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NTIS 바로가기등록일자 | 2019-11-29 |
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출처 | KOSEN-코센리포트 |
DOI | https://doi.org/10.22800/kisti.kosenexpert.2019.273 |
1. 딥러닝 하드웨어 가속기의 필요성
딥러닝은 언어와 영상에 이르기까지 다양한 분야에 적용되어 혁신적인 결과물들을 보이고 있다. 딥러닝의 발달은 크게 세 가지 요인으로 분석되며 그것들은 알고리즘, 빅데이터, GPU로 알려져 있다. 이 중 GPU를 이용한 딥러닝 처리방식은 에너지를 많이 소모하는 문제점이 있다. 이에 구글에서는 2017년에 딥러닝 가속 하드웨어인 Tensor Processing Unit(TPU)을 공개했다. 구글과 같이 큰 규모의 데이터센터를 에너지 효율적으로 운영하기 위해서 특별
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