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에이수스(ASUS), RTX 5080 탑재한 ROG NUC 16 컴팩트 게이밍 PC 공개

2026-05-18T23:11:24+09:00

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에이수스(ASUS)의 리퍼블릭 오브 게이머즈(ROG)가 인텔의 최신 코어 울트라(Core Ultra) “애로우 레이크-HX(Arrow Lake-HX)” 프로세서와 엔비디아 지포스(NVIDIA GeForce) RTX 50 시리즈 노트북 그래픽을 기반으로 설계된 컴팩트 게이밍 데스크톱인 ROG NUC 16을 발표했습니다. 이 새로운 시스템은 소형 폼 팩터(SFF) 섀시에서 하이엔드 하드웨어를 찾는 게이머, 크리에이터 및 AI 중심 사용자를 타겟으로 합니다. ROG NUC 16은 최대 인텔 코어 울트라 9 290HX 플러스 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 5080 노트북 GPU의 조합으로 구성할 수 있습니다. 에이수스는 이 시스템이 최대 128GB의 DDR5-6400 메모리를 지원하여, 이 컴팩트한 플랫폼이 까다로운 게이밍 워크로드, 멀티태스킹 및 전문적인 콘텐츠 제작 애플리케이션을 처리할 수 있다고 전했습니다.

AI 가속은 이번 새 모델의 주요 초점입니다. 에이수스는 이 시스템이 최대 1334 AI TOPS의 처리 기능을 제공하는 동시에 최대 16GB의 전용 GDDR7 그래픽 메모리를 제공할 수 있다고 주장합니다. 에이수스는 이 기기를 게이밍뿐만 아니라 로컬 AI 추론, 이미지 생성 및 LLM 기반 워크로드를 위한 제품으로 포지셔닝하고 있습니다.

그래픽 기술에는 AI 보조 슈퍼 해상도(Super Resolution) 및 멀티 프레임 생성(Multi-Frame Generation)을 특징으로 하는 엔비디아 DLSS 4.5 지원이 포함됩니다. 에이수스는 업데이트된 트랜스포머 기반 렌더링 모델이 지원되는 게임 및 애플리케이션에서 지연 시간을 줄이면서 이미지 디테일, 조명 동작 및 모션 선명도를 개선한다고 밝혔습니다. 또한 이전 세대 ROG NUC 플랫폼에 비해 3DMark 성능이 최대 2.3% 더 높다고 보고했습니다.

열 성능은 새롭게 디자인된 콰이엇플로우 쿨링(QuietFlow Cooling) 솔루션을 통해 처리됩니다. 컴팩트한 3리터 크기의 섀시에는 듀얼 베이퍼 챔버 어셈블리와 결합된 3개의 102mm 쿨링 팬이 통합되어 있습니다. 에이수스는 프로세서의 열 커버리지가 12% 증가하여 CPU가 장시간의 워크로드에서도 더 높은 성능을 유지할 수 있다고 주장합니다.

이 시스템에는 지속적인 전송 중에 PCIe 스토리지의 온도를 개선하도록 설계된 전용 SSD 히트싱크도 포함되어 있습니다. 에이수스에 따르면, 전용 냉각 장치가 없는 구성과 비교했을 때 SSD 작동 온도를 72°C에서 59°C로 낮출 수 있다고 합니다. 업그레이드된 하드웨어와 컴팩트한 크기에도 불구하고, 에이수스는 ROG NUC 16이 시스템 전체 부하 상태에서 38dBA 미만으로 작동한다고 밝혔습니다.

미적 업데이트로는 ROG NUC 시리즈 최초로 도입된 '문라이트 화이트 에디션(Moonlight White Edition)'이 있습니다. 섀시는 금속 외관을 사용하며 작업 공간이나 엔터테인먼트 설정에 따라 세로 또는 가로 방향으로 배치할 수 있는 탈착식 스탠드와 함께 제공됩니다.

연결성에는 썬더볼트 4(Thunderbolt 4) 지원, 최대 5대의 4K 모니터를 사용할 수 있는 멀티 디스플레이 기능, 그리고 8K 디스플레이 출력 지원이 포함됩니다. 에이수스는 여러 시스템 간에 기기 간 화면 공유 및 제어 기능을 가능하게 하는 GlideX 소프트웨어도 번들로 제공합니다.

업그레이드된 냉각 기능, 컴팩트한 크기, AI 가속 기능 및 플래그십 모바일 게이밍 하드웨어를 갖춘 ROG NUC 16은 에이수스의 최신 고성능 소형 폼 팩터 게이밍 시스템을 대변합니다.

제품페이지 : https://rog.asus.com/desktops/mini-pc/rog-nuc-16/

AOC, 144Hz 주사율의 Q27V6L/WW 27인치 QHD 모니터 등록

2026-05-18T22:36:12+09:00

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AOC가 중국에서 QHD급 2560 × 1440 해상도와 144Hz 주사율을 갖춘 27인치 모니터인 Q27V6L/WW를 선보였습니다. 이 디스플레이는 현재 약 142.50달러로 조정된 가격에 등록되어 있어, 더 빠른 주사율 기능을 갖춘 고해상도 패널을 찾는 사용자들을 위한 저가형 세그먼트에 위치합니다. 이용 가능한 등록 정보에 따르면 이 모니터는 IPS 패널을 사용합니다. 등록된 사양에는 300니트 밝기와 1500:1 정적 명암비가 포함되어 있습니다. AOC는 아직 공식 사양표 전체를 공개하지 않았기 때문에 응답 시간, 어댑티브 싱크(adaptive sync) 지원, HDR 기능, 색 영역 커버리지 등을 포함한 일부 기술적 세부 정보는 아직 확인할 수 없습니다.

외관상 Q27V6L/WW는 화이트 섀시와 이에 어울리는 화이트 스탠드 및 베젤 디자인을 사용합니다. 이는 많은 블랙 색상이나 게이밍 스타일의 디스플레이와 비교하여 모니터에 더 중립적인 데스크톱 외관을 부여합니다. 스탠드는 높낮이 조절, 틸트, 회전(피벗)을 지원하므로 다양한 책상 설정이나 보조 모니터 사용에 맞게 구성하기가 더 쉬울 것입니다.

연결성은 단순해 보입니다. 모니터에는 HDMI, DisplayPort 및 3.5mm 오디오 인터페이스가 포함되어 있습니다. 정확한 HDMI 및 DisplayPort 버전은 아직 확인되지 않았지만, 데스크톱 PC, 올바른 출력을 갖춘 노트북, 그리고 일부 콘솔이나 미디어 장치 설정의 기본적인 요구 사항을 충족할 것입니다.

전반적으로 AOC Q27V6L/WW는 144Hz 주사율, 인체공학적 스탠드, IPS 패널, 그리고 절제된 화이트 디자인을 갖춘 실용적인 27인치 QHD 모니터로 보입니다. 게이밍 성능, 색 정확도 및 기능 지원을 평가하려면 더 자세한 패널 사양이 필요할 것입니다.

에이수스(ASUS), 레트로 스타일의 ROG Crosshair 2006 애니버서리 메인보드 공식 공개

2026-05-18T22:20:05+09:00

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ASUS 리퍼블릭 오브 게이머즈(Republic of Gamers)는 ROG 브랜드 20주년을 기념하는 특별 에디션 엔지니어링 애호가용 메인보드인 ROG Crosshair 2006을 공식적으로 선보였습니다. 기존 Crosshair X870E Dark Hero 플랫폼을 기반으로 한 이 새로운 모델은 현대적인 AM5 플래그십 하드웨어와 2006년에 출시된 오리지널 ROG Crosshair 메인보드에서 영감을 받은 스타일링을 결합했습니다. 이 디자인은 구리 색상의 히트싱크, 빈티지에서 영감을 받은 악센트, 클래식한 ROG 시각적 요소를 사용하여 2000년대 중반 시대의 하이엔드 게이밍 하드웨어를 크게 참조했습니다. 에이수스는 이 메인보드를 기념 제품인 동시에 현대적인 라이젠(Ryzen) 게이밍 시스템을 위한 모든 기능을 갖춘 플래그십 플랫폼으로 포지셔닝하고 있습니다.

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레트로 스타일의 외관 아래에서, ROG Crosshair 2006은 AMD 라이젠 9000 시리즈 프로세서를 위해 제작되었으며 스테이지당 110A 정격의 업그레이드된 20+2+2 페이즈 VRM 구성을 사용합니다. 지원 하드웨어에는 오버클러킹 및 지속적인 고부하 워크로드 중에 안정적인 전력 공급을 유지하는 것을 목표로 하는 ProCool II 전원 커넥터, MicroFine 합금 초크 및 프리미엄 10K 메탈릭 커패시터가 포함됩니다. 후면 I/O 섹션에 통합된 대형 히트싱크는 VRM 영역에 대한 열 관리 기능을 제공합니다. 에이수스는 또한 DDR5 안정성과 오버클러킹 지원을 향상시키기 위한 몇 가지 메모리 관련 PCB 최적화 기능을 도입했습니다. 여기에는 높은 메모리 주파수에서 신호 무결성을 개선하도록 설계된 NitroPath DRAM 기술, PCB 백 드릴링 및 초저에칭(ultra low-etch) PCB 제조 공정이 포함됩니다.

확장 지원에는 차세대 그래픽 카드를 위한 듀얼 PCIe 5.0 x16 슬롯과 NVMe 스토리지를 위한 5개의 M.2 슬롯이 포함됩니다. M.2 슬롯 중 2개는 PCIe 5.0 SSD를 지원합니다. 에이수스는 또한 간소화된 드라이브 설치 및 제거를 위해 M.2 Q-Latch, Q-Release 및 Q-Slide 시스템을 포함한 최신 툴프리(tool-free) 설치 기능을 통합했습니다. 이 보드의 가장 돋보이는 특징 중 하나는 기본 M.2 슬롯 위에 위치한 빌트인 2인치 OLED 디스플레이입니다. 이 디스플레이는 CPU 주파수, 팬 속도, 온도를 포함한 시스템 텔레메트리(원격 측정 정보)를 표시할 수 있습니다. 사용자는 개인화를 위해 맞춤형 애니메이션과 이미지를 업로드할 수도 있습니다. 네트워크 연결에는 WiFi 7 지원과 함께 10 GbE 및 5 GbE 이더넷 포트가 모두 포함됩니다. USB 연결은 듀얼 온보드 USB4 포트와 Quick Charge 4+ 지원을 통해 최대 60W를 공급할 수 있는 전면 패널 USB Type-C 헤더를 특징으로 합니다. 이 메인보드는 또한 ASUS AIO Q-Connector 지원을 도입했습니다. 호환되는 ROG Strix LC IV 수냉 쿨러는 라디에이터 어셈블리와 온보드 헤더 사이에 전통적으로 노출되던 배선 없이 메인보드에 직접 연결할 수 있어, 쇼케이스 빌드에서 케이블 복잡함을 줄이는 데 도움이 됩니다. 레트로한 하이엔드 스타일링과 현세대 AM5 하드웨어 성능의 결합을 통해, ROG Crosshair 2006은 향수 어린 디자인 접근 방식을 갖춘 플래그십 메인보드를 찾는 오랜 ROG 팬들을 타겟으로 합니다.

Guru3D는 이 향수 어린 보드를 이미 리뷰했으니, 여기에서 저희 리뷰를 확인해 보시기 바랍니다.

ROG Crosshair 2006 - https://rog.asus.com/motherboards/rog-crosshair/rog-crosshair-2006/

델(Dell), 코어 울트라 시리즈 3 CPU를 탑재한 중급형 노트북 신제품 14S 및 16S 출시

2026-05-18T20:35:07+09:00

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델(Dell)이 XPS 라인업 아래에 위치하는 생산성 중심의 새로운 중급형 노트북 '델 14S' 및 '델 16S'를 조용히 출시하며 메인스트림 노트북 포트폴리오를 확장했습니다. 이번 신제품들은 슬림한 알루미늄 섀시 디자인에 인텔의 최신 코어 울트라 시리즈 3(Core Ultra Series 3) 프로세서와 코파일럿+(Copilot+) AI 기능을 결합한 것이 특징입니다.

델 14S는 최대 코어 울트라 9 386H, 32GB LPDDR5X 메모리, 14인치 FHD+ OLED 터치스크린을 갖춘 구성으로 제공됩니다. 시스템 크기는 313.7 x 224 x 15.4 mm이며, 무게는 구성에 따라 1.49kg에서 1.54kg 사이입니다. 주목할 만한 점은 델이 인텔 코어 울트라 X7 358H 구성도 함께 제공한다는 것입니다. 이 사양은 표준 인텔 그래픽스에서 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽으로의 업그레이드, 32GB LPDDR5X로의 메모리 두 배 증설, 1TB PCIe NVMe SSD로의 저장 용량 확장을 포함해 여러 핵심 사양을 한 단계 끌어올렸습니다. 또한 이 상위 구성은 섀시 색상이 프로스트 블루(Frost Blue)에서 셀레스티얼 블루(Celestial Blue)로 변경되며, 일반 OLED 디스플레이 대신 터치를 지원하는 FHD+ OLED 패널이 탑재됩니다. 다만, 이로 인해 가격은 2,169달러로 상승합니다.

한편, 더 큰 화면의 델 16S는 유사한 하드웨어로 시작하지만 16인치 섀시로 확장되며 옵션으로 2.8K OLED 터치 디스플레이 변형 모델을 제공합니다. 16S 노트북의 크기는 356.8 x 251.4 x 15.4 mm이며, 무게는 1.79kg에서 1.86kg 사이입니다.

두 모델의 연결성은 거의 동일합니다. DisplayPort 2.1 및 전원 공급(PD)을 지원하는 듀얼 썬더볼트 4 포트, HDMI 2.1, 듀얼 USB 3.2 Gen 1 Type-A 포트, Wi-Fi 7, 블루투스를 갖추고 있으며, 70Wh 배터리와 65W USB-C 충전기가 함께 제공됩니다. 또한 델은 두 노트북 모두에 2MP RGB-IR 카메라, 듀얼 어레이 마이크, 시러스 로직(Cirrus Logic) 스마트앰프(SmartAmps)를 사용하는 스테레오 스피커를 탑재했으며, 인텔 내장 NPU 하드웨어를 통한 온보드 코파일럿+ AI 기능을 통합했습니다. 앞서 언급했듯이 두 시스템 모두 최대 인텔 코어 울트라 9 386H 프로세서, 최대 32GB LPDDR5X 메모리 및 OLED 디스플레이 옵션으로 구성할 수 있습니다. 기본 구성은 1,319달러부터 시작하며, 여기에는 인텔 코어 울트라 5 322 6코어 프로세서, 16GB RAM, 512GB PCIe NVMe SSD, 그리고 FHD+ 터치 디스플레이가 포함됩니다.

14S - https://www.dell.com/en-us/shop/dell-laptops/dell-14s-laptop/spd/dell-ds14260-laptop

16S - https://www.dell.com/en-us/shop/dell-laptops/dell-16s-laptop/spd/dell-ds16260-laptop

Windows 품질 향상: 작업 표시줄과 시작 메뉴를 더욱 개인화하기

2026-05-18T20:28:25+09:00

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Windows 품질 향상을 위한 노력의 일환으로, 저희는 성능, 안정성, 그리고 장인정신(craft)을 개선하기 위한 계획을 정리해 왔습니다. 또한 저희가 무엇을 출시하는지, 왜 해당 기능을 우선적으로 처리했는지, 그리고 앞으로 어떤 작업이 더 필요한지를 포함하여 이러한 노력의 이면에 있는 작업들을 투명하게 공개하고자 합니다.

시작 메뉴와 작업 표시줄은 Windows에서 가장 눈에 띄고 자주 사용되는 경험 중 하나이므로, 저희는 이들의 품질을 높이고 사용자의 요구에 맞춰 개인화할 수 있는 더 많은 유연성을 제공하는 데 집중하고 있습니다.

그동안 여러분이 보내주신 피드백을 바탕으로 의미 있는 진전을 이루어낸 부분을 소개해 드리겠습니다. 이 기능들은 오늘 출시되는 몇 가지 기능을 포함하여, 향후 몇 주 동안 엑스페리멘탈(Experimental) 채널의 Windows 참가자(Windows Insiders)에게 순차적으로 배포될 예정입니다.

작업 표시줄에 더 많은 개인화 기능 도입

작업 표시줄은 PC 환경이 살아 움직이는 공간입니다. 잘 정리된 작업 공간처럼 사용자의 요구에 맞게 구성되면 생산성을 유지하는 데 도움이 되므로, 이를 커스텀할 수 있는 더 많은 방법을 도입합니다.

작업 표시줄 위치 변경

화면 상단이나 측면으로 작업 표시줄을 이동하는 기능은 가장 요청이 많았던 기능 중 하나였으며, 마침내 이를 Windows 11에 도입합니다.

오늘부터 엑스페리멘탈 채널의 Windows 참가자들은 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다:

화면의 모든 가장자리에 작업 표시줄 배치: 상단, 하단, 왼쪽, 오른쪽 선택 가능 (그림 1 참조).
모든 작업 표시줄 위치에 대한 아이콘 정렬 선택: 작업 표시줄이 왼쪽/오른쪽에 있을 때는 상단 정렬 또는 가운데 정렬, 상단/하단에 있을 때는 왼쪽 정렬 또는 가운데 정렬을 선택할 수 있습니다.
작업 표시줄 위치에 맞춘 시작 메뉴 및 검색창 팝업: 예를 들어 작업 표시줄이 상단에 있으면 시작 메뉴가 상단에서 아래로 열립니다 (그림 2 참조).
모든 창을 한눈에 확인: "작업 표시줄 단추 하나로 표시 안 함(Never combine)" 및 레이블 표시를 활성화한 상태에서 세로형 작업 표시줄을 사용하면, 각 앱 창이 레이블이 붙은 개별 단추로 나타나 창을 식별하고 전환하기가 더 쉬워집니다 (그림 3 참조).

코드를 한 번에 더 많이 보고 싶어 하는 개발자처럼 세로 화면 공간을 중요하게 생각하는 분들은 작업 표시줄을 측면으로 이동하여 소중한 화면 공간을 확보할 수 있습니다. 접근성이나 인체공학적 이유로 화면 상단이 더 손에 닿기 쉽다면 작업 표시줄을 상단에 배치할 수도 있습니다. 작업 표시줄을 통해 작업 흐름을 파악하는 분들이라면 아이콘 그룹화를 해제한 세로형 레이아웃이 정리 정돈에 도움이 될 것입니다. 선택은 여러분의 몫입니다.

작업 표시줄이 왼쪽에 배치된 스크린샷.

작업 표시줄이 상단에 배치되어 시작 메뉴가 상단에서 열리는 스크린샷.

작업 표시줄이 왼쪽에 배치되고, 단추를 하나로 합치지 않고 레이블을 표시한 스크린샷.

작업 표시줄 위치를 변경하려면 설정 > 개인 설정 > 작업 표시줄 > 작업 표시줄 동작으로 이동하시면 아이콘 정렬 옵션 옆에 새로 추가된 옵션을 찾을 수 있습니다.

작업 표시줄 위치 옵션을 보여주는 새로운 설정 > 개인 설정 > 작업 표시줄 페이지의 스크린샷.

저희는 여러분의 피드백을 기대하고 있습니다. 현재 추가적인 시각적 다듬기, 성능 개선, 몇 가지 알려진 문제를 해결하는 중이며, 이번 릴리스에는 포함되지 않았지만 곧 추가될 기능들도 있습니다:

기본 위치가 아닌 다른 위치에서는 '작업 표시줄 자동 숨기기' 및 '태블릿에 최적화된 작업 표시줄'이 아직 지원되지 않습니다.
다른 위치에서의 터치 제스처 작업은 아직 개발 중입니다.
다른 위치에서는 검색 상자가 아직 지원되지 않으며, 당분간은 검색 아이콘으로 표시됩니다.

또한 모니터별로 다른 작업 표시줄 위치를 지정하는 기능이나 드래그 앤 드롭 같은 추가 기능도 검토하고 있습니다. 저희의 목표는 사용자가 필요로 하는 핵심 기능을 제공하면서도, 경험을 단순하고 예측 가능하게 유지하고 작업 표시줄이 실수로 움직이지 않도록 하는 것입니다.

더 작은 작업 표시줄

Windows 11은 더 많은 상태와 기능을 지원하고 터치 대상을 개선하기 위해 더 여유로운 크기의 작업 표시줄을 도입했습니다.

하지만 작은 화면에서는 그 추가된 높이가 사용할 수 있는 작업 공간을 차지할 수 있습니다. 이에 모든 픽셀이 소중한 순간을 위해 더 컴팩트한 작업 표시줄로 전환할 수 있는 옵션을 추가합니다.

이번 업데이트를 통해 '작은 작업 표시줄'을 활성화하면 아이콘이 작아지고 작업 표시줄 높이가 낮아져 앱을 위한 더 넓은 세로 공간을 확보할 수 있습니다. 재부팅이나 로그아웃은 필요하지 않습니다.

이 기능은 오늘부터 엑스페리멘탈 채널에 배포됩니다. 작업 표시줄 크기를 변경하려면 설정 > 개인 설정 > 작업 표시줄 > 작업 표시줄 동작 > 작은 작업 표시줄 단추 표시로 이동하여 '항상'으로 설정하면 아이콘과 작업 표시줄 높이가 모두 작아집니다.

시작 메뉴 제어권 부여

고정된 앱만 있는 미니멀한 환경을 원하든, 최근 파일에 빠르게 접근하든, 혹은 모든 것을 한곳에 모아두기를 원하든 모든 사람에게는 각자에게 맞는 고유한 시작 메뉴가 있습니다.

