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CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 Processing Unit이다. 하지만 딥러닝 모델 학습 및 추론 시 CPU보다는 다른 유닛을 통해 연산을 수행하는 일이 많기 때문에 개념을 알고가야한다. CPU(Centralized Processing Unit) 코어가 몇 개인지, 클록 스피드가 얼마나 되는지가 성능의 지표. 고성능 컴퓨터일수록 코어의 수가 많다 → multi-core, hyper-threading GPU(Graphic Processing Unit) CPU와 비슷한 점이 많지만, CPU와 달리 그래픽 관련 작업이나 병렬처리에 매우 효과적이다. → 대규모 병렬 곱셈 NPU(Neural Processing Unit) 인공지능 모델의 인공신경망 연산을 효율적으로..

ahnty0122.tistory.com/37?category=454641 [환경설정] 윈도우(Windows)에 Tensorflow-gpu 설치(NVIDIA driver, CUDA Toolkit, cuDNN 설치) GPU를 이용해 모델을 학습시키면 학습 속도가 매우매우매우 빠르다. 그래서 딥러닝은 모델 GPU가 없으면 학습시키기 어려움. 근데 처음 딥러닝 모델 돌릴 때 나를 정말 애먹이던..^^ tensorflow-gpu 설 ahnty0122.tistory.com 앞선 글에 적어놓았던 nvidia driver 설치, cuda 설치, cudnn 설치를 완료한 후 진행하면 torch 설치는 아주 쉽다. 우선 cmd 켜서 cuda 버전 확인 nvcc --version cuda가 10.0이므로 그에 맞는 torc..

GPU를 이용해 모델을 학습시키면 학습 속도가 매우매우매우 빠르다. 그래서 딥러닝은 모델 GPU가 없으면 학습시키기 어려움. 근데 처음 딥러닝 모델 돌릴 때 나를 정말 애먹이던..^^ tensorflow-gpu 설치 그 땐 결국 포기하고 리눅스 서버 접속해서 깔았었다. 하지만 다시해보니 잘 돼서 방법 공유 차 올리는 글 +++++++ 컴파일러 환경을 위한 Visual Studio 설치해야함 Visual Studio 2019 버전이나 2017 버전 다운받기! docs.microsoft.com/ko-kr/visualstudio/releases/2019/release-notes Visual Studio 2019 버전 16.8 릴리스 정보 Visual Studio 2019 버전 16.8의 최신 기능, 버그 수정..