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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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GLSL-PathTracer
본 기술 기사는 GLSL fragment shader에서 물리 기반 경로 추적기(physically based path tracer)를 구현하는 방법을 소개합니다. 이 트레이서는 단방향 경로 추적, 2단계 BVH, Disney BSDF 등 다양한 고급 기능을 지원하며, 이미지 기반 조명 및 다중 중요도 샘플링 등의 기술을 활용하여 고품질의 렌더링 결과를 제공합니다.
4일 전0
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Vulkan 기반 신경 복사 캐싱 구현
본 기사는 Vulkan API를 활용하여 신경 복사 캐싱(Neural Radiance Caching) 기술의 구현체를 소개합니다. NVIDIA의 논문을 기반으로 하며, Fully-Fused MLP는 VK_NV_cooperative_matrix를 사용하여 구현되어 원저자의 tiny-cuda-nn보다 우수한 역전파 성능을 보여줍니다.
4일 전0
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실시간 GPU 패스 트레이싱 엔진
본 기술 기사는 Compute shader 기반의 실시간 GPU 패스 트레이싱 엔진을 소개합니다. Vulkan 및 D3D12 백엔드를 지원하며, 하드웨어 레이 트레이싱과 CPU BVH 폴백 경로를 모두 제공하여 안정적인 고품질 그래픽 구현이 가능합니다.
4일 전0
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Hikari.jl: Julia용 GPU 가속 물리 기반 스펙트럼 경로 추적기
Hikari.jl은 Julia 언어용 GPU 가속 물리 기반 스펙트럼 경로 추적기입니다. KernelAbstractions.jl을 기반으로 구축되었으며, Makie.jl의 레이 트레이싱 백엔드로 사용됩니다. 이 도구는 볼륨 경로 추적, NanoVDB 지원, 그리고 다양한 재질 시스템을 제공하여 고품질 렌더링이 가능합니다.
4일 전0
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Aurora: GPU 하드웨어 레이 트레이싱 기반 실시간 패스 트레이싱 렌더러
Aurora는 GPU 하드웨어 레이 트레이싱을 활용하여 실시간 패스 트레이싱 렌더링을 구현한 렌더러입니다. Autodesk Arnold 같은 최종 프레임용 툴과 달리, 빠른 디자인 반복 작업을 지원하는 것이 목표입니다. USD Hydra와 독립형 애플리케이션(Plasma)을 통해 사용 가능하며, 물리 기반 셰이딩 및 환경 조명 처리 기능을 제공합니다.
4일 전0
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HIPRT-Path-Tracer
HIPRT-Path-Tracer는 HIPRT와 Orochi 라이브러리를 활용하여 물리 기반의 단방향(역방향) 몬테카를로 패스 트레이서를 구현한 프로젝트입니다. 이 트레이서는 AMD OptiX에 상응하는 기능을 제공하며, RDNA2+ GPU 및 NVIDIA 장치 모두에서 실행 가능합니다. 다양한 고급 재질 모델링 기능과 스펙트럼 분산 처리를 지원하여 높은 수준의 시각화 품질을 목표로 합니다.
4일 전0
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memkind 프로젝트 소개
memkind는 jemalloc을 기반으로 구축된 사용자 확장 가능한 힙 관리자 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 메모리 특성 제어 및 다양한 종류의 메모리 간에 힙을 분할하는 기능을 제공합니다. 사용자는 이를 통해 NUMA, 페이지 크기 기능 제어 등 운영체제 메모리 정책 기반으로 메모리를 할당하고 파티션 기능을 확장할 수 있습니다.
5일 전1
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Shuhai: Xilinx FPGA에서 메모리 벤치마킹을 위한 도구
Shuhai는 Xilinx FPGA 환경에서 HBM 및 DDR4와 같은 메모리 대역폭을 벤치마킹하는 도구입니다. 이 도구는 CPU/GPU의 캐시 영향을 배제하고, 메모리가 애플리케이션 병목 지점인지 정확하게 측정할 수 있게 합니다. 사용자는 Shuhai를 통해 특정 메모리 접근 패턴을 사전에 테스트하여 성능 최적화가 필요한 부분을 식별할 수 있습니다.
5일 전0
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DRAMSim2 기반의 HBM 시뮬레이터; HBM 설정을 위한 소스 코드 변경이 작음
DRAMSim2는 동적 공유 라이브러리로 빌드되어 CPU 시뮬레이터 등 다양한 환경에 연결하기 용이합니다. 이 도구는 MemorySystem 객체를 통해 메모리 시스템 기능을 캡슐화하며, HBM 시뮬레이션 설정을 위한 사용법과 인수를 안내하고 있습니다.
5일 전1
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CNN 가속화 (CNN-Acceleration)
본 프로젝트는 CUDA와 OpenCL을 활용하여 CNN의 순전파(forward propagation) 단계를 가속화하는 것을 목표로 합니다. NVIDIA, AMD GPU 및 FPGA 플랫폼에서 성능 평가가 가능하며, C++ 컴파일러, CUDA 8 Toolkit, CMake 등의 개발 환경 설정과 빌드 과정에 대한 상세한 지침을 제공합니다.
