Chapter 05 딥러닝의 효율을 향상시키는 다양한 기술 딥러닝은 높은 예측 성능을 보여주지만, 방대한 계산과 높은 전력 소모라는 단점이 존재한다. 따라서 딥러닝을 가볍게 하는 접근, 즉 알고리즘 측면에서 인공신경망을 줄이는 것과 딥러닝에 최적화된 하드웨어를 개발하는 기술이 연구되고 있다. ■ 딥러닝의 학습용 하드웨어 딥러닝 계산에 필요한 하드웨어는 크게 학습용와 추론용으로 나눌 수 있다. 학습용 하드웨어는 대부분 GPU를 사용하며 다수의 GPU를 하나의 신경망 학습에 사용하는 방법이 있으나 이는 전력을 많이 소모한다. 그외 딥러닝에 최적화된 하드웨어로는 FPGA나 구글이 개발한 TPU가 있다. ■ 딥러닝의 추론용 하드웨어 딥러닝 추론의 예로는 자율주행자동차에서 카메라 영상과 센서..
