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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3704 편
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고수에게 배우고, 스스로를 밀어붙이기 — 적응의 동물을 위한 성장법 ♪ 들을 수 있어요
사람은 적응의 동물입니다. 쉬운 상대와만 겨루면 실력은 조용히 정체됩니다. 고수에게 배우고, 컴포트존 밖으로 한 걸음 나가고, 때로는 당근으로 스스로를 달래며, 즐거움을 잃지 않고 오래 성장하는 법을 정리했습니다.
2026-06-17 · 43 분 읽기 #growth#learning#mindset#deliberate-practice#mentorshipDivide and Conquer로 미루지 않기 — 다 할 수 있다 ♪ 들을 수 있어요
큰 일 앞에서 막막해 자꾸 미루게 됩니다. 그런데 작게 쪼개면 사실 다 할 수 있습니다. 분할 정복, 2분 규칙, 모멘텀, 추적 시스템으로 미루지 않고 끝까지 해내는 법을 이야기합니다.
2026-06-17 · 46 분 읽기 #productivity#procrastination#focus#mindset#habitsFingerScore 하드웨어 3 — MCU 펌웨어와 제스처 입력 처리
라켓 스포츠 점수 기록용 BLE 링 디바이스의 두뇌, MCU 펌웨어를 다룹니다. 초기화·메인 루프·인터럽트·저전력 슬립의 구조부터 GPIO 인터럽트로 버튼과 제스처를 감지하는 법, 디바운싱, IMU 임계값 상태 머신, 이벤트에서 점수 증가까지의 흐름을 컴파일 가능한 C 코드 예제와 함께 정리합니다.
2026-06-17 · 31 분 읽기 #fingerscore#firmware#mcu#embedded#gestureFingerScore 하드웨어 4 — BLE 무선 통신 설계(GATT부터 모바일 연동까지)
FingerScore 스마트 점수기록 링의 핵심인 BLE 무선 통신을 처음부터 설계합니다. GAP/GATT 개념, 커스텀 점수 서비스, 페어링 보안, Web Bluetooth와 Android 연동, 전력 절약과 디버깅까지 입문자도 따라올 수 있게 정리합니다.
2026-06-17 · 26 분 읽기 #fingerscore#ble#bluetooth#gatt#embeddedFingerScore 하드웨어 5 — 전원·배터리·회로 설계
FingerScore 링을 진짜로 켜 두기 위한 전원 설계를 처음부터 다룹니다. 전력 예산 계산, 코인셀 대 LiPo 선택, 충전 IC와 보호회로, LDO와 벅 컨버터, 디커플링, 저전력 기법, 그리고 발열·ESD·안전까지 입문자 친화적으로 정리합니다.
2026-06-17 · 28 분 읽기 #fingerscore#power#battery#lipo#circuitFingerScore 하드웨어 만들기 1 — 시스템 설계와 부품 선정(BOM) ♪ 들을 수 있어요
FingerScore 반지형 스코어 기록기를 직접 만드는 하드웨어 시리즈의 1편입니다. 제품 요구사항을 회로로 번역하는 법, 센서·MCU·무선·전원으로 이어지는 시스템 블록 다이어그램, MCU+BLE SoC와 입력 방식과 전원의 비교, 그리고 실제 BOM 예시와 학습 도구·예산까지 초보자도 따라올 수 있게 정리합니다.
2026-06-17 · 48 분 읽기 #fingerscore#hardware#electronics#ble#embeddedFingerScore 하드웨어 6 — PCB 설계와 소형화(반지로 만들기)
FingerScore 회로를 실제로 만질 수 있는 반지로 만드는 마지막 단계, PCB 설계를 다룹니다. 스키매틱에서 PCB로 가는 흐름, 부품 배치와 라우팅, 반지 폼팩터 제약, 2.4GHz 안테나 레이아웃, DFM과 거버 출력, 어셈블리, 그리고 양산과 인증까지 입문자 친화적으로 정리합니다.
