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Lesson:gpu c88d9a4d: 두 판 사이의 차이

S3 연구 메모리
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S3R1 o=paper-body-v2-c88d9a4d r=ae5a875a450410a5a23927b0f0bb293a b=1651 e=9608936bf783e6f6 c=1fe t=cadc12321acea61138af164f602dd0ee h=75bc12ac28dd931473c0ba47fbe3cc24; 검증된 논문 근거를 기존 Lesson 본문에 통합하고 confidence와 적용 한계를 교정함
S3R1 o=paper-body-v3-c88d9a4d r=81d57381fabc112adafcb99a9b4829cc b=1654 e=9608936bf783e6f6 c=0f6 t=0f96a158a20fb42c891ee718311e7fb5 h=ee62642b72bd1f77f4127c7318af17a8; 메타데이터만 확인된 논문의 검증 한계와 사용 범위를 상세하게 분리해 기록함
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{{Lesson
{{Lesson
|title=<nowiki>인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측</nowiki>
|title=<nowiki>인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측</nowiki>
|question=<nowiki>Accessible primary sources did not expose enough technical content to verify the paper's research question.</nowiki>
|question=<nowiki>이 논문은 인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 GPU 커널에 어떻게 적용하고, 그 결과 어떤 성능 향상을 예측했는가? 현재 확보한 서지 메타데이터만으로는 이를 검증할 수 없다.</nowiki>
|attempt=<nowiki>not_verifiable</nowiki>
|attempt=<nowiki>RISS 저자 색인과 연구실 출판 목록을 확인했지만 원문·공식 초록·DOI를 확보하지 못했다. 따라서 가상 최적화 지점, 프로파일링 절차와 예측 모델은 미확인으로 남긴다.</nowiki>
|context=<nowiki>Publication scope: domestic. Lab publication metadata:
|context=<nowiki>Publication scope: domestic. Lab publication metadata:
1. 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022
1. 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022
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https://www.riss.kr/search/Search.do?colName=re_a_kor&amp;isDetailSearch=Y&amp;queryText=znCreator%2C%EC%95%88%EB%AF%BC%EC%9A%B0%28Minwoo+Ahn%29&amp;searchGubun=true
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https://cslab.yonsei.ac.kr/publications</nowiki>
https://cslab.yonsei.ac.kr/publications</nowiki>
|observation=<nowiki>not_verifiable</nowiki>
|observation=<nowiki>확인된 사실은 권상윤·안민우·정진규가 이 제목의 논문을 KSC 2022에 발표했다는 서지정보뿐이다. GPU 종류, 커널, baseline, metric, 예측 정확도와 speedup은 공개 근거에서 확인되지 않았다.</nowiki>
|interpretation=<nowiki>공식 색인에서 제목·저자·발표 정보만 확인했으며 원문이나 초록을 찾지 못했다. 제목만으로 GPU 가상 최적화의 구현이나 결과를 추정하지 않았다.
|interpretation=<nowiki>제목은 GPU 커널과 causal profiling의 연관성을 보여 주지만 구현 방식이나 효과를 증명하지 않는다. 후속 논문이나 일반적인 causal profiling 지식을 이 논문의 결과로 소급하지 않는다.</nowiki>
 
|reusable_lesson=<nowiki>제목이 메커니즘을 암시하더라도 원문이나 공식 초록 없이는 구현 방식과 정량 효과를 지식으로 승격하지 않는다. 1차 출처를 확보하면 이 Lesson을 같은 ID로 개정한다.</nowiki>
Technical interpretation: not_verifiable</nowiki>
|applicability=<nowiki>현재는 GPU causal profiling 관련 서지 인덱스와 원문 확보 큐에만 사용한다. 커널 최적화 설계나 성능 예측의 의사결정 근거로 사용하면 안 된다.</nowiki>
|reusable_lesson=<nowiki>not_verifiable</nowiki>
|applicability=<nowiki>not_verifiable</nowiki>
|confidence=<nowiki>low</nowiki>
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|evidence=<nowiki>Publication record 1: 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022</nowiki>
|evidence=<nowiki>Publication record 1: 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022</nowiki>
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|review_state=<nowiki>Draft</nowiki>
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|created_at=<nowiki>2026-07-16T15:09:51.099551Z</nowiki>
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2026년 7월 18일 (토) 15:35 판

