인공지능 (24) 썸네일형 리스트형 인공지능(AI)의 핵심 GPU와 GPGPU의 차이점과 활용성 인공지능(AI)와 딥러닝이 급속도로 발전하면서 데이터 연산 속도와 성능을 높이는 기술이 중요해졌습니다. AI 시장에서 필수적인 GPU와 GPGPU는 특히 그래픽 연산과 범용 연산 분야에서 차별화된 강점을 보이며, AI 기술의 핵심적인 인프라로 자리 잡고 있습니다. 오늘은 GPU와 GPGPU의 정의와 이들이 어떻게 AI 산업의 필수 키워드로 자리 잡았는지 살펴보겠습니다.1. GPU와 GPGPU의 정의1.1 GPU (Graphics Processing Unit) 정의GPU는 그래픽 처리 장치로, 영상 및 그래픽 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 전자 회로입니다. 초기 컴퓨터에서는 CPU가 모든 연산을 처리했지만, 영상 처리 속도의 한계를 느끼며 다수의 코어를 활용한 병렬 연산이 가능한 GPU가 등장하게 되었습.. GPU와 CPU, 그 차이와 역할을 알기 쉽게 알아본다 - 마치 요리사와 주방 보조 같은 관계! 컴퓨터의 두 중심축인 CPU와 GPU, 서로 어떻게 다를까요? 이 둘의 차이를 알면 각자가 어떤 역할을 하는지 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 CPU와 GPU의 역할과 차이를 마치 주방에서 요리사와 주방 보조의 관계처럼 비유해 재미있게 풀어보겠습니다. 특히 CPU와 GPU의 아키텍처, 연산 방식, 사용 분야에 대해 알아보며, 최적화된 컴퓨팅 환경을 이해할 수 있도록 구성했습니다. CPU와 GPU란 무엇일까?CPU는 '중앙 처리 장치(Central Processing Unit)'로, 컴퓨터의 두뇌 역할을 합니다. 서버와 같은 시스템의 모든 주요 연산을 담당하는 곳이죠. 일반적으로 모든 소프트웨어 명령을 일일이 처리하며, 운영체제와 애플리케이션을 원활히 실행하게 합니다. 즉, CPU 없이는 서버가 돌.. CPU, GPU, NPU, TPU란 무엇인가? 각각의 역할과 중요성 컴퓨터의 성능을 결정짓는 여러 요소 중 하나는 바로 프로세서입니다. 일반적으로 CPU(중앙 처리 장치), GPU(그래픽 처리 장치), NPU(신경망 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치)로 나누어 볼 수 있습니다. 이들 각각의 프로세서는 서로 다른 작업을 효율적으로 수행하기 위해 설계되었습니다. 이번 포스트에서는 이들 프로세서의 기능과 차이점을 살펴보고, 어떤 상황에서 각 프로세서를 선택해야 하는지에 대해 알아보겠습니다.CPU (Central Processing Unit)CPU는 컴퓨터의 두뇌로 불리며, 중앙 처리 장치의 약자입니다. CPU는 일반적으로 적은 수의 코어를 가지고 있으며, 다양한 컴퓨팅 작업을 수행하는 데 특화되어 있습니다. 대부분의 운영 체제와 애플리케이션은 CPU를 통해 명령어를 실행하.. 의료 분야에 활용되는 인공지능(AI) 현황 한눈에 보기 의료 산업에서 인공지능(AI)의 활용은 급증하고 있으며, 이는 환자 치료의 질을 향상시키고 운영 효율성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 다양한 연구 결과에 따르면, AI 기술은 의료 분야의 여러 문제를 해결하는 데 효과적이며, 그 응용 사례는 계속해서 확대되고 있습니다의료 산업에서 5대 인공 지능 응용 사례와 공급 업체를 확인하고 의료 산업에서 사용되는 일반적인 과정을 알아봅니다.의료 산업은 어떻게 인공지능의 사용으로 이익을 얻을 수 있을까요?여러 연구 결과에서 효과가 있는 것으로 나타났습니다.- 93% 이상의 실무자가 ML을 통한 프로세스가 의료 산업에서 숨겨진 가치 또는 얻을 수 없는 가치를 되살리는 데 도움이 될 수 있다는 데 동의하고 있다고 합니다.- AI는 더 나은 환자 결과를 달성하고, 의.. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
