AstraGo (41) 썸네일형 리스트형 AI·딥러닝 개발자라면 필수! 병렬처리 컴퓨팅 플랫폼 'CUDA' GPU 컴퓨팅에 컴파일러 역할을담당하는 AI 개발 도구 💬우리는 일상에서 보통 ‘언어’를 통해 의사소통을 진행하고 있어요. 이렇듯 🖥️기계에서도 ‘프로그래밍’ 언어를 통해 의사소통하는 것이 기본입니다. 개발자들이 프로그래밍 언어로 컴퓨터에 지시를 내리면, 지시문을 명령어로 번역하고, 컴퓨터가 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 ‘컴파일러(Compiler)’라고 부르죠. GPU 컴퓨팅에도 일종의 컴파일러 역할을 수행하는 도구가 있는데요. 바로 ‘CUDA(Compute Unified Device Architecture)’라고 해요! 🤩 더욱이 개발자에게 쿠다는 ‘AI 작업 수행에 있어서 절대 빠질 수 없는 툴’이라고도 불리는데요! 오늘은 컴퓨터 분야의 필수적인 솔루션이자 GPU 연산에 특화.. AI 작업 성능에 특화된 개인용 PC 'AI PC'의 등장? PC(개인용 컴퓨터)의 르네상스가 왔다.우리는 컴퓨터를 재창조했다- 젝슨 황 엔비디아 CEO 1955년 마이크로소프트가 개발한 운영체제 등장은 ‘시작’ 버튼을 통해 쉽고 간편하게 모든 기능을 자유자재 사용 가능한 인터페이스를 개발하며, 지금의 PC 대중화는 윈도 95가 열었다고 해도 과언이 아닌데요. 이후, 30년 뒤에 등장한 생성형 인공지능 또한 윈도 95에 버금갈 정도로 뜨거운 이슈 몰이를 하고 있죠. 🔥🔥 특히 ‘개인화’가 핵심인 현대에 가장 적합한 'AI PC'가 등장해 연일 화제를 잇고 있어요. 마이크로소프트(MS)의 윈도 95 운영체제 이후 가장 중요한 발전이라고도 불리는 AI PC는 무엇이며, AI 전성시대에서 어떤 역할을 할 수 있는지 함께 알아볼까요?😃🖥️AI 작업에 특화된 AI .. 단, 한 번에 객체인식이 가능한 AI 딥러닝 알고리즘 YOLO “지난 시간 딥러닝의 기본 요건 중 하나인 AI 이미지 분류에 대해 알아보는 시간을 가졌는데요. 이때, 바운딩 박스(Bounding Box)를 통해 이미지 내 해당 객체를 인식하고 따라가는 객체 인식(Object Detection) 기억나시나요? Object Detection은 영상처리와 컴퓨터 비전 분야에서 가장 기본적이면서 많이 활용되는 방법 중 하나인데요! 👉 AI 이미지 분류 알아보기 👉: https://blog.naver.com/xiilab/223470031025 객체 탐지는 보통 실시간 응용 프로그램에서 매우 중요한 요소이며, 빠른 속도와 높은 정확성이 요구돼요! 이러한 객체 인식(Object Detection) 분야의 중심으로 가장 잘 알려진 모델이 있다면 바로 ‘YOLO’알고리즘입니.. 온디바이스 (On-Device) AI와 효과적인 딥러닝 수행 방법 무거워진 AI 데이터를 컴팩트하게 쓸 수 있는 온디바이스(On Device) 현재 전 세계에서는 이미지 인식과 분류, 자율 주행, 딥페이크, 채팅 봇 등 여러 분야에서 AI 딥러닝 기술이 활용·개발되고 있어요. 보통은 이 딥러닝을 수행하기 위해서는 수백 대의 CPU와 GPU가 장착되어 있는 서버를 통해 이루어집니다! 수행 중 획득한 데이터는 서버로 전송하고 딥러닝 추론을 거쳐 다시 동작하는 기기로 전달되는데요. 그리고 전달받은 결과를 보여줍니다. 이때 사용자의 모든 데이터는 서버로 전송됨과 동시에 개인정보보호는 이루어지고 있지 않는데요. 또한, 서버의 증량으로 데이터 소모 또한 심해지기 마련이죠.😓 그렇다면, 다음의 문제를 조금 더 가볍고 트렌디하게 풀어나가는 방법은 없을까요? 답은 ‘온디바이스 AI’.. 