[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 1편: 강화학습과 PyTorch 소개, 개발환경 준비, 그리고 첫 실행 예제

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화할 수 있는 정책(Policy)을 학습하는 기계학습 분야입니다. 최근 딥러닝 기술과 결합되어, Atari 게임을 수준 높게 공략하거나 로봇팔 제어, 자율주행 의사결정, 바둑·스타크래프트 같은 복잡한 게임에서 인간 프로나 챔피언을 능가하는 성능을 선보이면서 큰 주목을 받았습니다.이 시리즈에서는 RL에 처음 입문하는 독자를 위해, 파이썬과 PyTorch를 활용해 기본적인 강화학습 알고리즘을 단계적으로 구현하고 실험해 볼 예정입니다. 이 과정을 따라가며 RL의 기본 구조와 PyTorch를 사용한 신경망 연산을 체득할 수 있습니다. 이번 글에서는 먼저 강화학습..

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• · 2024. 12. 11.
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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..

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• · 2024. 12. 9.
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[Vulkan으로 GPGPU 시작하기] #2: 환경 설정, Hello Vulkan 예제, 그리고 CMake 세팅

환경 설정이전 글(#1)에서 Vulkan을 GPGPU용으로 활용할 수 있다는 개념적 소개를 했습니다. 이제 실제 코드를 다루려면 환경이 제대로 갖춰져야 합니다. Ubuntu를 예로 들어 Vulkan SDK 설치, 드라이버 설정, CMake 및 기타 툴 설치 방법을 정리하고, Windows 사용자를 위한 간단한 가이드도 제공하겠습니다. 또한 CUDA 경험자들이 Vulkan 환경 구축을 이해하기 쉽도록 CUDA와의 차이점도 다시 상기시켜드리겠습니다.Ubuntu에서 Vulkan 환경 설정1. GPU 드라이버 설치:NVIDIA의 경우:sudo apt updatesudo ubuntu-drivers devicessudo ubuntu-drivers autoinstallAMD/Intel의 경우에는 Mesa 드라이버가 ..

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• · 2024. 12. 9.
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[CUDA & Modern C++로 GPU 프로그래밍 시작하기] #1: 개발 환경 세팅과 “Hello, GPU!” 예제

이 시리즈는 총 10개의 글로 진행됩니다. 이번 첫 글에서는 Ubuntu 기반의 개발 환경을 준비하고, 가장 단순한 CUDA 예제를 통해 “Hello, GPU!”를 출력해보겠습니다. Windows 환경 설정에 대한 언급도 곁들이니, OS에 관계없이 따라 할 수 있을 거예요. 앞으로 진행될 10개의 단계 중 첫 번째 스텝으로, "내 GPU에 손을 흔들어보기"라고 생각해주세요!이 시리즈를 시작하며GPU 프로그래밍은 처음 접하면 조금 낯설게 느껴질 수 있습니다. 하지만 CPU 프로그래밍을 시작할 때 “Hello, World!”를 먼저 찍어봤듯이, CUDA에서도 비슷하게 기초부터 천천히 쌓아나갈 수 있습니다. 앞으로 이 시리즈를 통해 다음 단계들을 차근차근 진행할 예정입니다:개발 환경 설정 (Ubuntu & W..

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• · 2024. 12. 7.
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