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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 74 편
2026년 AI & IT 트렌드 총정리 — 에이전틱 AI, GPUaaS, 소버린 AI, 양자 컴퓨팅
2026년을 정의하는 기술 트렌드를 총정리합니다. 에이전틱 AI, GPUaaS, 소버린 AI, 양자 컴퓨팅 대비, AI 엔지니어 채용 트렌드까지.
2026-04-11 · 24 분 읽기 #ai#trends#ai-agent#gpu#quantum반도체 심화 — CPU, GPU, RAM, ASIC, CUDA 구조 완전 가이드
CPU는 어떻게 명령어를 실행하고, RAM은 어떻게 데이터를 저장하며, GPU/CUDA는 왜 AI에 필수인가? 반도체의 원리부터 ASIC 주문형 반도체까지 깊이 파헤칩니다.
2026-04-10 · 39 분 읽기 #ai#semiconductor#cpu#gpu#cudaWEKA 고성능 스토리지 완전 가이드 2025: AI/HPC를 위한 병렬 파일시스템
WEKA(WekaFS)의 모든 것! 병렬 파일시스템 아키텍처, NVMe 계층화, GPU Direct Storage, AI/ML 워크로드 최적화, 클라우드(AWS/Azure/GCP) 연동, Ceph/Lustre/GPFS 비교, 데이터 파이프라인, 성능 벤치마크.
2026-03-25 · 34 분 읽기 #weka#wekafs#storage#parallel-filesystem#ai-infrastructureGPU Software Engineer 합격 가이드: CUDA 아키텍처부터 vGPU/MIG, InfiniBand, K8s GPU 스케줄링까지 시스템 최적화 완전 정복
LG유플러스 GPU Software Engineer JD를 완전 분석합니다. GPU 연산 구조, 메모리 계층, CUDA 프로그래밍, vGPU/MIG 가상화, InfiniBand/RDMA 네트워킹, K8s GPU Device Plugin, 대규모 클러스터 최적화까지 — 희소한 GPU 시스템 엔지니어가 되기 위한 딥다이브 + 면접 질문 30선 + 10개월 학습 로드맵.
2026-03-23 · 76 분 읽기 #gpu#cuda#system-software#virtualization#vgpuAI 하드웨어 전쟁 2025: NVIDIA Blackwell vs AMD MI350 vs Cerebras WSE-3 vs Google TPU v7 — 칩 패권의 모든 것
NVIDIA B200 208B 트랜지스터, Samsung HBM4 업계 최초 양산, Cerebras 4조 트랜지스터 웨이퍼, AMD MI350 288GB — AI 칩 전쟁의 모든 플레이어를 스펙, 벤치마크, 로드맵으로 완전 비교합니다.
2026-03-22 · 46 분 읽기 #nvidia#samsung#cerebras#amd#intel토스뱅크 ML Engineer (MLOps) 합격 완벽 가이드: MLFlow부터 LLM 플랫폼까지 기술스택 총정리
토스뱅크 ML Platform Team의 MLOps Engineer JD를 완전 분석합니다. MLFlow, Airflow, JupyterHub, Kubeflow, Triton Inference Server, ScyllaDB Feature Store, LLM 플랫폼까지 — 합격을 위한 기술스택 딥다이브, 면접 예상 질문 30선, 6개월 학습 로드맵.
2026-03-21 · 67 분 읽기 #mlops#ml-platform#tossbank#kubernetes#mlflow[가상화] 10. 가상화 기술의 미래: 컨피덴셜 컴퓨팅부터 GPU 디스어그리게이션까지
가상화 기술의 미래를 전망합니다. 컨피덴셜 컴퓨팅, ARM 가상화, GPU 디스어그리게이션, WebAssembly, Kata Containers, 유니커널 등 차세대 기술을 종합적으로 다룹니다.
2026-03-20 · 16 분 읽기 #virtualization#kubernetes#gpu[가상화] 07. NVIDIA GPU Operator: 쿠버네티스 GPU 관리 자동화
NVIDIA GPU Operator를 통해 쿠버네티스에서 GPU 드라이버, 런타임, 디바이스 플러그인, 모니터링을 자동으로 관리하는 방법을 상세히 다룹니다.
2026-03-20 · 12 분 읽기 #virtualization#kubernetes#gpu[가상화] 08. KubeVirt + GPU: VM에서 GPU 가속 활용하기
KubeVirt VM에서 GPU 패스스루와 vGPU를 활용하는 방법을 알아봅니다. GPU Operator 연동, VFIO 설정, Sandbox Device Plugin, 게스트 OS 드라이버 설치까지.
2026-03-20 · 13 분 읽기 #virtualization#kubernetes#gpu[가상화] 09. 가상화 플랫폼 비교: QEMU vs VirtualBox vs VMware vs KubeVirt
주요 가상화 플랫폼 4종을 아키텍처, GPU 지원, 성능, 라이선스, 유스케이스 관점에서 종합 비교합니다. 환경별 최적 플랫폼 선택 가이드.
