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Meta는 네트워크 동기화의 새로운 기준을 제시하는 Simple Precision Time Protocol (sPTP)를 개발했습니다. sPTP는 기존의 시간 동기화 프로토콜의 한계를 극복하고, 더 높은 정밀도와 신뢰성을 제공합니다. 이 블로그 포스팅에서는 sPTP의 주요 기능, 구현 방법, 그리고 Meta의 다양한 시스템에서의 적용 사례를 살펴보겠습니다. 1. sPTP란 무엇인가? sPTP는 Simple Precision Time Protocol의 약자로, 네트워크 시간 동기화 프로토콜입니다. 이는 기존의 Precision … Read more

Meta는 다양한 프로젝트와 제품 개발에서 Python을 광범위하게 사용하고 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 Meta가 Python을 선택한 이유, 사용 사례, 그리고 Python이 제공하는 장점에 대해 깊이 있게 다루어 보겠습니다. Python이 Meta의 개발 생태계에서 어떤 역할을 하고 있는지 자세히 알아보세요. 1. Python의 매력 Python은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 개발자들이 빠르게 배우고 적용할 수 있습니다. 이러한 특성은 … Read more

Meta는 최신 기술과 개발 도구에 대한 깊이 있는 논의를 제공하기 위해 .Slash라는 새로운 기술 팟캐스트를 런칭했습니다. 이 팟캐스트는 Meta의 기술 리더와 전문가들이 다양한 주제를 다루며, 개발자 커뮤니티에 유익한 정보를 제공합니다. 1. .Slash 팟캐스트 소개 Meta의 .Slash 팟캐스트는 기술 혁신과 개발 도구에 대한 심도 있는 토론을 통해 개발자들에게 최신 정보를 제공합니다. 이 팟캐스트는 Meta의 엔지니어와 기술 … Read more

빠른 애플리케이션 빌드와 효율적인 패키징을 통해 머신러닝(ML) 반복 속도를 크게 개선할 수 있습니다. Meta는 빌드 비효율성과 실행 파일 배포의 문제를 해결함으로써 ML 엔지니어의 작업 효율성을 높이고, 개발 속도를 크게 향상시켰습니다. 1. 서론 Meta에서는 ML 엔지니어들이 빠르게 변화하는 요구에 대응할 수 있도록 인프라를 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 위해 빌드 속도를 개선하고 패키징 및 배포 과정을 효율화하는 … Read more

DotSlash는 대용량 실행 파일을 소스 제어에 포함시켜도 리포지토리 크기에 거의 영향을 주지 않으면서 플랫폼별 실행 파일을 단일 스크립트로 대체해주는 도구입니다. 이를 통해 원격 아티팩트를 자동으로 가져오고, 압축을 풀며, 검증하는 작업을 수행합니다. Meta는 이 도구를 통해 다양한 개발 환경에서 수백만 번의 실행을 관리하고 있습니다. 1. 개요 DotSlash는 대용량 실행 파일을 소스 제어에 포함시켜도 리포지토리 크기에 거의 … Read more

Meta의 DotSlash는 복잡한 배포 과정을 간소화하고 실행 파일의 배포를 더욱 효율적으로 만드는 혁신적인 도구입니다. 이 블로그 포스팅에서는 DotSlash의 주요 기능, 구현 방법, 그리고 Meta의 다양한 시스템에서의 적용 사례를 살펴보겠습니다. DotSlash란 무엇인가? DotSlash는 Meta에서 개발한 도구로, 실행 파일의 배포를 단순화하고 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 복잡한 배포 과정을 자동화하여 개발자들이 더 생산적으로 작업할 수 있도록 … Read more

Instagram의 Threads 앱은 최신 업데이트를 통해 HDR 사진 기능을 도입했습니다. HDR(High Dynamic Range) 사진은 밝은 부분과 어두운 부분을 모두 생생하게 표현해주는 기술입니다. 이 블로그 글에서는 HDR 사진 기능의 개발 배경, 기술적 도전 과제, 구현 과정, 성능 최적화, 사용자 경험 개선, 보안 및 프라이버시 고려 사항 등을 다룹니다. Instagram Threads 팀이 어떻게 이 혁신적인 기능을 구현했는지 … Read more

Meta는 AI의 훈련 및 추론 성능을 극대화하기 위해 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)를 개발했습니다. MTIA는 효율적이고 확장 가능한 맞춤형 실리콘 솔루션으로, AI 모델의 복잡한 연산을 가속화하고 에너지 효율성을 극대화합니다. 이 글에서는 MTIA의 개발 배경, 기술적 도전 과제, 설계 및 성능, 데이터 관리, 보안 강화, 테스트 및 검증, 론칭 전략, 향후 발전 방향 등에 대해 … Read more

Meta는 차세대 생성형 AI(GEN AI)의 발전을 위해 강력하고 확장 가능한 인프라를 구축하고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 인프라 구축 과정에서의 기술적 도전 과제, 혁신적인 솔루션, 성능 최적화, 데이터 관리, 보안 강화 등을 다룹니다. Meta의 AI 전략이 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 이러한 기술이 미래의 AI 발전에 어떤 영향을 미칠지 탐구합니다. 1. 프로젝트 배경 및 목표 1.1 … Read more

Meta는 AI의 발전과 확장을 위해 맞춤형 실리콘을 개발하고 있습니다. 이 맞춤형 칩은 성능, 효율성, 확장성 측면에서 획기적인 변화를 가져오며, AI 워크로드를 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이 글에서는 맞춤형 실리콘 개발의 배경, 기술적 도전 과제, 개발 과정, 성능 최적화, 보안 고려 사항 등을 다루며, Meta의 AI 전략이 어떻게 변화하고 있는지 탐구합니다. 1. 맞춤형 실리콘 개발의 배경 … Read more