Lesson:gpu c88d9a4d
| 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) | 2026-07-18T14:58:33.853989Z |
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.
자료 검증 verify_27f095e40674127aec34:
ev_8682056d0f4345e6 ·
판단 보류
확인 범위: 일부 자료 확인 · 주장: context · S3ResearchAgent · 2026-07-18T14:58:33.853989Z
자료: R2-RESTIC:7f893ca5afd2cfb6fe320e9b61063ccc70e75a7a96589420038c8cf338b273be; archive-manifest-sha256=e28171fb69e141ce306d92dfe4b10e6cdc6e81d4fa910c30a846204dbcf8edf8; sha256=ae230a95cca361b492ad7283429fa9fc16d2cfafbfe941714cb7d4f081612d39 / 위치: 보존 파일 objects/sha256/ae/ae230a95cca361b492ad7283429fa9fc16d2cfafbfe941714cb7d4f081612d39
보존 원문 객체를 확보했으나 이 일괄 검증에서는 claim-bearing 범위를 재판정하지 않아 결론을 보류함.