[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #6: Shared Memory와 Constant Memory, 기초 최적화 맛보기

지난 글에서는 2D 데이터 처리와 비동기 스트림(Asynchronous Streams)을 통해 Host와 Device 간 연산이 겹칠 수 있음을 확인했습니다. 이제는 GPU 메모리 계층을 살짝 들여다보고, 성능 최적화를 위해 왜 이러한 구조가 존재하는지 알아볼 차례입니다. 오늘 다룰 주제는 Shared Memory와 Constant Memory라는 특별한 메모리 공간들입니다. 이들은 단순한 글로벌 메모리(Global Memory) 접근보다 훨씬 더 빠르거나 특정 상황에서 효율적인 접근을 가능하게 해줍니다.메모리 계층 구조 이해하기GPU 메모리는 단순하지 않습니다. 성능을 극대화하기 위해 다양한 메모리 종류가 존재합니다.Global Memory(전역 메모리): 우리가 지금까지 cudaMalloc로 할당한 ..

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• · 2024. 12. 10.
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미국 시민권 인터뷰 A to Z: USCIS 심사 과정과 준비물 안내

미국 시민권 인터뷰, 왜 중요한가?미국은 이민자로 이룩한 나라다 보니, 시민권 절차 또한 이민자의 문화적·사회적 적응 여부를 꽤 중요하게 생각한다. 시민권 인터뷰는 단순히 서류상 조건을 확인하는 것뿐 아니라, 미국이라는 나라의 기본 원칙과 가치를 이해했는지, 영어로 어느 정도 소통 가능한지, 법적·도덕적 기준을 충족하는지를 확인하는 단계다.역사적으로는 18~19세기엔 법정에 출두해 간단히 선서하는 식이었으나, 20세기 중반부터는 많은 이민자들이 몰려오면서 체계적인 평가 절차가 마련되었다. 지금 우리가 치르는 인터뷰는 오랜 기간 다듬어진 제도다. 이 과정을 제대로 이해하고 준비하면, 한결 수월하게 통과할 수 있다.인터뷰 당일의 흐름: 단계별로 살펴보기1. 도착 & 대기사전 답사: 인터뷰 장소(USCIS F..

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• · 2024. 12. 10.
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블로그 플랫폼 비교: 네이버, 브런치, 유튜브, 티스토리, 미디엄

이번 글에서는 ‘네이버 블로그’, ‘브런치’, ‘유튜브’, ‘티스토리’, 그리고 추가로 ‘미디엄(Medium)’이라는 다섯 가지 플랫폼을 각각 분석하고 비교해 보겠습니다. 국내외 콘텐츠 크리에이터나 퍼스널 브랜딩을 고민하는 이들이, 각 플랫폼별 특징을 파악하고 자신의 목표에 맞는 전략적 선택을 하는 데 도움이 되길 바랍니다.1. 네이버 블로그: 국내 기반, 친숙한 진입 플랫폼네이버 블로그는 국내 이용자가 많고 검색 노출이 쉬워, 국내 독자를 대상으로 콘텐츠를 발행하기에 가장 직관적이다. 상호 소통을 통해 방문자를 늘리기 쉽고, 단순한 사용법으로 초보자에게도 부담이 없다. 다만 광고 수익 구조가 낮은 편이며, 경쟁이 치열한 키워드 시장에서 살아남으려면 꾸준한 운영이 필수다.장점친숙하고 쉬운 시작국내 검색 ..

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• · 2024. 12. 10.
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리눅스 텍스트 검색의 핵심, grep 가이드: 기초부터 고급 활용까지

리눅스 환경에서 grep는 텍스트 검색의 표준이라 할 만한 명령어입니다. 오랜 역사를 지닌 만큼, 다양한 옵션과 강력한 정규표현식 패턴 매칭 기능을 갖추고 있습니다. 심지어 단순한 문자열 검색부터 시작해 방대한 로그 파악, 복잡한 텍스트 처리까지 grep는 다양한 시나리오에서 활약하죠.이 글에서는 grep가 무엇인지, 어떻게 태어났고 발전했는지, 다른 텍스트 검색 툴들과 어떻게 다른지 비교한 후, 기초에서 고급까지 실제 커맨드라인 예제와 함께 차근차근 살펴보겠습니다. 또한, 효율성을 높이기 위한 alias 설정과 다른 툴과의 연계 방법도 다룰 예정입니다.grep의 기원과 필요성탄생 배경:grep는 "Global Regular Expression Print"의 약자로, 정규표현식을 통해 파일 내 텍스트 패..

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• · 2024. 12. 10.
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리눅스 아카이빙의 기본기, tar 가이드: 기초 문법부터 고급 활용까지

리눅스 환경에서 파일 백업과 패키징을 논할 때 tar는 빠지지 않고 등장하는 명령어입니다. 원래는 테이프 드라이브에 데이터를 모으기 위해 사용되던 도구지만, 현대 리눅스에서도 여전히 강력하고 유연한 아카이빙(archiving) 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 tar를 다루기에 앞서, 그 기원과 필요성을 간단히 살펴본 뒤, 초심자가 이해하기 쉽도록 tar --help 출력을 기반으로 명령어의 기본 문법을 체계적으로 정리하겠습니다. 이후 기초 사용법에서 고급 활용 팁까지 예제를 통해 차근차근 알아보도록 하겠습니다.tar의 기원과 필요성tar는 "Tape ARchive"에서 유래한 이름으로, 과거 테이프 백업 장치에 여러 파일을 한 번에 저장하기 위해 만들어졌습니다. 현재는 테이프 대신 디스크나 네트워크를 ..