5일 전1
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lenet5-accelerator
본 프로젝트는 LeNet-5 CNN 모델을 FPGA와 GPU를 활용하여 가속화하는 방법을 다룹니다. CPU 대비 FPGA가 실시간 추론에서 가장 빠르며, HLS(High-Level Synthesis) 과정을 통해 합성 가능한 C 코드를 생성하고 성능 최적화를 위한 다양한 기법들을 제시합니다.
5일 전1
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mtmd/FPGA_Based_CNN
본 프로젝트는 AlexNet의 첫 번째 CNN 레이어를 FPGA 기반으로 구현한 가속기입니다. Verilog를 사용하여 개발되었으며, Quartus v16.0.0을 이용해 FPGA 보드에 프로그래밍하고 PCIe 링크를 통해 호스트 PC와 연동하여 사용합니다.
5일 전0
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신경망 가속 연구 스터디 시즌 #1
본 자료는 '신경망 가속(neural network acceleration)'에 대한 심층 연구 스터디를 제공합니다. CPU, GPU, FPGA, ASIC, NPU, PIM 등 다양한 하드웨어 아키텍처에서 신경망의 효율적인 가속화 원리를 다룹니다. 특히 이종 시스템 최적화, 저전력 추론, 메모리 내 처리(PIM) 등의 주제를 중심으로 논문 자료들을 정리했습니다.
5일 전1
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defparam/BAR-Tender
BAR-Tender는 UMDF2 드라이버 기반의 물리적 FPGA I/O 장치로, PCIe BAR을 통해 메모리 읽기/쓰기를 서비스합니다. 이 프로젝트는 Python 프레임워크와 Ctypes를 활용하여 다양한 언어에서 접근 가능한 인터페이스를 제공하며, PicoEVB 하드웨어 플랫폼을 사용합니다.
5일 전1
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FPGA 기반 컨볼루션 네트워크 구현
본 프로젝트는 FPGA를 활용하여 컨볼루션 네트워크의 추론 가속에 초점을 맞춘 졸업 작품입니다. MatConvNet으로 학습된 SAR 타겟 분류 네트워크를 16비트 고정 소수점 데이터로 변환한 후, Verilog 기반 모델을 설계했습니다. 이 시스템은 이미지당 1ms 미만의 빠른 처리 속도를 보여 다른 플랫폼 대비 우수한 성능을 입증했습니다.
5일 전1
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bn128 커브를 목표로 하는 FPGA SNARK 증명기
본 프로젝트는 Ethereum의 일환으로 FPGA를 활용하여 zk-SNARK 증명 생성 속도를 가속하는 아키텍처를 개발했습니다. bn128 커브 산술, 다중 지수화(multiexp), QAP 평가 등 핵심 연산을 FPGA에 오프로드하는 방법을 구현하고 AWS 환경에서 시연했습니다.
5일 전1
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FPGA 기반 SNN의 STDP 학습 알고리즘 가속화 프로젝트
본 프로젝트는 스파이크 신경망(SNN)의 STDP 학습 알고리즘을 FPGA로 가속화하는 연구를 다룹니다. MNIST 데이터셋 기반으로 숫자 인식 기능을 목표하며, Leaky Integrate-and-Fire 뉴런과 측면 억제 기법을 활용합니다.
5일 전1
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cirosantilli/x86-bare-metal-examples
이 프로젝트는 x86 시스템 프로그래밍 학습을 위해 수십 개의 최소 운영체제(OS) 예제를 제공합니다. QEMU나 Bochs 같은 에뮬레이터를 사용하여 이 OS들을 실행하고, 실제 하드웨어에 USB로 플래싱하는 방법을 안내합니다.
5일 전1
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hellas-ai/thunderbolt-ibverbs
Hellas AI가 개발한 `thunderbolt-ibverbs`는 범용 USB4/Thunderbolt4 DMA 링을 활용하여 InfiniBand RDMA 장치를 에뮬레이션하는 리눅스 커널 모듈 및 사용자 공간 shim입니다. 이 드라이버는 온보드 이더넷보다 낮은 지연 시간을 제공하며, MoE 모델 추론이나 대규모 파인튜닝 등에서 기존 방식 대비 높은 성능 향상을 입증했습니다.
5일 전2
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Kernel 모듈 atemsys: Real-time Ethernet Driver 성능 향상
atemsys 커널 모듈은 EtherCAT Master Stack Software 및 Network Simulation Software의 성능을 개선하기 위해 개발되었습니다. 이 모듈은 PCI 설정 공간, 장치 I/O 메모리 등 하드웨어에 직접 접근할 수 있는 권한을 사용자 공간에 제공합니다. 사용자는 대상 환경에 맞춰 네이티브 또는 크로스 컴파일 방식으로 atemsys를 빌드하고 커널에 로드해야 합니다.
5일 전2