저희는 이를 지원하기 위해 두 가지 영역에서 변화를 주고 있습니다. 첫째, 시작 메뉴를 더 쉽게 구성할 수 있는 방법을 제공합니다. 둘째, 기본적으로 표시되는 콘텐츠의 품질을 향상시킵니다.

레이아웃에 대한 더 많은 제어권

현재 시작 메뉴를 커스텀하려면 서로 다른 위치에 있는 여러 설정을 찾아다녀야 합니다. '추천' 섹션을 끄려면 여러 설정을 토글해야 하고, 고정된 앱을 지우려면 하나씩 고정을 해제해야 합니다. 저희는 이 경험을 단순화하고 있습니다.

향후 몇 주 동안 참가자들에게 다음 기능이 제공됩니다:

섹션별 토글: '고정됨', '추천', '모든 앱' 섹션을 독립적으로 표시하거나 숨길 수 있습니다. 각 섹션마다 하나의 토글만 있어 단순하고 명확합니다.
파일 추천의 독립적 제어: 현재 시작 메뉴에서 '추천'을 끄면 파일 탐색기의 점프 목록과 최근 파일도 함께 꺼집니다. 이번 변경을 통해 다른 위치의 최근 파일에는 영향을 주지 않고 시작 메뉴의 파일 추천만 비활성화할 수 있습니다.
시작 메뉴 크기 설정: 선호하는 크기를 선택할 수 있습니다. 현재 시작 메뉴는 디스플레이에 따라 크기가 자동으로 조절되지만, 이번 업데이트를 통해 '작게' 또는 '크게'를 선택하여 여러 디스플레이에서도 일관된 설정을 유지할 수 있습니다.
이름 및 프로필 사진 숨기기 옵션: 화면을 공유하거나 프레젠테이션, 스트리밍을 할 때 프라이버시를 강화하기 위해 시작 메뉴에서 이름과 프로필 사진을 숨길 수 있습니다.

새로운 섹션별 토글을 보여주는 업데이트된 시작 메뉴 설정 스크린샷.

이 제어 기능들은 함께 작동하도록 설계되었습니다. 고정된 앱만 있는 시작 메뉴를 원한다면 '추천'과 '모든 앱'을 끄면 됩니다. 모든 것이 표시되는 가득 찬 시작 메뉴를 원한다면 모두 켜두면 됩니다. 목표는 간단합니다. 선택은 여러분의 몫이며, 그 선택이 쉬워야 한다는 것입니다.

(그림 6) 이름과 프로필 사진이 숨겨진 미니멀한 '고정된 앱 전용' 구성의 시작 메뉴 스크린샷.

향후 계획

위에서 설명한 모든 기능은 오늘 배포되는 몇 가지 기능을 시작으로 향후 몇 주에 걸쳐 엑스페리멘탈 채널의 Windows 참가자들에게 제공될 예정입니다.

저희는 꾸준하고 눈에 보이는 진전을 통해 신뢰를 얻는 것에 대해 이야기해 왔습니다. 시작 메뉴와 작업 표시줄은 여러분이 PC 앞에 앉을 때마다 그 신뢰가 가장 엄격하게 테스트되는 곳입니다.

WIN + F를 눌러 피드백 허브(Feedback Hub)에 의견을 공유해 주십시오. Windows 참가자 커뮤니티는 Windows를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기능들을 사용할 수 있게 되면 적극적으로 탐색해 보시고, 어떤 부분이 좋고 어떤 부분이 아쉬운지 공유해 주시기를 부탁드립니다. 이 작업은 계속 진행 중이며, 저희의 목표는 여러분과 함께 만들어가는 것입니다.

상단 정렬된 작은 작업 표시줄과 최소한의 "고정 항목 전용" 구성의 시작 메뉴를 보여주는 스크린샷.

아카시스(ACASIS), 80Gbps 프로 스토리지 공개: 세계 최초 썬더볼트 5 멀티 베이 스토리지 시스템

2026-05-14T22:22:51+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

고성능 썬더볼트 스토리지 솔루션의 선두주자인 아카시스(ACASIS)는 2026년 5월 15일 오전 9시(미 동부 표준시), 킥스타터(Kickstarter)를 통해 '플로우코어(FlowCore)' 시리즈 80Gbps 프로 스토리지의 크라우드펀딩 캠페인을 공식 런칭합니다. 이 새로운 시리즈는 AI 개발자, 온프레미스 LLM 사용자, 비디오 크리에이터 및 대규모 로컬 데이터 워크플로우를 관리하는 전문가들의 고질적인 스토리지 병목 현상을 해결하기 위해 설계되었습니다.

AI 및 고해상도 크리에이티브 작업의 요구에 맞춘 설계

거대 AI 모델, 온프레미스 LLM, 방대한 데이터셋, 그리고 8K 영상 제작이 급격히 증가함에 따라 스토리지 속도와 용량은 현대 전문 워크플로우의 중대한 제약 요소가 되었습니다. 전통적인 멀티 베이 스토리지 시스템은 일반적으로 대역폭 공유 아키텍처를 사용하므로, 여러 드라이브를 동시에 사용할 때 속도가 저하되는 경우가 많습니다. 플로우코어 시리즈 80Gbps 프로 스토리지는 독립적인 풀스피드 대역폭 아키텍처를 통해 이 문제를 해결하도록 엔지니어링되었습니다.

라인업 구성:

TB504: 4베이 표준 에디션
TB504 Pro: 10베이 전문 에디션
TB504 Air: 40Gbps 엔트리급 에디션

TB504와 TB504 Pro 모두 썬더볼트 5(Thunderbolt 5) 기술을 기반으로 하며, 각 M.2 NVMe 베이당 거의 80Gbps에 달하는 전용 대역폭 액세스를 제공하도록 설계되었습니다.

독립 대역폭 아키텍처로 공유 속도 병목 제거

아카시스 플로우코어 시리즈 80Gbps 프로 스토리지는 대역폭 공유 아키텍처의 한계를 극복하도록 설계된 세계 최초의 멀티 베이 썬더볼트 스토리지 라인업입니다. 각 M.2 NVMe 베이는 독립적으로 80Gbps에 가까운 전체 대역폭을 사용할 수 있어, 전문가들이 여러 드라이브에서 동시에 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 때 발생하는 속도 저하 없이 작업할 수 있습니다.

실제 테스트에서 이 시스템은 드라이브당 6,000MB/s 이상의 지속 읽기/쓰기 속도를 달성했으며, 다음과 같은 고속 병렬 워크플로우를 지원합니다:

70B 및 405B 파라미터 모델을 포함한 로컬 AI 모델 로딩 및 추론
데이터셋 전처리 및 RAG(검색 증강 생성) 워크플로우
멀티 스트림 8K RAW 영상 편집
대규모 미디어 자산 관리

이 시스템은 2230, 2242, 2260, 2280 폼 팩터의 M.2 NVMe SSD를 지원합니다.

TB504: 최대 32TB의 총 저장 용량 지원
TB504 Pro: 최대 80TB의 총 저장 용량 지원

이를 통해 사용자들은 AI 데이터셋, 제작 아카이브 및 고해상도 미디어 라이브러리를 위한 확장 가능한 로컬 스토리지를 확보할 수 있습니다.

저소음 냉각 및 확장 가능한 워크스테이션 연결성

플로우코어 시리즈는 효율적인 열 관리를 위해 대형 패시브 쿨링 핀을 갖춘 CNC 가공 풀 알루미늄 합금 섀시를 특징으로 합니다. 팬리스(Fanless) 설계로 무소음 운영이 가능하여 스튜디오, 편집실, 사무실 및 AI 워크스테이션처럼 저소음과 열 안정성이 필수적인 환경에 이상적입니다.

또한 시스템에는 80Gbps 썬더볼트 5 다운스트림 확장 포트가 포함되어 있으며, 듀얼 8K @ 60Hz 디스플레이 출력을 지원합니다. 이를 통해 사용자들은 고속 스토리지, 디스플레이 연결 및 데이터 전송을 하나의 셋업으로 통합한 전문적인 워크스테이션 환경을 구축할 수 있습니다.

전문 AI 및 크리에이티브 환경을 위한 최적화

플로우코어 시리즈는 AI 학습 및 추론, 로컬 LLM 배포, 8K 멀티캠 편집, 사진 워크플로우 등 까다로운 전문 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 영상 전문가를 위해 여러 8K RAW 소스의 실시간 편집, 캐싱 및 재생을 지원합니다.

또한 다음과 같은 소프트웨어 RAID 구성을 지원합니다:

RAID 0: 최대 성능 구현
RAID 1: 데이터 중복성 및 보호
RAID 10: 속도와 신뢰성의 균형
대용량 구성: 최대 용량 확보를 위한 설정

이러한 유연성을 통해 사용자들은 각자의 특정 워크플로우 요구 사항에 맞춰 스토리지 성능과 중복성을 조정할 수 있습니다.

아카시스는 플로우코어 시리즈가 빠르고 조용하며 확장 가능한 로컬 스토리지를 찾는 광범위한 전문 사용자들을 지원할 것으로 기대하고 있습니다. 킥스타터 런칭 이후 가용성, 구성 옵션 및 캠페인 주요 일정에 대한 자세한 정보가 추가로 공개될 예정입니다.

[편집자 주: 본 제품은 크라우드펀딩 캠페인이며, 후원을 결정할 경우 투자에 대한 수익을 얻지 못할 위험이 있음을 유의하십시오.]

제품페이지 : https://www.acasis.com/pages/acasis-flow-core

에이수스(ASUS), 2.5슬롯 디자인의 ProArt RTX 5090 OC 에디션 GPU 출시

2026-05-14T22:19:37+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

에이수스의 최신 엔비디아(NVIDIA) 지포스 RTX GPU가 크리에이터 및 미학적 디자인에 중점을 둔 ProArt 시리즈인 ProArt RTX 5090 OC 에디션으로 출시되었습니다. 에이수스는 이 제품이 소형 폼 팩터(SFF) 시스템을 위해 설계되었다고 밝혔습니다. 에이수스 ProArt 지포스 RTX 5090 OC 에디션은 전형적이고 깔끔한 블랙 및 골드 디자인에 2.5슬롯 슈라우드와 듀얼 팬 설정을 갖추고 있으며, PC 케이스 외부를 향하는 곡선형 가장자리를 따라 "나무 패턴의 라미네이트 트림"이 적용된 것이 특징입니다. 이 GPU는 베이퍼 챔버와 두 개의 히트싱크를 통해 냉각되며, GPU의 측면과 후면 통풍구를 통해 뜨거운 공기를 배출하는 플로우 스루(Flow-through) 냉각 방식을 사용합니다. GPU 자체는 엔비디아 파운더스 에디션(Founder's Edition) PCB를 기반으로 하므로, 엔비디아의 설계와 동일한 각진 12V-2x6 전원 커넥터를 사용하며 '지포스 SFF-Ready' 규격을 준수합니다. 미국 가격은 아직 공개되지 않았으나, 가이할스(Geizhals)에는 ProArt RTX 5090 OC 에디션이 3,505.89유로(환산 시 약 4,115.21달러)로 등록되어 있습니다.