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• · 2024. 12. 10.
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[개발자 영어] Opt-In vs. Opt-Out

1. Opt-In vs. Opt-Out이번에 소개할 주제는 "Opt-In"과 "Opt-Out"입니다. 이 표현들은 사용자가 특정 서비스나 기능에 참여하거나 제외될 수 있는 방식을 나타내는 개념으로, 소프트웨어 개발과 사용자 경험(UX) 디자인에서 자주 사용됩니다.2. 정의Opt-In사용자가 명시적으로 참여를 선택해야만 활성화되는 방식입니다.사용자가 사전 동의를 해야 특정 기능이나 서비스에 참여하게 됩니다.예: 뉴스레터 구독, 마케팅 이메일 수신 동의.예:"사용자가 뉴스레터를 구독하려면 먼저 동의를 선택해야 합니다."→ "Users need to opt in to subscribe to the newsletter."Opt-Out사용자가 자동으로 포함되지만, 원하지 않을 경우 제외를 선택할 수 있는 방식입니..

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• · 2024. 12. 10.
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[LibTorch 입문] 2편: LibTorch 환경 셋업과 CMake 프로젝트 기초

안녕하세요! 지난 1편에서는 PyTorch와 LibTorch에 대한 개념적인 소개와, 이 시리즈에서 우리가 달성하려는 궁극적인 목표를 알아보았습니다. 이제 실제로 C++ 환경에서 LibTorch를 활용하기 위한 기초 준비를 해볼 차례입니다.이번 글에서는 다음과 같은 과정을 다룹니다.LibTorch 다운로드 및 설치 위치 정하기: 운영체제(Windows, Linux, macOS)에 따라 설치하는 방법을 안내CMake 기반의 기본 프로젝트 환경 설정:CMakeLists.txt를 작성하는 방법LibTorch 라이브러리를 C++ 프로젝트에 연결하는 법간단한 “Hello LibTorch” 예제 코드를 통해 C++에서 LibTorch가 정상적으로 동작하는지 확인이 과정을 마치고 나면, 다음 글(3편)에서 텐서 생성..

• format_list_bulleted 개발 이야기/PyTorch (파이토치)
• · 2024. 12. 9.
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[LibTorch 입문] 1편: PyTorch와 LibTorch 소개, 그리고 목표 설정

안녕하세요! LibTorch 입문 시리즈에 오신 것을 환영합니다.이 시리즈에서는 머신러닝과 딥러닝에 널리 사용되는 PyTorch를 C++ 환경에서 다루는 방법을 차근차근 알려드리려 합니다. 많은 분들이 Python 환경에서 PyTorch를 사용하며 텐서(Tensor) 연산, 모델 훈련, 추론 등을 손쉽게 경험하셨을 텐데요, 여기서 한 발 더 나아가 C++ 환경에서도 PyTorch 기능을 활용한다면 무엇이 가능할까요? 또한, C++로 작성한 성능 높은 코드를 Python에서 투명하게 사용한다면 어떨까요?이 시리즈의 최종 목표는 C++로 작성된 수치 연산 및 딥러닝 로직을 PyTorch의 C++ 라이브러리(LibTorch) 로 활용하고, 여기에 pybind11을 이용하여 Python 환경에서도 동일한 로직을..

• format_list_bulleted 개발 이야기/PyTorch (파이토치)
• · 2024. 12. 9.
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VAE: 상상력을 가진 인공지능, Variational Auto-Encoder

오늘은 인공지능 분야에서 널리 알려진 생성 모델 중 하나인 VAE(Variational Auto-Encoder)를 소개해보려 합니다. "변분 오토인코더"라는 이름에서 느껴지듯, 처음엔 복잡하게 들릴 수 있지만, 천천히 개념적으로 접근하면 수학적 배경 지식이 없어도 그 아이디어를 충분히 이해할 수 있습니다.왜 VAE가 필요할까?우리가 다루는 데이터(이미지, 텍스트, 소리)는 매우 복잡한 패턴을 가지고 있습니다. 단순히 이 데이터를 외워두었다가 흉내내는 것만으로는 한계가 있습니다. 진짜로 원하는 것은 무엇일까요? 데이터가 가진 본질적인 특징을 이해하고, 그 특징을 응용해 새로운 데이터를 '창조'해내는 인공지능입니다. 전통적인 오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 압축한 뒤 복원하는 과정을 통해 ..

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• · 2024. 12. 9.
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Autoencoder: 데이터의 본질을 찾아내는 인공지능

오늘은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 ‘Autoencoder(오토인코더)’에 대해 소개해드리려고 합니다. 데이터 속에 숨겨진 핵심 특징을 포착하고, 이를 바탕으로 다양한 응용을 가능하게 만드는 Autoencoder는, 비지도 학습(unsupervised learning)의 대표적 모델 중 하나입니다.처음 들으면 낯설 수 있지만, 천천히 살펴보면 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 글을 통해 Autoencoder의 개념, 작동 방식, 응용 사례 등을 차근차근 알아보겠습니다.왜 Autoencoder가 필요할까?현대 사회에서 다루는 데이터는 엄청난 양과 복잡성을 가지고 있습니다. 고해상도 이미지, 다양한 센서 데이터, 텍스트 등 높은 차원의 데이터를 직접 처리하기 쉽지 않은데요. Autoenc..

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• · 2024. 12. 9.
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