gpu-mode/lectures

이 저장소는 GPU MODE 강의 시리즈의 지원 파일을 호스팅합니다. GPU 컴퓨팅에 대한 커뮤니티 운영 강연 시리즈입니다. 프로젝트 자체는 단순히 자료 폴더이며, 각 강의에는 슬라이드, Jupyter 노트북, 코드 또는 PDF가 포함된 자체 하위 폴더 또는 외부 링크가 있습니다.

다루는 내용: 실용적이고 기술적인 GPU 주제로, CUDA 및 PyTorch 통합에 중점을 둡니다. 지정된 동반 텍스트는 Programming Massively Parallel Processors (PMPP) 책입니다. 주제는 초보자를 위한 CUDA 기초 및 프로파일링부터 Flash Attention, 양자화, Triton 내부, 집합 통신(NCCL), ARM CPU용 GPU 커널과 같은 고급 주제까지 다양합니다.

대상: 이미 Python이나 PyTorch에 대한 배경 지식이 있고 GPU 프로그래밍을 더 깊이 배우고 싶은 사람들. 강의는 YouTube 채널에 녹화되어 있으며, 토론을 위한 Discord 커뮤니티가 있습니다(링크는 README에 있음).

형식: 여기에는 메인 코드베이스나 라이브러리가 없습니다. 저장소는 강의당 하나의 항목으로 구성된 링크와 파일의 정리된 컬렉션입니다. 각 항목은 일반적으로 발표자(소셜 또는 GitHub 링크 포함)와 로컬 파일 경로(노트북의 경우 lecture_003/ 등) 또는 Google Drive, Dropbox, Colab의 슬라이드에 대한 외부 링크 중 하나를 나열합니다. 일부 강의에는 Google Colab에서 직접 실행할 수 있는 실습 노트북이 있습니다.

조직에 대한 실용적인 참고: 강의 번호는 순차적이지 않습니다. 목록은 43에서 57, 67, 78 등으로 건너뜁니다. 따라서 번호는 실제 발표 순서를 반영하며 완전한 커리큘럼이 아닙니다. 일부 항목에는 불완전한 메타데이터가 있습니다(예: 강의 43에는 발표자 이름이 없고 슬라이드만 있음).

요약: 실제 전문가로부터 GPU 프로그래밍을 배우고 싶다면, 이 저장소는 모든 원본 교육 자료(슬라이드, 노트북, 코드)를 한 곳에 모아 잘 색인된 강의 계획서입니다.