아카이브

March 9, 2026

GPU 시스템 20 - Nsight, Triton, FlashAttention까지 이어지는 실전 흐름

Lectures

March 7, 2026

GPU 시스템 19 - Asynchronous Copy와 Pipelining

Lectures

March 5, 2026

오토마타와 컴파일러 12 - 코드 생성

Lectures

March 5, 2026

컴퓨터 구조 10 - 멀티코어와 현대 프로세서

Lectures

March 5, 2026

GPU 시스템 18 - Tensor Core와 Mixed Precision

Lectures

March 5, 2026

리눅스 내부 구조 10 - 컨테이너와 가상화

Lectures

March 5, 2026

MLOps 10 - MLOps 플랫폼 구축

Lectures

March 4, 2026

분산 LLM 학습 20 - 실제 LLM 학습 스택을 설계하는 순서

Lectures

March 4, 2026

플랫폼 엔지니어링 11 - 플랫폼 팀 만들기

Lectures

March 3, 2026

GPU 시스템 17 - Register Pressure와 Spill

Lectures

March 3, 2026

PyTorch 내부 구조 20 - 실제로 PyTorch internals를 실력으로 연결하는 순서

Lectures

March 1, 2026

분산 LLM 학습 19 - Megatron-LM과 DeepSpeed를 어떻게 읽을 것인가

Lectures

March 1, 2026

GPU 시스템 16 - Vectorized Load/Store와 Alignment

Lectures

February 28, 2026

PyTorch 내부 구조 19 - Extension Packaging, Testing, ABI 안정성

Lectures

February 27, 2026

GPU 시스템 15 - LayerNorm과 RMSNorm Kernel 구조

Lectures

February 27, 2026

MLOps 09 - GPU 인프라와 스케일링

Lectures

February 27, 2026

플랫폼 엔지니어링 10 - 보안과 거버넌스

Lectures

February 26, 2026

분산 LLM 학습 18 - Deadlock, Timeout, OOM: 분산 학습 디버깅의 기본기

Lectures

February 26, 2026

리눅스 내부 구조 09 - 네트워킹

Lectures

February 25, 2026

오토마타와 컴파일러 11 - 중간 표현과 최적화

Lectures

February 25, 2026

GPU 시스템 14 - Softmax Kernel이 좋은 연습 문제인 이유

Lectures

February 25, 2026

PyTorch 내부 구조 18 - Autograd와 Distributed Runtime은 어디서 만나는가

Lectures

February 24, 2026

컴퓨터 구조 09 - I/O와 DMA

Lectures

February 23, 2026

분산 LLM 학습 17 - Checkpoint, Resume, Fault Tolerance는 왜 핵심인가

Lectures

February 23, 2026

GPU 시스템 13 - Reduction Kernel Deep Dive

Lectures

February 22, 2026

PyTorch 내부 구조 17 - Triton은 PyTorch 안에서 어떤 역할을 하는가

Lectures

February 21, 2026

GPU 시스템 12 - Warp Shuffle과 Warp-Level Primitive

Lectures

February 21, 2026

MLOps 08 - 피처 스토어

Lectures

February 20, 2026

분산 LLM 학습 16 - Communication Overlap은 어떻게 step 시간을 숨기는가

Lectures

February 19, 2026

오토마타와 컴파일러 10 - 의미 분석과 타입 검사

Lectures

February 19, 2026

GPU 시스템 11 - Shared Memory Bank Conflict

Lectures

February 19, 2026

플랫폼 엔지니어링 09 - 플랫폼 엔지니어를 위한 관측 가능성

Lectures

February 19, 2026

PyTorch 내부 구조 16 - FX, torch.compile, Inductor의 큰 그림

Lectures

February 18, 2026

리눅스 내부 구조 08 - 동기화와 동시성

Lectures

February 17, 2026

컴퓨터 구조 08 - 가상 메모리와 MMU

Lectures

February 17, 2026

분산 LLM 학습 15 - FSDP는 DDP와 무엇이 다르고 언제 유리한가

Lectures

February 17, 2026

GPU 시스템 10 - Tiled Matrix Multiply와 Shared Memory

Lectures

February 16, 2026

PyTorch 내부 구조 15 - PyTorch Profiling으로 Operator 병목 읽기

Lectures

February 15, 2026

GPU 시스템 09 - Naive Matrix Multiply가 느린 이유

Lectures

February 14, 2026

분산 LLM 학습 14 - ZeRO Stage 1, 2, 3는 각각 무엇을 없애는가

Lectures

February 13, 2026

GPU 시스템 08 - 프로파일링과 Roofline 관점

Lectures

February 13, 2026

MLOps 07 - ML을 위한 CI/CD

