딥러닝 기술이 처음 등장했을때 엔비디아의 GPU가 핵심부품으로 쓰였던 이유가 무엇인가요?
지금은 모든 AI시스템이 딥러닝기술이 기본베이스로 들어가 학습하는데요
과거 처음 이 딥러닝기술이 처음 등장했을때 엔비디아의
GPU가 핵심부품으로 쓰였던 배경이 무었인지 궁금합니다
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안녕하세요. 태평한토끼127입니다.
딥러닝 기술이 처음 등장했을 때 엔비디아의 GPU가 핵심 부품으로 사용된 이유는 주로 세 가지입니다:
병렬 처리 능력: 딥러닝 알고리즘과 모델은 복잡성이 증가함에 따라 계산 요구량이 기하급수적으로 증가했습니다. 엔비디아의 GPU는 대량의 병렬 아키텍처를 가지고 있어, 큰 신경망을 훈련시키는 데 이상적인 하드웨어가 되었습니다.
시스템 확장성: GPU 시스템은 슈퍼컴퓨팅의 높이까지 확장할 수 있습니다. 이는 딥러닝 연구와 응용 프로그램의 빠른 발전을 가능하게 했습니다.
소프트웨어 스택: 엔비디아의 CUDA 프레임워크의 출시 이후, 개발자들은 GPU 리소스를 직접 활용할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 GPU의 처리 능력이 딥러닝 작업에 빠르게 적용되었습니다.
따라서, 이러한 이유들로 인해 엔비디아의 GPU는 딥러닝의 초기 단계에서 핵심 부품으로 사용되었습니다. 이는 딥러닝 연구와 응용 프로그램의 빠른 발전을 가능하게 했습니다.