태그: #parallel-computing
GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 5 편
#parallel-computing 태그가 붙은 글은 5편이고, 가장 최근 글은 2026-05-14에 올라왔습니다.
함께 자주 붙은 태그: #cuda 4 #gpu 4 #nvidia 4 #deep-learning 2 #machine-learning 2
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브라우저에서 진짜 GPU 컴퓨트 — WebGPU 컴퓨트 셰이더와 WGSL 실전 가이드 2026
WebGPU의 진짜 매력은 3D가 아니라 컴퓨트다. 브라우저에서 행렬 곱, ML 추론, 이미지 필터, 병렬 리덕션을 — CUDA도 wasm도 아닌 — WGSL로 굴린다. 워크그룹·디스패치·바인드 그룹·스토리지 버퍼를 처음부터, '내 첫 병렬 합' 튜토리얼까지, WebGPU 컴퓨트의 모델과 한계와 실전 패턴을 한 호흡으로 정리한다.
2026-05-14 · 27 분 읽기 #webgpu#compute-shader#wgsl#gpu-computing#browserCUDA GPU 프로그래밍 모델 Deep Dive — SIMT, 메모리 계층, Tensor Core, 커널 최적화 완전 정복 (2025) ♪ 들을 수 있어요
ChatGPT, Stable Diffusion, Sora를 돌리는 엔진, NVIDIA GPU와 CUDA. 이 글은 CUDA 프로그래밍 모델을 처음부터 해부합니다. GPU 하드웨어 아키텍처(SM, Warp, CUDA Core), SIMT vs SIMD, 스레드 계층(Grid/Block/Thread), 메모리 계층(Global/Shared/Constant/Register), Memory Coal
2026-04-15 · 36 분 읽기 #cuda#gpu#nvidia#ai#machine-learningCUDA 프로그래밍 완전 정복: GPU 병렬 컴퓨팅 Zero to Hero ♪ 들을 수 있어요
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2026-03-17 · 44 분 읽기 #cuda#gpu#gpu-cuda#parallel-computing#nvidiaCUDA Hands-on 완벽 가이드: GPU 컴퓨팅의 모든 것 ♪ 들을 수 있어요
NVIDIA CUDA의 기초 개념부터 GPU 아키텍처, C/C++ 커널 프로그래밍, 메모리 최적화, Python 연동(PyTorch, Numba, CuPy), Multi-GPU 학습, 프로파일링, 트러블슈팅까지 실전 중심으로 다루는 종합 가이드.
2026-03-01 · 64 분 읽기 #cuda#gpu#nvidia#deep-learning#machine-learningCUDA 프로그래밍 기초: GPU 병렬 컴퓨팅 완전 가이드
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2026-03-01 · 35 분 읽기 #gpu#cuda#parallel-computing#nvidia