Baekjoon(백준) 11499번 - Path
백준 사이트의 11499번. 문제 제목 : Path 백준 11499
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C++
Baekjoon(백준) 25095번 - Weightlifting (Google Codejam 2022 Round 1A problem C)
백준 25095번. 문제 제목 : Weightlifting 백준 25095 2022 구글 코드잼의 Round 1A 에서 C 번 문제로 나왔다. 문제 해석 stack에 각 종류의 무게추를 위에 놓거나 위에서 하나를 덜어내는 것이 하나의 operation 이다. 각각의 ‘exerci...
Codeforces global round 21 solution
Codeforces global round 21 2022-06-25 밤부터 다음날 새벽까지 진행된 대회 Codeforces global round 21
Baekjoon(백준) 25091번 - Chain Reactions (Google Codejam 2022 qualification problem D)
백준 25091번. 문제 제목 : Chain Reactions 백준 25091 2022 구글 코드잼의 qualification round 에서 D 번 문제로 나왔다. (A, B 번은 너무 쉬워서 패스) 문제 해석 간단하게 설명하기가 어렵다. 문제 원문 그대로를 이해하는 것이 최선...
Baekjoon(백준) 25090번 - d1000000 (Google Codejam 2022 qualification problem C)
백준 25090번. 문제 제목 : d1000000 백준 25090 2022 구글 코드잼의 qualification round 에서 C 번 문제로 나왔다. (A, B 번은 너무 쉬워서 패스) 문제 해석 어떤 주사위에 k 개의 면이 있다면 그 주사위는 1 ~ k의 자연수를 나타낼 수...
Baekjoon(백준) 1708번 - 볼록 껍질
백준 사이트의 1708번. 문제 제목 : 볼록 껍질 백준 1708 음…. 기하 문제도 좀 풀어볼 겸 예전에 영재원에서 개인 연구를 했을 때 주제가 convexhull (볼록 껍질) 이어서 이 문제를 한 번 가볍게 풀어볼려 했으나… 시간을 아주 오래 끌게 되었다. 문제 해석 con...
Baekjoon(백준) 17441번 - 파리채 만들기
백준 사이트의 17441번. 문제 제목 : 파리채 만들기 백준 17441 사실 알고리즘적인 사고를 요구하는 문제는 아니고 그냥 수학 문제였다. 서울대학교 프로그래밍 대회에서 만든 문제 같은데… 글쎄 프로그래밍 대회에 내는 문제라기에는… 좀 그랬다. 익숙하지 않은 형태랄까. 그냥 ...
Baekjoon(백준) 14866번 - 산만한 고양이
백준 사이트의 14866번. 문제 제목 : 산만한 고양이 백준 14866 한국정보올림피아드 (KOI) 2017년도 중등부 4번 문제였다. 예전에는 한국정보올림피아드가 국가에서 주관하는 엄청 큰 대회이면서 공신력과 파워(?)를 가진 대회였는데… 흐지부지 되며 사실상 없어진 것이 아...
Baekjoon(백준) 9663번 - N-Queen
백준 사이트의 9663번. 문제 제목 : N-Queen 백준 9663
Baekjoon(백준) 9019번 - DSLR
백준 사이트의 9019번. 문제 제목 : DSLR 백준 9019
Baekjoon(백준) 2629번 - 양팔저울
백준 사이트의 2629번. 문제 제목 : 양팔저울 백준 2629
Baekjoon(백준) 2470번 - 두 용액
백준 사이트의 2470번. 문제 제목 : 두 용액 백준 2470
Baekjoon(백준) 14865번 - 곡선 자르기
백준 사이트의 14865번. 문제 제목 : 곡선 자르기 백준 14865
Baekjoon(백준) 2141번 - 우체국
백준 사이트의 2141번 문제이며 문제 제목은 우체국. 백준 2141 가볍게 풀 수 있는 문제이다.
paper_review
YOLOv1; You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
최근에 한 프로젝트를 진행하다가 object detection 이 필요하게 되었다. object detection 을 하는 AI model 을 찾아보고 있었는데 YOLO 가 벌써 v10 까지 나온 것을 보게 되었다. YOLO 에 관해 간단히 공부해본 적은 있으나 논문을 읽어본 적은...
Latent Diffusion; High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
이전에 살펴봤던 Diffusion 은 likelihood-based model 이며 이미지 생성 과정을 denoising autoencoder 를 순차적으로 적용하는 것으로 설계한 것이었다. 그런데 Diffusion model 은 image pixel 을 그대로 model에서 처리...
What is U-Net?; U-Net: Convolutional Networks for biomedical Image Segmentation
원래 U-Net 은 CNN 계열의 image segmentation 에서 많이 사용되던 architecture 였다. 최근에 Diffusion 을 공부하다보니 U-Net 을 backbone network 로 하여 training 하는 것을 볼 수 있었는데 복습 겸 다시 정리하고자 ...
