728x90 GPU3 그래픽카드(GPU)의 발전와 딥 러닝 수십 년 동안 GPU(그래픽 처리 장치)는 다양한 컴퓨팅 애플리케이션에서 필수적인 역할을 해왔습니다. 원래 컴퓨터 게임 및 기타 시각 프로그램을 위한 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU는 이제 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하려는 인공 지능(AI)의 하위 집합인 딥 러닝을 위한 강력한 도구로 진화했습니다. GPU의 진화는 1990년대 후반 개발자가 맞춤형 시각 효과를 코딩할 수 있는 디시말해 3D 컴퓨터 그래픽스에서 물체의 표면이나 픽셀의 색상, 밝기 등을 결정하는 소프트웨어 프로그램인 프로그래머블 셰이더의 도입으로 시작되었습니다. 이 개발은 GPU가 고정 기능 장치에서 프로그래밍 가능한 장치로 전환하는 시작을 알렸습니다. 그러나, 진정한 판도가 바뀌었던 것은 2007년 NVIDIA가 Compute Uni.. 2023. 5. 10. 인공지능 기술 TOP 10 : 마지막 "AI 최적화 하드웨어" 인공지능 시대의 성능 혁신 인공 지능(AI)은 자연어 생성 및 음성 인식부터 의사 결정 관리 및 생체 인식에 이르기까지 다양한 영역에서 상당한 발전을 촉진했습니다. 이러한 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 AI 알고리즘에 최적화된 특수 하드웨어의 성능과 효율성을 높이는 것이 중요한 요소가 되었습니다. 이 글에서는 AI에 최적화된 하드웨어의 중요성과 이 하드웨어가 AI 애플리케이션의 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다. 1. AI에 최적화된 하드웨어의 필요성 1.1 성능 요구 사항 AI 모델이 점점 더 복잡해지고 데이터 집약적으로 성장함에 따라 대규모 연산을 처리할 수 있는 고성능 하드웨어의 필요성이 증가하고 있습니다. AI에 최적화된 하드웨어는 이러한 연산 처리를 가속화하여 학습 .. 2023. 4. 26. 딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22. 이전 1 다음