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February 13, 2026

플랫폼 엔지니어링 08 - 대규모 CI/CD

Lectures

February 13, 2026

PyTorch 내부 구조 14 - AMP, Autocast, Numerical Stability

Lectures

February 12, 2026

리눅스 내부 구조 07 - I/O와 디바이스

Lectures

February 11, 2026

분산 LLM 학습 13 - Activation Checkpointing과 Recomputation의 트레이드오프

Lectures

February 11, 2026

GPU 시스템 07 - Occupancy와 Latency Hiding

Lectures

February 10, 2026

오토마타와 컴파일러 09 - 추상 구문 트리

Lectures

February 10, 2026

PyTorch 내부 구조 13 - Fused Operator는 언제 가치가 있는가

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February 9, 2026

GPU 시스템 06 - Triton과 Kernel Optimization 실전 감각

Lectures

February 8, 2026

컴퓨터 구조 07 - 메모리 계층 구조

Lectures

February 8, 2026

분산 LLM 학습 12 - GPipe, 1F1B, Interleaving: Pipeline Schedule은 어떻게 고르는가

Lectures

February 7, 2026

GPU 시스템 05 - Coalescing, Shared Memory, Reduction 패턴

Lectures

February 7, 2026

MLOps 06 - 모니터링과 드리프트 감지

Lectures

February 7, 2026

PyTorch 내부 구조 12 - Backward 구현 패턴과 저장 전략

Lectures

February 6, 2026

플랫폼 엔지니어링 07 - 제품으로서의 플랫폼

Lectures

February 5, 2026

분산 LLM 학습 11 - Pipeline Parallel의 기본과 Stage 분할 감각

Lectures

February 5, 2026

GPU 시스템 04 - CUDA Kernel 작성과 Launch Configuration

Lectures

February 4, 2026

오토마타와 컴파일러 08 - 상향식 파싱

Lectures

February 4, 2026

PyTorch 내부 구조 11 - Operator Schema, Dispatch Key, Meta 함수

Lectures

February 3, 2026

GPU 시스템 03 - Memory Hierarchy와 Bandwidth

Lectures

February 3, 2026

리눅스 내부 구조 06 - 시스템 콜과 커널

Lectures

February 2, 2026

컴퓨터 구조 06 - 인터럽트와 예외

Lectures

February 2, 2026

분산 LLM 학습 10 - Sequence Parallel과 긴 컨텍스트의 비용

Lectures

February 1, 2026

GPU 시스템 02 - Thread, Warp, Block 실행 모델

Lectures

February 1, 2026

PyTorch 내부 구조 10 - CUDA Extension으로 Custom Kernel 연결하기

Lectures

January 31, 2026

플랫폼 엔지니어링 06 - 개발자 포털과 서비스 카탈로그

Lectures

January 30, 2026

분산 LLM 학습 09 - Transformer에서 Tensor Parallel이 실제로 들어가는 위치

Lectures

January 30, 2026

GPU 시스템 01 - GPU Kernel Engineer 로드맵

Lectures

January 30, 2026

MLOps 05 - 모델 서빙과 배포 전략

Lectures

January 29, 2026

PyTorch 내부 구조 09 - C++ Extension의 기본 경로

Lectures

January 28, 2026

GPU 시스템 00 - 이 시리즈를 보기 전에 필요한 것들

Lectures

January 28, 2026

리눅스 내부 구조 05 - 파일 시스템

Lectures

January 27, 2026

오토마타와 컴파일러 07 - 하향식 파싱

Lectures

January 27, 2026

분산 LLM 학습 08 - Tensor Parallel의 기본: 모델 내부 연산을 어떻게 나누는가

Lectures

January 26, 2026

PyTorch 내부 구조 08 - CUDA Stream, Event, Asynchronous Execution

Lectures

January 25, 2026

컴퓨터 구조 05 - CPU 권한 수준과 보호

Lectures

January 24, 2026

분산 LLM 학습 07 - NCCL과 토폴로지: 왜 같은 GPU 수인데 속도가 다를까

Lectures

January 24, 2026

MLOps 04 - 모델 버전 관리와 레지스트리

Lectures

January 23, 2026

PyTorch 내부 구조 07 - Tensor Lifetime, Caching Allocator, 메모리 재사용

Lectures

January 22, 2026

플랫폼 엔지니어링 05 - 플랫폼을 위한 Infrastructure as Code

Lectures

January 21, 2026

오토마타와 컴파일러 06 - 어휘 분석

Lectures

