R&D 연구소 내부: 기술 스택

우리의혁신 허브우리 연구실의 비전에 대해 논의하고 있으며, 이 페이지에서는 다음 사항에 중점을 두고 있습니다.기술 인프라그것이 우리의 연구를 가능하게 합니다. NYC에 있는 우리 연구실은 생성 문서 엔지니어링에 전념하는 가장 전문화된 고성능 컴퓨팅 환경 중 하나를 갖추고 있습니다.

1. 추론 스택

우리는 "생각의 속도에 따른 디자인"을 믿습니다. 이를 달성하기 위해 우리 연구실에서는 독점 추론 스택을 개발했습니다.

Rust 기반 코어:우리의 모델 래퍼와 OOXML 생성 로직은 최대의 메모리 안전성과 성능을 위해 Rust로 작성되었습니다.

맞춤형 CUDA 커널:우리는 레이아웃 모델에 사용되는 "Spatial Attention" 메커니즘을 위해 특별히 GPU 커널을 최적화했습니다.

양자화 연구:우리는 설계 모델을 위한 INT8 및 FP8 양자화의 선구자로서 기존 컴퓨팅 비용의 일부만으로 고성능 레이아웃 엔진을 실행할 수 있습니다.

2. 연구용 하드웨어

우리 연구실은 기존 교육이 아닌 "버스트 추론"에 최적화된 맞춤형 GPU 클러스터로 구동됩니다.

NVIDIA H100 클러스터:지연 시간이 짧은 다중 GPU 처리를 위해 고속 InfiniBand를 통해 상호 연결됩니다.

액체 냉각 노드:대규모 스트레스 테스트 중에 최고의 성능을 유지할 수 있는 맞춤형 냉각 솔루션입니다.

Edge-시뮬레이터 연구소:고급형 Mac Pro부터 5G 연결 스마트폰까지 모든 모델에서 모델이 어떻게 작동하는지 테스트할 수 있는 전용 환경입니다.

3. 내부 조사 도구

우리는 연구 주기를 가속화하기 위해 일련의 내부 도구를 구축했습니다.

"직기":연구원들이 슬라이드를 생성할 때 모델의 주의 가중치를 "내부로 들여다볼" 수 있는 내부 시각화 도구입니다.

미적 자동 득점자:모든 실험에 대해 객관적인 "디자인 품질" 점수를 제공하는 수백만 개의 디자인 패턴에 대해 훈련된 신경망입니다.

OOXML 차이 엔진:생성된 PPTX 파일의 두 버전 간의 1픽셀 드리프트도 감지할 수 있는 특수 도구입니다.

4. 보안 및 격리

연구는 지저분할 수 있지만 보안이 가장 중요합니다.

-Air-Gapped 연구 포드:새로운 실험적 모델은 생산에 통합되기 전에 격리된 환경에서 개발됩니다.하부 구조.

합성 데이터 생성:우리는 고급 합성 데이터 생성기를 사용하여 모델을 교육함으로써 실제 고객 데이터가 우리 연구 환경에 전혀 들어오지 않도록 보장합니다.

5. 실험실에서 생산까지(L2P)

우리는 엄격한 "L2P" 파이프라인을 유지합니다. 모든 기술적 혁신은 다음을 거쳐야 합니다.

샌드박스:실험실 내에서 로컬 테스트.

알파 클러스터:내부 더미 계정으로 테스트 중입니다.

베타 웨이브:선택된 기업 파트너를 위한 옵트인 테스트.

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