# GPU ## 개요 **GPU**(Graphics Processing Unit 그래픽 처리장치)는 이미지 비디오, 애니메이션 등 그래픽 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전용 전자 회로입니다. 초기에는 주로 컴퓨터 그래픽스와 게임 렌더링에 사용되었지만, 현재는 인공지능(AI), 과학 계산, 데이터 분석, 블록체인 등 다양한 분야에서 중요...

GPU ## 개 **GPU**(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 그래픽 데이터를 처리하고 화면에 시각적으로 출력하는 데 특화된 전자 회로입니다. 원래는 3D 그래픽 렌더링과 게임, 영상 편집 등 시각 콘텐츠 생성을 위한 하드웨어로 개발되었으나, 최근에는 인공지능(AI), 과학 시뮬레이션, 암호화폐 채굴 등 고...

# GPU 메모리 ## 개요 GPU 메모리는 그래픽 처리 단위(GPU)가 실시간으로 이미지, 영상, 3D 모델 등을 렌더링하는 데 사용하는 전용 저장 장치입니다. 일반적인 시스템 RAM과 달리, GPU 메모리는 고속 데이터 전송을 위해 최적화된 구조를 가지고 있으며, 특히 병렬 처리와 대량의 그래픽 데이터 관리에 중점을 둡니다. 이 문서에서는 GP...

# RNN ##요 RNN(Recurrent Neural Network 순환 신경)은 **시계 데이터**(time-series) 또는 **순적 데이터**(sequential data를 처리하기 위해계된 딥러 기반의 신경 모델입니다.적인 피드포워 신경망(for neural network)이 데이터 간의 시간적 순서적 관를 고려하지 반면, RNN **과거의를...

# 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...

# 800GbE## 개요 **80GbE**(800 Gigabit Ethernet)는 이더넷 네트워크 기술의 차세대속 표준으로, 초당 800기가비트(Gbps)의 데이터 전 속도를 제공 기술입니다. 이 표준은 데이터센터, 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 서비스, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 워크로드의 폭발적인 성장에 대응하기 위해 개발되었으며, 기존...

# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...

# Field-Programmable Gate Array ## 개요 **Field-Programmable Gate Array**(FPGA 현장 프로그머블 게이트레이)는 사용자가 소프트웨어 통해 하드웨어 구조를 재구성할 수 있는 반도체 장치입니다. FPGA는통적인 고정 기능의 집적회로(IC)와 달리, 출하 후에도 사용자가 원하는 논리 회로를 프로그래밍하여...

# Altera ## 개요 **Altera**는 세계적인 반체 설계 및 제조 기으로, 주로 **FPGA**(Field-Programable Gate Array, 현장 프래머블 게트 어레이)와 **CPLD**(Complex Programmable Logic Device, 복합 프래머블 논리 장치)를 전문으로 개발하고 생산하는 회사이다. FPGA는 전자 시...

# DMA ## 개요 **DMA**(Direct Memory Access 직접 메모리 접근)는 컴퓨터 시스템에서 데이터 전송 효율을 극대화하기 위해 사용되는 입출력(I/O) 기술이다. 일반적으로 CPU는 주변 장치(예: 디스크 드라이브, 네트워크 카드, 그래픽 카드 등)와 메모리 간의 데이터 전송을 직접 관리해야 하지만, DMA 기술을 통해 이러한 작업...

# SR-IOV **SR-IOV**(Single Root I/O Virtualization, 단일 루트 I/O 가상화)는 하드웨어 수준에서 입출력(I/O) 장를 가상화하여 가상 머신(VM)이 물리적 장치에 직접 접근할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이 기술은 특히 네트워크 인터페이스 카드(NIC), GPU, 스토리지 컨트롤러와 같은 고성능 장치의 가상화...

# Intel ## 개요 인텔(Intel Corporation)은 세계적인 반도체조사이자 정보 기술 기업으로, 198년 미국 캘리포니아주에서 설립되었습니다. 본사는 캘리포니아 샌타클라라에 위치한 실리콘밸리에 있으며, 전 세계적으로 가장 영향력 있는 마이크로프로세서 제조업체 중 하나로 꼽힙니다. 인텔은 개인용 컴퓨터(PC)의 중심 부품인 중앙처리장치(CP...

# 버퍼 메모리 버퍼 메모리(Buffer Memory)는 데이터 전송 과정에서 속도 차이를 보완하고, 데이터의 일시적인 저장을 통해 시스템 간의 효율적인 통신을 가능하게 하는 하드웨어 구성 요소이다. 네트워크 장비, 저장 장치, 프로세서, 그래픽 카드 등 다양한 컴퓨팅 환경에서 사용되며, 특히 네트워크 인프라에서 데이터 패킷의 안정적인 전달을 보장하는 데...