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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Armbian 펌웨어 저장소 소개
Armbian 펌웨어 저장소는 ARM 기반 싱글 보드 컴퓨터(SBC)에 필요한 필수 독점 바이너리 펌웨어를 제공합니다. 이 펌웨어는 Wi-Fi, Bluetooth, GPU/VPU 등 다양한 주변 장치의 하드웨어 호환성을 즉시 확보하게 해줍니다. 전체 업스트림 linux-firmware의 가벼운 대안으로 기능하며 Armbian에 통합되어 사용됩니다.
11시간 전0
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syscl/CPUTune
syscl의 CPUTune은 macOS에서 동적 CPU 성능 튜닝을 가능하게 하는 오픈 소스 커널 확장입니다. 이 도구는 Intel Turbo Boost, Speed Shift 제어 및 HWP(성능 값) 변경에 대한 세밀한 런타임 제어를 제공합니다. 사용자는 터보 부스트 활성화/비활성화, 지속성 HWP 요청 제출 등을 통해 시스템 성능을 정교하게 조정할 수 있습니다.
2일 전0
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패치된 레거시 NVIDIA 드라이버로 최신 리눅스 커널 사용하기
본 문서는 최신 Linux 커널 환경에서 작동하도록 패치된 레거시 NVIDIA 드라이버를 사용하는 방법을 안내합니다. 사용자는 원하는 드라이버 버전을 선택하고, 블랙리스트 파일과 패치된 .run 파일을 다운로드하여 설치한 후 재부팅해야 합니다. 이 과정은 오래되거나 지원이 중단된 GPU 사용자에게 유용합니다.
2일 전0
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NVIDIA Linux Open GPU 커널 모듈 소스
본 문서는 NVIDIA Linux open GPU 커널 모듈 소스 릴리스(버전 615.78.08)에 대한 빌드 및 설치 가이드를 제공합니다. 사용자는 `make modules`와 `make modules_install` 명령어를 사용하여 모듈을 빌드하고, 기존 드라이버 제거 후 root 권한으로 설치해야 합니다. 또한 x86_64 또는 aarch64용 크로스 컴파일 방법과 기여 및 문제 보고 방법에 대한 상세 정보를 담고 있습니다.
2일 전0
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X3Dctl: Linux 시스템용 AMD X3D CPU 운영 모드 제어 유틸리티
x3dctl은 Linux 시스템에서 AMD X3D CPU의 운영 모드를 제어하는 경량 커맨드라인 유틸리티입니다. 이 도구는 전역 X3D 모드 전환과 개별 애플리케이션에 대한 프로세스 정책을 분리하여, 사용자가 워크로드 특성에 맞는 최적화된 환경을 구축할 수 있게 합니다.
3일 전0
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Short Thread Policy Switcher: 이종 단기 실행 스레드 스케줄링 정책 제어 유틸리티
이 유틸리티는 Windows의 숨겨진 전원 설정을 제어하여 이종 단기 실행 스레드 스케줄링 정책을 변경합니다. 특히 AMD X3D CPU와 같은 환경에서 PBO 사용 시 게임 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. GUI, 콘솔, PowerShell 등 다양한 방식으로 접근할 수 있어 사용자 편의성이 높습니다.
3일 전0
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ROCm/rpp
AMD ROCm Performance Primitives (RPP)는 AMD 프로세서를 위한 고성능 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. HIP 또는 CPU 백엔드를 지원하며, 2D 이미지, 3D 복셀, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 대한 증강 및 기본 요소를 제공합니다. 이는 전문적인 컴퓨팅 작업을 위한 핵심 도구로 활용됩니다.
3일 전0
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microarchitecture-cheatsheet: 마이크로아키텍처 요약본
본 자료는 개발자가 성능 최적화를 위해 반드시 알아야 할 X86 CPU 마이크로아키텍처 전반을 체계적으로 요약한 치트시트입니다. 파이프라인, 캐시 메모리, 분기 예측 등 핵심 영역별 개요를 제공하여 시스템 깊은 곳까지 이해할 수 있도록 돕습니다.