2026-03-20 · 13 분 읽기 #virtualization#kubernetes#gpu[가상화] 06. KubeVirt: 쿠버네티스 위에서 VM 실행하기
KubeVirt를 통해 쿠버네티스 클러스터에서 가상머신을 네이티브로 실행하는 방법을 알아봅니다. CRD, 아키텍처, CDI, 네트워킹, 라이브 마이그레이션까지 실전 가이드.
2026-03-20 · 13 분 읽기 #virtualization#kubernetes#gpu행렬이 GPU에서 어떻게 날아다니는가: GEMM부터 FlashAttention까지 완전 해부
딥러닝 연산의 80% 이상을 차지하는 행렬 곱셈이 GPU에서 어떻게 최적화되는가. 순진한 O(n³) 구현부터 캐시 블로킹, cuBLAS, 그리고 FlashAttention의 IO-aware 혁신까지 완전 해부한다.
2026-03-18 · 22 분 읽기 #gemm#행렬곱셈#flash-attention#gpu#병렬컴퓨팅AMD GPU & ROCm 완전 분석: CUDA의 대안은 가능한가?
AMD MI300X의 192GB HBM3 메모리, ROCm 소프트웨어 스택, HIP 프로그래밍 모델을 심층 분석합니다. vLLM과 llama.cpp로 실제 LLM 서빙 성능을 측정하고, NVIDIA CUDA 대비 현실적인 장단점과 선택 기준을 제시합니다.
2026-03-18 · 22 분 읽기 #amd#rocm#gpu#mi300x#LLM서빙NVIDIA GPU와 CUDA 완전 해부: 왜 GPU가 AI를 지배하는가
H100 스펙부터 Tensor Core WMMA API까지. SIMT 실행 모델, 공유 메모리 타일링, Warp divergence를 실제 CUDA 코드와 함께 완전 해부한다.
2026-03-18 · 22 분 읽기 #cuda#gpu#nvidia#행렬연산#병렬컴퓨팅cuDNN 완전 해부: 딥러닝 연산이 GPU에서 빛처럼 빠른 이유
im2col 변환부터 Winograd 알고리즘, FlashAttention 타일링, TensorRT INT8 양자화까지. cuDNN이 딥러닝 연산을 어떻게 10~100배 빠르게 만드는지 실제 코드와 함께 완전 해부한다.
2026-03-18 · 20 분 읽기 #cudnn#gpu#nvidia#딥러닝최적화#컨볼루션AI를 위한 GPU 하드웨어 완전 가이드: 아키텍처부터 선택 기준까지
AI 연구와 학습을 위한 GPU 하드웨어 완전 가이드. NVIDIA GPU 아키텍처(Hopper, Blackwell), Tensor Core, NVLink, HBM 메모리, A100/H100/H200/B200 비교, 클라우드 GPU 옵션까지 상세히 다룹니다.
2026-03-17 · 39 분 읽기 #gpu#hardware#nvidia#cuda#gpu-cudaCUDA 프로그래밍 완전 정복: GPU 병렬 컴퓨팅 Zero to Hero
CUDA 프로그래밍의 기초부터 고급 최적화까지 완전히 마스터하는 가이드. GPU 아키텍처 이해, 커널 작성, 메모리 최적화, 혼합 정밀도 학습, cuDNN/cuBLAS 활용까지 실전 예제와 함께 배웁니다.
2026-03-17 · 44 분 읽기 #cuda#gpu#gpu-cuda#parallel-computing#nvidia컴퓨터 구조 완전 가이드: ISA부터 GPU 병렬 아키텍처까지
컴퓨터 구조의 모든 것을 다루는 완전 가이드. ISA, 데이터패스, 파이프라이닝, 캐시 메모리, 가상 메모리, RISC-V, GPU 병렬 아키텍처까지 예제 코드와 함께.
2026-03-17 · 35 분 읽기 #computer-architecture#cpu#gpu#pipeline#cacheAI 개발 환경 완전 가이드: GPU 서버 설정부터 Jupyter, VS Code, Docker까지
AI 연구와 개발을 위한 환경 완전 가이드. CUDA 드라이버 설치, 가상환경 관리, Jupyter Lab 고급 활용, VS Code AI 확장, Docker GPU 컨테이너, 원격 개발 환경까지 완벽히 세팅합니다.
2026-03-17 · 27 분 읽기 #development-environment#jupyter#vscode#docker#gpuLLM 추론 서빙 프레임워크 비교: TensorRT-LLM vs vLLM vs SGLang 프로덕션 배포 전략
LLM 추론 서빙 3대 프레임워크를 비교합니다. TensorRT-LLM의 하드웨어 최적화, vLLM의 PagedAttention과 프로덕션 스택, SGLang의 RadixAttention과 구조화 생성까지 벤치마크 데이터와 배포 코드로 최적의 선택을 안내합니다.
2026-03-12 · 31 분 읽기 #llm#inference#tensorrt-llm#vllm#sglang