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개요OpenAI Triton은 GPU에서 효율적인 딥러닝 연산을 수행할 수 있도록 설계된 오픈소스 병렬 프로그래밍 언어이자 컴파일러 프레임워크이다. Python 기반으로 사용이 간편하면서도 CUDA에 필적하는 성능을 제공하여, 맞춤형 GPU 커널 최적화를 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenAI TritonGPU 병렬 연산 최적화 언어 및 컴파일러목적고성능 딥러닝 연산 커널 개발CUDA 대체·보완필요성맞춤형 커널 개발의 복잡성 해결연구자·개발자 접근성 향상Triton은 GPU 프로그래밍의 진입 장벽을 낮추면서도 강력한 최적화 기능을 제공한다.2. 특징특징설명비고Python 친화적Python 코드 스타일로 작성 가능배우기 쉬움고성능 최적화자동 메모리 관리·벡터화 지원CUDA 수..

개요토러스(Torus) 구조는 병렬 컴퓨팅에서 자주 사용되는 2차원 또는 3차원 메시 네트워크의 확장형 토폴로지로, 각 노드가 양쪽 끝을 서로 연결해 도넛 형태의 폐회로를 형성하는 것이 특징입니다. 이 구조는 메시 구조의 단점인 경계 노드 병목 현상을 보완하면서도, 높은 확장성과 균일한 통신 지연 특성을 제공하여 슈퍼컴퓨터와 고성능 AI 연산 시스템에서 핵심 구조로 활용됩니다.1. 개념 및 정의토러스 구조는 전통적인 메시 구조에 **양 끝 노드를 서로 연결하는 래핑 링크(wrapping link)**를 추가함으로써 네트워크를 폐쇄된 형태로 확장한 것입니다. 2D 토러스는 가로·세로 방향에서 각각의 가장자리 노드가 연결되며, 3D 토러스는 여기에 깊이 방향까지 추가되어 입체적인 연결망을 구성합니다.2. 특..

개요메모리 공유 방식 분류는 다중 프로세서 또는 코어가 메모리 자원을 어떻게 접근하고 관리하는지에 따라 병렬 컴퓨팅 구조를 분류하는 체계입니다. 이는 병렬 시스템의 성능, 확장성, 프로그래밍 모델에 큰 영향을 미치며, 컴퓨터 아키텍처 설계 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 구현 시 중요한 고려 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의메모리 공유 방식은 여러 처리 장치가 메모리를 공유하는 구조인지, 또는 각자 독립적인 메모리를 가지며 메시지를 통해 통신하는지에 따라 크게 **공유 메모리 모델(Shared Memory Model)**과 **분산 메모리 모델(Distributed Memory Model)**로 나뉘며, 최근에는 **하이브리드 모델(Hybrid Memory Model)**이 널리 사용되고 있습니다.2. 분..

개요병렬처리 컴퓨팅(Parallel Computing)은 대규모 연산 작업을 여러 개의 프로세서 또는 코어에 동시에 분산 처리하여 성능을 향상시키는 컴퓨팅 방식입니다. 과학 기술 계산, 인공지능, 그래픽 렌더링, 시뮬레이션 등 막대한 처리량이 요구되는 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, CPU와 GPU, 클러스터 및 클라우드 인프라까지 다양한 환경에서 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의병렬 컴퓨팅은 단일 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 동시에 실행하는 방식으로, 처리 시간을 줄이고 자원을 효율적으로 활용하는 것이 목적입니다. 이는 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 알고리즘이 유기적으로 작동해야 하며, 동기화 및 통신 비용도 함께 고려되어야 합니다.2. 특징 특징 설명 비고 다중 처리여러 프..

개요분할 정복(Divide and Conquer)은 큰 문제를 작고 동일한 구조의 하위 문제로 나눈 뒤, 이를 각각 해결하고 결합하여 전체 문제를 해결하는 알고리즘 전략이다. 컴퓨터 과학에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 설계 패러다임 중 하나로, 정렬, 탐색, 수학 계산, 동적 프로그래밍 등 다양한 분야에 활용된다. 병렬 처리와 최적화 문제에도 효과적이다.1. 개념 및 정의분할 정복은 다음과 같은 3단계로 구성된다:Divide (분할): 문제를 동일한 구조의 더 작은 하위 문제로 나눈다.Conquer (정복): 각 하위 문제를 재귀적으로 해결한다.Combine (결합): 하위 문제의 해를 결합하여 원래 문제의 해를 도출한다.2. 대표 알고리즘 예시 알고리즘 설명 시간 복잡도 병합 정렬 (Merge S..