cuBLAS cuBLAS(CUDA Basic Linear Algebraprograms)는 NVIDIA에서 개발 GPU 기반의성능 선형대수 라이브러리로 CUDA 플랫폼에서 실행되는 C/C++ 및 Fortran 애플리케이션 대해 BLAS(B Linear Algebra Subprograms) 표준을 구현한 소프트웨어 라이브러리. 이 라이브러리는 행렬-벡터 연산,…
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"병렬 처리"에 대한 검색 결과 (총 157개)
x87 FPU x87 FPU(Floating- Unit)는 x86 아처 기반의이크로프로서에서 부동수점 연산 수행하기 위해 설계 전용 하드웨어 계 장치이다. x86 프로서는 정수산만을 지원으며, 부동소점 연산은프트웨어 에뮬레이션을 통해 처리되었다. 그러나 성능 요구 높아짐에 따라 수학 연산 가속화하기 위한용 하드웨어인 x87 FPU가 개발되어86 시스템의 성…
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 관련된…
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 기기와…
트랜스포머 아처 개요 트스포머(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머는 자기 주의(Self-…
차세대 염기서열석 개요 차대 염기서열 분석Next-Generation Sequencing, NGS) 21세기 초반부터 급히 발전한 고속 유전체 분석 기술로, 기존의 Sanger기서열 분법에 비해씬 빠르고 저렴하게 대량의 DNA 또는 RNA 서열을 해독할 수 있는 방법입니다. NGS는 생명과학, 의학, 농업, 환경생물학 등 다양한 분야에서 핵심적인 도구로 자…
QR 분해 개요 QR 분해(QR Decom)는 선형 대수에서 행렬 직교행렬(Orth Matrix)과 상각행렬(Upperangular Matrix)의 곱으로 분해하는 기법이다. 주어진 실수 또는소수 행렬 에 대해 다음과 표현할 수 있다 여기서: 는 m \times m Q^T Q = Q^ Q = I $)를 만족한다. 은 크기의 상삼각행렬(Upper Triang…
블록화 개요 블록화()는 수치계산 및적화 기법 분야에서 대모 문제를 보다 관리 가능한 작은 단위인 "블록"(Block)으로 나누어 처리하는 전략을 의미합니다. 이 기법은 계산의 효율성과 메모리 접근 패턴을 개선하며,렬 처리 및 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키는 데 널리됩니다. 특히 대용량 데이터나 고차원 변수를 다루는 최적화 문제에서 블록화는 핵심적인 기법…
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 분야에서 사용되…
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 시리즈에서 최적의 성능을 발휘하도록…
트랜스포머 개요 트랜스포머(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서안된 딥러닝 기반의 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리 전혀 다른 접근 방식을 취하며…
GloVe 요 GVe(Global Vectors Word Representation)는 스탠퍼드 대학교 연구팀이 214년에 제안한 단어 임베딩(word embedding) 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 실수 벡터 형태로 표현하는 자연어처리(N) 모델이다. GloVe는 단의 분포 가(distributional hypothesis) 기반하여, 단어가맥에서…
AlexNet 개요 AlexNet은 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 Hinton)이 제한 이 모델은 ImageNe…
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 과학기술…
LightGBM GBM은 마이크로소프트에서 개발한성능의 경량 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터셋을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 지도 학습 알고리즘. 특히 분류, 회귀, 순위 예 등의 머신러 태스크에서 뛰어난 성능을 보이며, XGBoost, CatBoost와 함께 대표적인 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosting De…
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, 질감, 반사,…
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(latency)을 줄…
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 브랜드는 …
블록 암호 개요 블록 암호화(Block Cipher)는 정보 보 분야에서 널리 사용되는 대칭 키 암호화 기법의 일종으로, 입력된 데이터를 일정한 크기의 "블록" 단위 나누어 각 블록을 독립적으로 암호화하는 방식이다. 블록 암호화는 암호화폐 및 블록체인 기술에서 데이터의 기밀성, 무결성, 인증을 보장하는 핵심 요소로 작용하며, 특히 디지털 자산의 전송 및 저…
데이터 특성 데이터는 현대 정보 사회의 핵심 자원으로, 다양한 분야 의사결정, 예, 자동화 등을 가능하게 합니다. 특성(Data)은 데이터의 본질 속성과 성격을 설명하는 요소들로 데이터를 수집, 저장, 분석, 활용하는 과정에서 매우 중요한 기준이 됩니다. 데이터 과학에서는 데이터의 특성을 이해함으로써 적절한 처리 방법과 분석 기법을 선택할 수 있으며, 데이…