Deep Dive into Diffusion; Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
이 글은 “Understanding Deep Learning” 이라는 책의 설명 방식과 순서를 따랐으며 이 책을 많이 참고하고 정리하여 작성되었다. 또한 이 내용은 DDPM 논문과 관련된 내용이며 DDPM 논문과 연계하여 설명하였다.
논문리뷰 (paper review); Attention Is All You Need
구글에서 2017 NIPS 에서 발표했고 당시 엄청난 센세이션을 일으켜 AI의 흐름을 바꿨다는 평을 받은 논문, Attention is all you need 이다. 기존에 seq2seq (sequence to sequence) model에서 사용되던 RNN 부분을 self-att...
논문리뷰 (paper review); Simba : Scaling Deep Learning Inference with Multi-chip-module based Architecture
엔비디아에서 만든 Simba 라는 multi-chip 딥러닝 가속 아키텍쳐에 관한 논문이다. Multi-chip과 AI 가속기의 개념이 결합되어 있다는 점이 특징이다. 논문 읽으면서 정리한 노트를 사진으로 첨부했다. Introduction (이론적 배경 및 problem sugge...
논문리뷰 (paper review); An Efficient Design Framework for 2x2 CNN Accelerator Chiplet Cluster with SerDes Interconnects
chiplet과 SerDes interconnect를 활용한 CNN 가속기를 만들었다는 논문이다. chiplet 구조나 더 빠른 CNN 가속을 위한 특별한 아이디어는 없고 job scheduling을 좀 더 효율적으로 해서 2 by 2 chiplet에 잘 분배할 수 있는 알고리즘을...
논문리뷰 (Paper review); Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks
논문 제목 Eyeriss : An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks
논문리뷰 (Paper review); DianNao: A Small-Footprint High-Throughput Accelerator for Uniquitous Machine-Learning
DianNao: A Small-Footprint High-Throughput Accelerator for Uniquitous Machine-Learning
concept
What is VAE (Variational Autoencoder)?
이 글은 “Understanding Deep Learning” (UDL book) 이라는 책의 설명 방식과 순서를 따랐으며 이 책을 참고하고 정리하여 작성되었다. 본 post 에서 설명하는 일부 개념이 Diffusion 에서도 쓰이는 개념임을 알린다.
Latent Diffusion; High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
이전에 살펴봤던 Diffusion 은 likelihood-based model 이며 이미지 생성 과정을 denoising autoencoder 를 순차적으로 적용하는 것으로 설계한 것이었다. 그런데 Diffusion model 은 image pixel 을 그대로 model에서 처리...
What is U-Net?; U-Net: Convolutional Networks for biomedical Image Segmentation
원래 U-Net 은 CNN 계열의 image segmentation 에서 많이 사용되던 architecture 였다. 최근에 Diffusion 을 공부하다보니 U-Net 을 backbone network 로 하여 training 하는 것을 볼 수 있었는데 복습 겸 다시 정리하고자 ...
Deep Dive into Diffusion; Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
이 글은 “Understanding Deep Learning” 이라는 책의 설명 방식과 순서를 따랐으며 이 책을 많이 참고하고 정리하여 작성되었다. 또한 이 내용은 DDPM 논문과 관련된 내용이며 DDPM 논문과 연계하여 설명하였다.
About Chiplet vs. Multi-chip difference
Chiplet과 Multi-chip의 차이점이 무엇인가? 에 관한 의문이 들어서 조사를 해보았다. Chiplet과 Multi-chip의 주요 차이점은 다음과 같다.
9S_July2024
What is VAE (Variational Autoencoder)?
이 글은 “Understanding Deep Learning” (UDL book) 이라는 책의 설명 방식과 순서를 따랐으며 이 책을 참고하고 정리하여 작성되었다. 본 post 에서 설명하는 일부 개념이 Diffusion 에서도 쓰이는 개념임을 알린다.
YOLOv1; You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
최근에 한 프로젝트를 진행하다가 object detection 이 필요하게 되었다. object detection 을 하는 AI model 을 찾아보고 있었는데 YOLO 가 벌써 v10 까지 나온 것을 보게 되었다. YOLO 에 관해 간단히 공부해본 적은 있으나 논문을 읽어본 적은...
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What is U-Net?; U-Net: Convolutional Networks for biomedical Image Segmentation
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Deep Dive into Diffusion; Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
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verilog
Vivado RTL simulation in command line on M1 pro windows 11 ARM virtual machine
필자는 현재 이 post를 쓰는 시점에 M1 맥북을 사용중이다. m1은 지금까지 써본 컴 중 가장 팬이 안 돌아가고 가장 빠릿빠릿한 프로세서라고 생각하여 매우 만족하며 잘 쓰고 있고 주변 사람들에게도 강력히 추천하고 있다.
algorithm
Booth Multiplication Algorithm
AI accelerator에서 arithmetic operation을 수행하는 부분에서 사용되는 FMA (Fused Mulitplication & Adder)가 있다. AI accelerator에서는 AI 알고리즘 특성상 숫자를 곱한 후 모두 합하는 연산이 많이 일어나고 이...