반응형 Nvidia2 딥러닝에서 GPU 성능 최적화: NVIDIA 가이드 완벽 분석 딥러닝 모델 학습과 추론에서 GPU 성능을 최적화하는 일은 효율성과 비용 절감을 위해 필수적입니다. NVIDIA의 GPU 성능 배경 사용자 가이드는 GPU 하드웨어 및 소프트웨어의 최적 활용을 위한 핵심 정보를 제공합니다. 이번 블로그에서는 이 가이드를 기반으로 딥러닝 GPU 성능 최적화의 주요 원칙과 전략을 상세히 소개합니다.1. GPU 아키텍처의 기본 이해스트리밍 멀티프로세서(SM)GPU는 수많은 병렬 연산을 처리하도록 설계되었습니다. NVIDIA GPU의 핵심은 **스트리밍 멀티프로세서(SM)**입니다.SM 구성 요소: 각 SM은 연산 장치(ALU), 메모리, 그리고 텐서 코어와 같은 고급 가속 장치로 구성됩니다.A100 예시: NVIDIA A100 GPU는 108개의 SM과 80GB HBM2 메모.. 2024. 11. 21. NVIDIA, 비주얼 AI의 최신 발전 사항 공개: 차세대 기술의 중심에 서다 인공지능(AI)의 발전은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있으며, 특히 비주얼 AI 분야에서 눈부신 성과를 이루고 있습니다. 최근 NVIDIA는 비주얼 AI 기술의 최신 발전 사항을 발표하며, 미래 기술의 지평을 한층 넓혔습니다. 이 글에서는 NVIDIA가 발표한 주요 기술과 그 배경, 그리고 이러한 발전이 미칠 영향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.1. NVIDIA의 최신 비주얼 AI 발표 개요NVIDIA는 2024년 6월 17일, 비주얼 AI 분야의 최신 기술 발전 사항을 발표했습니다. 이 발표는 전 세계 AI 커뮤니티의 주목을 받았으며, 다양한 산업 전문가들이 참석한 가운데 진행되었습니다. 발표된 기술은 고성능 컴퓨팅, 이미지 처리, 시뮬레이션 기술 등을 포함하여 비주얼 AI의 새로운 가능성을 제시했습니.. 2024. 6. 19. 이전 1 다음