https://unifiedh.medium.com/how-gpus-ate-up-the-world-%EB%B3%91%EB%A0%AC-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85%EA%B3%BC-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%98-%EA%B8%89%EB%B6%80%EC%83%81%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%EB%8B%A8%EC%83%81-287ddb5f7af2
딥러닝이 가능했던 이유는 3가지입니다. 방대한 데이터의 축적, 신경망 알고리즘의 발전, 그리고 하드웨어 성능의 향상입니다. 특히 그동안 게임에서만 사용되던 GPU가 큰 역할을 하였습니다.
이런 GPU가 무엇인지, 딥러닝에 어떻게 적용되는지 설명한 글입니다. 간단히 정리하면 CPU는 복잡한 직렬계산에 적합하고, GPU는 단순한 계산을 병렬적으로 처리하는데 특화되어 있습니다. CPU는 보통 10개 미만의 코어를 가지고 있습니다. 이에 반해 GPU는 수천개 이상의 쿠다 코어로 구성되어 있어 동시에 빠른 속도로 행렬 연산이 가능합니다.
