# AlexNet ## 개요 **AlexNet**은 인공지능, 특히 **컴퓨터비전**(Computer Vision) 분야에서 혁명적인 영향을 미친 심층 신경망Deep Neural Network)** 모이다. 212년에 알스 크리제브스키Alex Krizhev)**, 이오리츠케버**(Ilya Sutskever)**, 그리고 제프리 힌튼**(Geoffrey ...
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"GPU"에 대한 검색 결과 (총 99개)
# 과학기술 계산 과학기술 계산(Scientific)은 과학 및 공학 분야의 복잡한 문제를 수치적 방법과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 학제 간 기술 영역입니다. 이 분야는 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 공학 등 다양한 분야의 지식을 융합하여 실험적 또는 이론적 접근만으로는 해결하기 어려운 문제를 분석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 현대 과...
# Virtual Production ## 개요 **Virtual Production**(가상 프로덕션)은 영화, TV 프로그램, 광고 등 영상 콘텐츠 제작 과정에서 실시간 컴퓨터 그래픽스(Real-time CG), 가상 촬영 환경, 모션 캡처, LED 월 등의 기술을 통합하여 촬영과 후반 작업의 경계를 허무는 혁신적인 제작 방식이다. 전통적인 그린스크...
# ONNX Runtime ONNX은 오픈 뉴럴 네트워 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX) 형식으로 표현된 머신러닝 및 딥러닝델을 고성능으로 실행하기 위한 크로스플랫폼 추론 엔진입니다. 마이크로소프트에서 주도적으로 개발하고 있으며, 산업계와 학계에서 널리 사용되고 있습니다. ONNX Runtime은 다양한 하드웨어 플랫폼...
# Edge TPU ## 개요 **Edge TPU**(Tensor Processing Unit)는글(Google)이 개발한 특수 목적 애플리케이션별 집적회로(ASIC)로, **엣지(edge)에서의 머신러닝 추론**(inference)을 고속으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어 가속기입니다. 이 칩은 클라우드가 아닌 로컬 장치(예: 스마트폰, IoT 기기,...
# 렌더링 ## 개요 렌더링(Rendering)은 컴퓨터그래픽스에서 3차원(D) 모델 2차원(D) 장면 시각적으로 표현 가능한 이미지 또는 영상으로 변환하는 과정을 의미합니다. 이는 디지털 콘텐츠 제작, 영화 특수효과(VFX),임 개발, 건축 시각화, 산업 디자인 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 활용됩니다. 렌더링은 단순한 그림 생성을 넘어 조명, ...
# 병렬 처리 ## 개요 **렬 처리**(Parallel Processing)는 하나의 작업을 여러 개의 하위 작업으로 나누어 동시에 수행함으로써 처리 속도를 향상시키는 컴퓨팅 기법이다. **머신러**(Machine Learning) 분에서 대량의 데이터를 처리하고잡한 모델을 학습시키는 있어 병렬 처리는 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 머신러닝 알고리...
# 엣지 컴퓨팅 ## 개요 **엣지 컴퓨팅**(Edge Computing)은 데이터 처리를 네트워크의 중심부(예: 클라우드 데이터센터)가 아닌, 데이터 생성 원천에 가까운 위치에서 수행하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이는 사용자 디바이스, 센서, IoT 기기 등 데이터가 발생하는 "엣지"(Edge)에서 실시간 또는 근실시간으로 정보를 처리함으로써 지연(...
# Tesla (GPU 제품 라) NVIDIA Tesla는 고성능팅(HPC), 인공지능I), 데이터 과학, 그리고 과학 시뮬레이션 분야에 특화된 GPU 라인입니다. 이 라인은 일반 소비자용 그래픽 카드와는 달리, 컴퓨팅 성능과 안정성, 에너지 효율성에 중점을 두고 설계되었으며, 주로 데이터센터, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 인프라에서 사용됩니다. Tesla 브랜...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
SR-IOV **SR-IOV**(Single Root/O Virtualization, 단일 루트/O 가상화)는 PCI-SIG(Peripheral Component Interconnect Special Interest Group에서 정의한 하드웨어 기 가상화 기술로, 단일리적 PCIe 장치가 여러 개의 독립적인 가상 기능(Virtual Function, V...
# 데이터센터 인프라 ## 개요 데이터센터 인라는 정보기술(IT)의 핵심 기반 시설로, 서버, 스토리지, 네워크 장비 등 정보를 처리하고 저장하는 데 필요한 모든 물리적 및 논리적 자원 포함합니다. 데이터는 기업, 정부기관, 클라우드 서비스 제공자 등이 대량의 데이터를 안정적이고 효율적으로 관리할 수 지원하며, 디지털 경제 전반의 운영을 가능하게 하는 ...
# IOMMU ## 개요 **IOM**(Input-Output Management Unit, 입출력 메모리 관리 장치)는 컴퓨터 시스템에서 입출력(I/O) 장치가모리에 직접하는 과정을 관리하고 보호하는드웨어 구성 요소입니다 IOMMU는 CPU의 MMU(Memory Management Unit)와 유사한 역할을 수행하지만, CPU 대신 주변 장치(예: G...
# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...
# 행렬-벡터 연산 행렬-벡터산은 선형대수의 핵심 개념 중 하나로, 데이터과학 머신러닝, 컴퓨터 그래픽스, 물리학 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용됩니다. 특히 고차원 데이터를 처리하고 변환하는 데 있어 행렬과 벡터의 연산은 계산 효율성과 수학적 표현의 간결성을 제공합니다. 본 문서에서는 행렬-벡터 연산의 정의, 기본 연산 종류 계산 방법, 활용 사례 ...
# 그래디언트 부스 회귀 ## 개요 **그래디언트 부스팅 회**(Gradient Boosting Regression)는 머신러닝에서 회귀(regression) 문제를 해결하기 위해 사용되는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이은 여러 개의 약한 학습기(weak learners), 주로 결정 트리(decision tree)를 순차적으로 결합하여 강한 예측 ...
# Elastic Network Adapter Elastic Network Adapter**(ENA는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS에서 제공하는 고성능 네트워크 인페이스 드라이버 및 하웨어 가속 기술로, 클라우드반 가상 머신(EC 인스턴스에서 초고속 네워크 성능 제공하기 위해 설되었습니다. 특히 대규 데이터 전송,성능 컴퓨...
# Basic Linear Algebra Subprograms **Basic Linear Algebra Subprograms**(BL)는 선형대수 계을 위한 기본적인 연산들을 표화한 인터페이스 사양이다. BLAS는 벡터와렬의 덧셈 스칼라 곱, 내적, 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱 등과 같은 수치 선형대수의 핵심 연산들을 정의하며, 과학 계산, 머신러닝, ...
# 랙 마운트 서버 랙 마운트 서버(Rack-M Server)는 데이터센터나버실에서 표 랙(rack)에 장착하여 사용하는 서 유형으로, 공간 효율과 관리 용이성, 확장 등을 고려해계된 하드웨 장치입니다.업, 클라우드 서비스 제공자, 연구기관 등 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한 환경에서 널리 사용되며, 정보통신 인프라의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다....
다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...