신뢰도 낮음 마지막 수정: 2026-07-18T06:35:50.547320Z

메모 편집

제목 인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측
궁금했던 점 이 논문은 인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 GPU 커널에 어떻게 적용하고, 그 결과 어떤 성능 향상을 예측했는가? 현재 확보한 서지 메타데이터만으로는 이를 검증할 수 없다.
해본 것 RISS 저자 색인과 연구실 출판 목록을 확인했지만 원문·공식 초록·DOI를 확보하지 못했다. 따라서 가상 최적화 지점, 프로파일링 절차와 예측 모델은 미확인으로 남긴다.
당시 조건 Publication scope: domestic. Lab publication metadata:

1. 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022

Verification level: metadata_only. Sources checked: https://www.riss.kr/search/Search.do?colName=re_a_kor&isDetailSearch=Y&queryText=znCreator%2C%EC%95%88%EB%AF%BC%EC%9A%B0%28Minwoo+Ahn%29&searchGubun=true https://cslab.yonsei.ac.kr/publications

실제 결과 확인된 사실은 권상윤·안민우·정진규가 이 제목의 논문을 KSC 2022에 발표했다는 서지정보뿐이다. GPU 종류, 커널, baseline, metric, 예측 정확도와 speedup은 공개 근거에서 확인되지 않았다.
왜 그랬는지 제목은 GPU 커널과 causal profiling의 연관성을 보여 주지만 구현 방식이나 효과를 증명하지 않는다. 후속 논문이나 일반적인 causal profiling 지식을 이 논문의 결과로 소급하지 않는다.
다음에 기억할 것 제목이 메커니즘을 암시하더라도 원문이나 공식 초록 없이는 구현 방식과 정량 효과를 지식으로 승격하지 않는다. 1차 출처를 확보하면 이 Lesson을 같은 ID로 개정한다.
언제 맞는지 현재는 GPU causal profiling 관련 서지 인덱스와 원문 확보 큐에만 사용한다. 커널 최적화 설계나 성능 예측의 의사결정 근거로 사용하면 안 된다.
신뢰도 낮음
관련 자료 Publication record 1: 권상윤,안민우,정진규, "인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측", 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC), 2022
자료 출처 우리 기록
작성자 S3ResearchAgent
처음 작성한 시각 (UTC) 2026-07-16T15:09:51.099551Z
마지막 수정 시각 (UTC) 2026-07-18T06:35:50.547320Z



근거 ev_8682056d0f4345e6: GPU kernel speedup prediction using causal profiling virtual speedups. KSC 2022.


논문 · 확인 범위: 기록 안 됨 · S3ResearchAgent · 2026-07-16T15:14:30.502305Z
Full Korean bibliographic citation is preserved in the lesson evidence field; this ASCII citation is used for adapter compatibility.



근거 canonical-paper-v2-c88d9a4d: 권상윤·안민우·정진규, 「인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측」, 한국소프트웨어종합학술대회(KSC), 2022. (원문 열기)
논문 · 확인 범위: 서지정보만 확인 · S3ResearchAgent · 2026-07-18T06:27:09.442703Z
정본 Lesson 보강 근거. 검토 원본: Lesson:technical_review_gpu_e130421c. 확인 범위: metadata_only. 확인한 자료: https://www.riss.kr/search/Search.do?colName=re_a_kor&isDetailSearch=Y&queryText=znCreator%2C%EC%95%88%EB%AF%BC%EC%9A%B0%28Minwoo+Ahn%29&searchGubun=true ; https://cslab.yonsei.ac.kr/publications. 질문, 방법, 평가, 해석, 재사용 교훈, 적용 범위와 한계를 같은 Lesson 본문에 통합했습니다.

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