실전에서 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 & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
엔지니어링 철학: 아디 샤미르(Adi Shamir)
아디 샤미르는 RSA의 'S'이자 뛰어난 암호 해독가입니다. 그는 시스템을 깨는 법을 함께 익히며 안전한 시스템을 만듭니다. 방어하기 위해 공격하고, 깔끔한 정수론을 작동하는 메커니즘으로 바꿉니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 마거릿 해밀턴
마거릿 해밀턴은 '소프트웨어 엔지니어링'이라는 말을 만들었고, 1202 경보를 견뎌낸 아폴로 비행 코드를 작성했습니다. 방어적 설계, 오류 복구, 그리고 두 번째 기회는 없다는 원칙.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 페이페이 리, 데이터가 곧 토대다
페이페이 리는 ImageNet을 구축해 AI에게 눈을 선사했습니다. 더 영리한 모델이 아니라 대규모 데이터야말로 빠져 있던 재료라는 데, 그리고 AI는 인간 중심이어야 한다는 데 승부를 걸었습니다.
Engineering & CraftMLX와 Apple Silicon: Apple의 모델이 아니라 내 모델이 필요할 때
Foundation Models는 Apple이 봉인한 온디바이스 LLM을 제공합니다. MLX는 내 모델을 실행합니다. Apple Silicon에서 양자화된 오픈 웨이트 모델과 LoRA 파인튜닝을 돌립니다.
AI & Technology엔지니어링 철학: 데미스 허사비스, 지능을 풀어 모든 것을 풀다
데미스 허사비스는 일반 지능을 제1원리에서부터 쌓아 올렸습니다 -- 게임을 검증의 장으로, 신경과학을 영감으로 삼아 -- 그런 다음 그것을 단백질 접힘 문제에 겨누어 노벨상을 받았습니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 라디아 펄먼
라디아 펄먼은 Spanning Tree Protocol을 발명하고 스스로 치유하는 네트워크를 만들었습니다. 루프가 없고, 스스로 안정화되며, 노드가 거짓을 말해도 올바르게 작동하는 네트워크. 견고함을 제1원리로 삼은 설계.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: Joanna Rutkowska
Joanna Rutkowska는 합리적 편집증 위에 Qubes OS를 세웠습니다. 소프트웨어를 버그 없게 만들 수는 없으니, 침해를 전제하고, 인프라를 불신하며, 피해 범위를 격리하라는 것입니다.
Engineering & CraftApple의 Translation 프레임워크: 무료, 온디바이스, 그리고 생각보다 날카롭다
Apple의 Translation 프레임워크: translationPresentation과 TranslationSession을 통한 무료 온디바이스 번역, 그리고 데모가 건너뛰는 오프라인 다운로드의 까다로운 지점들.
AI & TechnologyApple Foundation Models: 온디바이스 LLM 프레임워크 완벽 해설
Apple의 Foundation Models 프레임워크: LanguageModelSession, @Generable 가이드 생성, 도구 호출, 가용성, 그리고 온디바이스 모델을 벗어나야 할 시점까지.
AI & Technology엔지니어링 철학: 제프리 힌턴, 유행보다 확신
제프리 힌턴은 학계가 조롱하던 두 번의 AI 겨울을 견디며 뇌를 닮은 신경망에 자신의 모든 것을 걸었습니다. 유행보다 확신을, 형식보다 직관을 택한 사람입니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: Salvatore Sanfilippo (antirez)
Salvatore Sanfilippo는 단 하나의 원칙을 중심으로 Redis를 만들었습니다 — 더 적게 하라. 머릿속에 통째로 담아둘 수 있는, 작고 단일 스레드로 동작하는 인메모리 저장소를, 사람이 읽으라고 C로 작성한 것입니다.
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.