속성으로 검색

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Lesson:research autopilot 20260722t090001z + (experiments/predict_working_set_knee.py (run_stability, --repeats) and committed receipt experiments/results/working_set_knee_cpu.json (experiment_id working_set_knee_predictor_v2_stability))
Lesson:pivot-b200-20260717-portability-preflight-a01 + (experiments/protocols/final_v1.json sha256 … experiments/protocols/final_v1.json sha256=528c4a83e8dac516ab6898f9b73b652c348c14d9eb5c8a2eea1e965e50949c10; scripts/pivot_calibration/generation.py sha256=edbb06672e00f08c5501410168739b8997109600e98c6ac387b29ac528d44ff8; scripts/pivot_experiment/run_plan.py sha256=4331d3de24ca909048a414cb51b98f512351406c65626d54ad419bd4f2b9e0f4; scripts/pivot_experiment/cell_worker.py sha256=4cfeaf7ce6569763d900c9760a26ca54c7cdbba8207879f53147465ba8c14867760a26ca54c7cdbba8207879f53147465ba8c14867)
Lesson:research autopilot 20260721t030001z + (experiments/results/spill_resolving_power_v1.json: one reload-law-identifying family (rect-k32-j128), counter_divergence_ratio=4.0, timing_divergence_pp=39.33, primary_falsifiable_if_challenger_true=true; other three families divergence 0pp)
Lesson:pivot-b200-20260717-portability-preflight-a01 + (experiments/runs/unreviewed/prerequisites/b200_2_model_manifest_preflight_v1.json sha256=cfa1b963e72ec934374357703eba0f46f6fe3309204ee5ee8298385cfc8d92fa)
Lesson:pivot-b200-20260717-immutable-runtime-a01 + (git commit 038c9cd00c25fc83678d4d698f8780bfc5d96369)
Lesson:pivot-b200-20260717-portable-pipeline-hash-a01 + (git commit 038c9cd00c25fc83678d4d698f8780bfc5d96369; scripts/pivot_calibration/common.py::pipeline_code_sha256)
Lesson:pivot-b200-20260717-native-extension-boundary-a01 + (git commit 8ca2dbb68d202a8ba8b4ae226b64d77ec3e604ca; scripts/pivot_experiment/b200_migration_generation.py::_native_extension_sha256)
Lesson:compare identical source envelopes at long run boundaries 5f58511d + (git commit 99ccfb7b7 with source-envelope regression; 285 scripts tests passed and changed-file pre-commit passed)
Lesson:bind only vllm rpc sockets to a short private path 4bf9d75f + (git commit dd81c5ff9 and local test receipts: 34 focused passes, 283 full scripts passes, changed-file pre-commit pass)
Lesson:pivot-b200-20260717-venv-launcher-identity-a01 + (git commit fd7f9bdb5817c497996b6c44c233010a743cdb74)
Lesson:research autopilot 20260726t090001z + (leave_one_shape_out on results/l40s_gpu3_bsr_dispatch.json (63 pts, 3 folds): parametric +2.6%/fs=0, nearest_lookup +22.2%/fs=9, exact-lookup=always_dense +15.0%, atlas +86.5%)
Lesson:pivot-b200-20260717-portability-preflight-a01 + (research/EXPERIMENT_PROTOCOL_V1.md sha256=f0c5c62efbb57fa05e52786f814595b2a2812249cfa5a7ffff584f15e1ba793b; research/CALIBRATION_PIPELINE_V1.md sha256=25c0dc3642478b41936306c7dbbef9a0fb80f4f08e705d116325acf1eb17d194)
Lesson:dwkv legacy patch not repro + (research/archive/dwkv_v0.21.0.patch.RETRACTED.md; research/archive/README.md; scripts/legacy/dwkv/README.md; research/archive/dwkv_v0.21.0.patch)
Lesson:dwkv doomed chase domino + (scripts/legacy/dwkv/simulate_dwkv_policies.py:248-268; experiments/archive/SOTA_RUN_FINDINGS.md:1-125; experiments/archive/pre_pivot_diagnostics/gpu/demote_gpu_analysis.txt)
Lesson:dwkv score code contract + (scripts/legacy/dwkv/simulate_dwkv_policies.py:248-319; vllm/v1/core/sched/request_queue.py:461-552; tests/v1/core/test_dwkv_request_queue.py:65-126)
Lesson:research autopilot 20260722t210001z + (src/chirp_rate_gate_benchmark.py; results_rate_gate.json (334 s CPU, seeds 310..319 disjoint from all prior blocks))
Lesson:research autopilot 20260719t210001z + (src/lowering_policy.py: closed forms for instructions (4KJ vs 3KJ+J), FLOPs (8KJ−2K vs 6KJ−K+J), and MAXLIVE (2J+2 vs 3J+2), each checked against real scheduled instruction streams at all 100 grid shapes)
Lesson:research autopilot 20260721t150001z + (src/two_resource_gap.py self-test: 4,000 synthetic instances (n=6..12) + frozen 4-item contract counterexample, 0 structure/gap/round-down violations)
Lesson:research autopilot 20260719t090001z + (torch 2.13.0 CPU, best-of-9×50: FNO R = 1.2/1.3/1.5/1.7/2.6 across (B,Cin,Cout,M) from (32,32,32,16) to (4,512,512,32); k_bound 0.41→0.88, all <1)

