AI 요약관련 정보

• 이 강의는 CPU와 GPU를 함께 활용하는 '이종 병렬 컴퓨팅' 입문 과정으로, GPU 단독 사용을 넘어선 통합 활용법을 다룹니다. 🤝
• GPU는 2012년 알렉스넷 이후 딥러닝 기술 발전에 필수적인 역할을 했으며, 게임 산업이 AI 발전에 간접적으로 기여했습니다. 🎮➡️🧠
• 엔비디아는 그래픽 처리에서 AI 가속으로 GPU 개발 방향을 전환하여, RTX 시리즈의 텐서 코어와 비디오 출력 단자가 없는 A100/H100 같은 AI 전용 GPU를 출시했습니다. 🚀
• 구글(TPU), 테슬라(도조) 등 빅테크 기업들은 엔비디아의 독주를 견제하기 위해 자체 AI 가속 하드웨어 개발 경쟁에 뛰어들고 있습니다. ⚔️
• 메타의 라마(Llama)와 같은 대형 언어 모델의 무료 배포는 사용자들이 로컬 PC에서 AI 모델을 직접 구동하여 비용과 지연 시간을 절감할 수 있게 하며, 로컬 GPU 프로그래밍의 중요성을 높이고 있습니다. 🏡💻
• 엔비디아의 매출은 2015년 이후 AI 발전과 함께 급격히 성장하여, GPU가 현대 AI 기술의 핵심임을 보여줍니다. 📈
• GPU는 수많은 코어를 통해 병렬 연산을 수행하여 빠른 처리 속도를 달성하며, 이는 '그림 그리는 로봇' 비유로 설명됩니다. 🎨⚡
• GPU의 성능을 제대로 활용하려면 엔비디아의 독점 API인 CUDA를 사용하여 GPU에 최적화된 방식으로 프로그래밍해야 합니다. 🛠️
• CPU-GPU 협업은 메인 메모리에서 GPU 메모리로 데이터 복사, CPU의 CUDA 명령, GPU 병렬 처리, 결과의 메인 메모리 복사 순으로 진행됩니다. 🔄
• CUDA는 AI 훈련 및 추론, 실시간 그래픽스/게임 엔진(벌칸+CUDA), 실시간 미디어 처리, 로보틱스, 3D 비전 등 광범위한 분야에 응용됩니다. 🌐
• 최근 AI 기술은 사용자 기기(PC, 모바일)에서 AI를 활용하는 방향으로 발전하며, 개발 비용 절감 및 실시간 반응을 위해 사용자 GPU 활용이 중요해지고 있습니다. 📱💡
• CUDA 학습은 고효율 컴퓨팅(AI) 기술에 필수적이며, C++ 기반으로 프로그래밍이 용이하고 엔비디아의 오랜 노하우가 집약되어 있으며, 현재 엔비디아 GPU를 위한 현실적인 대안이 없습니다. 🥇
• 이 강의는 고효율 컴퓨팅(AI) 관심자, 제품에 AI 기술을 통합하려는 개발자, 또는 저수준 GPU 프로그래밍 전문가 지망생에게 적합합니다. 🎯
• 강의는 GPU 구조, CUDA 문법, 디버깅, 프로파일링, 최적화 전략, CUDA 라이브러리 활용, 이종 병렬 컴퓨팅을 다루며, 프로그래밍 경험이 있는 학습자를 대상으로 합니다. 📚
• 실습을 위해 엔비디아 RTX GPU (20xx, 30xx, 40xx 권장)와 Visual Studio 2021이 필요하며, 알고리즘 또는 그래픽스 학습 경험이 있는 것이 좋습니다. 💻
• 엔비디아 공식 프로그래밍 가이드, 최적화 서적, 공식 샘플, 한글 교재 등이 추가 학습 자료로 추천됩니다. 📖