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딥 러닝에 왜 그래픽 처리 장치 (GPU)가 중요한가?
ㅏ:GPU (Graphics Processing Unit)의 사용은 딥 러닝 분야에서 특히 중요합니다. 그 이유는 딥 러닝 시스템의 설정 방법과 수행 대상과 관련이 있습니다.
전문가들은 딥 러닝을 알고리즘이 점진적인 데이터 분석을 위해 여러 레이어를 사용하는 머신 러닝 유형으로 정의합니다.
최대 풀링, 필터링, 패딩, 스트 라이딩 및 기타 작업을 포함하는 다양한 계층의 CNN (Convolutional Neural Network)과 같은 특정 예를들 수 있습니다.
이미지 처리 및 자연어 처리와 같은 광범위한 의미에서 다단계, 다중 알고리즘 절차에 의존하며, 이 중 다수는 기계 학습 전문가가 식별하고 분석하는 방법을 배우는 신경망과 유사합니다.
이전 기사에서 언급했듯이 GPU는 일반적으로 병렬 처리 기능으로 인해 기계 학습에서 가치가 있습니다. 머신 러닝이 진행됨에 따라 하드웨어 세계는 개별적인 강력한 CPU 코어 개념에서 병렬 처리 기능이있는 여러 장치로 진행되어 대량의 계산 작업을보다 신속하게 처리 할 수있게되었습니다.
딥 트러스트 네트워크, Boltzmann 머신 및 에코 상태 시스템과 같은 상위 레벨 생성 모델을 수용하는 딥 러닝 시스템을 사용하면 병렬 처리 및 특수 코어 설계가 필요합니다. GPU를 사용하는 것은 다른 유형의 처리에서 Advanced RISC Machine을 사용하는 것과 다소 유사하다고 말할 수 있습니다. 특정 용도에 맞게 칩을 사용자 정의하면 의미가 있습니다.
딥 러닝을위한 GPU의 유틸리티 외에도 양자 컴퓨팅이라고 알려진 컴퓨팅 구조의 근본적인 변화로 이동함에 따라 동일한 유형의 프로세서가 널리 사용되는 것을 볼 수 있습니다.
여기서도 병렬 처리 기능이 필요한 것은 복잡하고 높은 수준의 컴퓨팅 성능입니다. 양자 컴퓨팅에서, 전통적인 비트는 qubit로 대체되며, 이는 1, 0 또는 지정되지 않은 조합의 값을 가질 수 있습니다. 이런 종류의“Schroedinger 's bit”는 IT의 세계를 주도 할 수있는 컴퓨팅 모델의 기초를 형성합니다.
새로운 기술에 관심이있는 사람들에게는 딥 러닝 네트워크 및 양자 컴퓨팅 설정과 같은 시스템에서 GPU와 그 후속 제품을 사용하는 것을 보는 것이 중요합니다. 많은 전문가들은이 두 가지 모두 초기 단계에 있으며 앞으로 몇 년 안에 성숙해져 결과를 가져올 것이라고 말합니다.
