소프트웨어 공장

U-Boot 드라이버 모델(DM) 이해하기: I2C 제어부터 디바이스 트리 설정까지

서론: 왜 이제는 DM(Driver Model)인가?과거의 임베디드 드라이버는 하드웨어 레지스터에 직접 접근하거나 전역 함수를 호출하는 방식이 많았습니다. 하지만 시스템이 복잡해지면서 유지보수와 확장성을 위해 DM(Driver Model) 도입이 필수적이 되었습니다.이번 포스트에서는 U-Boot 및 최신 임베디드 시스템에서 표준으로 자리 잡은 DM 기반 I2C 드라이버의 구조와 실제 코드 작성법을 살펴보겠습니다.1. DM I2C 드라이버의 핵심 구조DM(Driver Model) 체계에서 I2C 드라이버는 크게 두 가지 핵심 구조체를 구현해야 합니다.struct dm_i2c_ops: 실제 하드웨어 제어 함수(xfer, probe, set_speed 등)를 정의하는 인터페이스입니다.U_BOOT_DRIVER:..

PyTorch GPU(CUDA) 설정 및 사용법 완벽 가이드: 성능 10배 높이기

딥러닝 모델의 규모가 커짐에 따라 GPU 가속은 선택이 아닌 필수입니다. PyTorch는 NVIDIA의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 통해 병렬 연산을 수행하며, 이를 통해 CPU 대비 수십 배 이상의 학습 속도 향상을 기대할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 입문자부터 실무자까지 반드시 알아야 할 PyTorch에서 CUDA를 활성화하고 활용하는 방법을 단계별로 상세히 정리해 드립니다.1. CUDA 개요: 왜 GPU를 사용해야 할까?CUDA는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다. 딥러닝에서 흔히 발생하는 대규모 행렬 연산은 CPU의 소수 정예 코어보다 GPU의 수천 개 저사양 코어에서 병렬로 처리할 때 훨씬 효율적입니다. PyTorch의 torch.c..