AMD EPYC Genoa AMD EPYC Genoa는 AMD(Advanced Micro Devices)가 2022년 11월에 출시한 제3세대 EPYC 서버 프로세서 라인업의 코드명입니다. 이 프로세서는 AMD의 차세대 Zen 4 마이크로아키텍처를 기반으로 하며, AM5 소켓을 사용하여 데스크톱 및 서버 플랫폼 간의 아키텍처 통합을 이루었습니다. Genoa…
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"GPU 가속"에 대한 검색 결과 (총 32개)
3D 지리 시각화 (3D Geographic Visualization) 1. 개요 3D 지리 시각화란 지구 표면의 지리적 위치 정보에 높이(Altitude/Elevation) 또는 깊이(Depth)라는 세 번째 차원을 추가하여 공간 데이터를 입체적으로 표현하는 기술이다. 기존의 2D 지도가 평면상의 위치와 관계를 나타내는 데 집중했다면, 3D 지리 시각화는…
실시간 데이터 모터링 개요 실 데이터 모니터(Real-time Data Monitoring은 데이터가 생성거나 수집되는 즉시 이를 분석하고 시각화하여 사용자에게 즉각적인 인사이트 제공하는 기술 프로세스를 의미합니다. 특히 데이터학, 사이버안, IoT(사물인터넷), 금 거래, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 빠른 의사결정과 이상 탐지, …
LLM (거대 언어 모델) 1. 개요 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공신경망 기반의 딥러닝 모델이다. 여기서 '거대(Large)'함은 크게 두 가지 측면을 의미한다. 첫째는 파라미터(Parameter, 매개변수)의 수로, 모델…
FaceReader 1. 개요 FaceReader는 Noldus Information Technology 사에서 개발한 사용자의 얼굴 표정을 실시간으로 분석하여 심리적 감정 상태를 정량적으로 측정하는 안면 인식 기반 감정 분석 소프트웨어이다. 최신 버전인 FaceReader 9 등을 통해 고도화된 분석 기능을 제공하며, 인간의 미세한 얼굴 근육 움직임을 포…
BLIS Framework BLIS Framework(BL-like Library Instantiation Software)는 고성능 선형 대수 연산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로 BLAS(Basic Linear Subprograms)와사한 인터페이스를 제공하면서도 보다 유연하고 최적화된 구현을 가능하게 하는 프레임워크입니다. BLIS는 수치 계산…
물리 시뮬레이션 (Physics Simulation) 1. 개요 물리 시뮬레이션이란 현실 세계의 물리적 현상을 수학적 모델로 정립하고, 이를 컴퓨터 알고리즘을 통해 시간의 흐름에 따라 계산하여 재현하는 기술이다. 이 기술의 주된 목적은 실제 실험이 불가능하거나 비용이 많이 드는 상황에서 현상을 예측하거나, 게임 및 영화와 같은 가상 환경에서 시각적 사실감을…
CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API 모델입니다. GPU(Graphics Processing Unit)가 본래 수행하던 그래픽 렌더링 작업을 넘어, 일반적인 계산 작업(General-Purp…
주변 환경 1. 개요 주변 환경이란 LLM(대규모 언어 모델) 서비스가 정상적으로 구동되고 최적의 성능을 내기 위해 갖추어야 할 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 및 설정 상태의 총합을 의미합니다. 적절한 주변 환경 설정은 모델의 추론 속도를 결정할 뿐만 아니라, 서비스의 안정성을 확보하고 스트리밍 응답 오류와 같은 기술적 결함을 방지하는 데 필수적입니다. …
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 1. 개요 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 거대 인공 신경망 모델이다. LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(Parameter, 모델 내부의 가중치로 학습을…
재현성 개요 재현성(Reducibility)은 데이터 과학 및 연구 전반에서 핵심적인 원칙 중 하나로, 동일한 데이터, 코드, 환경, 조건 하에서 수행된 분석이 동일한 결과를 도출 수 있는 능력을합니다. 재현성 과학적 신성과 투명성을 보장하며, 연구 결과의 검증 가능성과 협업 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 데이터 과학 분야에서는 대량의 데이터 처리,…
CSS3 1. 개요 CSS3(Cascading Style Sheets Level 3)는 웹 페이지의 시각적 표현을 정의하는 스타일 시트 언어의 세 번째 주요 표준 단계로, HTML 문서의 구조와 디자인을 완전히 분리하여 웹 페이지의 레이아웃, 색상, 폰트 및 다양한 시각적 효과를 제어하는 역할을 합니다. CSS3는 이전 버전인 CSS2.1과 달리 하나의 거…
WebGL (Web Graphics Library) 1. 개요 WebGL(Web Graphics Library)은 웹 브라우저 내에서 별도의 플러그인 설치 없이 하드웨어 가속을 이용한 2D 및 3D 그래픽을 렌더링하기 위한 JavaScript API입니다. WebGL은 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)의 병렬 연산 능…
PyTorch 개요 PyTorch는 Meta AI(구 Facebook AI Research)에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 파이썬(Python) 기반의 유연한 인터페이스와 강력한 GPU 가속 기능을 제공하는 딥러닝 프레임워크이다. 텐서 계산과 자동 미분 기능을 핵심으로 하며, 연구 단계의 빠른 프로토타이핑부터 대규모 상용 서비스 배포까지 폭넓…
WPE (WebKit Port for Embedded) 개요 WPE(WebKit Port for Embedded)는 저사양 임베디드 장치에서 고성능 웹 렌더링을 구현하기 위해 WebKit 엔진을 최적화하고 재설계한 오픈소스 프로젝트입니다. 일반적인 웹 브라우저와 달리, WPE는 하드웨어 자원이 제한된 환경(Limited Resource Environment…
AMD Instinct MI300 1. 개요 AMD Instinct MI300은 AMD가 설계한 데이터센터용 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 가속기로, 차세대 CDNA 3 아키텍처를 기반으로 한 칩렛(Chiplet) 설계의 정점을 보여주는 제품군이다. 본 제품은 거대 언어 모델(LLM)의 학습 및 추론, 복잡한 과학적 시뮬레이션 등 막대한 연산량…
질문 응답 시스템 개요 질문 응답 시스템(Question Answering, QA)은 사용자가 자연어로 제시한 질문에 대해 정확하고 간결한 답변을 자동으로 생성하는 기술이다. 전통적인 정보 검색(IR) 시스템이 “문서 목록”을 반환한다면, QA 시스템은 “답변 자체”를 제공한다는 점에서 차별화된다. 최근 딥러닝, 특히 대규모 사전학습 언어 모델(Pre‑tr…
OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리 중 하나입니다. 실시간 이미지 및 비디오 처리를 위한 다양한 알고리즘과 함수를 제공하며, 산업계, 학계, 연구소에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 문서는 OpenCV의 개요, 주요 기능, 사용…
TensorFlow Lite (TFLite) 개요 TensorFlow Lite(TFLite)는 구글에서 개발한 오픈소스 모바일 및 엣지 디바이스용 딥러닝 추론 프레임워크로, 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 환경에서 머신러닝 모델을 효율적으로 실행하는 것을 목적으로 합니다. 일반적인 딥러닝 모델은 방대한 파라미터와 연산량으로 인해 서버급 GPU 환경이 필요하지만,…
scikit-learn 개요 scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 한 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 위한 Python 생태계(SciPy)에 포함되어 있으며, 데이터 마이닝, 데이터 분석, 예측 모델링 등 다양한 기능을 제공합니다. 2007년에 처음 공개된 이후로, 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝 알…