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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3673 편
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GAN 논문 완벽 분석: 생성적 적대 신경망이 열어젖힌 AI 생성 모델의 시대
Ian Goodfellow의 GAN 원본 논문부터 DCGAN, WGAN, Progressive GAN, StyleGAN까지 — 생성적 적대 신경망의 핵심 이론인 minimax 게임, Nash 균형, 학습 불안정성 해결법을 수식과 함께 분석하고, GAN 계보의 진화를 총정리한다.
2026-03-01 · 55 분 읽기 #gan#generative-model#adversarial-training#deep-learning#image-generationFlashAttention: GPU 메모리 계층을 활용한 어텐션 최적화 분석
FlashAttention 논문을 리뷰하고, GPU HBM/SRAM 메모리 계층을 활용한 IO-aware 어텐션 최적화 원리를 상세 분석한다.
2026-03-01 · 27 분 읽기 #ai-papers#flash-attention#gpu#optimization#transformerGPT 시리즈 논문 완벽 분석: GPT-1부터 GPT-4까지, 언어 모델이 세상을 바꾸기까지의 여정
OpenAI의 GPT 시리즈를 세대별로 완벽 분석한다. GPT-1의 비지도 사전학습, GPT-2의 Zero-shot 학습, GPT-3의 In-context Learning과 Scaling Law, InstructGPT의 RLHF, GPT-4의 멀티모달까지 — 각 논문의 핵심 기여와 아키텍처 진화를 수식과 함께 정리한다.
2026-03-01 · 61 분 읽기 #gpt#openai#language-model#transformer#pre-trainingAttention Is All You Need - Transformer 논문 완전 분석
Transformer 아키텍처의 핵심인 "Attention Is All You Need" 논문을 Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding 등 핵심 메커니즘을 하나씩 분석한다.
2026-03-01 · 27 분 읽기 #ai-papers#transformer#deep-learning#attentionKubernetes ML 모델 서빙: KServe와 NVIDIA Triton 완전 분석
KServe와 NVIDIA Triton 공식 문서를 기반으로 Kubernetes 환경에서의 ML 모델 서빙 아키텍처를 체계적으로 분석한다.
2026-03-01 · 31 분 읽기 #mlops#kubernetes#model-serving#kserve#tritonClaude Code 완벽 가이드: Anthropic의 AI 코딩 에이전트로 개발 생산성을 혁신하는 방법
Anthropic의 공식 CLI 도구인 Claude Code의 설치부터 핵심 명령어, 슬래시 커맨드, MCP 서버 연동, 멀티 에이전트 아키텍처, IDE 통합, CLAUDE.md 활용법, 커스텀 훅까지 — AI 코딩 에이전트의 모든 기능을 실전 예제와 함께 완벽 정리한다.
2026-03-01 · 57 분 읽기 #claude-code#anthropic#ai-coding#cli#ai-agentvLLM & Ollama 완벽 가이드: LLM 서빙 엔진의 구동, 파라미터, 환경변수 총정리
vLLM의 PagedAttention 아키텍처와 Ollama의 로컬 LLM 실행 환경을 심층 비교한다. 설치부터 서버 구동, API 호출, 주요 CLI 인자, 샘플링 파라미터, 환경변수, 양자화(AWQ/GPTQ/GGUF), 멀티 GPU 구성, Docker 배포, 성능 튜닝까지 — LLM 서빙에 필요한 모든 설정을 실전 예제와 함께 총정리한다.
2026-03-01 · 56 분 읽기 #vllm#ollama#model-serving#inference#gpuOpenAI Codex 완벽 분석: AI 코드 생성의 시작부터 클라우드 코딩 에이전트의 진화까지
OpenAI Codex의 원본 모델(GPT 기반 코드 생성)부터 GitHub Copilot과의 관계, 새로운 Codex 클라우드 코딩 에이전트의 아키텍처와 기능, 코드 생성 AI의 진화까지 — Codex의 모든 것을 기술적으로 심층 분석한다.
2026-03-01 · 51 분 읽기 #codex#openai#code-generation#github-copilot#ai-codingKubernetes AI 학습 파이프라인: Volcano, Training Operator, Kueue 분석
Volcano, Kubeflow Training Operator, Kueue 공식 문서를 기반으로 Kubernetes 위에서 분산 AI 학습 파이프라인을 구축하는 방법을 분석한다.
2026-03-01 · 31 분 읽기 #kubernetes#ai#distributed-training#volcano#kubeflowGPU 메모리 최적화와 Mixed Precision Training 완전 가이드
NVIDIA 공식 문서 기반으로 GPU 메모리 구성 요소를 분석하고, Mixed Precision Training, Gradient Checkpointing 등 메모리 최적화 기법을 정리한다.