에이수스는 이 쿨러 디자인이 더블 플로우 스루 디자인이 없는 유사한 카드와 비교했을 때 냉각 효율을 11% 향상시키고 카드 전체 크기를 최대 27%까지 줄였다고 주장합니다. 또한 액체 금속(리퀴드 메탈)으로 냉각되며, PCB는 컨포멀 코팅(Conformal Coating)으로 보호되어 액체 금속 유출 시 피해를 방지하고 고습도 환경으로부터 보호해 줍니다. GPU 사양표에 따르면, ProArt RTX 5090 OC 에디션은 1개의 HDMI 2.1b 포트, 2개의 DisplayPort 2.1b 포트, 그리고 1개의 USB Type-C 포트를 갖추고 있어 총 4대의 디스플레이 연결이 가능합니다. GPU 클럭은 2482MHz이며, OC 모드 적용 시 2512MHz까지 상승합니다. GPU 슈라우드에는 성능(Performance) 모드와 저소음(Quiet) 모드를 전환할 수 있는 하드웨어 스위치도 탑재되어 있습니다. 두 모드 모두 전력 및 주파수 목표값은 동일하지만, 저소음 모드는 소음을 줄이기 위해 팬 커브를 완만하게 조정합니다. 물론 에이수스 GPU Tweak III와 호환되어 사용자가 GUI 상에서 직접 팬 커브, 전력 목표, 클럭 주파수 등을 미세 조정할 수 있습니다.

제품페이지 - https://www.asus.com/motherboards-components/graphics-cards/proart/proart-rtx5090-o32g/

상호작용 모델: 인간-AI 협력을 위한 확장 가능한 접근 방식

2026-05-13T22:41:37+09:00

**Thinking Machines Lab 게시물 번역본입니다. 오역이 있을수 있습니다.

**인터렉션이미지가 있습니다. 전부다 옮기지 못했습니다. 자세한사항은 홈페이지를 참조해주세요

오늘, 저희는 외부 스캐폴딩(scaffolding)을 통해서가 아니라 상호작용을 기본적으로(natively) 처리하는 모델인 '상호작용 모델(interaction models)'의 연구 프리뷰를 발표합니다. 저희는 상호작용성이 지능과 함께 확장되어야 한다고 생각합니다. 우리가 AI와 함께 일하는 방식을 나중에 덧붙이는 부수적인 것으로 취급해서는 안 됩니다. 상호작용 모델은 우리가 다른 사람들과 자연스럽게 협력하는 방식과 동일하게 사람들이 AI와 협력할 수 있게 해줍니다. 이 모델은 오디오, 비디오 및 텍스트를 지속적으로 받아들이고 실시간으로 생각하며, 응답하고, 행동합니다.

협업의 병목 현상 (The collaboration bottleneck)

AI 연구소들은 종종 AI가 자율적으로 작업하는 능력을 모델의 가장 중요한 기능으로 취급합니다. 그 결과, 오늘날의 모델과 인터페이스는 인간이 루프(loop, 작업 과정)에 계속 참여하도록 최적화되어 있지 않습니다.

자율형 인터페이스는 가치가 있지만, 대부분의 실제 업무에서 사용자는 자신의 요구 사항을 사전에 완벽하게 명시하고 자리를 비울 수 없습니다. 좋은 결과는 인간이 과정에 계속 참여하면서 명확히 설명하고 피드백을 제공하는 협업 과정에서 나옵니다. 하지만 점점 더 인간이 배제되는 이유는 작업에 인간이 필요 없어서가 아니라 인터페이스에 인간이 개입할 여지가 없기 때문입니다. 대신, 사람들은 우리가 다른 사람들과 협력할 때처럼 메시지를 주고받고, 말하고, 듣고, 보고, 보여주고, 필요할 때 끼어드는 방식으로 AI와 협력할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 그리고 모델 역시 동일하게 행동해야 합니다.

이를 해결하기 위해서는 모델을 위한 현재의 턴(turn) 기반 인터페이스를 넘어서야 합니다. 오늘날의 모델은 현실을 단일 스레드(thread)로 경험합니다. 사용자가 타이핑이나 말을 마칠 때까지 모델은 사용자가 무엇을 하고 있는지, 어떻게 하고 있는지 전혀 인식하지 못한 채 기다립니다. 모델이 생성을 마칠 때까지 모델의 인식은 정지되며, 생성이 끝나거나 중단될 때까지 어떠한 새로운 정보도 받지 못합니다. 이는 인간-AI 협업에 있어 좁은 채널을 만들어 내며, 사람의 지식, 의도, 판단이 모델에 얼마나 도달할 수 있는지, 그리고 모델의 작업을 얼마나 이해할 수 있는지를 제한합니다. 중요한 의견 충돌을 직접 만나서가 아니라 이메일로 해결하려 한다고 상상해 보십시오.

저희 씽킹 머신스는 어떠한 모달리티(modality)에서도 AI가 실시간으로 상호작용할 수 있도록 함으로써 이러한 대역폭 병목 현상을 해결할 수 있다고 믿습니다. 이를 통해 인간이 AI 인터페이스에 억지로 맞추도록 강요하는 대신, AI 인터페이스가 인간이 있는 그곳으로 다가갈 수 있게 됩니다.

대부분의 기존 AI 모델은 하네스(harness, 연결 장치)를 사용하여 상호작용성을 덧붙입니다. 즉, 구성 요소들을 꿰매어 끼어들기, 다중 모달리티 또는 동시성을 모방합니다. 그러나 "쓴 교훈(the bitter lesson)"이 시사하듯, 이렇게 수작업으로 만든 시스템은 일반적인 기능의 발전에 뒤처지게 될 것입니다. 상호작용성이 지능과 함께 확장되려면 상호작용성이 모델 자체의 일부가 되어야 합니다. 이 접근 방식을 사용하면, 모델을 확장할 때 모델은 더 똑똑해지고 더 나은 협력자가 됩니다.

기능 (Capabilities)

상호작용성이 모델의 일부가 되면, 그렇지 않았다면 하네스에 구현해야만 했을 다양한 기능들이 가능해집니다.

더 긴 실제 세션에서는 이 모든 것이 지속적으로 발생하여 프롬프팅(prompting)보다는 협업하는 듯한 느낌을 주는 경험을 만들어냅니다.

(이 비디오에 등장하는 브랜드나 제품은 Thinking Machines Labs와 아무런 관련이 없습니다. 이 비디오는 모델의 기능을 시연하기 위한 것이며 후원이나 파트너십을 나타내지 않습니다.)

우리의 접근 방식 (Our approach)

턴 기반 (Turn based) 입력과 출력은 순서가 있는 하나의 토큰 시퀀스로 평탄화됩니다.

입력 1 -> 인간 -> 출력 1 -> 모델 -> 입력 2 -> 출력 2 -> 입력 3 -> 출력 3

시간에 맞춰 정렬된 마이크로-턴 기반 (Time-aligned micro-turn based)

상호작용은 연속적인 입력 및 출력 스트림이 마이크로-턴으로 분할되어 시간에 기반을 둡니다. (모델이 즉시 끼어들어 응답합니다. / 모델과 사용자가 모두 침묵을 유지합니다. / 사용자가 말하는 동안 모델이 맞장구를 칩니다. / 명시적인 프롬프트 없이도 모델이 시각적 단서에 반응합니다.)

턴 기반 모델은 교대로 나타나는 토큰 시퀀스를 봅니다. 시간을 인식하는 상호작용 모델은 마이크로-턴의 연속적인 스트림을 보므로 침묵, 겹침, 끼어들기가 모델 문맥의 일부로 유지됩니다.

상호작용 모델은 사용자와 지속적으로 양방향 교환을 하며, 인식과 응답을 동시에 수행합니다. 일부 분야에서는 이러한 상호작용성을 당연한 것으로 여깁니다. 물리적 세계는 로봇 공학과 자율 주행 차량이 실시간으로 작동할 것을 요구합니다. 오디오 풀 듀플렉스(full-duplex) 모델은 상호작용이 양방향이고 연속적인 또 다른 예입니다.

동일한 원리를 적용하여, 저희는 이 체제에 기본적으로 맞춰진 상호작용 모델을 구축하기 시작했습니다. 즉, 오디오, 비디오, 텍스트 전반에 걸쳐 동일한 연속 루프 안에서 인식하고 응답하는 모델입니다. 그 결과 두 가지 아이디어를 중심으로 설계된 시스템이 탄생했습니다. 바로 실시간 존재감을 유지하는 '시간 인식 상호작용 모델'과 지속적인 추론, 도구 사용, 장기적인 작업을 처리하는 '비동기식 백그라운드 모델'입니다.

시스템 개요 (System overview)

상호작용 모델은 사용자와 끊임없이 교류합니다. 즉각적으로 생성할 수 있는 것보다 더 깊은 추론이 필요한 작업의 경우, 상호작용 모델은 비동기적으로 실행되는 백그라운드 모델에 이를 위임합니다. 상호작용 모델은 후속 질문에 답하고, 새로운 입력을 받고, 대화의 맥락을 유지하는 등 전체 과정에서 계속 존재하며, 백그라운드 모델의 결과가 도착하는 대로 대화에 통합합니다.

(사용자는 상호작용 모델과 지속적으로 상호작용하는 한편, 백그라운드 모델은 비동기 작업을 수행합니다. 두 시스템은 서로의 문맥을 공유합니다.)

이러한 분리를 통해 사용자는 생각하지 않는 모델 수준의 응답 지연 시간(latency)으로 추론 모델의 계획, 도구 사용, 에이전트 워크플로우 등 지능의 모든 범위뿐만 아니라 반응성의 이점을 모두 누릴 수 있습니다. 백그라운드 모델과 상호작용 모델 모두 지능적이라는 점에 유의하십시오. 상호작용 모델 자체만으로도 상호작용성 및 지능 벤치마크 모두에서 경쟁력이 있습니다.

상호작용 모델 (The interaction model)

저희의 출발점은 본질적으로 실시간인 모달리티인 연속 오디오 및 비디오입니다. 텍스트는 기다릴 수 있지만, 라이브 대화는 그럴 수 없습니다. 가장 어려운 사례를 먼저 중심으로 설계함으로써, 저희는 기본적으로 다중 모달리티를 지원하고 시간을 인식하며 모든 모달리티에 걸쳐 동시 입력 및 출력 스트림을 처리할 수 있는 아키텍처에 도달했습니다. 몇 가지 설계상의 선택이 이를 가능하게 했습니다.

시간에 맞춰 정렬된 마이크로-턴 (Time-aligned micro-turns): 상호작용 모델은 200ms 분량의 입력 처리와 200ms 분량의 출력 생성을 지속적으로 교차(interleave)하는 마이크로-턴으로 작동합니다. 완전한 사용자 턴을 소비하고 완전한 응답을 생성하는 대신, 입력 및 출력 토큰 모두 스트림으로 처리됩니다. 이러한 스트림의 200ms 청크(chunk) 단위로 작업하면 다중 입력 및 출력 모달리티의 거의 실시간에 가까운 동시성이 가능해집니다.

