# 루프 벡터화 ## 개요 **루프 벡터화**(Loop Vectorization)는 컴파일러 최적화 기법 중 하나로, 반복문(루프) 내에서되는 연산을 벡터 연산으로 변환함으로써 프로그램의 실행 속도를 향상시키는 기술이다. 이 기법은 현대 CPU가 제공하는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 아키텍처를 활용하여, 여러 ...
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"벡터화"에 대한 검색 결과 (총 54개)
# 벡터화 연산 ## 개요 **벡터화 연산**(Vectorization)은 프로그래밍과 컴퓨터 아키텍처에서 반복적인 스칼라 연산을 벡 단위로 처리하여 프램의 성능 극대화하는 기입니다. 이 기은 특히 수치 계산, 데이터 분석, 머신닝, 과학 시뮬레이션 등 대량의 데이터를 다루는 분야에서 핵심적인 성능 향상 수단으로 사용됩니다. 벡터화는 CPU의 SIMD(...
# AMD Optimizing CPU Libraries AMD Optimizing CPU Libraries(이하 AOCL)는 AMD 프로세서의 성능을 극대화하기 위해 특화된 고성능 수학 라이브러리의 집합입니다. 이 라이브러리는 과학 계산, 머신러닝, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 분야에서 활용되는 핵심 수치 연산을 최적화하여, AMD 기...
# AVX **AVX**(Advanced Vector Extensions)는 인텔이 개발한 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어 집합으로, 프로세서의 벡터 처리 성능을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. AVX는 기존의 SSE(SSE2~SSE4) 명령어 집합을 확장하여 더 넓은 데이터 폭과 더 효율적인 명령어 인...
# Intel C++ Compiler Classic 문서 ## 개요 Intel C++ Compiler Classic(이하 ICC Classic)은 인텔(Intel)에서 개발한 고성능 C/C++ 컴파일러로, 특히 인텔 아키텍처 기반의 시스템에서 최적화된 코드 생성을 목적으로 설계되었습니다. 이 컴파일러는 고성능 컴퓨팅(HPC), 과학 시뮬레이션, 데이터 ...
# NumPy NumPy는 **Numerical Python**의 약자로, 파이썬에서 과학적 계산 및 수치 해석을 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 데이터 과학, 머신러닝, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 오픈소스 프로젝트로서 BSD 라이선스 하에 ...
# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...
# KoNLPy ## 개요 **KoNLPy**(Korean Natural Language Processing for Python)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위한 파이썬 기반 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 한국어 형태소 분석, 품사 태깅, 명사 추출, 키워드 추출 등 다양한 언어 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. KoNLPy는...
# TfidfVectorizer ## 개요 **TfidfVectorizer**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 수치화하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나로, **scikit-learn** 라이브러리에 포함된 클래스입니다. 이 클래스는 텍스트 문서의 집합을 입력으로 받아, 각 문서 내 단어들의...
# numpy NumPy(넘파이)는 Python 기반의 **수치 계산을 위한 핵심 라이브러리**로, 고성능 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학적 함수들을 제공합니다. 데이터 과학, 기계 학습, 과학 계산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy, scikit-learn, Tenso...
블록 ##요 "블(block)"은 데이터과학 및 컴퓨터 과학 전반에서 핵적인 개념으로, 데이터를율적으로 저장, 처리, 전송 위한 기본 단위 의미합니다. 특히 데이터구조의 맥락에서 블록은 연속 메모리 공간이나 저장 장치의 단위로 사용되며, 대용량 처리, 파일 시스템, 데이터이스, 분산소, 블록체인 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 문서에서는 데이터과학과...
# 확률적 경사 하강법 ## 개요 **확적 경사 하강**(Stochastic Gradientcent, 이하 SGD은 머신러닝 데이터과학 분야에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나로, 손실(Loss Function)를 최화하기 위해 모델의 파라미터 반복적으로 업데이트하는 방법입니다. 특히 대규모 데이터셋을 처리할 때 전통적인 경사 하강법(Batch ...
# 데이터 필터링 ##요 데이터 필터링 Filtering)은 데이터 과학 및 분석 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터(raw data)에서 분 목적에 부적합하거나 불필요한 데이터를 제거하거나 선택하여 유의미한 정보만 추출하는 작업. 이 과정은 데이터 품질을 향상고, 분석의확도와 효율성을 높이며, 모델 학습 시 노이즈(noise)를 줄이는 데...
# NEON 레지스터 NEON 레지스터는 ARM 아키텍에서 제공하는 고성능 SIMDingle Instruction, Multiple Data) 확장능의 핵심 구성 요소, 멀티미어 처리, 신호 처리 머신 러닝 등 데이터 병렬 요구하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. NE 기술은 ARMv7-A 및v8-A 아키텍처 이상에서되며, 특히 모바 ...
# NumPy ## 개요 NumPy(Numerical Python의 약자는 파이썬에서 과학 계산과 데이터 분석을 수행하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 머신러닝, 통계 분석, 수치 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 C 언어 기반으로 구현되어 있어 순수...
문서 간 유사도 ## 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 ...
# Intel ICC **Intel ICC**(Intel C++ Compiler, 또는 C/C++ Compiler Classic는 인텔(Intel)이 개발한 고성능 C C++ 컴파일러로, 인텔 아키텍처 기반 시스템 최적의 성능을 발휘하도록 설계된 상용 컴파일러입니다. 주로 과학 계산,성능 컴퓨팅(HPC), 임베디드 시스템, 데이터 분 등 성능이 중요한 분...
# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...
# AOCL **AMD Optimizing CPU Libraries**(AOCL)는 AMD 제공하는 고성능 컴퓨(HPC), 머신러닝, 과학 계산 및 데이터 분석 애플리케이션 성능을 최적화하기 위한 소프트웨 라이브러리 모음입니다. AOCL AMD의 x86-4 아키텍처 기반 프로세서, 특히 **EPYC**, **Ryzen**, **Threadripper** ...
# TF-IDF ## 개 TF-IDF(Term Frequencyverse Document Frequency) 자연어 처리(NLP와 정보 검색Information Retrieval) 분야에서 널 사용되는 **텍스트 데이터의 중요도를 수치화하는 가중치 기**입니다. 이은 특정 단어(term)가 하나의 문서(document) 내에서 얼마나 중요한지를 평가하기...