visionOS 27의 새로운 기능: 공간 컴퓨팅 개발자를 위한 가이드
visionOS 27은 Mac에서의 Spatial Preview, PC에서의 Foveated Streaming, Safari의 몰입형 환경, metric-space 객체 추적, RealityKit 기능을 추가합니다.
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 & TechnologyPrivate 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 & 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 & 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 & 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 & TechnologyYour Agent Has Two Untrusted Inputs
AI agents have two untrusted inputs: code the model writes and tool output it reads. One now has a real WASM sandbox; the other, MCP tool poisoning, does not.
AI & Technology엔지니어링 철학: 짐 켈러, 트랜지스터는 공짜다
짐 켈러는 AMD의 부활, 아이폰, 테슬라의 오토파일럿을 비롯한 수많은 제품 뒤의 칩을 설계했습니다 — 병목을 없애기 위해 실리콘을 아낌없이 쏟고 모든 것을 제1원리에서 다시 생각하는 방식으로 말입니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 베르너 보겔스(Werner Vogels)
Amazon의 CTO 베르너 보겔스는 하나의 전제 위에 클라우드를 세웠습니다. 모든 것은 항상 실패한다는 것. 장애를 전제로 설계하고, 폭발 반경을 최소화하며, 그 속에서도 가용성을 지킵니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 얀 르쿤, 세상을 배우고, 공개하다
얀 르쿤은 합성곱 위에 딥 비전을 세웠고, 진짜 지능은 더 큰 LLM이 아니라 세상을 비지도 방식으로 학습하고 그 결과를 공개하는 데서 나온다는 데 걸었습니다.
Engineering & Craft실전에서 쓰는 Swift 6.2 동시성: 기본값을 MainActor로, 벗어날 때는 의도적으로
Swift 6.2는 동시성을 뒤집습니다. 모듈의 기본값을 MainActor로 두고(SE-0466), nonisolated async를 호출자에서 실행하며(SE-0461), @concurrent로 벗어납니다.
AI & Technology엔지니어링 철학: 조경현
조경현은 모델이 스스로 제어 구조를 학습하게 했습니다 -- GRU의 게이트 메모리, 어텐션의 부드러운 정렬 -- 그리고 이를 정직하고 재현 가능한 과학과 결합했습니다.
Engineering & Craft외부 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.