(인간의 인식은 동시 입력 및 출력 스트림을 보존하는 반면, 모델은 단일하게 교차된 토큰 시퀀스를 받습니다.)

이 설계를 통해 모델이 준수해야 할 인위적인 턴 경계가 사라집니다. 대조적으로, 대부분의 기존 실시간 시스템은 턴 기반 모델이 실시간처럼 응답성이 있다고 느끼게 하기 위해 턴 경계를 예측하는 하네스를 필요로 합니다. 이 하네스는 모델 자체보다 지능이 현저히 떨어지는 음성 활동 감지(VAD)와 같은 구성 요소로 만들어집니다. 이는 선제적인 끼어들기("내가 틀린 말을 하면 끼어들어 줘")나 시각적 단서에 대한 반응("내 코드에 버그를 작성하면 말해 줘")과 같은 다양한 상호작용 모드를 불가능하게 만듭니다. 나아가, 이 모델은 들으면서 말하거나("스페인어를 영어로 실시간 번역해 줘") 보면서 말하는 것("이 스포츠 경기를 실시간으로 해설해 줘")과 같은 작업도 할 수 있습니다.

따라서 오늘날 특별한 하네스를 필요로 하는 이 모든 다양한 상호작용 모드는 모델이 할 수 있는 일의 특별한 사례가 되며, 모델 크기와 훈련 데이터를 확장함에 따라 품질이 향상됩니다.

인코더가 없는 조기 융합 (Encoder-free early fusion): 크고 독립적인 인코더를 통해 오디오와 비디오를 처리하는 대신, 저희는 사전 처리(pre-processing)를 최소화한 시스템을 선택했습니다. 많은 옴니모달 모델은 별도의 인코더나 디코더를 훈련해야 합니다. 저희는 그 대신 오디오 신호를 dMel로 받아들이고 이를 경량화된 임베딩 레이어를 통해 변환합니다. 이미지는 40x40 패치로 분할되어 hMLP에 의해 인코딩됩니다. 오디오 디코더의 경우 플로우 헤드(flow head)를 사용합니다. 모든 구성 요소는 트랜스포머와 함께 처음부터 공동 훈련됩니다.

(단일 200ms 마이크로-턴에 대한 상호작용 모델 아키텍처의 그림입니다. 모델은 텍스트, 오디오 또는 비디오의 모든 하위 집합을 받아들이고 텍스트와 오디오를 예측합니다.)

추론 최적화 (Inference optimization): 추론 시에는 200ms 청크가 작은 크기의 빈번한 프리필(prefill)과 디코드를 요구하며, 각각은 엄격한 지연 시간 제약을 충족해야 합니다. 안타깝게도 기존의 LLM 추론 라이브러리는 잦고 작은 프리필에 최적화되어 있지 않아 턴마다 상당한 오버헤드를 발생시킵니다. 이를 해결하기 위해 저희는 스트리밍 세션(streaming sessions)을 구현했습니다. 클라이언트는 각 200ms 청크를 개별 요청으로 보내고, 추론 서버는 GPU 메모리 내의 영구적인 시퀀스에 이 청크들을 추가합니다. 이는 빈번한 메모리 재할당 및 메타데이터 계산을 방지하며, 저희는 이 기능의 버전을 SGLang에 업스트림했습니다. 또한, 양방향 서빙에서 관찰되는 형태와 지연 시간을 위해 커널(kernels)을 최적화했습니다. 예를 들어, MoE 커널에 표준 그룹화된 gemm 대신 gather+gemv 전략을 사용합니다.

트레이너-샘플러 정렬 (Trainer-sampler alignment): 저희는 비트 단위(bitwise) 트레이너-샘플러 정렬이 시스템의 다양한 구성 요소를 디버깅하는 것뿐만 아니라 훈련 안정성에도 유용하다는 것을 발견했습니다. 엔드투엔드 성능 오버헤드가 최소화(<5%)된 배치 불변 커널을 구현했습니다. 두 가지 특정 커널을 강조하자면 다음과 같습니다.

All-reduce 및 reduce-scatter: 저희는 Blackwell에서 결정론적인 저지연 통신 커널을 구현하기 위해 NVLS를 사용하며, 다소 다른 병렬화 전략 간에 비트 단위 정렬을 달성합니다.
어텐션 (Attention): 어텐션의 주요 과제는 Split-KV인데, 이는 디코드와 프리필 간에 일관되지 않은 누적 순서를 초래할 수 있습니다. 그러나 디코드와 프리필 간에 일관되게 분할하도록 선택함으로써 일관된 누적 순서를 유지할 수 있습니다.

상호작용 모델과 백그라운드 모델 간의 조정: 상호작용 모델이 위임할 때, 독립적인 단일 쿼리가 아니라 전체 대화라는 풍부한 문맥 패키지를 보냅니다. 백그라운드 모델이 결과를 생성함에 따라 결과가 스트리밍되어 돌아오며, 상호작용 모델은 급격한 문맥 전환이 아니라 사용자가 현재 하고 있는 작업에 적절한 시점에 이러한 업데이트를 대화에 교차시킵니다.

안전성 (Safety): 실시간 상호작용은 턴 기반 교환과는 다르게 안전성에 부하를 주기 때문에, 저희의 안전 관련 작업은 모달리티에 적절한 거부와 장기적인 강건성이라는 두 가지 축에 집중했습니다. 발화 시 거부를 구어체로 만들기 위해 텍스트 음성 변환(TTS) 모델을 사용하여 허용되지 않는 다양한 주제를 다루는 훈련 데이터를 생성했으며, 자연스러운 표현이면서도 단호함은 잃지 않도록 조정했습니다. 연장된 음성 대 음성 대화 전반에 걸쳐 강건성을 향상시키기 위해 자동화된 레드팀(red-teaming) 하네스를 사용하여 다중 턴 거부 데이터를 생성했습니다.

벤치마크 (Benchmarks)

지능 및 상호작용성의 최전선 (Intelligence and interactivity frontier) 저희는 TML-Interaction-Small이라고 명명된 모델이 강력한 지능/명령어 따르기와 상호작용성을 모두 갖춘 최초의 모델임을 보여줍니다. 상호작용 품질을 측정하기 위해 고안된 몇 안 되는 벤치마크 중 하나인 FD-bench를 사용합니다. FD-bench v1.5에서는 모델에 미리 녹음된 오디오가 주어지며, 모델은 특정 시점에 응답해야 합니다. 저희 모델은 모든 영역에서 좋은 점수를 얻었습니다. 지능을 정량화하기 위해 Audio MultiChallenge를 사용합니다.

(지능과 상호작용성의 최전선. 저희 모델은 생각하지 않는 그 어떤 모델보다 똑똑하면서도 상호작용 품질을 압도합니다. 저희는 사용자와 모델의 턴 사이의 지연 시간으로 측정된 최고의 반응성을 달성했습니다.)

상호작용성의 새로운 차원 (New dimensions of interactivity)

기존의 상호작용성 지향 벤치마크들은 저희가 목격한 상호작용 기능의 질적인 도약을 적절히 포착하지 못합니다. 이를 위해, 저희는 이러한 기능들을 정량화하는 초기 연구를 진행했습니다.

시간 인식 및 동시 발화: 대화 관리 시스템이 있는 턴 기반 모델은 정확한 시간 추정이나 동시 발화를 지원하지 않습니다. 저희는 이러한 선제적인 오디오 기능을 측정하기 위해 두 가지 내부 벤치마크를 만들었습니다.

Category	Metric · Modality	Instant					Thinking
Category	Metric · Modality	TML-interaction -small	GPT-realtime-2.0 (minimal)	GPT-realtime-1.5	Gemini-3.1-flash-live (minimal)	Qwen 3.5 OMNI-plus-realtime	GPT-realtime-2.0 (xhigh)	Gemini-3.1-flash-live (high)
Streaming
FD-bench V1	Turn-taking latency (s) · Audio	0.40	1.18	0.59	0.57	2.14	1.63	0.94
FD-bench V1.5	Average · Audio	77.8	46.8	48.3	54.3	39.0	47.8	45.5
FD-bench V3	Response Quality (%) / Pass@1 (%) · Audio + Tools	82.8* / 68.0*	80.0 / 52.0	77.9 / 55.0	68.5 / 48.0	60.0 / 50.0	81.0 / 58.0	71.4 / 48.0
QIVD**	Accuracy (%) · Video + Audio	54.0	57.5	41.2	54.7	59.0	58.2	56.1
Turn-based
Audio MultiChallenge	APR (%) · Audio	43.4	37.6	34.7	26.8	-***	48.5	36.1
BigBench Audio	Accuracy (%) · Audio	75.7 / 96.5*	71.8	81.4	71.3	73.0	96.6****	96.6
IFEval (VoiceBench)	Accuracy (%) · Audio	82.1	81.7	68.1	67.6	80.3	83.2	82.8
IFEval	Accuracy (%) · Text	89.7	89.6	87.5	85.8	83.4	95.2	90.0
Harmbench	Refusal rate (%) · Text	99.0	99.5	100.0	99.0	99.5	100.0	98.0

TimeSpeak: 올바른 콘텐츠를 생성하면서 사용자가 지정한 시간에 모델이 발화를 시작할 수 있는지 테스트합니다.
CueSpeak: 의미적으로 올바른 예상 응답과 함께 모델이 적절한 순간에 말하는지 테스트합니다.

두 벤치마크 모두 LLM 심판으로 채점되며, 예상되는 의미를 전달하고 적절한 시기에 전달된 경우에만 올바른 것으로 간주됩니다.

시각적 선제성 (Visual proactivity): 오늘날의 상용 실시간 API는 시각적 세계가 변할 때 선제적으로 발언하도록 선택할 수 없습니다. 모델의 시각적 선제성을 평가하기 위해 세 가지 벤치마크를 채택했습니다.

RepCount-A: 비디오의 반복적인 행동 횟수를 세는 작업입니다. 지속적인 시각적 추적과 적시의 계산 능력을 측정합니다.
ProactiveVideoQA: 특정 순간에 대답을 알 수 있게 되는 질문이 포함된 비디오들로 구성됩니다. 정확한 시간에 정확한 답이 필요합니다.
Charades: 시간적 행동 국소화 벤치마크로, 지정된 시간 간격 동안 발생하는 동작을 파악합니다.

기존의 어떠한 모델도 이러한 작업을 의미 있게 수행할 수 없습니다. 평가된 모든 모델은 침묵을 유지하거나 오답을 제공합니다.

미래의 평가 (Future evals): 상호작용성이 향후 연구를 위한 중요한 분야라고 믿으며 커뮤니티가 벤치마크를 기여해 주기를 바랍니다. 상호작용 모델 및 인간-AI 협업 분야에 대한 연구 보조금을 출범하고 있습니다.