Lesson:research autopilot 20260720t030001z gpu + (transition_form_cuda.json artifact from L40S GPU3 run)

Lesson:vfpio a virtual i o abstraction for fpga accelerated i o devices dcc63d73 + (vFPIO: A Virtual I/O Abstraction for FPGA-accelerated I/O Devices. USENIX ATC 2024.)
Lesson:gpu c88d9a4d + (권상윤·안민우·정진규, 「인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측」, 한국소프트웨어종합학술대회(KSC), 2022.)
Lesson:lsm tree a7410f58 + (김가을·안민우·고동현·정진규, 「LSM-Tree 기반 키-값 저장소에서 대용량 데이터 로딩 기법 성능 분석」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 2025.)
Lesson:ufs bbe26b78 + (김나연·하승원·안민우·정진규, 「온디바이스 환경에서 UFS 저장장치를 활용하는 거대 언어 모델 추론 기법」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 2025.)
Lesson:mp bcoz ea8563ba + (김민준·김동오·안민우·정진규, 「MP-BCOZ: 멀티프로세스 응용 지원 인과관계 프로파일러」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 2025.)
Lesson:lesson 907f0c60 + (김성윤·하성준·안민우·정진규, 「하이퍼스레딩 환경에서의 저장장치 입출력 폴링 태스크 배치 기법」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 2070–2072, 2019; 학부생부문 우수상.)
Lesson:nvme prp zero copy 76cd53aa + (김성환·이규선·정진규, 「NVMe PRP 오프셋을 이용한 Zero-copy 저장장치 읽기 기법」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 1432–1434, 2019.)
Lesson:lesson 13ed6bae + (김준·이준원·정진규, 「서브시스템의 빠른 구동을 위한 스냅샷 구동 기법 설계 및 구현」, 정보처리학회 컴퓨터 통신 및 시스템 3(7), 209–218, 2014.)
Lesson:dram 8d56adf1 + (노재선·정진규, 「DRAM 없는 모바일 플래시 스토리지에서의 유효 페이지 추적 기법 연구」, 정보과학회논문지 52(5), 357–362, 2025; KSC 2023 최우수논문상.)
Lesson:lesson 5fa267f2 + (성민철·권세준·정진규, 「메모리 부족상황에서 앱 실행시간에 관한 연구」, 한국정보과학회 동계학술발표회 논문집, 2015; 학부생부문 최우수상.)
Lesson:lesson 3f05b8ca + (신석하·이규선·정진규, 「고성능 저장장치 환경에서의 비동기적 미리 읽기의 인터럽트 대리 처리 효용성 연구」, 한국소프트웨어종합학술대회(KSC), 2017.)
Lesson:bperf bcoz on cpu off cpu 3b259a81 + (안민우, 정진규. "bperf, BCOZ를 활용한 응용의 On-CPU, Off-CPU 동시 성능 프로파일링." 정보과학회지, vol. 43, no. 3, 2025, 42-49.)
Lesson:bperf bcoz on cpu off cpu 3b259a81 + (안민우, 정진규. "bperf, BCOZ를 활용한 응용의 On-CPU, Off-CPU 동시 성능 프로파일링." 정보과학회지, vol. 43, no. 3, 2025, 42-49.)
Lesson:nvme bb91a49b + (우지원·이규선·정진규, 「NVMe 다중 큐를 이용한 공정 분배 입출력 스케줄링 연구」, 한국컴퓨터종합학술대회(KCC), 1464–1466, 2019.)
Lesson:lesson 0960532f + (정진규·서의성, 「전력 상한 제한을 강제하는 수단으로써 동적 이전의 실효성 분석」, 정보과학회논문지: 시스템 및 이론 39(4), 2012.)
Lesson:lesson 0bcd6499 + (정환진·강태호·김규석·신영호·정진규, 「대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구」, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 22(11), 601–613, 2016.)
Lesson:lsm tree 060db792 + (한정민·안민우·정진규, 「LSM-Tree의 읽기 성능 개선을 위한 병렬적 필터/인덱스 접근 기법」, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 29(9), 444–449, 2023.)
Lesson:filter lsm tree 89fd8853 + (한정민·안민우·정진규, 「병렬적인 Filter 접근 기법을 이용한 LSM-tree 읽기 성능 개선」, 한국소프트웨어종합학술대회(KSC), 2022.)