요즘 언급이 많이 되고 있는 TPU입니다. 본격 TPU에 대해 들어가기 앞서, 각 프로세서의 차이를 좀 더 말해보고자 하는데요.TPU는 텐서 연산을 가속화하는데 최척화되어있어, 딥러닝 모델 훈련 및 추론에 적합합니다. 즉, 딥러닝만을 생각했을 때 GPU를 대체할만한 것으로 주목받는 셈이죠. CPUGPUTPUNPU주요 용도범용 컴퓨팅그래픽 및 병렬 연산딥러닝 훈련 및 추론신경망 연산, 엣지 디바이스처리 방식직렬 처리대규모 병렬 처리텐서 연산에 특화신경망 연산에 최적화연산 성능높은 단일 스레드 성능대규모 병렬 연산에서 우수텐서 연산에서 가장 우수실시간 AI 연산에 적합전력 효율성비교적 낮음중간매우 높음매우 높음적용 분야운영체제, 일반 프로그램그래픽, 딥러닝딥러닝 훈련 및 추론엣지 컴퓨팅, 스마트폰, 자율주행..

이번엔 GPU에 대해 알아보고자 합니다.GPU 시장에서 주요 기업으로는 NVIDIA, AMD, 인텔이 있습니다. 각 회사는 그래픽 처리뿐만 아니라 AI, 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅 등의 다양한 분야에서 경쟁력을 갖추고 있습니다. 1. GPU (Central Processing Unit) 주요 회사NVIDIA: 1993년 설립, 그래픽 처리 유닛(GPU)의 선두주자로, 게임, 그래픽 디자인, AI, 데이터센터 등 다양한 분야에서 고성능 GPU를 제공합니다. CUDA와 Ampere 아키텍처를 통해 AI 및 딥러닝 가속기 시장에서 강력한 성과를 내고 있습니다. 자율주행차, 딥러닝, 고성능 컴퓨팅 분야에서도 중요한 역할을 합니다.AMD (Advanced Micro Devices): 1969년 설립, CPU와 ..

안녕하세요! 오늘은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 하는 CPU, GPU, NPU에 대해 알아보겠습니다. 이 세 가지 프로세서는 각각의 특성과 용도가 다르기 때문에 어떤 상황에서 어떤 프로세서를 선택해야 할지에 대한 이해가 필요합니다. 그럼 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.1. CPU먼저 CPU(중앙 처리 장치)는 컴퓨터의 두뇌라고 할 수 있습니다. 모든 연산을 수행하고 프로그램을 실행하는 데 필요한 명령어를 처리합니다. CPU의 특징과 장단점CPU는 일반적으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용 프로세서입니다.여러 개의 코어를 가지고 있어 멀티태스킹이 가능하며, 복잡한 계산도 빠르게 수행할 수 있습니다. 하지만 대량의 데이터 처리가 필요한 경우에는 성능이 떨어질 수 있습니다.장점:다양한 작업 수행 가능..