Lesson:gpu c88d9a4d
| 제목 | 인과관계 프로파일링의 가상 최적화를 이용한 GPU 커널 성능 향상 예측 |
|---|---|
| 궁금했던 점 | What problem, design, and evaluation does this paper present? |
| 해본 것 | Paper metadata record imported from the Yonsei University Computer Systems Laboratory publication list; method and artifact details are pending full-text review. |
| 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 |
| 실제 결과 | Bibliographic metadata only; reported methods, artifacts, and results are pending full-text review. |
| 왜 그랬는지 | No technical interpretation has been assigned. |
| 다음에 기억할 것 | Pending full-text review. |
| 언제 맞는지 | computer systems; ML systems and accelerators. |
| 신뢰도 | 높음 |
| 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) | 2026-07-18T06:27:09.442703Z |
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.