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CS
컴퓨터가 동작하는 원리를 기초부터 파고듭니다
자료구조와 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터 구조, 네트워크, 프로그래밍 언어까지. 구현과 실험을 통해 소프트웨어 아래의 원리를 정리합니다.
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AlgorithmsOperating SystemsArchitectureNetworkProgramming Languages
Topic tree / 05
세부 주제를 선택합니다
01 / 00 logsFoundation
Data Structures & Algorithms
문제를 표현하는 구조와 계산 비용을 함께 본다자료구조의 선택이 시간·공간 복잡도와 실제 구현에 주는 영향을 문제 풀이와 코드로 확인합니다.
세부 주제 보기 ↗02 / 00 logsPlanned
Operating Systems
프로그램과 하드웨어 사이의 자원 관리 원리를 이해한다프로세스, 스레드, 가상 메모리, 파일 시스템과 동시성이 운영체제 안에서 어떻게 이어지는지 살펴봅니다.
세부 주제 보기 ↗03 / 03 logsIn progress
Computer Architecture
코드가 명령어와 하드웨어 동작으로 이어지는 경로를 추적한다CPU, 메모리 계층, 캐시와 명령어 실행 구조가 프로그램 성능에 미치는 영향을 정리합니다.
세부 주제 보기 ↗04 / 00 logsPlanned
Computer Networks
데이터가 계층과 프로토콜을 거쳐 전달되는 원리를 따라간다링크 계층부터 TCP/IP와 HTTP까지 통신의 기본 계약, 흐름 제어와 실패 원인을 학습합니다.
세부 주제 보기 ↗05 / 00 logsExploring
Programming Languages
언어의 문법 아래에 있는 실행 모델과 설계 선택을 본다타입 시스템, 컴파일과 인터프리팅, 런타임과 메모리 관리가 코드의 의미를 만드는 방식을 살펴봅니다.
세부 주제 보기 ↗Published logs / 03
카테고리 전체 공개 기록
01
Computer Architecture · Deep Dive · NVIDIA CUDA 13.3·Blackwell·Hopper·Turing과 AMD CDNA 4·CDNA 3·HIP 공식 문서 교차 확인
02GPU 내부 구조 Deep Dive: SIMT부터 HBM까지
CPU의 명령 제출부터 warp와 SM/CU, register·cache·HBM, 그래픽·AI 전용 유닛과 성능 병목까지 GPU 내부 실행 경로를 깊게 추적했다.
2026. 07. 21. · 22분 읽기Computer Architecture · Deep Dive · CUDA 13.3 공식 문서와 Transformer·FlashAttention·ZeRO·PagedAttention·Megatron-LM 원 논문 대조
03GPU와 LLM의 관계: 연산, 메모리, 학습, 추론, 분산 처리까지
GPU의 SM·Tensor Core·메모리 계층부터 Transformer 연산, 학습 메모리, prefill/decode, KV cache, quantization과 multi-GPU 병렬화까지 하나의 실행 경로로 정리했다.
2026. 07. 21. · 20분 읽기Computer Architecture · Deep Dive · Transformer·MQA·GQA·PagedAttention·FlashAttention·QLoRA·ZeRO·LoRA 원 논문과 NVIDIA·Apple·Hugging Face·PyTorch·Linux·llama.cpp 공식 문서를 대조했다.
RAM과 LLM의 관계: 가중치, KV Cache, 대역폭, 학습 메모리까지
RAM·VRAM·통합 메모리가 LLM의 가중치 적재, KV Cache, 추론 속도, 동시성, 학습 상태와 어떤 관계를 맺는지 용량과 대역폭 관점에서 계산한다.
2026. 07. 21. · 14분 읽기