인공지능(AI) 이미지 분류 종류와 모델의 진화 우리는 일상에서 두 눈을 통해 어떤 사물이나 객체를 인지하고 있습니다. 지금처럼 ‘컴퓨터’와 ‘모바일’의 인터넷을 통해 글을 읽는다는 것을 우리의 ‘눈’을 통해 인식하게 되는 것이죠. 오늘날에는 우리의 눈 역할을 대신해 줄 수 있는 AI가 나타나며 많은 일상에 이점을 만들어주는데요.😁 인공지능 AI를 통해 이미지를 인식하고 분류해서, 다양한 산업 내 활용할 수 있습니다. 이처럼, 오늘은 일상 속에서 활용되는 ‘AI 이미지 분류’ 기술과 진화에 대해서 간단하게 설명해 드릴게요!😃 인공지능(AI)의 이미지 분류란 무엇일까요?이미지 분류(Image Classification)은 이미지 내 특정 사물을 분류하는 것으로, AI를 이용한 대표적인 기술로 꼽힙니다. 2012년부터 딥러닝 모델은 이미지 인식 경진 .. 작업 스케줄러(job Scheduler)로 알아보는 Kubernetes의 빈패킹(Bin packing) 우리가 업무를 진행하며, 작업을 처리하는 방법은 여러 가지 있습니다. 여러 가지 할당된 업무를 배정받은 순서에 따라 차례대로 처리하는 방법. 작업 공수에 따라 우선순위를 나누어서 처리하는 방법. 이렇게 크게 두 가지 방법으로 나뉘게 됩니다. 만약 전자로 업무를 진행하는 중에 또 다른 업무가 급히 추가된다면, 여러분의 작업 순서는 꼬이기 마련인데요. 반대로 후자로 업무를 진행하고 있었다면, 또 다른 업무가 추가되어도 당황하지 않고 시간 내에 업무를 처리하게 됩니다. 이러한 원리는 GPU 자원의 사용에서도 동일하게 적용됩니다. 오늘은 클라우드 환경과 AI 작업에서 필수적으로 사용되는 ‘작업 스케줄링(Job Sceduling)’ 또는 ‘잡스케줄(Job Scedule)’을 소개해 보겠습니다. 예를 들어, 우.. 컨테이너를 쉽게 다루는 쿠버네티스(kubernetes,k8s) 정의와 장점 컨테이너 오케스트레이션의 필요성 증대🔺 지난 시간에서는 도커와 컨테이너, 그리고 가상화를 알아보면서, 컨테이너를 효율적으로 이동 관리 배포할 수 있음을 알아보았습니다. ▶도커 컨테이너 알아보기▶가상머신 VM과 컨테이너의 진화 도커의 등장으로 컨테이너 기반 배포 방식이 보편화되고, 많은 서비스들이 도커라이징 되어 이미지로 관리되기 시작했습니다. 하지만 점점 이미지가 많아지면서 관리해야 할 컨테이너와 서버들 또한 많아지게 되는데요, 컨테이너 배포, 오류 등 개발자는 개발 외 작업이 점차 늘어가며, 컨테이너 관리를 자동화할 도구의 필요성이 떠오르게 됩니다. 그렇게 컨테이너 오케스트레이션이라고 불리는 쿠버네티스가 출시하게 되는데요. 이번 콘텐츠에서는 가상화 및 클라우드 컴퓨팅 분야에서 사용되는 컨테이너 오케.. 가상머신(VM)과 컨테이너의 가상화 기술 (하이퍼바이저/도커) 지난 시간에는 도커(Docker)와 컨테이너(Container)를 알아보며, 규격화된 컨테이너를 통해 컴퓨팅 자원을 더 편리하게 이동하고 분배, 복사, 관리까지 할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 이렇게 편리한 ‘도커(Docker)’가 있기 이전부터도 기존에 가상화 기술은 존재했다고 하는데요. VM(Virtual Machine)이라고 불리는 기존가상화 기술과 컨테이너 기술을 비교해 본다면 ‘도커(Docker)’의 원리를 조금 더 잘 이해할 수 있을 것으로 보입니다. 오늘은 가상머신(VM)과 컨테이너(Container)비교를 통해 진화된 가상화 기술에 알아봅시다! 🔎도커·컨테이너 개념 정리하기👉: https://blog.naver.com/xiilab/223456181235기존 가상화 VM과 하이퍼.. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 목록 더보기
