 27의 접근성: 읽기 앱과 커스텀 컨트롤
읽기 앱과 커스텀 컨트롤을 위한 iOS 27 접근성. 텍스트 내비게이션 연결, causesPageTurn, UITextInput, adjustable 트레잇, 다이렉트 터치를 다룹니다.
AI & TechnologyEvaluations: 모델 품질을 위한 XCTest (iOS 27)
Apple의 Evaluations 프레임워크(iOS 27, 모든 플랫폼)는 AI 기능의 품질을 Swift에서 측정합니다. Evaluator, ScoreDimension, Metric, ToolCallEvaluator, 그리고 Swift Testing 트레이트를 다룹니다.
AI & TechnologyCore AI: Apple Silicon에서 모델 실행하기
Core AI는 iOS 27의 저수준 모델 실행 프레임워크입니다. asset과 model의 구분, NDArray 텐서, 연산 유닛 타기팅, 그리고 Apple silicon에서의 추론 함수를 다룹니다.
AI & TechnologyiOS 27 전반의 온디바이스 AI: Spotlight와 Media
iOS 27은 온디바이스 모델을 시스템 전반에 엮어 넣습니다. SpotlightSearchTool은 Core Spotlight를 LLM 기반으로 만들고, AVFoundation은 자막을 온디바이스에서 생성합니다.
AI & TechnologyiOS 27의 SwiftData: 관찰과 히스토리
iOS 27은 SwiftData에 ResultsObserver를 통한 일급 변경 관찰, HistoryObserver를 통한 영속 히스토리 관찰, 그리고 codable 속성 저장을 제공합니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.