주요 이야기
노타가 Backend.AI FastTrack 3으로 Solar Open 2 모델을 효율적으로 경량화하는 방법
By 래블업 주식회사독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 노타는 모델 경량화를 통해 대규모 LLM을 더 적은 GPU로 구동할 수 있도록 최적화했으며, Backend.AI와 FastTrack을 활용해 반복 실험과 자원 관리를 효율화했습니다.2026년 7월 31일
래블업 - 퓨리오사에이아이, RNGD 성능검증 백서 발간
By 래블업 주식회사래블업과 퓨리오사에이아이는 RNGD와 Backend.AI의 결합이 실제 LLM 워크로드에서 어떤 성능과 운영 효율을 보이는지 정리한 백서, 「RNGD meets Backend.AI」를 발간했습니다.2026년 7월 29일
DGX Spark 두 대로 경험하는 Solar Open 2 모델 서빙
By 조규진, 허진호DGX Spark 2노드에서 Solar Open 2 NVFP4를 vLLM으로 구동하기 위해 FlashInfer b12x의 EP와 체크포인트 문제를 해결한 사례를 공개합니다.2026년 7월 24일
소식
래블업 - 퓨리오사에이아이, RNGD 성능검증 백서 발간
By 래블업 주식회사래블업과 퓨리오사에이아이는 RNGD와 Backend.AI의 결합이 실제 LLM 워크로드에서 어떤 성능과 운영 효율을 보이는지 정리한 백서, 「RNGD meets Backend.AI」를 발간했습니다.2026년 7월 29일
래블업, Backend.AI에서 인텔 Arc Pro B70 공식 지원
By 래블업 주식회사Backend.AI가 Intel Arc Pro B70을 공식 지원합니다. Gaudi 2/3부터 Arc Pro까지, Intel AI 하드웨어를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하세요.2026년 6월 12일
래블업의 AI EXPO KOREA 2026 하이라이트
By 래블업 주식회사래블업이 AI EXPO KOREA 2026을 마쳤습니다. Backend.AI의 AI 인프라 오케스트레이션 시연부터 노트북에서 AI 모델과 자율 에이전트를 돌리는 AI:GO까지, 3일의 부스 기록을 정리했습니다.2026년 5월 15일
출시
래블업, 애플 실리콘 특화 AI 추론 엔진 'mlxcel' 오픈소스 공개
By 래블업 주식회사래블업이 애플 실리콘(M1~M5)과 NVIDIA CUDA에 최적화한 AI 추론 엔진 mlxcel을 오픈소스로 공개합니다. 순수 Rust로 Python 런타임 없이 동작하며, mlx-lm 대비 평균 119% 디코딩 속도와 80개 이상 모델 아키텍처를 지원합니다.2026년 5월 18일
Backend.AI FastTrack 3 25.18 업데이트 소식
By 래블업 주식회사Backend.AI FastTrack 3 25.18의 주요 변경 사항을 정리했습니다.2026년 1월 5일
Backend.AI 25.15 (LTS) 업데이트 소식
By 래블업 주식회사2025년 하반기 장기 지원(LTS) 버전 Backend.AI 25.15가 출시됐습니다. 사용자 경험과 시스템 성능을 폭넓게 최적화해 대규모 AI 모델 학습·배포의 안정성을 높였습니다.2025년 10월 2일
엔지니어링
DGX Spark 두 대로 경험하는 Solar Open 2 모델 서빙
By 조규진, 허진호DGX Spark 2노드에서 Solar Open 2 NVFP4를 vLLM으로 구동하기 위해 FlashInfer b12x의 EP와 체크포인트 문제를 해결한 사례를 공개합니다.2026년 7월 24일
우리는 정말 데이터가 부족할까?
By 조원익, 송영숙"한국어는 자원이 부족한 언어"라는 말은 절반만 진실입니다. 데이터가 없는 것이 아니라, 흩어져 있고 닫혀 있으며 잘 알려지지 않았을 뿐입니다. 이 글은 Open Korean Corpora 보고서를 바탕으로 100개의 공개 한국어 말뭉치를 10개 분야로 정리하고, 문서화·이용·재배포 세 기준으로 그 현황을 분석합니다.2026년 7월 1일
Backend.AI on DGX Spark: 오픈소스 버전 설치하기 튜토리얼
By 조규진 외 3인NVIDIA DGX Spark에서 Backend.AI 오픈소스 버전을 설치하고, 손쉽게 모델을 띄워 볼 수 있는 단계별 튜토리얼을 제공합니다.2026년 6월 22일
사용자 스토리
노타가 Backend.AI FastTrack 3으로 Solar Open 2 모델을 효율적으로 경량화하는 방법
By 래블업 주식회사독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 노타는 모델 경량화를 통해 대규모 LLM을 더 적은 GPU로 구동할 수 있도록 최적화했으며, Backend.AI와 FastTrack을 활용해 반복 실험과 자원 관리를 효율화했습니다.2026년 7월 31일
Backend.AI로 인프라 걱정 없이 연구에 집중하다
By 래블업 주식회사ML 리서치 사이언티스트인 최은성 님은 성균관대학교 슈퍼컴퓨팅 센터에서 Backend.AI를 사용해 온프레미스 GPU 인프라 운영 부담을 줄이고, 멀티 GPU 학습과 일관된 소프트웨어 환경 속에서 연구에 집중할 수 있었다고 말합니다.2026년 6월 25일
처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
By 래블업 주식회사업스테이지 컨소시엄이 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 1차 평가를 통과했습니다. 그 여정을 인터뷰로 만나보세요.2026년 2월 6일
