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NVIDIA 젠슨 황, GPT-6 Astra에 Blackwell 10만개 투입·40만개 추가 가동
프런티어 모델 경쟁의 규모가 10만 GPU 훈련에서 40만 GPU 증설 단계로 커지고 있다. NVIDIA CEO 젠슨 황은 GPT-6 Astra가 약 10만개 이상의 Grace Blackwell NVLink72에서 훈련됐으며, 다음으로 40만개 GPU가 가동될 것이라고 밝혔다.
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AI
NVIDIA, Q2 매출 $962억 신기록 — 블랙웰 울트라가 이끄는 AI 인프라 폭발 성장
NVIDIA가 2027 회계연도 2분기 매출로 $962억을 기록하며 전년 대비 106% 성장했다. 데이터센터 부문이 $890억으로 전체 매출의 92%를 차지하며 블랙웰 울트라 인프라의 폭발적 수요를 확인시켰다.
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Blackwell Ultra, DeepSeek-V3 학습서 GPU당 1,648 TFLOPs
AI 인프라 경쟁은 모델 크기만큼 학습 처리량 숫자로 움직인다. NVIDIA는 Blackwell Ultra가 DeepSeek-V3 671B 사전학습에서 GPU당 1,648 TFLOPs를 기록해 이전 세대 대비 약 3배 성능을 냈다고 밝혔다.
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LLM 레딧
Qwen3.6 27B를 16GB GPU 두 장으로 204k까지, LocalLLaMA가 붙은 이유
LocalLLaMA가 이 글에 반응한 이유는 홍보 문구가 아니라 숫자였다. RTX 5060 Ti 16GB 두 장으로 Qwen3.6 27B를 약 60 tok/s, 204k 컨텍스트까지 밀어본 실측값이 나왔다.
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LLM 레딧
LocalLLaMA 화제: 듀얼 RTX PRO 6000 Blackwell에서 Qwen3.5-122B 198 tok/s 검증
LocalLLaMA에서 주목받은 글은 SGLang b12x+NEXTN, PCIe switch topology, 공개 raw benchmark JSON을 바탕으로 듀얼 RTX PRO 6000 Blackwell에서 Qwen3.5-122B NVFP4가 약 198 tok/s를 기록했다고 공유했다.
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vLLM, 첫 MLPerf vision-language benchmark 제출 사례에 이름 올리다
vLLM은 NVIDIA가 Qwen3-VL 기반 첫 MLPerf vision-language benchmark 제출에 자사 framework를 사용했다고 밝혔다. 함께 링크된 NVIDIA blog는 이 결과를 Blackwell Ultra 성능 강화 흐름 속에 배치하며 일부 workload에서 최대 2.7배 throughput과 60% 이상 token cost 절감을 주장한다.
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PyTorch, Blackwell용 Diffusers·TorchAO quantization으로 diffusion inference 가속 제시
PyTorch는 2026년 4월 8일 X에서 Diffusers와 TorchAO 기반 MXFP8/NVFP4 quantization이 NVIDIA B200에서 diffusion latency를 줄일 수 있다고 밝혔다. 동반 blog는 selective quantization과 regional compilation을 현실적인 latency-memory 최적화 조합으로 제시한다.
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Cursor, Blackwell용 warp decode 공개… MoE inference 1.84배 가속 주장
Cursor는 2026년 4월 6일 X에서 NVIDIA Blackwell GPUs용 MoE token generation path를 다시 설계했다고 밝혔다. 함께 공개한 engineering post에서 회사는 "warp decode"가 inference throughput을 1.84배 높이고 outputs를 FP32 reference에 1.4배 더 가깝게 만든다고 주장했다.
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LLM
NVIDIA, Dynamo 1.0으로 AI factory inference OS 상용 단계 진입
NVIDIA는 2026년 3월 16일 Dynamo 1.0을 공개하며 generative·agentic inference용 open-source 운영 계층을 본격 상용 단계로 끌어올렸다. 핵심은 Blackwell 성능 증폭, token cost 절감, open-source framework 통합을 한 번에 묶었다는 점이다.
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LLM 레딧
LocalLLaMA가 짚은 FlashAttention-4, Blackwell 이득과 일반 GPU 사용자의 한계
LocalLLaMA의 기술 토론은 FlashAttention-4 논문을 실제 배포 관점으로 풀어내며, Blackwell에서의 큰 성능 향상과 Python 기반 kernel 개발 속도 개선, 그리고 A100·consumer GPU 사용자가 당장 누리기 어려운 현실을 함께 짚었다.
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과학
NVIDIA와 Oracle, DOE 최대 AI 슈퍼컴퓨터로 과학 연구 가속
NVIDIA와 Oracle은 2026년 3월 16일 Argonne National Laboratory에 미국 Department of Energy(DOE) 최대 규모의 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하겠다고 밝혔다. Solstice와 Equinox는 합산 110,000개의 Blackwell GPU와 2,200 exaflops의 AI 성능을 목표로 한다.
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NVIDIA, GPU kernel 최적화를 hardware 한계 기준으로 재는 SOL-ExecBench 공개
NVIDIA는 2026년 3월 20일 실제 GPU kernel workload를 대상으로 CUDA·PyTorch 최적화 코드를 NVIDIA B200 기반 Speed-of-Light 한계와 비교하는 SOL-ExecBench를 발표했다. 이번 공개에는 124개 AI 모델에서 추출한 235개 kernel optimization 문제가 BF16, FP8, NVFP4 workload와 함께 포함됐다.
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