2019-11-05
org.kosen.entty.User@5292365f
이제민(jemin)
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딥러닝 모델의 경우 CPU와 같은 연산 유닛으로는 처리하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 GPU를 활용해서 병렬 컴퓨팅을 극대화 하여 딥러닝 모델을 빠르게 실행하고 있다. 하지만 GPU의 경우 많은 에너지를 소모하기 때문에 데이터 센터나 엣지 형태의 임베디드 장치에서의 활용에 있어서 문제가 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 많은 회사와 학교들에서 하드웨어 가속기를 발표하고 있다. 본 보고서에서는 이러한 최근 하드웨어 가속기 기술들에 대해서 다룬다.