Flash-KMeans: K-Means 클러스터링을 메모리 절반으로, 속도는 수십 배 빠르게
## 들어가며 클러스터링은 머신러닝에서 가장 기본적이면서도 가장 널리 쓰이는 비지도 학습 기법입니다. 그중에서도 K-Means는 1950년대에 제안된 이래 70년이 넘도록 실무에서 살아남은 알고리즘입니다. 추천 시스템에서 사용자 그룹을 나누거나, 이...
ML 벤치마크의 과학: 우리가 모델을 평가하는 방식은 정말 올바른가
머신러닝 벤치마크의 설계, 한계, 그리고 올바른 활용법을 체계적으로 다루는 온라인 서적 **"The Emerging Science of Machine Learning Benchmarks"**가 공개되었습니다. ## 핵심 내용 이 책은 ML 벤치마크...
2025 튜링상, 양자 정보 과학 분야에 수여 — 컴퓨터 과학 최고 권위상의 새 이정표
ACM이 2025년 튜링상 수상자를 양자 정보 과학(Quantum Information Science) 분야에서 선정했습니다. 컴퓨터 과학의 노벨상으로 불리는 튜링상이 양자 컴퓨팅 관련 연구에 수여된 것은 이 분야의 학문적 성숙도를 공식적으로 인정한 ...
LLM 아키텍처 갤러리 — 주요 모델 구조를 한눈에 비교하는 시각 자료
머신러닝 분야의 저명한 교육자 Sebastian Raschka가 **LLM Architecture Gallery**를 공개했습니다. GPT, LLaMA, Mistral 등 주요 LLM들의 아키텍처를 시각적으로 비교할 수 있는 레퍼런스 자료입니다. #...
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[심층분석] 잠자는 동안 GPU 커널이 최적화된다 — AutoKernel이 보여주는 자율 AI 에이전트의 미래
## 도입: AI가 AI 인프라를 최적화하는 시대 GPU 커널 최적화는 딥러닝 성능의 핵심이지만, 전통적으로 소수의 CUDA 전문가만이 다룰 수 있는 영역이었다. Triton의 등장으로 진입 장벽이 낮아졌음에도, 실제로 프로덕션 수준의 커널을 작성하...
