<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>GPU최적화 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/gpu%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94/</link><description>Recent content in GPU최적화 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 30 May 2026 20:18:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/gpu%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>PyTorch 프로파일링 입문: torch.profiler로 GPU 병목을 읽는 법</title><link>https://techllm.github.io/posts/pytorch-torch-profiler-beginners-guide/</link><pubDate>Sat, 30 May 2026 20:18:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/pytorch-torch-profiler-beginners-guide/</guid><description>HuggingFace 팀이 공개한 PyTorch 프로파일링 시리즈 1편. torch.profiler 기본 설정부터 프로파일러 테이블·트레이스 해석, 오버헤드 바운드와 컴퓨트 바운드의 차이까지 행렬 곱셈 예제로 쉽게 설명한다.</description></item><item><title>LLM 추론 속도를 공짜로 24% 높이는 법 — 비동기 연속 배칭</title><link>https://techllm.github.io/posts/hf-continuous-async-batching/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 08:27:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/hf-continuous-async-batching/</guid><description>GPU가 멀쩡히 켜져 있는데 24%는 그냥 낭비된다. CUDA 스트림과 이벤트로 CPU·GPU를 동시에 돌리는 비동기 연속 배칭의 원리를 처음부터 설명한다.</description></item></channel></rss>