샌프란시스코 행사장에 도착했는데, 듣고 싶은 세션은 겹치고 노트에는 발표 문구만 가득한 상황을 상상해 보겠습니다. 발표 직후에는 새로운 모델과 GPU 기술이 실제 프로젝트에도 바로 적용될 것처럼 보입니다. 그러나 팀으로 돌아온 뒤에는 재현할 입력값도, 비교할 기준도, 검증할 담당자도 남지 않는 경우가 많습니다.
그래서 모드콘 2026 참가 준비는 일정표를 저장하는 일보다 먼저 시작해야 합니다. 이번 글에서는 행사 전 확인할 질문, 하루 동안 기록할 항목, 모조 GPU 프로그래밍 워크숍을 준비하는 방법, 그리고 행사 후 기술 복기 절차를 실제 개발 흐름에 맞춰 정리합니다.
먼저 행사 정보부터 다시 확인해야 하는 이유
공식 안내에 따르면 모드콘 2026은 2026년 8월 18일 미국 샌프란시스코에서 열리는 하루 행사입니다. 장소는 그랜드 하얏트 샌프란시스코이며, 등록은 오전 7시 30분부터 시작되고 저녁 리셉션까지 이어지는 일정으로 안내되어 있습니다. 행사 규모는 300명 이상으로 표시되어 있습니다. (modular.com)
행사 전에는 공식 모드콘 2026 행사 안내를 다시 확인해야 합니다. 세션 시간, 발표자, 워크숍 조건은 바뀔 수 있기 때문입니다. 현재 공개된 정보에는 통합 컴퓨팅, 라이브 시연, 모조 GPU 프로그래밍 워크숍, 모조와 맥스를 활용한 AI 코딩 세션 등이 포함되어 있습니다. (modular.com)
참석 전 확인할 핵심 숫자
| 확인 항목 | 현재 공개 정보 | 준비할 내용 |
|---|---|---|
| 행사 날짜 | 2026년 8월 18일 | 이동 시간과 입장 시간을 따로 계산합니다 |
| 행사 형태 | 하루 일정 | 목표를 1~2개로 줄입니다 |
| 등록 시작 | 오전 7시 30분 | 첫 세션보다 일찍 도착할지 결정합니다 |
| 종료 일정 | 저녁 리셉션까지 | 귀가 시간보다 복기 시간을 확보합니다 |
| 예상 참석 규모 | 300명 이상 | 질문과 만남을 사전에 우선순위로 정합니다 |
공식 페이지에는 전체 발표자와 세부 일정이 가까운 시점에 추가될 수 있다고 안내되어 있습니다. 따라서 지금은 확정된 사실과 아직 확인하지 못한 내용을 분리해 기록하는 편이 안전합니다. (modular.com)
모드콘 2026 의제는 어떻게 골라야 할까요?
모든 세션을 들으려 하지 말고, 팀이 행사에서 검증할 질문을 먼저 정해야 합니다. 다음 네 가지 목표 중 하나를 주 목표로 고르면 일정 충돌을 줄일 수 있습니다.
| 주 목표 | 우선해서 볼 내용 | 행사 후 남겨야 할 결과 |
|---|---|---|
| 하드웨어 이동성 | 통합 컴퓨팅, 이기종 하드웨어 실행 | 지원 장치와 제약 조건 |
| 모델 배포 | 오픈 시즌 포 오픈 모델, 모델 서빙 | 모델 허가 조건과 운영 비용 항목 |
| 개발 생산성 | AI 코딩 위드 모조 앤 맥스 | 기존 파이썬 코드와의 연결 경로 |
| 저수준 최적화 | 모조 GPU 프로그래밍 워크숍 | 재현 가능한 커널 실험 과제 |
예를 들어 팀의 문제가 특정 GPU에 묶인 추론 코드라면 발표 제목보다 실행 경로를 봐야 합니다. 같은 모델과 컨테이너가 여러 하드웨어에서 동작하는지, 수정해야 하는 코드의 범위가 어디까지인지, 성능 수치가 어떤 입력 크기에서 나온 것인지가 핵심입니다.
반대로 모델 자체보다 배포 운영이 문제라면 더 에이아이 클라우드나 오픈 모델 패널에 집중해야 합니다. 발표에서 “통합된 계층”이라는 표현이 나와도 실제 운영에서는 인증, 로그, 배포 자동화, 장애 복구가 별도 과제로 남을 수 있습니다.