2026-06-17 · 27 분 읽기 #fingerscore#pcb#kicad#antenna#miniaturizationFingerScore 하드웨어 2 — 전자공학 기초(전압·전류·저항부터 디지털 신호까지) ♪ 들을 수 있어요
FingerScore 링 디바이스를 직접 만들기 위한 전자공학 기초를 한 편에 정리합니다. 옴의 법칙과 전압 분배, 풀업/풀다운 저항, 커패시터, LED 전류 제한 계산, GPIO와 로직 레벨, I2C/SPI/UART, ADC, 멀티미터와 오실로스코프 측정까지 초보자도 따라올 수 있게 설명합니다.
2026-06-17 · 39 분 읽기 #fingerscore#electronics#hardware#gpio#i2cripgrep은 왜 그렇게 빠른가
ripgrep이 grep보다 빠른 이유는 마법이 아니라 여러 결정의 누적입니다. Rust의 regex 크레이트가 쓰는 유한 오토마타(백트래킹 없음), SIMD로 가속한 memchr, 병렬 디렉터리 순회, .gitignore 존중, 스마트 케이스, 바이너리 건너뛰기, mmap까지. 빠른 도구를 만드는 원리를 하나씩 뜯어봅니다.
2026-06-17 · 24 분 읽기 #rust#performance#tools#cliSystolic Array와 Dataflow 아키텍처 — TPU의 심장 원리 ♪ 들을 수 있어요
AI 가속기의 핵심 연산인 행렬곱을 효율적으로 처리하는 systolic array의 동작 원리를 ASCII 다이어그램과 함께 깊이 파헤칩니다. weight-stationary와 output-stationary 같은 dataflow 전략, 데이터 재사용과 에너지, 텐서코어와의 비교, 컴파일러 매핑까지 TPU의 심장 원리를 정리합니다.
2026-06-16 · 38 분 읽기 #gpu-cuda#systolic-array#dataflow#tpu#ai-hardware추론을 빠르게 — 양자화, 희소성, Dataflow의 하드웨어 관점 ♪ 들을 수 있어요
추론 비용의 구조를 메모리 월 관점에서 풀어내고, 양자화(INT8/FP8/FP4)와 구조적 희소성(2:4), dataflow 아키텍처, 연산자 융합, 배칭과 KV 캐시까지 하드웨어-소프트웨어 공동설계의 큰 그림을 정리합니다. 2026년 Blackwell FP4와 Vera Rubin 흐름을 반영해 실무 적용 포인트를 짚습니다.
2026-06-16 · 35 분 읽기 #inference#quantization#sparsity#dataflow#gpuGPU vs TPU vs ASIC — 2026 추론 전쟁 ♪ 들을 수 있어요
2026년 추론 워크로드를 두고 벌어지는 GPU·TPU·ASIC의 경쟁을 비교합니다. Google TPU v6 Trillium과 Ironwood, 급성장하는 클라우드 자체 추론 ASIC, 처리량·지연·비용·전력 트레이드오프, 그리고 CUDA와 XLA로 갈라지는 컴파일러 스택까지 다룹니다.
2026-06-16 · 43 분 읽기 #gpu#tpu#asic#inference#ai-hardwareCerebras 웨이퍼스케일 딥다이브 — 칩 하나에 모델 전체를 ♪ 들을 수 있어요
웨이퍼 한 장을 통째로 하나의 칩으로 만든 Cerebras WSE-3의 설계를 깊게 파헤칩니다. 메모리 월을 우회하는 온칩 SRAM 중심 구조, 결함 허용 설계, 실시간 추론 성능, 그리고 GPU 클러스터 대비 장단점을 정리합니다.
2026-06-16 · 42 분 읽기 #cerebras#wafer-scale#ai-hardware#memory-wall#inferenceAI 데이터센터의 전력과 냉각 — 기가와트 시대의 인프라 ♪ 들을 수 있어요
AI capex 급증과 함께 데이터센터가 기가와트 규모로 커지면서 전력과 냉각이 최대 제약으로 떠올랐습니다. 랙 전력 밀도 급상승, 공랭의 한계와 직접수냉/액침, PUE, 전력망 제약, 칩의 perf/watt 경쟁(Vera Rubin 약 10배 목표)까지 인프라의 큰 그림을 정리합니다.
