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현재 많은 이들이 생성적 AI 모델에 있어 GPU가 필수라고 생각하지만, 이는 잘못된 목표일 수 있습니다. Nvidia의 데이터 센터 수익이 급증하며 GPU의 중요성이 부각되었지만, 대안적인 칩과 클라우드 서비스가 등장하고 있습니다. 미래에는 처리 레이어(GPU)에서 벗어나 추론 효율성, 모델 개선, 알고리즘 및 데이터 관리에 더 초점을 맞출 수 있습니다.

2023년은 GitHub Copilot과 ChatGPT 같은 생성 AI 도구가 대중화된 해로, 개발자의 95%가 이를 사용하고 있습니다. 하지만, 이러한 도구들이 코드 작성 속도를 높여주는 반면, 생성된 코드의 품질과 보안에 대한 우려가 있습니다. '깨끗한 코드' 유지에 집중하고, 인간의 요소를 고려하여 AI의 잠재적 단점을 해결하는 것이 중요합니다.

Google이 성능이 뛰어난 Wiz와 개발자 경험에 초점을 맞춘 Angular 웹 프레임워크를 통합할 계획을 발표했습니다. 이 통합은 몇 년에 걸쳐 점진적으로 이루어지며, 커뮤니티의 피드백을 수집하기 위한 공개 RFC 과정을 통해 진행될 예정입니다.

Babylon.js 버전 7.0이 3월 28일에 발표되었으며, 3D 기능을 위한 성능 및 렌더링이 개선되었습니다. 이 버전은 복잡한 지오메트리를 실시간 또는 빌드 시간에 생성할 수 있는 노드 지오메트리, 더 생생한 렌더링을 위한 기본 글로벌 조명 지원 등을 포함합니다.

CI/CD는 개발 팀이 코드 변경 사항을 더 자주, 더 신뢰성 있게 제공할 수 있도록 하는 지속적 통합(CI) 및 지속적 제공(CD)의 관행을 말합니다. 이는 DevOps와 Agile 방법론에서 최고의 관행으로 여겨집니다. CI/CD 도구는 배포 과정을 자동화하고, 지속적 테스팅은 CI/CD 파이프라인의 핵심 부분입니다.

자바스크립트 프레임워크 선택에 있어 가장 인기 있는 React, 개발자 경험에 초점을 맞춘 Vue, 대규모 프로젝트에 적합한 Angular 등 다양한 옵션이 있습니다. 프로젝트의 특정 요구 사항, 팀의 친숙도, 성능, 개발자 경험 등을 고려해야 합니다. 새롭고 실험적인 프레임워크는 혁신적인 이점을 제공할 수 있지만, 더 크고 확립된 프레임워크는 안정성과 더 큰 개발자 풀을 제공합니다.

운영 체제의 미래는 컨테이너화될 것입니다. 프로젝트 블루핀은 리눅스 배포판을 포함한 전체 컨테이너 이미지를 통해 운영 체제를 쉽게 구축, 공유, 테스트 및 배포할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이는 특히 AI와 ML 작업 부하에 유익하며, 업데이트와 롤백, 거버넌스를 단순화할 수 있습니다.

최근 Redis가 라이선스를 변경했는데, 이는 AWS 같은 클라우드 제공업체들이 Redis 코드를 가져가면서 기여하지 않는 행위에 제동을 걸기 위한 것입니다. AWS는 이에 반응하여 Valkey라는 포크를 시작했습니다. 이 기사는 클라우드 기업들, 특히 AWS가 오픈소스 프로젝트에 충분히 기여하지 않아 발생한 문제를 지적하며, 개발자들은 여전히 Redis를 자유롭게 사용할 수 있다고 강조합니다.

Deno 1.42는 JavaScript, TypeScript, WebAssembly 런타임의 최신 버전으로, JSR이라는 새로운 패키지 레지스트리를 지원합니다. 이 버전은 노드 및 NPM 호환성과 시작 시간을 개선했으며, 사용자는 이제 Deno에서 직접 JSR 패키지 레지스트리에 모듈을 사용하고 게시할 수 있습니다. TypeScript를 우선하는 현대적이고 크로스 플랫폼 호환 레지스트리인 JSR을 제공하며, 노드.js 및 NPM 호환성도 대폭 개선되었습니다.

JDK 23은 클래스 파일 API의 두 번째 프리뷰와 패턴에서의 원시 타입 프리뷰를 포함하여 개발 중입니다. 이는 자바 클래스 파일을 파싱하고 생성하는 표준 API를 제공하고, 모든 패턴 컨텍스트에서 원시 타입 패턴을 허용하여 instanceof와 switch의 활용을 확장합니다. 2024년 자바 개선 계획도 공개되었습니다.