출발 전 어떤 작업 부하를 준비해야 할까요?
현장 발표를 프로젝트에 연결하려면 작은 기준표를 만들어 가져가야 합니다. 다음 항목은 행사 전날까지 채우는 것이 좋습니다.
- 현재 사용하는 모델 이름과 버전을 적습니다.
- 입력 길이, 동시 요청 수, 목표 응답 시간을 기록합니다.
- 현재 사용하는 장치와 메모리 제한을 적습니다.
- 추론 단계에서 가장 오래 걸리는 구간을 표시합니다.
- 다른 하드웨어로 옮길 때 막히는 라이브러리나 연산을 적습니다.
- 비교할 기준을 정합니다. 예를 들면 지연 시간, 처리량, 메모리 사용량, 배포 복잡도입니다.
- 발표자가 제시한 결과를 그대로 믿지 않고 다시 확인할 조건을 정합니다.
현장에서는 “몇 배 빠른가요?”보다 “어떤 배치 크기와 정밀도에서 측정했나요?”라고 묻는 편이 낫습니다. 또한 평균 지연 시간만 보지 말고 구간별 지연 시간, 초기 실행 비용, 모델 로딩 시간도 확인해야 합니다.
모조 GPU 프로그래밍 워크숍은 무엇을 준비해야 할까요?
모조 GPU 프로그래밍 워크숍에 참여하려면 언어 문법만 미리 보는 것으로 부족합니다. 본인이 해결하려는 커널 하나를 정해 두어야 합니다. 행렬 연산, 전처리, 토큰화, 이미지 변환처럼 입력과 출력이 명확한 작업이 좋습니다.
준비 순서는 다음과 같습니다.
- 노트북에서 개발 환경을 실행할 수 있는지 확인합니다.
- 파이썬으로 작성한 작은 기준 구현을 준비합니다.
- 입력 데이터 크기와 예상 출력값을 저장합니다.
- 병렬화할 수 있는 반복문을 하나 골라 둡니다.
- 정확도 허용 범위와 속도 측정 방법을 정합니다.
- 워크숍에서 작성한 코드를 저장할 저장소를 준비합니다.
현재 공식 행사 페이지는 참가자가 직접 GPU 커널을 작성하는 실습을 안내하고 있습니다. 다만 현장에서 제공되는 장치와 사전 설치 조건은 최신 안내를 다시 확인해야 합니다. (modular.com)
질문: 모조를 처음 접해도 워크숍에 참여할 수 있나요?
가능하지만, 파이썬 코드와 기본적인 병렬 처리 개념을 알고 가는 편이 좋습니다. 완성된 프로그램을 만들겠다는 목표보다, 하나의 함수가 어떤 방식으로 병렬 실행되는지 관찰하는 목표가 현실적입니다.
질문: 워크숍에서 무엇을 가져와야 하나요?
완성된 제품이 아니라 재현 가능한 작은 실험을 가져와야 합니다. 입력 크기, 기준 실행 시간, 결과 검증 방법이 있으면 행사 후 팀 장비에서도 비교할 수 있습니다.
오픈 모델 패널에는 어떤 질문을 해야 할까요?
오픈 시즌 포 오픈 모델과 오픈 모델 패널을 볼 때는 모델 공개 여부만 확인하면 안 됩니다. 실제 서비스에 넣을 수 있는지를 다음 순서로 질문해야 합니다.
- 모델 가중치와 데이터의 허가 범위는 어떻게 나뉘나요?
- 상업적 사용과 파인튜닝에 제한이 있나요?
- 양자화된 모델도 같은 조건을 적용받나요?
- 새 하드웨어에서 공식 지원되는 실행 경로가 있나요?
- 모델 교체 시 토크나이저와 출력 형식이 바뀌나요?
- 긴 입력과 동시 요청에서 메모리 사용량은 어떻게 변하나요?
- 장애 발생 시 이전 모델로 되돌릴 수 있나요?
- 요청, 지연 시간, 오류율을 어떤 방식으로 관찰하나요?
이 목록은 오픈 모델 패널 질문 목록으로 따로 저장해 두면 좋습니다. 패널 답변이 모호할 때는 “공식 지원”과 “커뮤니티에서 실행 가능”을 구분해 다시 물어야 합니다. 두 표현은 운영 책임과 유지 비용이 크게 다를 수 있습니다.
