애플의 폰트 인터프리터가 이제 Swift로 작성되어 13% 더 빨라졌습니다
애플 보안팀이 TrueType 힌팅 인터프리터를 C에서 메모리 안전한 Swift로 다시 작성했고, 13% 더 빠르게 만들었으며, 오픈소스로 공개하고 그 기법까지 보여주었습니다.
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디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
Container Machine: Mac에서 동작하는 영속적인 Linux 환경
Apple의 container 도구가 container machine과 함께 1.0에 도달했습니다. 사용자 계정, 홈 디렉터리, dotfiles가 마운트된 채로 macOS에서 빠르고 영속적으로 동작하는 Linux 환경입니다.
DevelopmentUIKit의 Scene 의무화: iOS 27에서 실행되지 않는 앱
iOS 27 SDK로 빌드한 앱은 UIKit의 scene 기반 생명 주기를 채택하지 않으면 실행되지 않습니다. 일정, 마이그레이션 단계, 그리고 agent skill을 정리했습니다.
DevelopmentImageCreator가 더 이상 사용되지 않습니다: iOS 27에서 무엇이 깨지는가
Apple이 iOS 27에서 Image Playground의 ImageCreator 클래스를 중단합니다. 베타에서는 TestFlight 런타임 오류가 발생하고 정식 출시에서는 컴파일이 실패합니다.
DevelopmentApple이 Foundation Models 프레임워크를 오픈소스로 공개합니다
WWDC 2026: Foundation Models 프레임워크가 올여름 오픈소스가 되어 동일한 Swift API가 서버 측에서도 실행되며, 새로운 Skills 패키지가 GitHub에 공개되었습니다.
AI & TechnologyWWDC26 랩에서 Apple 성능 팀이 말한 것
Apple의 Power & Performance 팀이 WWDC26에서 개발자 질문에 실시간으로 답했습니다. MetricKit, Power Profiler, 발열, AI 경합에 관한 현장 지침을 정리합니다.
AI & TechnologyWWDC26 랩에서 Apple Swift 팀이 한 이야기
Apple의 WWDC26 Swift Group Lab은 자막 없이 공개됐습니다. 직접 로컬에서 받아쓰기해, 동시성과 ~Sendable, 로드맵에 관한 엔지니어들의 솔직한 답변을 정리했습니다.
AI & TechnologyXcode 27, 어디로든 내보낼 수 있는 에이전트 스킬을 탑재하다
Xcode 27은 SwiftUI 에이전트 스킬 두 개와 단일 명령어 내보내기 도구를 함께 제공해요. xcrun agent skills export로 Apple의 모범 사례를 Claude Code나 Codex로 옮길 수 있어요.
AI & TechnologyPython에서 Foundation Models 사용하기: fm CLI
macOS 27에는 fm 명령줄 도구와 Python용 Foundation Models SDK가 포함되어 있어, Apple의 온디바이스 모델을 스크립트로 다루고 평가 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
AI & TechnologyApp Schemas: 앱을 Siri에서 사용할 수 있게 만들기
App Schemas는 앱의 콘텐츠와 동작을 Siri가 이미 이해하는 형태로 기술하므로, 학습용 문구 없이도 Siri가 데이터를 추론하고 그에 따라 동작합니다.
AI & Technology커스터마이즈 가능한 select: 드디어 진짜 <select>에 스타일을
Safari 27과 Chrome 135에서 진짜 select 요소에 스타일을 적용할 수 있습니다. appearance: base-select, ::picker(select), option 안의 풍부한 HTML, 교체 가능한 버튼을 소개합니다.
Web DevelopmentiOS 27의 Foundation Models 이미지 입력
iOS 27은 온디바이스 Foundation Models LLM에 Vision 기능을 부여합니다. UIImage, CGImage, 픽셀 버퍼를 첨부 형태로 프롬프트에 넣으면 그 내용을 추론할 수 있습니다.
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.
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다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
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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.
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미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
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차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
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DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
