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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 5 편
모던 통계 컴퓨팅 2026 완벽 가이드 - R 4.5 · Posit RStudio · Stan · Pyro · NumPyro · Brms · JAX · Tidyverse · data.table · Polars · Marimo 심층 분석
2026년 통계 컴퓨팅은 두 개의 큰 흐름이 동시에 진행 중이다. 한쪽에서는 R 4.5(2025-04)와 Posit(구 RStudio)의 상용 스택이 재현가능 연구의 표준을 굳히고, 다른 한쪽에서는 JAX·NumPyro·Polars가 GPU·TPU 위에서 베이지안과 데이터프레임을 가속한다. 그 사이에서 Stan은 NUTS 샘플러의 절대강자 자리를 지키고, brms와 rstanarm은 R 사용
2026-05-16 · 37 분 읽기 #statistical-computing#r-language#posit#rstudio#stan모던 Fortran & 과학 컴퓨팅 2026 완벽 가이드 - Fortran 2023 · LFortran · gfortran · NumPy · SciPy · JAX · Julia · APL · J · K 심층 분석
2026년 과학 컴퓨팅의 지형도를 한 편으로 정리한다. 1957년에 태어난 Fortran은 죽지 않았다 — Fortran 2023 표준, LFortran 0.50, gfortran 14, Flang/LLVM, NVIDIA HPC, ifx, fpm, stdlib, OpenMP 5.2, MPI 4.1, CoArray, DO CONCURRENT를 거치며 기후 모델 NEMO·CESM·IFS와 슈퍼컴
2026-05-16 · 52 분 읽기 #fortran#scientific-computing#lfortran#gfortran#numpy분산 학습 & GPU 인프라 2026 딥다이브 — DeepSpeed, FSDP2, Megatron-LM, Ray Train, JAX, TorchTitan, Blackwell GB200, MI325X, TPU v5p 총정리
DeepSpeed/FSDP2/Megatron-LM/Ray Train/JAX/TorchTitan/Composer를 비교하고, NVIDIA Blackwell GB200 NVL72, AMD MI325X, Intel Gaudi 3, AWS Trainium 2, Google TPU v5p/v6e Trillium까지. 3D 병렬화, ZeRO-FSDP 등가성, MoE All-to-All, fp8/mxfp
2026-05-16 · 23 분 읽기 #distributed-training#deepspeed#fsdp#megatron-lm#ray수학 & 과학 계산 도구 2026 — Mathematica / MATLAB / Maple / SageMath / Julia 1.11 / R Posit / JAX / GeoGebra / Desmos / GAP / Macaulay2 심층 가이드
2026년 수학과 과학 계산의 지형도는 더 이상 한두 도구가 지배하지 않는다. Wolfram Mathematica의 프리미엄 상징 계산, MATLAB과 Simulink의 공학 산업 표준, Maple의 교육·연구 균형, SageMath의 오픈소스 통합, Julia 1.11의 과학 계산 우선 설계, R과 tidyverse를 끌고 가는 Posit, Python의 NumPy·SciPy·SymPy·P
2026-05-16 · 43 분 읽기 #math#scientific-computing#wolfram-mathematica#matlab#simulinkGoogle TPU 완전 해부: Systolic Array가 행렬 곱셈을 어떻게 완벽히 해결하는가
Google TPU의 핵심 혁신인 Systolic Array가 행렬 곱셈을 어떻게 극한까지 최적화하는지 완전 해부합니다. INT8 추론부터 bfloat16, XLA 컴파일러, TPU Pod까지 실제 숫자와 코드로 깊이 파헤칩니다.
2026-03-18 · 21 분 읽기 #tpu#google#systolic-array#LLM서빙#jax