커널 레벨 최적화를 프로덕션까지.
커널 엔지니어링으로 추론 성능의 한계를 끌어올리고, 하드웨어 비종속 가속 스택(Nova Engine)을 프로덕션에 안착시키는 것.
추론 효율이 경쟁력이 되는 세상. 특정 실리콘에 종속되지 않고, 수치로 증명되고, 배포 가능한 성능을 제공합니다.
서울대 딥러닝연구실(DLLab)에서 시작된 LLM Core AI는 하드웨어 설계 이전에 '하드웨어 잠재 성능을 끝까지 끌어올리는 소프트웨어'에 집중합니다. 우리는 PyTorch 등 범용 프레임워크가 놓치고 있는 커널 레벨의 성능(Software Tax)을 C++와 CUTLASS로 복원합니다. Nova Engine으로 기술적 해자를 구축하고, Agentic Commerce로 실질적 가치를 증명하는 'Dual-Engine' 전략으로 나아갑니다.
시스템 엔지니어링과 응용 연구를 결합해, ‘실전 성능’과 ‘실전 배포’를 동시에 추구합니다.