2026-06-16 · 41 분 읽기 #datacenter#ai-infrastructure#cooling#power#liquid-cooling포토닉 컴퓨팅과 광 인터커넥트 — 빛으로 메모리 월을 넘다 ♪ 들을 수 있어요
전기 인터커넥트가 메모리 월과 데이터 이동 에너지의 벽에 부딪힌 2026년, 실리콘 포토닉스와 광 인터커넥트가 어떻게 그 한계를 넘으려 하는지 정리합니다. Lightmatter Passage, DARPA 포토닉 프로젝트, 광 텐서코어 연구, 그리고 co-packaged optics의 상용화 과제까지 살펴봅니다.
2026-06-16 · 47 분 읽기 #gpu-cuda#photonics#silicon-photonics#optical-interconnect#co-packaged-optics인메모리 컴퓨팅 원리 — 메모리에서 연산하기 ♪ 들을 수 있어요
데이터를 연산 유닛으로 옮기는 대신, 메모리 안에서 직접 연산하는 compute-in-memory(CIM)의 원리를 깊게 정리합니다. 크로스바 어레이로 행렬곱을 한 번에 푸는 방법, 아날로그와 디지털 방식의 차이, 정밀도와 노이즈의 트레이드오프, 그리고 2026년 연구 동향과 상용화 과제를 다룹니다.
2026-06-16 · 40 분 읽기 #in-memory-computing#compute-in-memory#ai-hardware#crossbar#reram엣지 AI와 NPU — 온디바이스 추론 가속기 ♪ 들을 수 있어요
추론을 클라우드가 아니라 기기에서 직접 돌리는 엣지 AI의 이유(지연·프라이버시·비용)와, 이를 가능케 하는 NPU의 개념을 정리합니다. Apple Neural Engine, Qualcomm, Edge TPU, ARM Ethos부터 모델 경량화, 온디바이스 LLM, 런타임(TFLite/ONNX/CoreML), 클라우드-엣지 하이브리드까지 개발자 시작 가이드를 담았습니다.
2026-06-16 · 42 분 읽기 #edge-ai#npu#on-device#inference#quantizationAI 반도체 공급망과 시장 — 누가 칩을 만드는가 (2026) ♪ 들을 수 있어요
AI 칩 한 장이 만들어지기까지의 가치사슬을 설계, EDA, IP, 파운드리, 패키징, HBM, 장비로 나누어 짚어 봅니다. TSMC와 삼성, ASML의 EUV, CoWoS 병목, 지정학과 수출통제, 클라우드 자체 칩의 부상, 그리고 2026년 투자 사이클 논쟁까지 누가 칩을 만드는지를 정리합니다.
2026-06-16 · 38 분 읽기 #gpu-cuda#ai-hardware#semiconductor#supply-chain#tsmc2026 AI 가속기 지형 — Blackwell에서 Vera Rubin까지 ♪ 들을 수 있어요
2026년 AI 가속기 시장을 한눈에 정리합니다. NVIDIA Blackwell과 차세대 Vera Rubin, AMD MI350X, 추론 capex가 학습을 처음 추월한 변화, 그리고 워크로드별로 어떤 칩을 골라야 하는지 개발자 관점에서 살펴봅니다.
2026-06-16 · 40 분 읽기 #ai-hardware#nvidia-blackwell#vera-rubin#inference#gpuPostgreSQL 버전 업그레이드 전략 — pg_upgrade와 논리 복제
PostgreSQL 메이저 버전 업그레이드를 dump/restore, pgupgrade, 논리 복제 세 가지 방식으로 비교합니다. 다운타임 트레이드오프, pgupgrade --link 절차와 주의사항, 논리 복제 기반 무중단 업그레이드 단계, 검증과 롤백, RDS/Aurora 관리형 업그레이드까지 실무 관점에서 정리합니다.
2026-06-16 · 29 분 읽기 #postgresql#database#upgrade#pg-upgrade#logical-replication