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# 들어가며CPU와 GPU의 구조에 대해서 자세하게 배운다. 컴퓨터 구조 관련한 배경지식이 있으면 이해하기 편하므로 글을 읽다가 이해가 되지 않는다면 관련 블로그 포스트나 유튜브를 찾아보는 것이 좋다. 이전 글은 다음 링크의 블로그 포스트를 참고하면 된다. [인공지능 하드웨어] 2 - DNN Computation# 들어가며DNN(Deep Neural Networks)가 어떻게 계산되는지 알아보고, 하드웨어에서 어떻게 처리될지 행렬 수준에서 이해해 보도록 하자. 이전 글은 다음 링크의 블로그 포스트를 참고하면 된다. [인공kmuhan-study.tistory.com# BackgroundGPU Architecture를 배우기 앞서, 먼저 관련 배경지식을 점검 해야한다.Clock Speed: CPU, GPU의..

# 들어가며DNN(Deep Neural Networks)가 어떻게 계산되는지 알아보고, 하드웨어에서 어떻게 처리될지 행렬 수준에서 이해해 보도록 하자. 이전 글은 다음 링크의 블로그 포스트를 참고하면 된다. [인공지능 하드웨어] 1 - Introduction to DNN# 들어가며인공지능 연구가 거듭될수록 하드웨어가 중요해지고 있다. vLLM, CXL 메모리 같이 on-device AI를 위한 새로운 low-level 인공지능 하드웨어 관련 기술이 발전하고 있다. 1. 신경망이 무엇인지kmuhan-study.tistory.com# AI Hardware인공지능 하드웨어의 동향에 대해서 알아보자. 인공지능 하드웨어(GPU)의 종류는 Cloud, Edge로 나눠지며, Edge는 그 쓰임새에 따라서 다른 형태로..

# 들어가며인공지능 연구가 거듭될수록 하드웨어가 중요해지고 있다. vLLM, CXL 메모리 같이 on-device AI를 위한 새로운 low-level 인공지능 하드웨어 관련 기술이 발전하고 있다. 1. 신경망이 무엇인지 알아보고 구현하기, 2. 코드/알고리즘을 사용한 가속화, 3. 간단한 NPU 설계를 다루도록 한다.# Introduction to DNN### 인공지능의 요즘 트렌드1. 더 정확해지고 있다2. 사이즈(가중치 행렬 등)이 커지고 있다3. 급속하게 복잡하고 비용이 비싸지고 있다4. 이에 따라서 다양한 칩이 개발되며 출시되고 있다 vLLM이라던지, 하드웨어 가속기라던지 요즘 서버나 반도체 시장의 규모가 커지는데에는 이유가 있다. 인공지능 없이 살수 없게 된 사람들은 같은 성능의 인공지능이라도..

MinD-VisSeeing Beyond the Brain: Conditional Diffusion Model with Sparse Masked Modeling for Vision Decoding CVPR2023 1National University of Singapore, Center for Sleep and Cognition, Centre for Translational Magnetic Resonance Research 2The Chinese University ofmind-vis.github.io 본 리뷰는 해석과 내용에 대한 분석을 함께 포함하고 있다.CVPR2023에 선정된 논문으로, fMRI to Image 분야에서는 현재까지 state-of-the-art를 차지하고 있..

💡 이번 포스트에서는 styled-components와 react-router-dom의 NavLink를 활용해서 firestore의 documents들을 메뉴처럼 접근 할 수 있도록 하겠습니다. 이전 포스트를 참고 하시면 코드와 프로젝트에 대한 진행상황을 파악하시기 수월합니다. [React.js + Firebase] react-router-dom 동적 라우팅 - 초간단 사진 게시판 만들기(3) 💡이번 포스트에서는 React에서 동적 라우팅을 사용하여 firebase의 데이터들을 원하는 url에 띄우는 방법을 알아 보도록 하겠습니다. 이전 포스트를 참고 하시면 코드와 프로젝트에 대한 진행상황 kmuhan-study.tistory.com react-router-dom(v6)에서 NavLink를 사용하는 법은..

bfs 알고리즘을 사용해서 풀 수 있는 문제였습니다. 각각의 인접 노드는 x-1, x+2, 2*x로 이동 하는 경우이고, 0-1 너비 우선 탐색이므로, 다익스트라 알고리즘을 사용하지 않고도 bfs만으로 최단 거리를 구할 수 있었습니다. 💡0-1 너비 우선 탐색이란? 그래프 간의 간선의 가중치가 0 또는 1밖에 없는 그래프로, 만약 0과 1이 아닌 다른 수로 가중치가 부여되어 있는 그래프라면, 너비 우선 탐색 만으로 최단거리를 찾을 수 없지만, 0-1 그래프는 너비 우선 탐색으로 최단 거리를 찾을 수 있습니다. 그림과 함께 이해하도록 해봅시다. 그래프는 하나의 노드에서 자식 노드로 3개의 노드를 갖는 트리 형태로 가장 쉽게 표현 할 수 있습니다. 각각 1초라는 가중치를 가지고 있고 말이죠. 예제 입력으로..