2026-03-01 · 32 분 읽기 #gpu#cuda#mixed-precision#optimization#deep-learningCUDA 프로그래밍 기초: GPU 병렬 컴퓨팅 완전 가이드
NVIDIA 공식 문서 기반으로 CUDA 프로그래밍의 핵심 개념인 Thread 계층 구조, 메모리 모델, Kernel 작성법을 체계적으로 분석한다.
2026-03-01 · 35 분 읽기 #gpu#cuda#parallel-computing#nvidiaDocker & Podman 명령어 완벽 가이드: 컨테이너 운영의 모든 것을 한 장에 정리하다
Docker와 Podman의 아키텍처 차이부터 이미지 관리, 컨테이너 라이프사이클, 네트워크, 볼륨, Docker Compose vs Podman Compose, 보안(Rootless), 멀티스테이지 빌드, 디버깅까지 — 컨테이너 운영에 필요한 모든 명령어를 실전 예제와 함께 체계적으로 정리한다.
2026-03-01 · 69 분 읽기 #docker#podman#container#devops#kubernetesNginx 설정 완벽 가이드: 아키텍처부터 프로덕션 최적화까지 15가지 핵심 주제
Nginx의 이벤트 기반 아키텍처와 설정 구조부터 리버스 프록시, 로드 밸런싱, SSL/TLS, 캐싱, Rate Limiting, 보안 헤더, 성능 튜닝, 헬스체크까지 — 프로덕션 환경에서 즉시 활용 가능한 15가지 핵심 설정을 실전 예제와 함께 완벽하게 정리한다.
2026-03-01 · 44 분 읽기 #nginx#reverse-proxy#load-balancing#ssl#tlsTerraform & Ansible 명령어 완벽 가이드: IaC와 Configuration Management의 모든 것
Terraform의 init부터 apply, state 관리, 모듈, Workspace까지와 Ansible의 ad-hoc 명령, Playbook, Role, Vault, Galaxy까지 — IaC와 Configuration Management의 양대 도구인 Terraform과 Ansible의 모든 명령어를 실전 예제와 함께 체계적으로 정리한다.
2026-03-01 · 56 분 읽기 #terraform#ansible#iac#configuration-management#devopsSegment Anything Model 완전 정복: SAM 1 → SAM 2 → SAM 3 논문 분석과 실전 가이드
Meta AI의 Segment Anything Model(SAM) 시리즈를 완전 정복한다. SAM 1(이미지 프롬프터블 세그멘테이션), SAM 2(비디오 실시간 세그멘테이션), SAM 3(개념 인식 세그멘테이션)까지 아키텍처, 데이터셋, 핵심 혁신, 성능 벤치마크, 그리고 설치·실행 방법을 총정리한다.
2026-03-01 · 28 분 읽기 #sam#segment-anything#computer-vision#image-segmentation#video-segmentationVision Transformer(ViT) 논문 완벽 분석: 이미지 한 장은 16x16 단어의 가치가 있다
Google의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.
2026-03-01 · 45 분 읽기 #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classificationResNet 논문 완벽 분석: 잔차 연결(Residual Connection)이 딥러닝의 깊이 한계를 돌파한 방법
Microsoft의 ResNet 논문을 심층 분석한다. Degradation 문제의 발견, Skip Connection의 수학적 원리, Bottleneck 구조, ImageNet ILSVRC 2015 우승 아키텍처를 수식과 코드로 정리하고 ResNet이 현대 딥러닝에 미친 영향을 조망한다.
2026-03-01 · 42 분 읽기 #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classificationRAG: Retrieval-Augmented Generation 논문 분석과 실전 아키텍처
RAG 논문의 핵심 개념을 분석하고, Chunking 전략, Vector DB 선택, Advanced RAG 패턴 등 프로덕션 레벨 RAG 시스템 설계를 정리한다.
2026-03-01 · 35 분 읽기 #ai-papers#rag#llm#vector-database#langchainDDPM 논문 완벽 분석: 노이즈에서 이미지를 만들어내는 확산 모델의 수학과 원리
Ho et al.의 DDPM 논문을 심층 분석한다. Forward/Reverse diffusion process, 변분 하한(ELBO), 노이즈 스케줄링, 단순화된 학습 목표(simplified objective)를 수식으로 유도하고, DDIM, Latent Diffusion, Stable Diffusion으로의 진화까지 총정리한다.
2026-03-01 · 47 분 읽기 #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusionBERT 논문 완벽 분석: 양방향 Transformer가 NLP의 판도를 바꾼 방법
Google의 BERT 논문을 심층 분석한다. Masked Language Model(MLM)과 Next Sentence Prediction(NSP)을 통한 양방향 사전학습, Fine-tuning 전략, 그리고 11개 NLP 벤치마크를 석권한 아키텍처의 핵심 원리를 수식과 코드 예제로 정리한다.
2026-03-01 · 43 분 읽기 #bert#nlp#transformer#pre-training#fine-tuning