트라이톤으로 HPC GPU 커널 이식성 해결하기: 파이썬 의존을 걷어낸 AOT 컴파일 실험
노스캐롤라이나 주립대 연구진이 AI 생태계가 키운 GPU 언어 트라이톤을 슈퍼컴퓨팅 환경으로 옮긴 방법을 공개했다. 파이썬 의존을 걷어내 오브젝트 파일처럼 링크하는 구조와 함께, 불규칙 워크로드에서 성능이 무너지는 한계까지 솔직하게 짚었다.
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트라이톤 최신 뉴스와 핵심 해설
트라이톤 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
트라이톤(Triton) 콘퍼런스 정리: CUDA 대신 파이썬으로 GPU 커널 최적화하기
머신러닝 엔지니어가 직접 참관한 트라이톤 콘퍼런스 현장 요약. CUDA와 트라이톤의 근본적인 차이부터 헬리온·글루온·TLX·라이거로 이어지는 GPU 커널 도구 계층, 그리고 개발 생산성과 성능 사이의 트레이드오프까지 정리했다.
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플래시 어텐션 원리부터 트라이톤 GPU 커널 구현까지: 어텐션 메모리 최적화 완전 정리
어텐션 연산의 진짜 병목은 계산량이 아니라 느린 GPU 메모리 접근이다. 이 강의는 플래시 어텐션을 논문 없이 처음부터 유도하고, 온라인 소프트맥스와 블록 연산으로 트라이톤 GPU 커널을 순전파와 역전파까지 구현하는 과정을 설명한다.
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