딥러닝 진보에 비례한 강력한 컴퓨팅 파워 수요에 직면하면서 발생
최근 3년간 알고리즘 진보는 컴퓨팅 파워 10배 증가와 맞먹을 정도
현상 모델링·전문가 모델 능가시켜 줄 유연성 요구가 연산 비용 높여
객체 감지·엔터티 인식·기계번역 등 HW부담 주면서 개선효과는 낮아
연구진 “결과적으로 딥러닝보다 효율적 연산하는 기계학습에 몰릴듯
"가속기·네트워크압축으로 계산 복잡성 ↓ 알고리즘 보완 연산능력 ↑"
사쿠라모리 카오리P
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출석일수 : 4733일 LV.183
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작성일 2020.07.17 (18:45:09)
IP : (IP보기클릭)14.32.***.***
딥러닝 진보에 비례한 강력한 컴퓨팅 파워 수요에 직면하면서 발생
최근 3년간 알고리즘 진보는 컴퓨팅 파워 10배 증가와 맞먹을 정도
현상 모델링·전문가 모델 능가시켜 줄 유연성 요구가 연산 비용 높여
객체 감지·엔터티 인식·기계번역 등 HW부담 주면서 개선효과는 낮아
연구진 “결과적으로 딥러닝보다 효율적 연산하는 기계학습에 몰릴듯
"가속기·네트워크압축으로 계산 복잡성 ↓ 알고리즘 보완 연산능력 ↑"
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(IP보기클릭)175.125.***.***
이건 인텔이랑 황회장이 잘못했네
(IP보기클릭)14.43.***.***
(IP보기클릭)125.180.***.***
(IP보기클릭)39.7.***.***
딥러닝 발전이 한계라는거 같은데요? 컴퓨팅 파워가 부족하다고 하니... | 20.07.17 19:04 | | |
(IP보기클릭)121.142.***.***
헐... 굉장하군요 미래의 기술발전이 기대됩니다 | 20.07.17 21:03 | | |
(IP보기클릭)14.43.***.***
(IP보기클릭)117.111.***.***
(IP보기클릭)175.125.***.***
이건 인텔이랑 황회장이 잘못했네
(IP보기클릭)210.179.***.***
황회장은 그래서 전성비 개선한 만큼 전력을 더 때려부어서 성능을 더 끌어올리겠다는 컨셉으로 3000번대 글카 내려는 건데 | 20.07.17 23:26 | | |