무료 AI 라이브러리

기술 가이드영원히 무료입니다.

177 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.

177무료 가이드
1주제 트랙
~2 min가이드 당
~6h읽기 시간

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다섯 결과 기반 강좌

각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.

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177 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.

기술

시퀀스 병렬성과 링 어텐션

시퀀스 병렬 처리는 토큰(시간) 차원을 따라 여러 GPU에 걸쳐 단일 긴 입력 시퀀스를 분할하고 Ring Attention을 통해 해당 GPU가 계산을 수행할 수 있게 해줍니다.

2 분 읽음읽기
기술

활성화 재계산 장단점

활성화 재계산(그라디언트 또는 활성화 체크포인트)은 정방향 패스에서 중간 활성화를 삭제하여 훈련 중에 GPU 메모리를 절약합니다.

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기술

그룹 관련 정책 최적화

GRPO(그룹 상대 정책 최적화)는 그룹을 기준으로 각 답변을 판단하는 언어 모델을 미세 조정하기 위한 강화 학습 방법입니다.

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기술

흐름 정규화

정규화 흐름은 가역적이고 미분 가능한 체인을 통해 단순한 노이즈(예: 가우시안)를 복잡한 데이터로 변환하는 생성 모델입니다.

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기술

에너지 기반 모델

에너지 기반 모델(EBM)은 그럴듯한 데이터에 낮은 값을 할당하고, 믿을 수 없는 데이터에 높은 값을 할당하는 스칼라 '에너지' 함수를 학습하여 다음을 정의합니다.

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기술

CPU 및 NVMe에 대한 최적화 상태 오프로딩

대신 CPU RAM이나 NVMe SSD에 훈련(최적화 상태, 기울기, 때로는 가중치)의 무거운 기록을 보관하는 메모리 절약 트릭입니다.

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기술

체크포인트 샤딩 및 재개 가능한 훈련

모델의 학습 상태를 조각(샤드)으로 저장하여 메모리나 디스크 제한으로 인한 제한 없이 대규모 모델을 저장하고 다시 로드할 수 있는 기술입니다.

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기술

GPU 메모리 관리 및 조각화

AI 프레임워크가 GPU의 제한된 메모리를 할당, 재사용 및 회수하는 방법과 남은 간격(조각화)으로 인해 메모리 부족 오류가 발생할 수 있는 이유는 무엇입니까?

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기술

다중 인스턴스 GPU 파티셔닝

MIG(멀티 인스턴스 GPU)는 단일 물리적 GPU를 여러 개의 격리된 하드웨어 파티션으로 분할하는 NVIDIA 기술입니다.

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기술

GPU 스케줄링 및 클러스터 오케스트레이션

GPU 스케줄링은 어떤 작업이 어떤 가속기에서 언제 실행되는지 결정하는 반면, 오케스트레이션은 전체 시스템 클러스터에서 이러한 작업을 조정합니다.

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기술

AI 훈련 클러스터를 위한 Slurm

Slurm은 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 작업을 예약하고 실행하는 오픈 소스 워크로드 관리자로, 대규모 AI의 기본 선택이 되었습니다.

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기술

계획 및 해결 프롬프트

계획 및 해결(PS) 프롬프트는 언어 모델에 먼저 명시적인 계획을 고안한 다음 단계별로 실행하여 명백한 실패를 수정하도록 지시합니다.

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