# 들어가며TPU에 대해서 자세히 알아본다. 하드웨어 구현 수준은 아니지만 TPU가 어떻게 행렬 데이터를 다루는지, 그리고 TPU에 얽힌 스토리를 검토해본다. 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] 7 - Winograd Convolution# 들어가며Deep Learning Optimization 기법 중의 하나인 Winograd Convolution에 대해서 알아본다. 컴퓨터 구조 관련한 배경지식이 있으면 이해하기 편하므로 글을 읽다가 이해가 되지 않는다면 관련 블로그kmuhan-study.tistory.com# Google..

# 들어가며Deep Learning Optimization 기법 중의 하나인 Winograd Convolution에 대해서 알아본다. 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] 6 - Deep Learning Optimization(Convolution Lowering, Systolic Array)# 들어가며Matrix Tiling등의 기법을 사용한 GPU Performance Optimization을 중점적으로 알아본다. 컴퓨터 구조 관련한 배경지식이 있으면 이해하기 편하므로 글을 읽다가 이해가 되지 않는다면 관련 블로kmuhan..

# 들어가며Matrix Tiling등의 기법을 사용한 GPU Performance Optimization을 중점적으로 알아본다. 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] 5 - GPU Performance Optimization(Matrix Tiling, Tensor Core)# 들어가며Matrix Tiling등의 기법을 사용한 GPU Performance Optimization을 중점적으로 알아본다. 컴퓨터 구조 관련한 배경지식이 있으면 이해하기 편하므로 글을 읽다가 이해가 되지 않는다면 관련 블로kmuhan-study.tist..