<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>DNN-Accelerator on 노란토끼의 기술 블로그</title><link>https://bias92.github.io/tags/dnn-accelerator/</link><description>Recent content in DNN-Accelerator on 노란토끼의 기술 블로그</description><generator>Hugo -- 0.147.0</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://bias92.github.io/tags/dnn-accelerator/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>6.5930 L01 - Introduction and Applications</title><link>https://bias92.github.io/posts/mit-6.5930-l01/</link><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://bias92.github.io/posts/mit-6.5930-l01/</guid><description>&lt;h2 id="ilya-sutskever의-한-마디-l01-3">Ilya Sutskever의 한 마디 (L01-3)&lt;/h2>
&lt;p>&lt;img alt="Ilya Sutskever Quote" loading="lazy" src="https://bias92.github.io/posts/mit-6.5930-l01/images/L01-3-ilya-quote.png">&lt;/p>
&lt;p>시작 전 이 강의를 왜 들어야 하는지 Ilya Sutskever(OAI 공동창업자)의 말을 인용하겠다.&lt;/p>
&lt;p>2017년 ACM 튜링상 50주년 행사에서 한 말로, &lt;strong>&amp;ldquo;Compute has been the oxygen of deep learning&amp;rdquo;&lt;/strong> 이다. 알고리즘이 아무리 좋아도 Compute 없이는 돌릴 수가 없다는 뜻이다. 역으로 읽으면 Compute를 더 효율적으로 만드는 사람이 딥러닝 발전의 병목을 해결한다는 말과도 일맥상통한다.&lt;/p>
&lt;p>이는 곧 MLSys가 &lt;strong>AI-resistant한 커리어&lt;/strong>인 이유이기도 하다. AI 모델이 아무리 바뀌어도 (CNN → Transformer → MoE → Mamba&amp;hellip;) 결국 Compute는 필연적인 존재다. 모델을 만드는 사람은 새 아키텍처가 나올 때마다 리셋되지만, 그 모델을 효율적으로 돌리는 하드웨어/시스템 인프라를 다루는 사람은 계속 수요가 있다.&lt;/p></description></item></channel></rss>