러스트로 만드는 수학 및 과학 계산 라이브러리 시리즈 - 1편: 벡터와 행렬 연산 기초

이번 시리즈에서는 러스트(Rust)를 활용해 수학 및 과학 계산 라이브러리를 만드는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 데이터 사이언스, 시뮬레이션, 머신러닝 등 다양한 분야에서 필수적인 벡터 연산, 행렬 연산, 선형대수, 확률/통계 연산, 고성능 FFT(Fast Fourier Transform)까지 확장 가능한 라이브러리를 직접 구현해볼 예정입니다.이 시리즈는 다음과 같은 특징을 갖습니다.안전한 메모리 관리: 러스트의 소유권과 빌림 규칙을 통해 메모리 안전성을 확보하면서 수학 연산을 처리합니다.고성능 지향: 과학 계산에서 성능은 중요합니다. SIMD 활용, 메모리 레이아웃 최적화, 멀티스레딩 등을 통해 C++ BLAS/LAPACK 수준의 성능에 도전합니다.추상화와 제네릭 활용: 러스트의 제네릭과 트레이트를..

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• · 2024. 12. 24.
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[모던 C++ #2] C-Style 배열을 벗어나: std::array, std::vector 그리고 std::span으로!

과거 C++98/03 시절, 정적 크기를 갖는 C-Style 배열은 흔하게 사용되었지만, 실제로는 다양한 문제를 안고 있었습니다. 배열의 크기를 코드 곳곳에 명시해야 하거나, 함수 인자로 전달할 때 크기 정보를 잃기 쉽고, 범위 초과 액세스를 검증하기 어렵다는 점 등이 대표적입니다. 이러한 방식은 대규모 프로젝트에서 메모리 안전성을 저해하고, 유지보수를 어렵게 만들었습니다.모던 C++에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 대안들이 등장했습니다. std::array는 정적 크기 배열을 안전하게 감싸며, std::vector는 동적 크기 배열을 편리하게 관리하고, C++20의 std::span은 기존 배열이나 컨테이너의 뷰(view) 역할을 하여 범위 정보를 담은 인터페이스를 제공합니다.관련 참고 자료:std..

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• · 2024. 12. 14.
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러스트 언어 입문 시리즈 - 4편: 컬렉션, 슬라이스, 이터레이터를 통한 실습 예제

지난 글에서 러스트의 소유권(Ownership), 빌림(Borrowing), 라이프타임(Lifetime) 개념을 살펴보았습니다. 이번에는 이러한 개념들을 실제로 활용해보는 실습 예제를 통해, 러스트의 컬렉션(Collection), 슬라이스(Slice), 그리고 함수형 프로그래밍 스타일을 지원하는 이터레이터(Iterator) 등을 다뤄보겠습니다. 또한 C++에서 std::vector, std::array, std::map 등을 사용하던 경험과 비교해보며, 러스트가 어떤 식으로 자료 구조를 제공하고 메모리 안전성을 유지하는지 살펴보겠습니다.벡터(Vector): 동적 크기 배열C++에서 std::vector로 동적 배열을 관리하던 것처럼, 러스트에서도 Vec 타입을 통해 크기가 가변적인 배열을 다룰 수 있습니..

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• · 2024. 12. 9.
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