한계점 및 향후 과제 (Limitations and future work)

긴 세션: 지속적인 오디오와 비디오는 문맥을 빠르게 축적시킵니다. 매우 긴 세션은 여전히 세심한 문맥 관리가 필요합니다.
컴퓨팅 및 배포: 낮은 지연 시간으로 스트리밍하려면 신뢰할 수 있는 연결이 필요합니다. 지연된 프레임에 더욱 강건해지도록 모델을 훈련할 계획입니다.
정렬 및 안전성: 실시간 인터페이스의 안전성 연구를 위해 피드백을 수집하고 있습니다.
모델 크기 확장: 현재 모델은 276B 매개변수입니다. 올해 말에 더 큰 사전 훈련된 모델을 출시할 계획입니다.
개선된 백그라운드 에이전트: 백그라운드 에이전트가 상호작용 모델과 어떻게 협력할 수 있는지 지속적으로 탐구할 것입니다.

여러분의 생각을 들려주세요. 저희와 함께해 주십시오.

향후 몇 달 내에 피드백 수집을 위해 제한적인 연구 프리뷰를 오픈할 예정이며, 올해 말에 더 널리 공개할 계획입니다. 여러분이 저희와 함께해 주시기를 진심으로 바랍니다. interaction@thinkingmachines.ai 로 의견을 공유해 주십시오.

인용 (Citation) 이 연구를 다음과 같이 인용해 주십시오. Thinking Machines Lab, "상호작용 모델: 인간-AI 협력을 위한 확장 가능한 접근 방식", Thinking Machines Lab: Connectionism, 2026년 5월.

또는 BibTeX 인용을 사용해 주십시오.

 @article{thinkingmachines2026interactionmodels, author = {Thinking Machines Lab}, title = {Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration}, journal = {Thinking Machines Lab: Connectionism}, year = {2026}, month = {May}, note = {https://thinkingmachines.ai/blog/interaction-models/}, doi = {10.64434/tml.20260511}, }

GEEKOM, AMD 라이젠 AI 9 HX 470 탑재한 A9 Max 미니 PC 리프레시 모델 공개

2026-05-13T21:16:35+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

지콤(GEEKOM)은 자사의 A9 Max 미니 PC 2026년 버전을 공식적으로 선보이며, 새로운 고르곤 포인트(Gorgon Point) 제품군의 AMD 라이젠 AI 9 HX 470 프로세서를 탑재하여 시스템을 업데이트했습니다. 이번 리프레시 모델은 이전 A9 Max 세대의 하드웨어 디자인과 연결성을 대부분 유지하면서도, 업그레이드된 프로세서와 AI 가속 기능에 집중했습니다. 이 미니 PC는 지콤 특유의 올메탈 섀시와 구리 핀 써멀 하드웨어가 적용된 아이스블래스트(IceBlast) 3.0 냉각 솔루션을 계속해서 사용합니다. 고성능 모바일 실리콘을 기반으로 제작된 소형 시스템은 종종 냉각 한계에 직면하기 때문에, 무거운 워크로드에서 성능을 지속하기 위해 열 설계는 매우 중요한 요소입니다.

내부적으로 2026년형 A9 Max는 두 개의 SO-DIMM 슬롯을 통해 DDR5 메모리를 지원하며, 듀얼 PCIe Gen4 스토리지 인터페이스를 제공합니다. 확장 옵션으로는 M.2 2280 PCIe Gen4 x4 슬롯 하나와 M.2 2230 PCIe Gen4 x4 슬롯 하나가 포함되어 있습니다. 무선 연결성 또한 통합 Wi-Fi 7 및 블루투스 5.4 지원을 통해 현대화되었습니다.

이 시스템은 폼 팩터 대비 상당히 광범위한 I/O 구성을 제공합니다. 전면 패널에는 4개의 USB-A 10Gbps 포트와 3.5mm 오디오 잭이 있습니다. 후면 연결부는 2개의 USB-C 40Gbps 포트, 1개의 USB-A 10Gbps 포트, 1개의 USB-A 480Mbps 인터페이스, 듀얼 HDMI 2.1 출력, 그리고 듀얼 2.5GbE 이더넷 포트로 구성됩니다. 또한 섀시 측면에는 SD 4.0 카드 리더기가 통합되어 있습니다.

AMD 라이젠 AI 9 HX 470 프로세서는 로컬 추론 및 AI 보조 워크로드를 위해 설계된 통합 신경망 처리 장치(NPU)를 특징으로 하며, AI가 강화된 PC 하드웨어를 향한 업계 전반의 흐름을 이어가고 있습니다. 리프레시된 시스템에 대한 상세한 벤치마크 데이터는 아직 공개되지 않았지만, 업데이트된 프로세서는 이전 A9 Max 플랫폼 대비 CPU, GPU 및 NPU 성능에서 점진적인 향상을 보여줄 것으로 예상됩니다.

현재 판매 중인 A9 Max 2025 에디션은 32GB 메모리와 2TB SSD 구성으로 제공됩니다. 가격은 조정 전 1,709달러로 책정되어 있으며, 환율 및 조정 후 가격은 약 1,504달러 수준입니다. 2026년형 라이젠 AI 9 HX 470 모델의 지역별 가격 및 하드웨어 구성은 가용성에 따라 달라질 수 있습니다.

기술 사양

폼 팩터: 5.31" × 5.20" × 1.81" (약 13.5 × 13.2 × 4.6 cm)
CPU: AMD Ryzen™ AI 9 HX 470 | HX 370 (TDP: 54W)
그래픽 프로세서: AMD Radeon™ 890M Graphics
메모리: 고속 DDR5 SO-DIMM, 최대 128 GB 지원
오디오: HDA 코덱
스토리지: * 1 × M.2 2280 SSD (NVMe PCIe 4.0 x4)
• 1 × M.2 2230 SSD 슬롯 (NVMe PCIe 4.0 x4)
I/O 포트:
• 후면: 1 × USB 3.2 Gen 2 Type-A, 1 × USB 2.0 Type-A
• 전면: 3 × USB 3.2 Gen 2 Type-A, 1 × USB 3.2 Gen 2 Type-A (상시 전원 공급)
• 후면 패널: 1 × USB 4.0 Type-C (DP-Alt 모드 / PD 충전 입력 지원)
• 후면 패널: 1 × USB 4.0 Type-C (DP-Alt 모드 지원)
• 전면: 1 × 3.5mm 스테레오 헤드셋 잭
• 후면 패널: 2 × RJ45 이더넷 포트, 2 × HDMI 2.1 FRL, 1 × DC 입력 전원
• 기타: 1 × 전원 버튼, 1 × 켄싱턴 락(Kensington Lock), 1 × SD 카드 4.0 슬롯
이더넷: 10/100/1000/2500 Mbps RJ45 × 2
• LED 표시: 10/100 Mbps (꺼짐) / 1000 Mbps (주황색) / 2500 Mbps (초록색)
무선 LAN: M.2 Wi-Fi 7, 블루투스 5.4
보안: 켄싱턴 락 지원, DTPM 2.0 지원
배터리: RTC 코인 배터리
어댑터: 19V 전원 공급 어댑터 (120W), 지역별 맞춤형 AC 코드 포함 (IEC C5)
PCBA 크기: 127.6 × 127.2 × 1.6 mm
인증: CE, FCC, CB, CCC, SRRC, RoHS
운영 체제: Microsoft Windows 11 24H2 (64비트), 모던 스탠바이(Modern Standby) 지원
액세서리: 포함됨

제품페이지 : https://www.geekompc.com/geekom-a9-max-mini-pc/

싱귤래리티 컴퓨터(Singularity Computers), 오픈 프레임 벽걸이형 수냉 섀시 출시

2026-05-13T21:12:16+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

싱귤래리티 컴퓨터는 커스텀 수냉 PC 시스템을 위해 설계된 새로운 오픈 프레임 섀시인 **'포털 월 마운트 워터쿨링 케이스 어드밴스드(Portal Wall Mount Water-cooling Case Advanced)'**를 발표했습니다. 이 인클로저는 하드웨어 레이아웃이 노출된 쇼케이스 스타일의 시스템과 통합 수냉 부품을 결합하고자 하는 엔지니어링 애호가들을 타겟으로 합니다.

이 벽걸이형 섀시는 여러 냉각 요소를 구조 자체에 직접 결합한 것이 특징입니다. 통합된 기능으로는 워터 채널 플레이트(물길판), D5 펌프 커버, 리저버(물통) 및 부분적인 튜브 레이아웃이 포함되어 있어 조립 시 필요한 별도의 하드웨어 양을 줄여줍니다. 또한 케이블 정리와 전체적인 시스템 미관을 개선하기 위해 풀사이즈 백플레이트, 실버 패턴의 장식용 PCB 커버, 그리고 전용 전원 케이블 커버가 디자인에 포함되었습니다.

본 섀시는 프레임 양쪽에 장착되는 듀얼 420mm 라디에이터를 지원하여, 사용자가 현대적인 고성능 CPU와 그래픽 카드를 위한 대규모 냉각 루프를 설치할 수 있도록 합니다. 하드웨어 지원 범위는 E-ATX 메인보드, 표준 ATX 파워 서플라이, 그리고 수직 장착형 그래픽 카드까지 확장됩니다. 오픈 에어(Open-air) 레이아웃은 소형화나 소음 차단보다는 시각적인 노출과 냉각 통합에 중점을 두고 있습니다.

싱귤래리티 컴퓨터는 이 제품을 이미 커스텀 수냉 하드웨어에 투자하고 있는 사용자들을 위한 프리미엄 엔지니어링 인클로저로 포지셔닝했습니다. 기존의 폐쇄형 섀시 디자인과 달리, 포털 월 마운트 워터쿨링 케이스 어드밴스드는 PC 인클로저인 동시에 커스텀 루프와 하이엔드 부품을 위한 전시 플랫폼 역할을 하도록 의도되었습니다.

이번 출시는 엔지니어링 PC 시장, 특히 미적 요소와 완전한 커스텀 수냉 구성에 집중하는 빌더들 사이에서 전문화된 쇼케이스 케이스에 대한 지속적인 수요를 반영합니다. 벽걸이형 포맷은 여전히 틈새 카테고리로 남아 있지만, 전통적인 미들 타워나 풀 타워 인클로저에 비해 튜브 레이아웃과 라디에이터 배치 면에서 훨씬 더 많은 유연성을 제공합니다.

포털 월 마운트 워터쿨링 케이스 어드밴스드의 권장소비자가격은 499달러입니다.

다얼유(DAREU), TMR 기술을 탑재한 GT87 키보드 출시

2026-05-13T21:10:30+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

다얼유(DAREU)는 오늘 마그네틱 스위치의 성능과 기계식 키보드 특유의 타건감을 결합한 새로운 방식의 GT87 마그네틱 스위치 키보드를 글로벌 시장에 출시한다고 발표했습니다. 지난 3월 중국에서 처음 공개된 GT87은 초기 시장의 큰 관심을 끌었으며, 최근 레드닷 디자인 어워드(Red Dot Design Award)에서 제품 디자인 및 사용자 경험 부문을 수상한 바 있습니다.

