HyperAccel Tech Blog 최신 글
hyper-accel.github.io에서 발행한 기술 글을 테크곳간이 수집해 최신순으로 보여드립니다.
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[Ceph 뜯어먹기 - Part 01] CRUSH
현대 분산 스토리지 오픈소스 중 가장 널리 사용되고 있는 Ceph의 근본, CRUSH 알고리즘부터 뜯어봅시다.
2026년 11월 3일
LLM 추론 칩 검증 이야기 1편: 칩의 정답은 어디서 오는가
LLM 추론 칩 검증에서 정답의 출처를 다룹니다. IP 레벨은 스펙 문서를, Top 레벨은 AI 모델의 결과를 정답으로 삼는 이유와 각 비교 축이 잡아내는 오류를 설명합니다.
2026년 10월 21일
모나드와 범주론 ② 다른 계산, 같은 합성
계산들을 자유롭게 묶고 다시 조립하려면 어떤 법칙이 필요할까요? 직접 만든 합성을 범주라는 수학적 구조로 읽어 봅니다.
2026년 10월 19일
[torch.compile() 알아보기 - Part 02] 왜 세 단계로 나눠 설계했을까
torch.compile을 세 단계로 나눈 이유를 생태계 관점에서 설명합니다. PyTorch가 파이썬처럼 쉽게 쓸 수 있는 방식으로 사람을 모은 과정과 2.0 이후의 확장 흐름을 짚고, Dynamo, AOTAutograd, Inductor 각 단계의 출력을 TensorRT, OpenVINO, XLA 같은 컴파일러 백엔드, torch.export, GPU와 새로운 AI 칩이 어떻게 활용하는지 정리합니다. Huawei Ascend, Intel Gaudi, IBM Spyre의 사례도 함께 비교합니다.
2026년 10월 16일
[모나드와 범주론 - Part 01] 함수가 이어지지 않을 때
값이 없을 수 있는 계산을 연결하며, 모나드로 이어지는 첫 번째 합성 규칙을 만들어 봅니다.
2026년 9월 25일
[지피지기 - Part 07] GPU로 만든 모델이 GPU보다 좋은 칩을 만들다
AI로 AI를 돌리는 칩을 만드는 시대가 도래했습니다. AI 회사인 OpenAI의 자체칩 할라피뇨의 공개된 정보들을 바탕으로 이를 알아봅니다.
2026년 9월 8일
[메모리 이해하기 - Part 05] CXL Workload 알아보기
KV cache offload, 메모리 풀링, 메모리 tiering을 통해 CXL이 실제 워크로드에서 어떻게 쓰이는지 살펴봅니다.
2026년 8월 12일
[torch.compile() 알아보기 - Part 01] 세 가지 구성 요소
torch.compile의 세 구성 요소인 TorchDynamo, AOTAutograd, TorchInductor가 각각 어떤 원리로 동작하는지 설명합니다. 그래프의 개념부터 바이트코드 가로채기와 guard, graph break, 디스패처 하단에서의 연산 정규화, 원소 단위 IR과 코드 생성까지 다룹니다.
2026년 8월 4일
[지피지기 - Part 06] Agentic AI 시대, CPU의 부활과 CPU 삼국지의 시작
Agentic AI 워크로드에서 CPU가 추론 인프라의 병목이 된 원인을 분석하고 CPU 3사의 최신 데이터센터향 CPU 라인업을 분석해보며 Agentic AI 시대에 다시 떠오른 CPU의 중요성에 대해 알아봅니다.
2026년 7월 2일
[Legato - Part 01] HyperAccel LPU를 위한 프로그래밍 언어
LPU를 위한 HyperAccel의 프로그래밍 모델이자 컴파일러 스택인 Legato를 소개하며, 이것이 무엇이고 왜 존재하며 어떻게 설계되었는지 다룹니다.
2026년 6월 28일
[AI Agent - Part 02] 터미널로 돌아가자: 에이전트가 원격 개발을 자연스럽게 만든 방식
AI 코딩 에이전트는 코드를 쓰는 방식만 바꾸지 않았습니다. SSH, Termux, Kubernetes pod, 원격 머신 위에서 일이 시작되는 방식까지 바꾸고 있습니다.
