[Transformer] LLM 서빙과 최적화 - 2.2. Transformer Explainer 개요: GPT-2로 트랜스포머 내부 들여다보기
브라우저에서 GPT-2가 다음 토큰을 만드는 과정을 직접 눌러 보고, 트랜스포머의 세 부분 — 임베딩, 트랜스포머 블록, 확률 — 을 큰 그림으로 잡아 보자.
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[LLM] LLM 서빙과 최적화 - 2.1. LLM과 트랜스포머 개요: 언어 모델의 발전, LLM 서빙과 트랜스포머 아키텍처
LLM 서빙을 이해하기 위한 LLM, 트랜스포머 아키텍처 개요에 대해 알아 보자.
[LLM] LLM 서빙과 최적화 - 1. AI 개요: 가중치, 행렬, 그리고 학습과 GPU
가중치는 어떻게 학습되며, 그 숫자들이 모델의 판단 능력을 어떻게 결정하는지 알아보자.
[Continual Learning] 하나의 모델, 여러 개의 태스크: 산업 AI는 어떻게 새로운 지식을 계속 배우는가
Superb AI 세미나에서 들은 연속 학습 방법론을 정리하고, MLOps 플랫폼 엔지니어가 배워야 할 점에 대해 생각해 보자.
[Linux] 커널 메시지 - 2. 시스템 로그 저장소와 저널
커널 메시지를 보관하는 링버퍼의 사본은 누가 어떻게 보존하는지 알아 보자.
[Linux] 커널 메시지 - 1. printk와 커널 링버퍼
커널 메시지는 누가 어디에 쓰고, dmesg는 무엇을 읽는지에 대해 알아 보자.
[Python] python -m과 모듈 실행: 어느 파이썬의 무엇이 실행되는가
CI 스크립트에서 만난 python3 -m pytest를 계기로, 파이썬 실행 방식에 따라 sys.path와 import, 인터프리터 선택이 어떻게 달라지는지 정리하고 직접 확인해 보자.
[Distributed Training] 이기종 GPU 분산학습: 다른 기종을 한 DDP 잡에 섞으면 벌어지는 일
서로 다른 기종의 GPU를 한 DDP 잡에 섞으면 어떻게 되는지 직접 확인하고, 동기 데이터 병렬에서 이기종 GPU가 손해인 이유를 정리해 보자.
[GPU] GPU ECC: 메모리 오류를 검출하고 정정하는 원리
ECC가 무엇이고 GPU에서 어떻게 동작하는지, 왜 중요한지 짚어 보자.
[Ubuntu] OS 자동 업데이트가 K8s GPU 노드를 두 번 깨뜨린 이야기
unattended-upgrades가 NVIDIA 드라이버 버전 불일치와 kube-proxy IPVS 장애를 연쇄적으로 일으킨 과정과 교훈을 정리해 보자.
[Linux] 공유 라이브러리(.so): soname 계약부터 동적 링커 탐색까지
soname/ABI 계약, RPATH와 RUNPATH의 우선순위 역전, 정적 링크 트레이드오프, NVIDIA pip 이중 구조를 정리해 보자.
[GPU] Phantom GPU Utilization 사례 분석: CUDA Context 잔류 가설과 그 한계
NCCL 분산학습 종료 후 14/32 GPU가 Util 100%·메모리 0·프로세스 없음 상태에 빠졌다. CUDA context 잔류를 유력 가설로 두되, 직접 증거를 확보하지 못한 한계까지 함께 살펴보자.