NPU (2) 썸네일형 리스트형 NPUs vs. GPUs AI workload가 점점 더 복잡해지고 까다로워짐에 따라 이를 효율적으로 처리할 수 있는 올바른 하드웨어를 선택하는 것은 중요한 문제이다. 최근 몇 년 동안 NPU와 GPU는 AI 하드웨어에서 가장 인기 있는 두 가지 옵션으로 주목받고 있다. 이 두 유닛 모두 AI 워크로드를 가속화하도록 설계되었지만 서로 다른 사용 사례에 더 적합한 몇 가지 주요 특징을 가지고 있다. Neural Processing Units(NPU) NPU는 딥 러닝 및 신경망과 같은 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어 장치이다. AI 모델의 훈련 및 추론에 필요한 행렬 곱셈 및 기타 수학 연산을 수행하도록 특별히 설계되었다. NPU는 AI 워크로드에 필요한 데이터 처리 유형에 최적화되어 있으며 기존 CPU 및 GP.. 대화형 AI와 NPU(Neural Processing Unit) NPU(Neural Processing Unit) NPU는 신경망 처리 장치라고 불리는 기술로 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝을 수행하는 데 특화된 프로세서이다. 딥러닝은 인간의 뇌와 비슷하게 데이터를 학습하고 추론하는 과정을 통해 다양한 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 예를 들면, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 딥러닝이 활용되고 있다. NPU의 장점 -. 높은 성능: NPU는 신경망 연산에 필요한 행렬곱, 합성곱, 활성화 함수 등을 고속으로 수행할 수 있다. NPU는 CPU나 GPU보다 더 많은 연산을 단위 시간에 처리할 수 있으므로, 인공지능 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 예를 들면, NPU를 사용하면 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 작업을 더 빠르고 정확하.. 이전 1 다음