주의: 발표 중 공개된 성능 수치는 특정 모델, 입력, 장치, 컴파일 옵션에서 나온 결과일 수 있습니다. 수치 옆에 측정 조건과 비교 대상이 함께 적혀 있지 않다면 팀의 기준값으로 사용하지 마세요.
현장 시연에서 무엇을 기록해야 할까요?
시연을 볼 때는 화면 사진보다 실험 조건을 기록해야 합니다. 다음 다섯 칸을 노트에 고정해 두면 발표 후 비교가 쉬워집니다.
- 사용한 모델과 버전
- 하드웨어와 메모리 조건
- 입력 크기와 동시 요청 수
- 비교 대상과 측정 지표
- 발표자가 말하지 않은 미확인 조건
또한 “제품에서 지금 사용할 수 있는 기능”, “곧 제공될 기능”, “개념적으로 가능한 방향”을 서로 다른 색으로 표시합니다. 컴퓨트 언락드와 유니파이드 에이아이 컴퓨트 레이어 같은 큰 방향성은 기술 전략의 단서가 될 수 있지만, 곧바로 현재 서비스의 약속으로 해석해서는 안 됩니다.
행사 후 기술 복기는 어떻게 진행해야 할까요?
질문: 에이아이 대회 참석 후 어떻게 기술 복기를 해야 하나요?
행사 다음 날 감상문부터 쓰지 말고, 검증 목록을 먼저 만드세요. 추천 절차는 다음과 같습니다.
- 발표 자료와 공식 공지를 사실, 주장, 추정으로 나눕니다.
- 팀의 작업 부하와 연결되는 주장만 남깁니다.
- 가장 작은 재현 실험을 설계합니다.
- 현재 구현과 새 도구를 같은 입력으로 비교합니다.
- 성능뿐 아니라 설치, 디버깅, 배포, 관찰 가능성을 기록합니다.
- 실패 조건과 중단 기준을 정합니다.
- 시범 적용, 보류, 제외 중 하나로 결론을 냅니다.
예를 들어 발표에서 하드웨어 간 이동성이 강조되었다면, 실제 실험은 동일한 모델과 입력을 두 실행 환경에 올리는 방식으로 설계할 수 있습니다. 결과에는 평균 속도뿐 아니라 수정한 코드 줄, 새로 필요한 의존성, 장애 복구 방식까지 포함해야 합니다.
ZovCloud의 원격 개발 환경을 검토하는 팀이라면 맥 클라우드 이용 안내와 요금 안내를 함께 확인하면서, 행사에서 얻은 도구를 원격 빌드와 테스트 흐름에 어떻게 넣을지 별도 과제로 기록할 수 있습니다. 실제 사용 조건은 프로젝트와 선택한 서비스에 따라 달라지므로, 공개된 안내와 자신의 검증 결과를 분리해 판단해야 합니다.
현재 환경과 맥 환경을 비교할 때 놓치기 쉬운 점
기존 윈도우나 리눅스 장비만으로 실험을 이어가면 장치 접근 권한, 팀별 환경 차이, 장시간 테스트를 위한 유휴 장비 확보가 걸림돌이 될 수 있습니다. 특히 행사 직후에는 여러 개발자가 같은 실험을 반복하므로 로컬 장비만으로는 재현 순서를 맞추기 어렵습니다.
이때 맥을 별도 장비로 구매하는 방식은 초기 비용과 관리 부담이 생깁니다. 반면 필요할 때 ZovCloud의 맥 클라우드 렌탈을 활용하면 원격 개발, 빌드, 테스트 환경을 프로젝트 단위로 분리하기 쉽습니다. 다만 네트워크 지연, 파일 전송 방식, 접근 권한은 먼저 확인해야 합니다.
핵심은 행사장에서 들은 기술을 바로 도입하는 것이 아닙니다. 기존 환경에서 반복하기 어려운 실험을 안정적으로 재현하고, 결과를 팀의 선택 기준으로 남기는 것입니다. 모드콘 2026 참가 준비를 오늘 시작한다면 질문 목록과 기준 작업 부하부터 만들고, 행사 후에는 작은 검증 과제로 연결해 보시기 바랍니다.