본문 바로가기

TPU

더 가볍게! '인공지능 다이어트'가 필요한 이유 오늘날 신경망을 깊게 쌓아 올린 딥러닝 기반 알고리즘들은 다양한 분야에서 미증유의 퍼포먼스를 보여주고 있습니다. 심층 신경망 연구는 하드웨어의 눈부신 발전과 함께 두각을 나타내기 시작했으며, 더 좋은 성능의 알고리즘을 만들어내기 위해 각 기업 및 학계의 연구소에서는 더 강력한 최신의 GPU와 TPU를 사용한 연구를 진행하고 있습니다. 이렇게 강력한 하드웨어와 전력을 쏟아부어야 만들 수 있고 사용할 수 있는 딥러닝 알고리즘. 우리 손엔 자그마한 스마트폰 정도가 쥐어져 있는 것 같은데, 도대체 어떻게 해야 연구소에서 우리 삶 속으로 꺼내올 수 있을까요? 이 포스트를 통해 인공지능(AI) 경량화의 필요성과 그 흐름에 대해 짚어보는 시간을 갖고자 합니다. 경량화의 필요성 심층 신경망의 성능을 끌어올리기 위한 가.. 더보기
딥러닝, 데이터로 세상을 파악하다(2) 지난 시간의 펫 카페 사장의 고민 예제에 이어 딥러닝 기반의 AI에 대해 설명을 계속하도록 하겠습니다. ● 딥러닝, 데이터로 세상을 파악하다(1) 지난 편을 확인하지 못하신 분들은 위를 클릭해 ‘딥러닝, 데이터로 세상을 파악하다(1)’편을 확인해주시기 바랍니다. 딥러닝 기반의 AI, 자동화 패러다임의 전환 위의 두 가지 방식(룰 기반, 머신러닝 기반)은 사람이 생각했을 때 강아지와 고양이를 구분하는 주요 특징들을 기계에게 알려줘야 합니다. 그런데 아래 몇가지 특이한 케이스를 보겠습니다. l 강아지처럼 귀가 접힌 스코티시폴드, 박스를 좋아하는 시베리안허스키, 모든 특징이 가려진 고양이 이 데이터들은 우리가 정의했던 강아지와 고양이의 특징에 부합하지 않습니다. 이러한 몇몇 특정 케이스에 대해 예외 규칙을 추.. 더보기
모바일 시대를 이끈 구글의 미래 준비 지난 10년간 구글은 모바일 시대를 이끌어 왔습니다. 구글의 안드로이드는 전 세계 모바일 OS 시장의 77.32%를 점유하며 광고, 콘텐츠 등과 같은 구글의 수익을 안정적으로 지원하고 있고, 구글의 주가 또한 주당 $1270으로 사상 최고 돌파했습니다. 모바일 OS를 기반으로 한 시대를 이끌어온 구글은 이제 새로운 혁신 동력을 찾기 위한 준비를 시작했습니다. 최근 치러진 구글 개발자 콘퍼런스는 이러한 변화를 준비하는 모습을 잘 반영하고 있습니다. 인공지능으로 대 전환을 선언한 구글 2018년 개발자 콘퍼런스를 통해 구글은 자사의 모든 역량의 중심을 인공지능으로 전환하겠다고 선언했습니다. 단순히 제품, 서비스 단위에 인공지능을 적용하는 수준이 아닌 구글 내 모든 연구, 개발에 인공지능을 중심 한 새로운 시.. 더보기
인공지능 시대, 인공지능 하드웨어의 현재 상황은? 인공지능(AI)은 어느덧 일반적인 기술이 되어 이미지 인식과 음성인식 이외에도 다양한 영역으로 확산 중입니다. 인공지능 확산에 크게 기여한 요인으로는 딥러닝 알고리즘의 진화와 더불어 GPU의 활용을 들 수 있는데요. GPU는 슈퍼컴퓨터 대신에 수천 개의 코어를 한 장의 GPU 카드만으로 구동시킬 수 있도록 하여 많게는 매번 수억 번의 연산을 해야 하는 딥러닝 알고리즘의 대중화를 가능하게 했습니다. 그러나 GPU는 전력 소모가 크고 발열이 심해 디바이스에 탑재하기 어려우며 또한 CPU처럼 분산 환경을 구성하여 클라우드를 구현하기도 어렵습니다. 인공지능 하드웨어의 진화 대규모의 인식 서비스를 위해서 수백 대의 GPU 서버를 활용해야 하고, 서버 기반이기 때문에 실시간 성능에 제약이 발생하는 상황에서 이를 극.. 더보기