3일 전0
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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.
4일 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.
4일 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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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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gnif/vendor-reset 커널 모듈 소개
이 커널 모듈은 하드웨어 장치를 재초기화하거나 가상 머신(VFIO)으로 전달할 수 있는 상태로 리셋하는 기능을 제공합니다. 복잡한 리셋 절차를 아웃 오브 트리 모듈 형태로 분리하여, 벤더들이 쉽게 기능 추가 및 업데이트가 가능하게 합니다. `ftrace` 후킹을 통해 커널 패치 없이 장치 리셋 처리가 가능하며, `dkms` 설치를 권장합니다.
5일 전1
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FlagPerf란 무엇인가
FlagPerf는 지위안 연구원(智源研究院)이 AI 하드웨어 제조사들과 공동 개발한 통합 AI 하드웨어 평가 엔진입니다. 이 엔진은 단순 소요 시간 측정을 넘어, 성능, 자원 사용, 생태계 적응력 등 다차원적인 지표로 AI 하드웨어를 종합적으로 평가합니다. PyTorch, TensorFlow 외에도 PaddlePaddle, MindSpore 등 다양한 프레임워크와 NVIDIA TensorRT 같은 추론 엔진을 지원하며, 단일 카드부터 다중 머신까지 포괄하는 테스트 환경을 제공합니다.
5일 전0
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ros-acceleration/acceleration_examples
이 메타 패키지는 ROS 2 환경에서 다양한 하드웨어 가속 기술을 시연하는 예제들을 모아놓은 것입니다. 이는 REP-2008 표준을 준수하며, 사용자가 자신만의 가속 커널을 구축하고 시스템 전반의 상호 운용성을 확보하는 방법을 제시합니다.
5일 전0
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ZcashFoundation/zcash-fpga
본 저장소는 Zcash Foundation의 지원을 받아 블록체인 네트워크 가속에 필요한 오픈소스 FPGA 코드를 제공합니다. secp256k1 및 bls12-381 곡선에서의 Equihash 검증, 타원 곡선 연산 등을 구현했으며, AWS F1 인스턴스와 Bittware VVH 보드 등 다양한 하드웨어 환경에서 테스트 가능합니다.
5일 전1
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Intel Homomorphic Encryption (HE) 가속 라이브러리 for FPGA
본 문서는 Intel FPGA를 대상으로 하는 오픈 소스 라이브러리인 'HE Acceleration Library for FPGAs'에 대한 기술 가이드입니다. 이 라이브러리는 동형 암호화(Homomorphic Encryption, HE)의 핵심 정수 산술 원시 구현을 제공하여 보안 컴퓨팅 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
5일 전1
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ReconROS: ROS2 FPGA 기반 하드웨어 가속을 위한 사용하기 쉬운 프레임워크
ReconROS는 ROS2 기반의 FPGA 하드웨어 가속을 위한 사용하기 쉬운 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크를 사용하려면 특정 FPGA 보드를 준비하고, 필수 서브모듈 클론 및 환경 설정을 거쳐야 합니다. 애플리케이션 빌드는 Docker 컨테이너와 교차 컴파일 과정을 통해 진행됩니다.
5일 전1
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FPGA에서 빠른 임의 정밀도 부동 소수점 구현 (apfp)
본 문서는 Vitis HLS를 사용하여 Xilinx FPGA에 임의 정밀도 부동 소수점 곱셈기 및 덧셈기를 구현하는 방법을 설명합니다. 이 설계는 완전 파이프라인 방식으로 동작하며, Alveo U250 가속기에서 36코어 Xeon 노드 대비 높은 처리량을 달성했습니다. CMake를 통해 비트 너비, 컴퓨팅 유닛 수, 타일 크기 등을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
5일 전2