2015.07.08

엔비디아, 디짓 데브박스 업데이트...'딥러닝 속도낸다'

Joab Jackson | PCWorld
엔비디아가 신경망 네트워크 설계용 디짓 데브박스(Digits Devbox)를 업데이트하고 다양한 범위의 애플리케이션에 인공지능을 도입할 수 있는 제반을 마련하고 있다.

지난 7일(현지 시각) 배포된 디짓 데브박스 두 번째 버전에 대해 엔비디아 가속화 컴퓨팅 부문 부사장인 아이언 벅은 인공지능에 관한 전문적인 지식을 갖추지 않은 연구원이나 개발자가 좀 더 손쉽게 액세스할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용했다고 설명했다.

첫 번째 버전은 명령줄을 통해서만 제어할 수 있었으며, 특정 텍스트에 관한 지식을 요구했다. 또한, 결과 화면을 보기 위해서는 다른 윈도우 창으로 옮겨야 하는 불편함이 있었다.

엔비디아의 디짓 소프트웨어는 이미지 속 숫자를 인식하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있도록 딥러닝 인공지능을 손쉽게 훈련할 수 있도록 해준다.

또한, 학습 모델을 더 빠르게 구축하기 위해 최대 4개의 프로세서를 가동하도록 업데이트됐다. 첫 번째 버전과 비교하면 최대 4배 더 빠른 속도로 학습 모델을 구축할 수 있다.

엔비디아는 10년도 넘게 컴퓨터 디스플레이의 성능을 높이기 위한 GPU나 대규모 시스템의 컴퓨팅 성능을 높이는 하드웨어 가속기를 만드는 업체로 이름을 날려왔다. 그러나 최근 상당한 계산력을 요구하는 인공지능을 확장하는 분야로 관심을 옮기고 있다.

심화 신경망, 즉 심화학습망은 컴퓨터가 사물이나 특정 영역을 인지하도록 도와주는 소프트웨어 모델로, 시행착오 프로세서를 통해 사물을 인지하고, 학습한 결과를 모델링한다. 최근 몇 년 동안은 사물 분류, 음성 인식, 암 유발 세포 탐지와 같은 작업 속도를 높여주고 성능을 개선해주는 용도로 활용됐다. 엔비디아는 이와 같은 심화학습 시스템을 구축하는 데 필요한 부수적인 작업을 줄여주는 용도로 디짓 데브박스를 출시했다.

디짓 멀티 프로세서 성능을 활용한 기업으로는 야후가 있다. 야후는 플리커에 게시된 사진에 자동으로 태그를 붙이는 신경망을 구축하는 데 걸리는 시간을 15일에서 5일로 단축하는 데 성공하기도 했다.

엔비디아는 인공지능 개발에 친화적인 소프트웨어로 만들기 위해 일부 기능도 개선했다.

엔비디아는 쿠다(CUDA, Computer Unified Device Architecture)라는 병렬 프로그래밍 플랫폼과 API를 업데이트했으며, 이제 16비트 부동소수점 연산을 할 수 있게 됐다. 이전에는 32비트 부동소수점 연산만 지원했다. 더 작은 크기의 이동소수점 연산을 지원함으로써 개발자는 더 다양한 데이터를 학습 모델 시스템에 넣을 수 있게 됐다. 엔비디아는 16비트 부동소수점 연산을 지원하기 위해 일반 규칙으로 구성된 쿠다 심화 신경망 라이브러리도 업데이트했다. editor@itworld.co.kr 


2015.07.08

엔비디아, 디짓 데브박스 업데이트...'딥러닝 속도낸다'

Joab Jackson | PCWorld
엔비디아가 신경망 네트워크 설계용 디짓 데브박스(Digits Devbox)를 업데이트하고 다양한 범위의 애플리케이션에 인공지능을 도입할 수 있는 제반을 마련하고 있다.

지난 7일(현지 시각) 배포된 디짓 데브박스 두 번째 버전에 대해 엔비디아 가속화 컴퓨팅 부문 부사장인 아이언 벅은 인공지능에 관한 전문적인 지식을 갖추지 않은 연구원이나 개발자가 좀 더 손쉽게 액세스할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용했다고 설명했다.

첫 번째 버전은 명령줄을 통해서만 제어할 수 있었으며, 특정 텍스트에 관한 지식을 요구했다. 또한, 결과 화면을 보기 위해서는 다른 윈도우 창으로 옮겨야 하는 불편함이 있었다.

엔비디아의 디짓 소프트웨어는 이미지 속 숫자를 인식하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있도록 딥러닝 인공지능을 손쉽게 훈련할 수 있도록 해준다.

또한, 학습 모델을 더 빠르게 구축하기 위해 최대 4개의 프로세서를 가동하도록 업데이트됐다. 첫 번째 버전과 비교하면 최대 4배 더 빠른 속도로 학습 모델을 구축할 수 있다.

엔비디아는 10년도 넘게 컴퓨터 디스플레이의 성능을 높이기 위한 GPU나 대규모 시스템의 컴퓨팅 성능을 높이는 하드웨어 가속기를 만드는 업체로 이름을 날려왔다. 그러나 최근 상당한 계산력을 요구하는 인공지능을 확장하는 분야로 관심을 옮기고 있다.

심화 신경망, 즉 심화학습망은 컴퓨터가 사물이나 특정 영역을 인지하도록 도와주는 소프트웨어 모델로, 시행착오 프로세서를 통해 사물을 인지하고, 학습한 결과를 모델링한다. 최근 몇 년 동안은 사물 분류, 음성 인식, 암 유발 세포 탐지와 같은 작업 속도를 높여주고 성능을 개선해주는 용도로 활용됐다. 엔비디아는 이와 같은 심화학습 시스템을 구축하는 데 필요한 부수적인 작업을 줄여주는 용도로 디짓 데브박스를 출시했다.

디짓 멀티 프로세서 성능을 활용한 기업으로는 야후가 있다. 야후는 플리커에 게시된 사진에 자동으로 태그를 붙이는 신경망을 구축하는 데 걸리는 시간을 15일에서 5일로 단축하는 데 성공하기도 했다.

엔비디아는 인공지능 개발에 친화적인 소프트웨어로 만들기 위해 일부 기능도 개선했다.

엔비디아는 쿠다(CUDA, Computer Unified Device Architecture)라는 병렬 프로그래밍 플랫폼과 API를 업데이트했으며, 이제 16비트 부동소수점 연산을 할 수 있게 됐다. 이전에는 32비트 부동소수점 연산만 지원했다. 더 작은 크기의 이동소수점 연산을 지원함으로써 개발자는 더 다양한 데이터를 학습 모델 시스템에 넣을 수 있게 됐다. 엔비디아는 16비트 부동소수점 연산을 지원하기 위해 일반 규칙으로 구성된 쿠다 심화 신경망 라이브러리도 업데이트했다. editor@itworld.co.kr 


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