#Distributed

Ivan Fioravanti ᯅ (@ivanfioravanti)

작성자는 MLX Distributed의 속도 향상을 칭찬하며 곧 사용해보겠다고 한 트윗입니다. 'Magical! MLX Distributed even faster!'라며 성능 개선에 긍정적 반응을 보였고, 개발자들(@awnihannun, @angeloskath)과 팀에게 감사를 전했습니다.

x.com/ivanfioravanti/status/20

#mlx #distributed #ml #performance #release

Angelos Katharopoulos (@angeloskath)

MLX의 최신 macOS 26.3 릴리스에서 JACCL이 업데이트되어 분산 대역폭이 크게 향상되었습니다(머지된 PR). 이로 인해 프롬프트 처리 확장성과 첫 토큰까지의 지연이 줄어들며, 4노드 환경에서 MoE 및 dense 모델 모두 약 3.3배의 속도 향상이 보고되었습니다.

x.com/angeloskath/status/20199

#mlx #macos #jaccl #distributed #mlperformance

2026-02-05

When millions click at once, your autoscaling dreams die fast.
So what does it really take to survive “Super Bowl”-level concurrency?

Post by Manoj Yerrasani: infoworld.com/article/4127318/

#architecture #distributed #concurrency #SystemDesign #highAvailability #devopsish

2026-02-03
2026-02-01

Privacidad digital y soberanía tecnológica

2026-01-31

Faster package builds using Icecream and a Mac

fed.brid.gy/r/https://iovec.ne

Lobsterslobsters
2026-01-31

Tarjei Mandt (@kernelpool)

Kimi-K2의 분산(distributed) 버전이 공개되었다는 간단한 안내 트윗입니다. 구체적 기능·배포 방식 설명은 없지만 모델의 분산 버전 제공을 알리는 공지성 게시물로 보입니다.

x.com/kernelpool/status/201751

#kimi #kimik2 #distributed #model

2026-01-30

Ingress NGINX: Statement from the Kubernetes Steering and Security Response Committees

fed.brid.gy/r/https://kubernet

Lobsterslobsters
2026-01-30

Ingress NGINX: Statement from the Kubernetes Steering and Security Response Committees lobste.rs/s/bhoyfm
kubernetes.io/blog/2026/01/29/

2026-01-30

No, Cloudflare's Matrix server isn't an earnest project

fed.brid.gy/r/https://nexy.blo

Lobsterslobsters
2026-01-30

No, Cloudflare's Matrix server isn't an earnest project via @aks lobste.rs/s/izh4dt
nexy.blog/2026/01/28/cf-matrix

Lobsterslobsters
2026-01-29

Narwhal: an extensible pub/sub messaging server for edge applications lobste.rs/s/icj2ce
github.com/narwhal-io/narwhal

winit. (@hiwinit)

theo의 BEAM 관련 영상을 보고 Erlang VM의 분산 컴퓨트 방식을 배운 뒤, Bun을 가볍게 재현한 분산 작업 러너 'zukov'를 만들었다고 보고. 멀티 노드 연산을 지원하는 분산 태스크 러너로, 최적화나 세부 기능은 부족하지만 동작 방식이 마음에 든다는 설명.

x.com/hiwinit/status/201660531

#distributed #taskrunner #bun #erlang #beam

Lobsterslobsters
2026-01-28

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst