이번 포스팅은 8강,
CPU와 GPU의 차이
Caffe, Caffe2
Theano, TensorFlow
Torch, PyTorch
에 대한 내용이었습니다.
크게 엄청난 내용은 없었다.
CPU(Central processing unit)는 적은 코어로 처리할 수 있는 작업이 많고,
GPU(Graphics precessing unit)는 코어가 많고, 단순한 계산을 매우 빠르게 처리 가능합니다.
주로 딥러닝 계층 설계하고 돌릴 때 사용하게 된다.
위에 Caffe, Caffe2, Theno, TensorFlow, Torch, Pytorch는 모두 딥러닝 프레임워크인데, 이름에서 유추 가능하듯이,
Caffe 에서 Caffe2로,
Torch 에서 PyTorch로,
Theano 에서 TensorFlow로 발전한 것입니다.
위에서 언급했던 딥러닝 프레임워크의 특징을 정리하자면,
대구모 계산 그래프를 쉽게 구축 가능
계산 그래프에서 기울기 계산 쉽게 가능
GPU라이브러리 써서 효율적인 GPU실행 가능
로 정리할 수 있습니다.
그리고 각각의 프레임워크를 코드로 나타냈을 때의 형태 입니다.
Numpy는 TensorFlow, Pytorch랑 섞어서 쓰는 느낌인데, 그냥 슥 한번 봐두면 되겠다.
감사합니당 ~ 🦾
참고자료
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus
Vision AI Researcher