[인공지능] NPU vs GPU 오랜만에 인공지능 쪽 블로그를 포스팅 하겠습니다. 인공지능에 사용되는 하드웨어인 NPU와 GPU에 대해 알아보겠습니다. 둘 다 모두 병렬 처리 기능을 가지고 있으며, 딥 러닝 모델의 연산 처리 속도를 높일 수 있는 고성능 하드웨어입니다. 그 두가지의 차이점은 아래와 같습니다. NPU는 인공 신경망 처리를 위해 특별히 최적화된 하드웨어입니다. 딥 러닝 모델의 연산에 특화되어 있습니다. 반면에 GPU는 그래픽 처리를 위해 설계된 하드웨어입니다. 병렬 처리에 강점을 가지며 일반적으로 고성능 컴퓨팅에 사용됩니다. 따라서 GPU는 딥 러닝 모델의 연산 처리 속도를 향상시킬 수 있지만, NPU만큼 최적화되어 있지는 않습니다. NPU는 전력 소비가 적으며, 모바일 기기나 임베디드 시스템에서도 딥 러닝을 수행할 수 있.. 인공지능 2년 전
[인공지능] 왜 GPU를 사용하는가 소프트웨어 적으로 인공지능 기술이 발달함에 따라서, 자연스레 하드웨어도 중요해지고 있습니다. 빠른 연산을 위해서 인공지능을 위한 하드웨어도 빠르게 발전하고 있습니다. 하드웨어 업체에서는 발등에 불이 붙었습니다. 인공지능이 발전하게된 이유는 3가지정도로 볼 수 있습니다. 1. 꾸준한 연구에 따른 성과의 결과물 2. CPU를 넘어선 고속 처리가 가능한 GPU의 등장 3. 대량의 데이터를 쉽게 얻을 수 있음 이번 포스팅에서는 이 중에서 2번째인 GPU에 대해서 알아보겠습니다. 대량의 데이터와 고도화된 연산 능력을 기반으로 하는 머신러닝과 인공지능 기계 들이 등장했습니다. 또한, 이들의 급성장에 따라서 시장은 점차 커졌고, 그에 따라 중요한 하드웨어인 GPU가 엄청난 속도로 발전했습니다. 그로 인하여 PC 게임.. 인공지능 5년 전
