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#cuda

AI가 선별한 아티클

5·backend·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 24.

Working on a cgo-free CUDA binding in Go for ML stuff Week 3 - open source [P]

Go에서 cgo 없이 CUDA 바인딩을 구현하는 초기 단계 프로젝트에 대한 이야기입니다.

A beginner's project on implementing CUDA bindings in Go without cgo.

#cuda#golang#purego#ml#gpu
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

pipeline is really slow - consulting [D]

로봇을 위한 모방 학습의 느린 파이프라인 최적화 문제.

Optimization issues in a slow pipeline for imitation learning in robotics.

#pytorch#resnet18#dit#zarr#nvidia#cuda#gpu
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 18.

Rewriting model inference with CUDA kernels: the bottleneck was not just GEMM [P]

CUDA를 활용한 모델 추론 최적화에 관한 기사의 내용입니다.

The article discusses optimizing model inference using CUDA.

#cuda#pytorch#tensorrt#jetson#rtx
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 16.

[R] Which LLMs are actually best for bleeding-edge Linux/ML debugging workflows in 2026? [R]

2026년 최적의 Linux/ML 디버깅을 위한 LLM 선택에 대한 논의입니다.

Discussion on choosing the best LLM for cutting-edge Linux/ML debugging in 2026.

#gemini#claude#perplexity#cuda#python
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7·ai-ml·분석·Dev.to·2026. 05. 15.

Localmaxxing isn't theory. Here's what my 3-GPU rig actually does.

로컬 하드웨어로 클라우드 품질 모델에 접근 가능성에 대한 실제 사례.

A practical example of achieving cloud-quality models using local hardware.

#llama#rtx#cuda#tokens#cloud
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7·other·릴리즈·OpenAI Blog·2021. 07. 28.

Introducing Triton: Open-source GPU programming for neural networks

Triton 1.0 출시, CUDA 경험 없이도 효율적인 GPU 코드 작성 가능.

Triton 1.0 released, enabling efficient GPU coding without CUDA experience.

#cuda#gpu#python#triton
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