AI
신경망 복습 - 계산 고속화
비트 정밀도 넘파이와 부동소수점 수는 기본적으로 64비트 데이터 타입 사용 dtype을 출력해 확인 가능 신경망 추론과 학습은 32비트 부동소수점 수로도 문제없이(인식률을 거의 떨어뜨리는 일 없이) 수행 가능하다. 메모리 관점에서는 32비트가 더 좋다. 신경망 추론으로 한정시, 16비트 부동소수점 수를 사용해도 인식률이 거의 떨어지지 않는다. 일반적으로 CPU와 GPU는 연산 자체를 32비트로 수행한다. GPU(쿠파이) 딥러닝의 계산은 대량의 곱하기 연산으로 구성 대부분 병렬로 계산 가능 이 점에서 CPU보다 GPU가 유리 대부분 딥러닝 프레임워크가 CPU뿐 아니라 GPU도 지원하는 이유 쿠파이는 GPU를 이용해 병렬 계산 수행 라이브러리다. 엔비디아 GPU에서만 동작한다. CUDA라는 GPU 전용 범용..
2020. 12. 24. 22:09
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