GT87의 핵심은 TMR(터널 자기저항) 기술이 통합된 커스텀 마그네틱 스위치입니다. 기존의 홀 효과(Hall-effect) 방식과 비교하여 TMR은 정밀한 입력 감지를 유지하면서도 더 낮은 전력 소모를 가능하게 하며, 유선, 2.4GHz 무선, 블루투스의 세 가지 연결 모드를 지원합니다.

이 키보드는 전통적인 기계식 키보드의 촉각적 반응을 재현하도록 설계된 새로운 스위치 구조를 특징으로 합니다. 회사 측에 따르면, 이 설계는 마그네틱 스위치의 속도와 감도라는 장점을 유지하면서도 사용자들에게 더욱 익숙한 바닥 치는 느낌(bottom-out feel)을 제공합니다.

다얼유의 리천시(Chenxi Li) 회장은 "GT87의 목표는 마그네틱 키보드에서 성능과 타건감의 균형을 맞추는 것입니다. TMR 통합과 구조적 개선을 통해 응답성 있는 입력과 더욱 자연스러운 느낌을 동시에 제공하고자 합니다"라고 전했습니다.

GT87은 0.01mm 단위의 래피드 트리거(Rapid Trigger) 감도와 8000Hz 폴링레이트, 고급 키 스캐닝 기능을 지원하여 게이밍과 생산성 업무 모두를 타겟으로 합니다.

배터리는 8000mAh 용량이 탑재되어 사용 조건에 따라 RGB 조명 활성화 시 최대 30시간, 비활성화 시 최대 190시간 동안 사용할 수 있습니다.

디자인 측면에서 GT87은 자동차에서 영감을 받은 미학을 채택했습니다. 단조 탄소 섬유 질감의 일체형 손목 받침대, 멀티존 RGB 조명, 탈부착 가능한 알루미늄 합금 사이드 패널, 그리고 회전식 금속 지지대 등을 갖추고 있습니다.

내부적으로는 타건음을 개선하기 위해 PC 보강판, 슬롯형(slotted) PCB, 그리고 4개 층의 댐핑 구조를 통합했습니다. 또한, GT87은 스위치 단위의 교체를 지원하여 사용자가 유지 보수나 커스터마이징을 위해 개별 스위치를 교체할 수 있습니다.

초기 출시 이후 사용자 피드백에 따르면 타건감과 만듦새가 이 제품의 주요 강점으로 꼽히고 있습니다.

[편집자 주: GT87의 권장소비자가격(MSRP)은 미화 310달러입니다.]

제품페이지 - https://dareu.com/en-eu/products/dareu-gt87-tri-mode-wireless-tmr-magnetic-switch-gaming-keyboard-with-carbon-fiber-integrated-wrist-rest

FSP, 2000W 플래그십 파워 서플라이 FSP2000-57APB 공개

2026-05-13T21:07:28+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

생성형 AI가 클라우드 기반 학습에서 특화된 로컬 미세 조정(Fine-tuning)으로 이동함에 따라, 안정적인 고출력 온프레미스 전력에 대한 수요가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 전원 공급 장치 기술의 글로벌 리더인 FSP 그룹은 오늘 고성능 로컬 AI 컴퓨팅 및 듀얼 GPU 워크스테이션을 위해 특별히 설계된 **2000W ATX 3.1 플래그십 파워 서플라이 'FSP2000-57APB'**를 공식 공개했습니다.

온프레미스 AI 미세 조정을 위한 타협 없는 안정성 "함께 AI에 전력을 공급하다(Powering AI Together)"라는 연간 테마 아래, FSP는 AI 개발에서 데이터 프라이버시와 저지연 처리의 핵심적인 요구 사항을 해결합니다. FSP2000-57APB는 대규모 모델 미세 조정과 같은 보안이 중요한 사내 컴퓨팅 워크로드를 위해 제작되었습니다. 이 제품은 대규모 전력 변동(Power Excursion)을 손쉽게 관리하여, 가장 집중적인 딥러닝 사이클 동안 하드웨어를 보호하고 시스템 안정성을 유지합니다.

트리플 CPU 커넥터: 차세대 멀티 소켓 워크스테이션 지원 FSP2000-57APB의 눈에 띄는 특징은 3개의 네이티브 CPU 8핀 포트입니다. 이 구성은 엘리트 AI 워크스테이션에 사용되는 최신 멀티 소켓 메인보드와 고코어 프로세서의 막대한 전력 수요를 충족하도록 설계되었습니다. 또한 듀얼 네이티브 12V-2x6 커넥터를 갖춰 두 개의 최상위 GPU를 동시에 안정적으로 구동할 수 있으며, 멀티 GPU 병렬 컴퓨팅을 위한 견고한 기반을 제공합니다.

국경 없는 효율성: 110V / 220V 환경 최적화 글로벌 개발자들의 다양한 전력망을 고려하여, FSP2000-57APB는 모든 입력 전압에서 탁월한 성능을 제공합니다. 220V에서 거대한 2000W 출력을 제공하는 동시에, 표준 110V 및 100V 회로에서도 업계 최고 수준의 와트를 제공하도록 최적화되었습니다. 이를 통해 로컬 AI 개발자들은 특수 전기 설비 없이도 하드웨어 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

FSP의 핵심 이점: 민첩한 '마이크로 커스터마이징' 서비스 FSP2000-57APB와 같은 플래그십 제품 제공 외에도, FSP의 진정한 경쟁력은 민첩한 "마이크로 커스터마이징(Micro-Customization)" 서비스에 있습니다. 모든 시스템 통합(SI) 업체와 기업 개발자가 고유한 하드웨어 아키텍처를 가지고 있다는 점을 이해하고, FSP는 특수 케이블 길이, 맞춤형 커넥터 구성부터 냉각 성능 조정에 이르기까지 전체 제품 라인업에 걸쳐 특정 요구 사항에 신속하게 대응합니다.

포괄적인 AI 전력 생태계 FSP2000-57APB의 출시로 FSP의 고와트 AI PC 라인업이 완성되었으며, 1650W 모델과 초고성능 2500W 모델 사이의 간극을 메웠습니다. 2000W에서 3000W+에 이르는 출력과 독보적인 커스터마이징 역량을 통해, FSP는 파트너와 개발자들이 "함께 AI에 전력을 공급하다"라는 비전을 실현할 수 있도록 정밀하게 설계된 풀 모듈러 솔루션을 지속적으로 제공하고 있습니다.

주요 특징

인텔 PSDG ATX 12V V3.1 버전 준수
PCIe Gen 5 규정 지원: 2개의 PCIe Gen 5 (12V-2x6) 커넥터 제공
3개의 CPU 커넥터 제공
80 Plus Platinum 효율 인증
전 세계 입력 전압 대응: 100Vac-240Vac
싱글 12V 레일: 모든 시스템 수요 충족
역률 교정(PFC): 0.99 이내의 액티브 PFC
13.5cm 팬: 저소음 작업 환경 제공
국가별 안전 규정 인증: CB 62368, TUV, UL, EMC, CE, FCC

제품 사양

크기: 200 (L) x 150 (W) x 86 (H) mm
출력 와트: 2000 W (220V 기준)
입력별 출력: 100V @ 1200W, 110V @ 1400W, 115V @ 1500W
입력 전압: 100-240 Vac
입력 주파수: 50-60 Hz
입력 전류: 110 Vac @ 15 A, 230 Vac @ 12 A
안전 규격: IEC-62368 준수

제품페이지 : https://www.fsp-group.com/en/product/PCPSU/1769155042-1519.html

SCUF 게이밍, PlayStation 5 콘솔용 최신 공식 라이선스 프로 컨트롤러 '오메가(Omega)' 공개

2026-05-13T21:02:15+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

고성능 게이밍 컨트롤러 분야의 혁신 기업이자 커세어(Corsair) 브랜드 가문의 일원인 SCUF 게이밍(SCUF Gaming)은 오늘, PlayStation 5 및 PlayStation 5 Pro 콘솔을 위해 처음부터 다시 설계되고 공식 라이선스를 받은 퍼포먼스 컨트롤러 SCUF 오메가(Omega)를 공개했습니다. 15년간의 혁신과 이스포츠 챔피언십 경험을 바탕으로 제작된 SCUF 오메가는 회사의 가장 진보된 컨트롤러를 대표하며, 역대 가장 빠르고 맞춤 설정이 가능한 게이밍 경험을 선사합니다. SCUF 오메가는 현재 전 세계적으로 구매 가능하며 PlayStation 5 콘솔, PC, Mac, iOS 및 Android와 호환됩니다.

160개 이상의 특허 혁신 기술을 보유한 SCUF는 플레이어들이 최고 수준에서 기량을 발휘할 수 있도록 이점을 제공하는 데 항상 집중해 왔습니다. 오메가는 회사가 경쟁적인 플레이를 통해 배운 모든 것을 반영하여 설계되었으며 속도, 정확성 및 개인화를 제공합니다. 커세어의 게이밍 주변기기 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저인 토비아스 브링크만(Tobias Brinkmann)은 "15년 동안 SCUF는 프로 플레이어들의 통찰력, 끊임없는 혁신, 그리고 게임에 대한 변함없는 열정을 바탕으로 성능의 한계를 밀어붙여 왔습니다. 오메가는 그 여정의 실현이자, 다음에 올 미래의 시작입니다"라고 전했습니다.

SCUF 오메가는 승리를 위해 플레이하는 게이머들을 위해 제작되었습니다. 기계식 입력, 1K 폴링레이트, 그리고 인스턴트 트리거는 모든 동작이 게임에 직접 연결되도록 유지해 줍니다. 하드웨어와 소프트웨어 커스터마이징부터 외관 옵션까지, 모든 세부 사항을 당신의 플레이 방식에 맞춰 조정할 수 있습니다.

주요 특징은 다음과 같습니다:

PS5 콘솔용 설계: 오메가는 PS5 콘솔을 위해 공식 라이선스를 받은 퍼포먼스 컨트롤러입니다. 원활한 통합과 저지연 연결을 위해 엔지니어링되었으며, SCUF에 기대하는 성능을 제공하도록 설계되었습니다.
SCUF 모바일 앱: 거의 모든 입력값 커스터마이징, 진정한 0% 데드존 설정, 트리거 및 썸스틱 응답 곡선 조정 등을 스마트폰에서 실시간으로 직접 수행할 수 있습니다. iOS 및 Android에서 사용 가능합니다.
11개의 추가 커스터마이징 입력: 후면 패들(Paddles), 사이드 액션 버튼, 그리고 G-키(G-keys)를 포함하며, 개인화된 게임 플레이와 더 빠른 반응, 더 많은 제어력을 위해 모두 완벽하게 커스터마이징이 가능합니다.
엔듀런스(Endurance, TMR) 썸스틱: TMR 썸스틱은 표준 썸스틱과 같은 느낌을 주면서도 내구성이 향상되었습니다. 마모와 손상에 저항하도록 설계되었으며, 게임을 거듭해도 정밀하고 부드러운 제어를 제공합니다.
1K 유선 및 무선 폴링레이트 (PC 전용): 컨트롤러와 장치 간의 더 빠른 통신을 제공하여 초저지연 응답성을 구현합니다.
옴론(Omron) 기계식 스위치: 인스턴트 트리거, 인스턴트 D-패드, 인스턴트 액션 버튼 전반에 걸쳐 더 빠르게 작동하고 마우스와 같은 클릭감을 제공합니다. SCUF 오메가는 가장 내구성이 높고 일관되며 선명한 느낌을 위해 옴론 스위치를 사용합니다.
정제된 퍼포먼스 인체공학: 최고의 성능을 위해 인체공학적으로 설계된 오메가의 최적화된 형태는 패들 제어력을 향상시키고, 필요한 곳에 정확히 그립을 제공하며, 더 가벼운 무게와 방해받지 않는 조준을 위해 진동 모듈을 제거했습니다.
내장 충전식 배터리: 고속 충전이 가능한 내장 배터리를 탑재했습니다.

