ai 하드웨어2 학습 가능한 FPGA: Autograd Diffable Hardware의 모든 것 Autograd 시스템과 하드웨어 설계는 어떻게 통합될 수 있을까?AI 하드웨어 설계 분야에서 빠르게 주목받고 있는 개념이 바로 ‘Autograd Diffable Hardware’입니다.이 기술은 딥러닝의 자동 미분(autograd) 메커니즘을 FPGA와 같은 재구성 가능한 하드웨어 환경에 적용할 수 있게 해줍니다.그 결과, 하드웨어 자체가 학습하고 적응할 수 있는 구조로 재편될 수 있습니다.이 글에서는 Autograd가 FPGA 흐름에 어떻게 통합되는지, 핵심 기술은 무엇인지,실제로 어떤 변화를 가져오는지를 설명합니다.Autograd와 하드웨어의 만남Autograd는 딥러닝 모델이 파라미터를 업데이트할 수 있도록기울기(gradient)를 자동으로 계산해주는 기술입니다.본래는 소프트웨어에만 적용되던 기능.. 2025. 8. 20. Edge TPU vs GPU: 온디바이스 AI 가속기 성능 완전 비교 온디바이스 AI에 더 적합한 칩은? Edge TPU vs GPU온디바이스 AI 기술이 빠르게 발전하면서 Edge TPU와 GPU는 대표적인 AI 가속기로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 두 칩의 구조, 성능, 소비전력, 가격 등을 중심으로 자세히 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 칩이 더 적합한지에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다. AI 엣지 디바이스 설계, 제품 기획, 연구 용도로도 유용한 정보를 담고 있습니다.엣지 컴퓨팅 시대, AI 가속기가 중요한 이유엣지 디바이스에서 데이터를 빠르게 처리하려면 클라우드 의존을 최소화해야 합니다.이때 핵심은 ‘온디바이스 처리 능력’이며, 이를 가능하게 해주는 것이 AI 가속기입니다.Edge TPU와 GPU는 엣지 추론을 위한 대표적인 AI 칩으로,실시간 반응성과 처.. 2025. 7. 22. 이전 1 다음
