2024년을 위한 6가지 API 트렌드 및 실무 / NGINX 튜닝 팁: HTTPS/TLS – TTFB/지연시간 Turbocharge

금요일입니다!! 오늘만 버티면 드디어 주말이군요!!

다들 힘내시고 즐거운 하루 보내세요 :-)

1. GNoME: 인공지능을 통한 신소재 발견!

인공지능 도구인 GNoME이 220만 개의 새로운 결정체, 그중 38만 개는 안정적인 물질을 발견하는 데 성공했습니다. 이 발견은 특히 무기 결정에 의존하는 분야에서 중요하며, 안정적인 결정이 필요합니다. GNoME는 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)를 사용하여 물질의 안정성을 예측하고, 물질 발견의 속도와 효율성을 향상시켰습니다. 이 중 38만 개의 물질은 실험적 합성을 위한 유망한 후보로, 초전도체와 차세대 배터리와 같은 미래 기술 개발에 중요합니다. GNoME는 AI를 사용한 대규모 신소재 발견 및 개발의 가능성을 보여주며 GNoME의 예측 결과를 공개하고, 안정적으로 예측된 38만 개의 물질을 Materials Project에 제공할 예정입니다. 이러한 리소스는 무기 결정 연구를 촉진하고, 실험을 위한 가이드로서 머신 러닝 도구의 잠재력을 열어줄 것으로 기대됩니다.

https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/

2. SDXL Turbo: ADD 활용해서 속도에서 향상된 텍스트-이미지 변환 기술

새로 출시된 SDXL Turbo는 적대적 디퓨젼 증류(ADD) 기법을 기반으로 하는 텍스트-이미지 변환 모델입니다. 이 기법을 통해 모델은 높은 샘플링 충실도를 유지하며 실시간으로 이미지를 생성합니다. SDXL Turbo에서 사용된 적대적 확산 증류(ADD)는 디퓨젼 모델 기술의 새로운 발전으로, 텍스트-이미지 변환 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다. ADD는 다른 증류 방식에서 발생하는 아티팩트와 흐릿함을 방지하며, 단일 단계 이미지 출력과 같은 고급 기능을 제공합니다. 이 기법은 GAN(생성적 적대 신경망)과 유사한 이점을 가져오며, 특히 이미지 품질과 추론 속도 측면에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.SDXL Turbo는 기존 모델 대비 이미지 품질 저하 없이 연산 요구를 줄이면서 빠른 추론 속도를 제공합니다.

https://stability.ai/news/stability-ai-sdxl-turbo

3. 2024년을 위한 6가지 API 트렌드 및 실무

2024년을 대비한 API 관리 전략의 중요성이 커지고 있습니다. 주요 트렌드로는 다양한 출처의 API 사용, 여러 API 표준과 형식, API 기술의 분리, 기술 확산, API 게이트웨이의 진화, 그리고 고급 API 보안이 있습니다. 이러한 트렌드는 디지털 변환과 앱, 데이터의 증가에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.

https://news.hada.io/topic?id=12096

4. NGINX 튜닝 팁: HTTPS/TLS – TTFB/지연시간 Turbocharge

이 글에서는 Nginx의 성능을 최적화하는 방법 중 하나인 TLS (Transport Layer Security, 전송 계층 보안) 프로토콜(특히 TLS 1.2 및 TLS 1.3)을 지원하도록 Nginx를 조정하는 방법을 탐구합니다. 우리는 Nginx의 TLS 설정을 최적화함으로써 TTFB (Time To First Byte, 첫 번째 바이트까지의 시간) 지연을 줄이고 웹사이트 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선할 수 있다는 것을 알아볼 것입니다

https://haydenjames.io/nginx-tuning-tips-tls-ssl-https-ttfb-latency/

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