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 중요한 역할을 하고 있습…
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벡터화 처리 (Vectorization) 1. 개요 벡터화 처리(Vectorization)란 단일 명령어로 여러 개의 데이터 요소에 대해 동시에 동일한 연산을 수행하여 계산 효율을 극대화하는 컴퓨팅 기법이다. 전통적인 루프(Loop) 기반 처리는 스칼라(Scalar) 방식이라 하여, 한 번의 CPU 사이클에 하나의 데이터 쌍만을 처리한다. 반면, 벡터화 처…
그래픽스 파이프라인 (Graphics Pipeline) 1. 개요 그래픽스 파이프라인이란 3차원 공간에 정의된 가상 장면(3D Scene)을 2차원 평면인 모니터 화면에 픽셀 단위로 출력하기 위해 거치는 일련의 연속적인 처리 과정을 의미한다. 이 프로세스는 추상화된 기하학적 데이터(정점, 인덱스 등)가 입력되어 래스터화(Rasterization)와 셰이딩(…
NPU (신경망 처리 장치) 1. 개요 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)는 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)의 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 AI 전용 가속기(Hardware Accelerator)이다. 딥러닝의 핵심인 대규모 행렬 연산을 빠르게 수행하도록 최적…
이미지 처리 유닛 (Image Processing Unit, IPU) 1. 개요 이미지 처리 유닛(Image Processing Unit, IPU)은 이미지 센서로부터 입력된 가공되지 않은 데이터(Raw Data)를 사람이 인식할 수 있는 고품질의 이미지나 비디오 형태로 변환하기 위해 설계된 전용 하드웨어 가속기이다. 일반적인 [[CPU]](중앙 처리 장치…
FPGA 개요 PGA(Field-Programmable Gate Array, 현장 프래머블 게이트 어레이)는 사용자가 필요에 따라 하드웨어 수준에서 논리 회로를 재구성할 수 있는도체 장치입니다.는 고정된능을 가진 전통적인 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 달리, 프로그래밍을 통해 다양한 디지털 시스템을 구현…
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…
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 프로세서의 벡터 처리 …