Speaker
GyuSeok Lee
Description
대부분의 AI/ML 및 GPU 워크로드는 Ubuntu Linux에서 수행되며, CUDA나 PyTorch 같은 주요 프레임워크들도 Linux 환경에 최적화되어 있습니다. 하지만 많은 사용자는 여전히 Windows 기반 시스템을 사용하고 있으며, 이 간극을 메우는 핵심 도구가 바로 WSL(Windows Subsystem for Linux)입니다.
이 세션에서는 WSL2 환경에서 Ubuntu를 기반으로 GPU 자원을 활용하는 방법과, HashiCorp Nomad를 통해 로컬에서도 경량 오케스트레이션을 실현하는 방식을 소개합니다.
개발·테스트·실험 환경을 윈도우 기반에서도 유연하게 구성하고 싶은 분들께 유용한 내용을 다룹니다.
이 세션은 이런 분들께 추천합니다:
- Windows에서 리눅스 기반 개발 환경을 적극적으로 활용하고자 하는 분
- 로컬에서 GPU를 병렬 활용하고 싶은 AI/ML 개발자
- HashiCorp Nomad에 관심 있는 인프라 또는 DevOps 엔지니어
- Kuberenetes 외의 경량 오케스트레이션 대안을 찾는 분
발표자 소개 Biography
실용적인 기술 활용을 지향하며, 일하는 환경을 더 나은 방향으로 바꾸는 데 관심이 많습니다.
개발과 운영, 인프라의 경계를 허물고 DevOps 문화를 조직에 뿌리내리기 위해 다양한 자동화와 도구들을 실험하고 있습니다.
현실적인 문제를 해결하면서도, 언젠가는 모두가 효율적이고 즐겁게 일할 수 있는 기술 유토피아를 만들어가는 것이 목표입니다.
청중 사전 지식 Prior knowledge for audience
Ubuntu, Python, Windows, WSL
| 행동 강령 Code of Conduct | 확인 Confirm |
|---|---|
| 난이도 Difficulty | Beginner 초급 |