January 21, 2026

분산 LLM 학습 06 - LLM 학습의 메모리는 어디에 쓰이는가

Lectures

January 20, 2026

PyTorch 내부 구조 06 - Custom Autograd Function을 언제 어떻게 써야 하는가

Lectures

January 19, 2026

리눅스 내부 구조 04 - 메모리 관리

Lectures

January 18, 2026

컴퓨터 구조 04 - 파이프라인과 병렬 처리

Lectures

January 18, 2026

분산 LLM 학습 05 - Global Batch Size, Gradient Accumulation, Learning Rate Scaling

Lectures

January 17, 2026

플랫폼 엔지니어링 04 - 골든 패스 설계하기

Lectures

January 17, 2026

PyTorch 내부 구조 05 - Autograd Graph와 Engine은 어떻게 동작하는가

Lectures

January 15, 2026

분산 LLM 학습 04 - PyTorch DDP는 내부에서 무엇을 하는가

Lectures

January 14, 2026

MLOps 03 - 실험 추적과 모델 학습 관리

Lectures

January 14, 2026

PyTorch 내부 구조 04 - Dispatcher와 Operator Registry는 무엇을 하는가

Lectures

January 13, 2026

오토마타와 컴파일러 05 - 컴파일러 개요 — 단계와 구조

Lectures

January 12, 2026

분산 LLM 학습 03 - All-Reduce, Ring, 그리고 통신 비용 읽는 법

Lectures

January 12, 2026

리눅스 내부 구조 03 - 프로세스 스케줄링

Lectures

January 11, 2026

PyTorch 내부 구조 03 - Contiguous, Memory Format, Hidden Copy

Lectures

January 10, 2026

컴퓨터 구조 03 - 명령어 집합 아키텍처 (ISA)

Lectures

January 9, 2026

분산 LLM 학습 02 - Synchronous SGD와 Data Parallel의 진짜 비용

Lectures

January 9, 2026

MLOps 02 - 데이터 파이프라인과 피처 엔지니어링

Lectures

January 8, 2026

플랫폼 엔지니어링 03 - 개발자 경험이 북극성인 이유

Lectures

January 8, 2026

PyTorch 내부 구조 02 - Tensor는 storage, size, stride 위에서 동작한다

Lectures

January 7, 2026

오토마타와 컴파일러 04 - 푸시다운 오토마타

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January 6, 2026

분산 LLM 학습 01 - 왜 LLM 학습은 분산 시스템 문제가 되는가

Lectures

January 5, 2026

리눅스 내부 구조 02 - 프로세스와 스레드

Lectures

January 5, 2026

PyTorch 내부 구조 01 - 왜 PyTorch internals를 알아야 하는가

Lectures

January 4, 2026

컴퓨터 구조 02 - CPU 내부 구조

Lectures

January 2, 2026

플랫폼 엔지니어링 02 - 내부 개발자 플랫폼의 구조

Lectures

January 1, 2026

MLOps 01 - MLOps란 무엇인가?

Lectures

December 29, 2025

오토마타와 컴파일러 03 - 문맥 자유 문법

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December 28, 2025

리눅스 내부 구조 01 - 운영체제 개요

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December 27, 2025

컴퓨터 구조 01 - 컴퓨터 구조 개요

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December 24, 2025

플랫폼 엔지니어링 01 - 플랫폼 엔지니어링이란?

Lectures

December 23, 2025

오토마타와 컴파일러 02 - 정규 표현식과 정규 언어

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December 15, 2025

오토마타와 컴파일러 01 - 유한 오토마타

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October 30, 2025

Python 강좌 4편 - 클래스의 내부 구조와 디스크립터

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October 27, 2025

Python 강좌 3편 - 컨테이너와 제너레이터

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October 26, 2025

Python 강좌 2편 - 파이썬의 어휘구조

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October 19, 2025

Python 강좌 1편 - 파이썬의 철학과 설계 원칙

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October 18, 2025

Python 강좌 시리즈 소개

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