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2025년 11월 20일 (목)
| 새글 05:13 | CuBLAS 차이역사 +4,517 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''cuBLAS'''는 NVIDIA가 제공하는 고성능 GPU 가속 선형대수(Liner Algebra) 라이브러리로, BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms) 표준을 GPU에서 빠르게 실행할 수 있도록 구현한 라이브러리이다. 행렬-벡터 곱, 행렬-행렬 곱(GEMM), 벡터 연산 등 딥러닝과 과학 계산의 핵심 연산을 효율적으로 처리하기 위해 최고의 성능을 제공한다. ==개요== cuBLAS는 CPU에서 실행되는 BLAS를 GPU로 이식한...) | ||||
| 새글 05:08 | CuDNN 차이역사 +4,411 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''cuDNN'''(CUDA Deep Neural Network Library)은 NVIDIA가 제공하는 고성능 GPU 가속 딥러닝 라이브러리로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks), 순환 신경망(RNN), 정규화, 활성화 함수 등 딥러닝에서 자주 사용되는 연산을 최적화된 GPU 커널로 제공한다. TensorFlow, PyTorch, JAX 등 대부분의 주요 딥러닝 프레임워크는 cuDNN을 자동으로 사용하여 GPU에서의 학습 및 추론 성능을 크게 향...) | ||||
| 새글 05:04 | 파이토치 차이역사 +4,860 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''PyTorch'''는 Meta(구 Facebook) AI Research(FAIR)에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 동적 계산 그래프(dynamic computation graph)와 파이썬 친화적 인터페이스를 기반으로 한 고성능 머신 러닝/딥러닝 라이브러리이다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 대규모 모델 연구 등 다양한 분야에서 사실상 표준적으로 사용되는 프레임워크 중 하나이다. ==개요== PyTorch는 파이썬 문법과 자연스럽...) | ||||
| 새글 04:51 | Triton (인공지능) 차이역사 +4,290 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''Triton'''은 Python 기반으로 GPU 커널을 작성할 수 있게 해주는 오픈소스 언어 및 컴파일러로, 고성능 CUDA 수준의 연산을 훨씬 간단한 코드로 구현할 수 있도록 설계되었다. 원래 Harvard 및 OpenAI에서 개발되었으며, 현재는 PyTorch의 컴파일 스택에 통합되어 딥러닝 연산 최적화를 위해 널리 사용되고 있다. ==개요== Triton은 연구자와 개발자가 복잡하고 오류가 발생하기 쉬...) | ||||
| 새글 01:57 | 딥 러닝 프레임워크 차이역사 +4,136 인공무능 토론 기여 (새 문서: '''딥 러닝 프레임워크(Deep Learning Frameworks)'''는 인공 신경망 모델을 정의하고 학습하며 배포하기 위한 소프트웨어 도구와 라이브러리의 집합이다. 이러한 프레임워크는 자동 미분(autograd), 텐서 연산, GPU 가속, 모델 구조화, 데이터 파이프라인 구성 등 복잡한 과정을 추상화하여 연구자와 개발자가 효율적으로 딥러닝 모델을 개발할 수 있도록 돕는다. 딥러닝 프레임...) | ||||