소프트웨어의 친환경성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 데이터 센터의 소프트웨어를 포함한 정보 및 통신 기술은 전 세계 온실가스 배출량의 약 2-4%를 차지하며, 이는 2040년까지 14%까지 증가할 수 있습니다. 개발자들은 하드웨어 자원을 최적으로 활용하는 소프트웨어를 만드는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 전력 소비의 비효율성으로 이어집니다. 친환경 소프트웨어 개발은 환경적, 재정적 이점을 가져올 수 있으며, 개발자들은 에너지 소비를 줄이기 위해 기능의 필요성, 알고리즘 효율성, 코드 최적화를 재평가해야 합니다.

Microsoft가 Azure AI Studio에 새로운 안전 및 보안 도구를 추가했습니다. 이 도구들은 공격 탐지, 텍스트 기반 환각 식별, 안전한 출력 유도, 안전 평가, 그리고 위험 및 안전 모니터링을 포함하여, 생성 AI 애플리케이션의 보안을 강화합니다.

Microsoft의 .NET 7은 2022년 11월에 출시된 후, 2024년 5월 14일에 지원이 종료됩니다. 개발자들은 지속적인 지원을 받기 위해 2023년 11월에 출시된 .NET 8으로 업데이트해야 합니다. 이는 .NET 7이 18개월 동안만 지원받는 표준 기간 지원 릴리스이기 때문입니다. 업그레이드는 프로젝트 파일의 TargetFramework 속성 변경을 포함합니다.

스노우플레이크가 데이터 클린 룸 애플리케이션을 스노우플레이크 마켓플레이스에서 무료로 제공합니다. 이 애플리케이션은 개인정보 보호를 유지하며 민감한 데이터에 대해 안전하게 협업할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한, Samooha 인수를 통해 사용자 경험이 개선되었고, LeapYear 인수로부터 차별적 프라이버시 기능이 추가되었습니다. 이는 스노우플레이크를 데이터 클린 룸 분야에서 더욱 접근하기 쉽고 범용적인 옵션으로 만듭니다.

JetBrains의 IntelliJ IDEA 2024.1 버전에서는 Kotlin 코드 분석을 위한 선택적인 K2 컴파일러 모드를 제공할 예정입니다. 이 새로운 K2 모드는 현재 알파 상태이며, 더 빠르고 강력한 코드 분석을 가능하게 합니다. 하지만 Kotlin 멀티플랫폼 프로젝트나 Android 프로젝트 등은 아직 지원하지 않습니다. JetBrains는 향후 릴리스에서 누락된 기능을 추가하고, 플러그인 작성자를 위한 마이그레이션 가이드를 제공할 계획입니다.

외부 회사에 데이터를 맡기고 싶지 않다면, ChatGPT, Claude.ai, Phind와 같은 챗봇을 직접 실행할 수 있는 방법이 있습니다. GPT4All, LLM, Ollama, h2oGPT, PrivateGPT와 같은 도구들을 사용하면, 복잡한 하드웨어 없이도 LLM을 쉽게 실행할 수 있어요. 개인 정보 보호에 중점을 둔 이 방법들은 다양한 LLM을 지원합니다.

마이크로소프트는 쿠버네티스 클러스터에서 네트워크 트래픽을 이해하는 데 도움을 주는 오픈 소스 네트워크 관찰 플랫폼인 Retina를 개발했습니다. Retina는 eBPF를 사용하여 커널에서 코드를 실행하며, Prometheus와 Grafana와 통합되어 데이터를 구성하고 시각화할 수 있습니다. 이 도구는 네트워크 관련 문제의 근본 원인을 식별하는 데 유용하며, 쿠버네티스 생태계를 개선하는 데 기여합니다.

최근 출시된 Java 22는 LTS 버전은 아니지만, 12개의 JDK Enhancement Proposals (JEPs)를 통해 몇 가지 흥미로운 새 기능을 선보였습니다. 이번 업데이트에는 자바 언어 변경사항, 라이브러리 변경사항, JVM 및 기타 변경사항이 포함되어 있으며, 이들은 평균 이상의 가치를 제공한다고 평가받습니다. 새 기능을 직접 체험해보고 싶다면 Azul의 OpenJDK Community Edition Zulu 빌드를 다운로드해보세요.

Microsoft가 Azure SQL 데이터베이스에서 사용할 수 있는 AI 비서인 Copilot의 사전 미리보기를 발표했습니다. 이로써 사용자는 자연어 쿼리를 SQL로 변환하여 데이터베이스와 더 직관적으로 상호작용할 수 있게 되었습니다. Copilot은 데이터베이스 관리와 문제 해결을 돕기 위해 자체 가이드를 제공합니다.

Databricks가 오픈소스 대규모 언어 모델(DBRX)를 출시하여 OpenAI의 GPT-3.5, Mixtral, Claude 3, Llama 2, Grok-1 등을 능가한다고 주장합니다. DBRX는 GitHub과 Hugging Face에서 무료로 다운로드할 수 있으며, 연구나 상업적 용도로 사용할 수 있습니다. 이는 기업들이 자체적인 생성 AI 사례를 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.