
  <rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
    <channel>
      <title>Chaos and Order</title>
      <link>https://www.youngju.dev/blog</link>
      <description>천천히 올바르게. AI Researcher &amp; DevOps Engineer Youngju&#39;s blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology.</description>
      <language>ko</language>
      <managingEditor>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</managingEditor>
      <webMaster>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</webMaster>
      <lastBuildDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
      <atom:link href="https://www.youngju.dev/tags/nsight-compute/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
      
  <item>
    <guid>https://www.youngju.dev/blog/gpu-cuda/2026-08-02-writing-and-modifying-gpu-kernels</guid>
    <title>GPU 커널을 직접 손본다는 것 — 전치 커널 하나를 5배 빠르게 만들기까지</title>
    <link>https://www.youngju.dev/blog/gpu-cuda/2026-08-02-writing-and-modifying-gpu-kernels</link>
    <description>GPU 커널을 직접 수정한다는 것이 실제로 무엇을 뜻하는지, 스레드와 워프와 메모리 계층부터 짚습니다. 점유율이 왜 목표가 아니라 증상인지, 그리고 대부분의 커널이 연산이 아니라 메모리 대역폭에 묶여 있다는 사실을 루프라인 관점에서 설명합니다. 행렬 전치 커널 하나를 naive에서 코얼레싱, 셰어드 메모리 타일링, 뱅크 충돌 제거까지 네 단계로 고치면서 각 단계의 유효 대역폭을 직접 재는 하니스를 함께 제공합니다. 마지막으로 Nsight Compute에서 실제로 어떤 섹션을 열어 무엇을 판단하는지 정리합니다.</description>
    <pubDate>Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    <author>fjvbn2003@gmail.com (Youngju Kim)</author>
    <category>cuda</category><category>gpu-kernel</category><category>nsight-compute</category><category>memory-bandwidth</category><category>performance</category>
  </item>

    </channel>
  </rss>
