딥러닝 GPU 2

딥러닝은 과연 만능일까? 데싸노트

딥러닝은 과연 만능일까? 우선 결론은 딥러닝은 특화된 분야가 따로 있다. 자연어, 이미지, 비디오 데이터이다. 이런 데이터는 아무래도 변수가 굉장히 많기 때문이다. 딥러닝에 특화된 분야를 딥러닝이 아닌 다른 곳에 적용시키면 엄청난 시간이 걸릴 수 밖에 없다. 컴퓨팅파워가 받쳐주기 때문에 딥러닝이 진행되는거다. 뉴럴 네트워크가 이제 하드웨어의 지원으로 가능해졌기 때문이다. 트리모델에 비해서 딥러닝은 하나 하나의 연산은 사실 단순하다. 하지만 많은 양의 연산이 얽혀있다. CPU를 가지고 하면 굉장히 오래 걸리지만 GPU로 진행하면 빠르게 진행될 수 있다. Tabular데이터는? (엑셀같은 데이터 = 변수가 많지 않다. ) 굳이 딥러닝을 써야하나? 라는 의문 만약 GPU를 사용하지 않는다면 부스팅이 더 좋다...

개발 유튜버 2021.08.24

GPGPU는 어디서 나온 말일까?

GPGPU는 아래와 같은 의미이다. "GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용 계산)는 일반적으로 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 그래픽 처리 장치(GPU)를, 전통적으로 중앙 처리 장치(CPU)가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다. 이를 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정도 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다." 출처 : 위키백과 우선 위키백과에는 위와같이 나와있다. 즉 그저 gpu상에서 일반계산이라는 뜻으로 GPGPU라는 이름으로 부르고 있다. 요즘 딥러닝관련해서 간략히 소개해주는..

개발 팁 2021.08.21
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