Embedded Performance Engineering
임베디드 벤치마킹 기초 — 재현성·Warmup·노이즈 제거
신뢰할 수 있는 벤치마크는 warmup, isolation, multi-run이 필요합니다. CoreMark·Dhrystone·SPEC을 살펴봅니다.
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benchmark reproducibility
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Tech articles, book reviews, and presentations.
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Embedded Performance Engineering
실시간 성능 분석 — WCET·Jitter·Deadline Miss 측정
Real-time 시스템의 측정 — 평균 아닌 worst-case. WCET 4 방법과 jitter·tardiness 분석.
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realtime wcet
Embedded Performance Engineering
성능 데이터 통계적 분석 — Percentile·Histogram·평균의 함정
평균은 거짓말. p99·p999·max·long tail. HdrHistogram·임베디드 fixed-bucket.
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statistics percentile
Embedded Performance Engineering
성능 측정의 기본 — Wall-Clock·CPU Cycle·Instruction Count
어떻게 측정하나. DWT, PMU, clock_gettime, GPIO + 로직 분석기. Overhead 줄이기.
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measurement dwt
Embedded Performance Engineering
성능 지표 정의 — Latency·Throughput·Utilization 분석
3 핵심 지표 + 임베디드 추가 — Jitter·Deadline. Service time vs Response time.
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performance latency
Embedded Performance Engineering
임베디드 성능 분석 방법론 — Measure → Analyze → Optimize 사이클
감으로 최적화 금지. USE·RED 메서드, 임베디드 적용. 과학적 접근의 시작.
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performance methodology
Embedded Performance Engineering
Embedded Performance Engineering — 임베디드 성능 엔지니어링 시리즈 소개
왜 느린가? Cache miss, pipeline stall, bus contention부터 profiling 도구 활용까지. 임베디드 시스템 성능 분석의 모든 것.
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performance profiling
Modern Embedded Recipes
Matter·Thread 분석 — IoT 통합 표준·Commissioning·Multi-Fabric
Apple·Google·Amazon·Samsung이 공동으로 만든 Matter 1.3/1.4와 Thread 1.3 mesh를 합쳐 IoT device를 한 번에 모든 ecosystem에 등록하는 패턴을 정리합니다.
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recipes iot
Modern Embedded Recipes
Cortex-M33 TF-M·TrustZone — Secure Firmware·PSA·MCUboot
Cortex-M33+ TrustZone-M 위에 TF-M으로 secure firmware를 구성하는 패턴. SPE/NSPE, PSA Crypto/ITS/Attestation, MCUboot secure boot를 정리합니다.
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recipes security
Modern Embedded Recipes
온디바이스 LLM 추론 — llama.cpp·GGUF·MLX·KV Cache·NPU Backend
4-bit 양자화된 LLM이 모바일·edge에서 동작하는 시대. llama.cpp/GGUF, Apple MLX, KV cache 메모리, 백엔드 선택을 정리합니다.
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recipes edge-ai