<?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>PyTorch on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/pytorch/</link><description>Recent content in PyTorch on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 11 Jun 2026 20:14:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/pytorch/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>nn.Linear에서 Fused MLP까지 — PyTorch 프로파일링으로 본 커널 융합의 단계</title><link>https://techllm.github.io/posts/torch-mlp-fusion-pytorch-profiling-part2/</link><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 20:14:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/torch-mlp-fusion-pytorch-profiling-part2/</guid><description>Hugging Face가 공개한 PyTorch 프로파일링 2부. nn.Linear의 bias가 GEMM 에필로그로 접히는 과정부터 torch.compile의 Triton 융합, Liger 수제 커널까지. 같은 MLP가 5개 커널에서 1개 커널로 줄어드는 단계를 트레이스로 들여다본다.</description></item><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></channel></rss>