2026년 6월 16일
[메모리 이해하기 - Part 04] CXL 이해하기
CXL(Compute Express Link)의 등장 배경, CXL.io/.cache/.mem 세 가지 sub-protocol, Type 1/2/3 디바이스 분류, 1.1부터 3.x까지의 표준 진화, 그리고 삼성·SK하이닉스·마이크론의 CXL 메모리 제품군을 기술적으로 분석합니다.
2026년 6월 4일
[메모리 이해하기 - Part 03] HBF가 풀어야 할 과제
HBF에게 적합한 자리는 분명히 있습니다. 하지만 memory hierarchy 피라미드에 들어가기 위해서는 아직 부족한 점이 많습니다. 최신 LLM 모델 및 추론 워크로드 트렌드, 그리고 Flash memory의 LLM 사용 방식을 살펴보며 HBF의 남은 과제와 극복 방안에 대해 살펴봅니다.
2026년 5월 28일
[메모리 이해하기 - Part 02] HBF의 잠재 workload 찾아보기
SK하이닉스의 H³ 아키텍처를 중심으로, HBF의 약점을 극복할 수 있는 워크로드를 탐색합니다.
2026년 4월 28일
[지피지기 - Part 05] Cerebras와 웨이퍼 스케일 엔진
OpenAI와의 대형 계약 보도로 주목받은 Cerebras의 최근 근황과 WSE-3 아키텍처, 웨이퍼 스케일 칩의 장단점을 비전공자도 이해할 수 있게 정리합니다.
2026년 4월 27일
[메모리 이해하기 - Part 01] HBF 이해하기
SRAM, DRAM, HBM, NAND의 셀 구조와 물리적 특성을 설명하고, HBF(High Bandwidth Flash)가 메모리 계층에서 어떤 빈 자리를 채우는지 기술적으로 분석합니다.
2026년 4월 23일
Project Glasswing: Claude Mythos Preview
Project Glasswing·Mythos Preview 공개의 의미, Opus 4.6 대비 정량 지표, 벤치마크 세대 전환, OpenBSD·FFmpeg·FreeBSD 사례, 방어자·개발자 인사이트를 한글로 정리합니다.
2026년 4월 17일
[K8s 개발 환경 구축기 - Part 03] LPU를 위한 Kubernetes Device Plugin
안녕하세요! 저는 HyperAccel ML팀에서 DevOps Engineer로 근무하고 있는 전영훈입니다. 이번 포스팅은 Kubernetes 기반 사내 개발 환경 구축기 시리즈의 3번째 글입니다! 1편에서는 Kubernetes를 기반으로 하는 개발 환경 구축의 배경과 전체적인 설계 및 방향에 대해서 살펴보았고, 2편에서는 기존 Self-Hosted Runner의 구조적인 한계를 뛰어넘기 위한 ARC 기반 CI/CD 인프라 설계 전략 수립 및 구축 과정에 대해 소개하였습니다. 3번째 글에서는 Kubernetes 환경 위에서 Custom Resource 활용 시에 필요한 Device Plugin 에 관련된 내용을 전달하고자 합니다.
2026년 3월 27일
AITER 분석: AMD가 ROCm inference 성능을 2배로 올린 방법
AMD가 ROCm inference 성능을 2배로 올린 AITER 커널 라이브러리를 분석합니다. 4가지 커널 백엔드 전략(Triton, CK, HIP, ASM), JIT 컴파일 파이프라인, 그리고 DeepSeek R1에서 2배 throughput 향상을 달성한 구조를 살펴봅니다.
2026년 3월 17일
Transformer World: LLM의 기본 구조 뜯어보기
Transformer 기반 LLM의 내부 구조를 단계별로 살펴보고, Token Embedding·Attention·LM Head 등 각 모듈의 의미와 KV Cache·MHA·GQA 등 최적화 기법을 정리합니다.
2026년 3월 5일