가격 및 출시 정보: SCUF 오메가는 2026년 5월 12일 전 세계 출시되었으며, PlayStation 5, PlayStation 5 Pro, PC, Mac, iOS 및 Android와 호환됩니다.

제품사이트 - https://www.scufgaming.com/eu/en/c/ps5

SiFive, RISC-V Performance P550 및 P570 3세대 IP 출시

2026-05-13T20:59:27+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

보도 자료: Nomad76 작성 / 어제 22:56 게시 (댓글 3개)

RISC-V 컴퓨팅의 표준을 제시하는 사이파이브(SiFive, Inc.)는 오늘 동급 최강의 성능과 효율성을 자랑하는 비순차적(out-of-order) 프로세서 코어인 SiFive Performance P570 3세대(Gen 3)의 출시를 발표했습니다. 까다로운 에지 AI, 하이엔드 소비자 가전 및 상업용 IoT 애플리케이션을 위해 제작된 P570 3세대는 기존의 인기 모델인 P550 1세대 대비 성능이 대폭 향상되었으며, 최신 RVA23 ISA 프로파일을 지원합니다.

이 다재다능한 IP는 전체 네트워킹 스택을 실행하는 임베디드 IoT 장치의 제어 프로세서로 사용하거나, 안드로이드 또는 엔터프라이즈급 리눅스와 같은 풍부한 운영체제(OS)를 구동하는 소비자 장치의 메인 애플리케이션 프로세서로 활용할 수 있습니다. 특히 고성능 벡터 유닛은 에지 장치에서의 AI 모델 실행 및 추론을 지원합니다.

사이파이브의 공동 창립자이자 수석 아키텍트인 크리스테 아사노비치(Krste Asanovic)는 "P570 3세대는 오늘날 가장 요구 수준이 높은 소비자 및 상업용 애플리케이션의 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 세계적인 수준의 RVA23 역량을 갖춘 새로운 P570 IP는 선도적인 면적 및 전력 효율성과 함께 고성능을 원하는 차세대 고객의 요구를 만족시킬 것입니다. 이는 대부분의 주요 운영체제와 호환되는 능력과 결합하여 엄청난 새로운 가능성을 열어줄 것입니다"라고 말했습니다.

업계 선도적인 성능과 효율성

P570 3세대는 3-와이드(3-wide), 13단계의 완전 비순차적 슈퍼스칼라 실행 파이프라인과 업그레이드된 벡터 엔진을 특징으로 하는 중대한 아키텍처 개선을 도입했습니다.

전통적인 CPU 워크로드: P550 1세대와 비교하여 SpecInt 2006-2017에서 7~13%의 성능 향상을 이루었으며, 동적 전력 소모는 13% 감소했습니다.
현대적인 AI CPU 워크로드: 128비트 VLEN 벡터 파이프라인을 통해 Geekbench 성능이 2배 향상되었으며, 특정 AI 관련 워크로드에서는 1세대 대비 최대 21배, 2세대 대비 최대 4.5배 더 높은 성능을 제공합니다. 이는 컨볼루션 및 행렬 곱셈 연산을 가속화하는 전문적인 도트 프로덕트(dot-product) 명령어를 활용한 결과입니다.

코어 이상의 통합 솔루션

사이파이브는 P570 코어를 중심으로 시스템 IP를 포함한 완전한 솔루션을 제공합니다. 여기에는 RISC-V 표준을 준수하는 고급 인터럽트 아키텍처(AIA), 보안 SoC에서 신뢰 실행 환경을 지원하는 월드가드(WorldGuard), 그리고 2세대 IOMMU가 포함됩니다. P570 3세대는 컴퓨팅 서브시스템 내에서 최대 16코어까지 확장이 가능합니다.

RISC-V 표준화의 새로운 기준

P570 3세대는 구글, 레드햇, 캐노니컬 등 주요 생태계 플레이어들이 지지하는 RVA23 프로파일을 완벽하게 준수합니다. 이는 소프트웨어 개발자들에게 안정적이고 일관된 명령어 세트를 제공하여 P570이 주류 애플리케이션 개발에 즉시 투입될 수 있도록 보장합니다. 하이퍼바이저(H) 및 벡터(V) 확장을 포함한 모든 RVA23 필수 요구 사항을 지원함은 물론, 보안 및 관리 강화를 위한 선택적 확장 기능과 현대적인 AI 워크로드를 가속화하는 FP16 및 BF16 지원을 포함합니다. 추가 보안 기능으로는 보안 분기 예측, RISC-V 표준 벡터 암호화(NIST 및 SM), 강화된 보호 메모리(smepmp) 확장 등이 있습니다.

P570은 현재 즉시 사용 가능하며, 여러 시장 세그먼트의 고객들과 협력 중입니다. P570은 좁은 면적 내에서 고성능과 전력 효율성을 동시에 필요로 하는 유스케이스에 이상적입니다. 면적 제약이 매우 엄격하고 벡터 유닛이 필요하지 않은 고객을 위해, 업데이트된 P550 3세대는 고효율 RVB23 호환 코어를 제공합니다.

SiFive PressRoom - https://www.sifive.com/press/sifive-sets-new-bar-for-high-performance-risc-v-with-third-generation-performance-p550-and-p570-ip

마이크론, 9200 MT/s 속도의 256GB DDR5 RDIMM 서버 모듈 샘플링 시작

2026-05-13T20:56:04+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

마이크론 테크놀로지(Micron Technology, Inc.)는 오늘 주요 서버 생태계 파트너들에게 256GB DDR5 RDIMM(Registered Dual In-line Memory Module) 샘플을 공급했다고 발표했습니다. 이 모듈은 마이크론의 최첨단 1-감마(1-gamma) 공정 기술을 기반으로 제작되었으며, 현재 양산 중인 모듈보다 40% 이상 빠른 최대 9,200 MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다.

마이크론의 이번 모듈은 여러 개의 메모리 다이를 TSV(실리콘 관통 전극) 기술로 연결하는 3DS(3D Stacking) 고급 패키징 기법을 적용했습니다. 1-감마 DRAM과 이러한 혁신 기술의 결합은 차세대 AI 시스템 확장에 필수적인 고용량, 고속 및 전력 효율성을 제공합니다. 특히 단일 256GB 모듈은 128GB 모듈 2개를 사용할 때보다 작동 전력을 40% 이상 절감할 수 있어, 현대적인 AI 데이터 센터의 효율성을 극대화합니다.

생태계 파트너 검증

마이크론은 현재 및 차세대 서버 플랫폼 전반에서 256GB 1-감마 DDR5 RDIMM을 검증하기 위해 주요 파트너들과 협력하고 있습니다. 이러한 공동 검증은 광범위한 플랫폼 호환성을 보장하며, 대규모 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 인프라를 구축하는 데이터 센터 고객들이 실제 생산 환경에 더 빠르게 도입할 수 있도록 돕습니다.

마이크론 클라우드 메모리 사업부 총괄 매니저인 라즈 나라심한(Raj Narasimhan) 수석 부사장은 "용량, 대역폭 및 전력은 AI 효율성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 256GB DDR5 RDIMM을 통해 마이크론은 서버가 훨씬 더 높은 성능을 발휘할 수 있게 지원합니다. 고급 3DS 및 TSV 패키징을 사용한 1-감마 DRAM 기반의 이 솔루션은 업계 선도적인 속도와 전력 효율성을 제공하여 데이터 센터 설계자들이 AI 인프라를 더욱 효율적으로 확장할 수 있도록 돕습니다"라고 전했습니다.

AI 시대의 메모리 요구 충족

거대 언어 모델(LLM), 에이전트형 AI(agentic AI), 실시간 추론 및 고코어 CPU 워크로드의 급격한 확산으로 인해 기업용 서버 메모리의 더 큰 용량과 대역폭, 개선된 전력 효율성에 대한 요구가 그 어느 때보다 시급해졌습니다. 마이크론의 256GB DDR5 RDIMM은 이러한 요구사항을 정면으로 해결하여, 서버 설계자와 하이퍼스케일 운영자가 현대 데이터 센터 인프라의 열 및 전력 제한 범위 내에서 소켓당 메모리 용량을 극대화할 수 있게 해줍니다.

샘플링 및 가용성

마이크론의 1-감마 기반 256GB DDR5 RDIMM은 현재 플랫폼 검증을 위해 주요 서버 생태계 파트너들에게 샘플로 제공되고 있습니다.

마이크론공식뉴스룸 - https://investors.micron.com/news-releases/news-release-details/micron-redefines-ai-performance-sampling-256gb-ddr5-server

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상호작용 모델: 인간-AI 협력을 위한 확장 가능한 접근 방식

**Thinking Machines Lab 게시물 번역본입니다. 오역이 있을수 있습니다.

**인터렉션이미지가 있습니다. 전부다 옮기지 못했습니다. 자세한사항은 홈페이지를 참조해주세요

협업의 병목 현상 (The collaboration bottleneck)

기능 (Capabilities)

우리의 접근 방식 (Our approach)

시스템 개요 (System overview)

상호작용 모델 (The interaction model)

벤치마크 (Benchmarks)

상호작용성의 새로운 차원 (New dimensions of interactivity)

한계점 및 향후 과제 (Limitations and future work)

여러분의 생각을 들려주세요. 저희와 함께해 주십시오.

GEEKOM, AMD 라이젠 AI 9 HX 470 탑재한 A9 Max 미니 PC 리프레시 모델 공개

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다얼유(DAREU), TMR 기술을 탑재한 GT87 키보드 출시

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FSP, 2000W 플래그십 파워 서플라이 FSP2000-57APB 공개

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주요 특징

제품 사양

SCUF 게이밍, PlayStation 5 콘솔용 최신 공식 라이선스 프로 컨트롤러 '오메가(Omega)' 공개

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SiFive, RISC-V Performance P550 및 P570 3세대 IP 출시

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업계 선도적인 성능과 효율성

코어 이상의 통합 솔루션

RISC-V 표준화의 새로운 기준

마이크론, 9200 MT/s 속도의 256GB DDR5 RDIMM 서버 모듈 샘플링 시작

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생태계 파트너 검증

AI 시대의 메모리 요구 충족

샘플링 및 가용성