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• 구글 새 AI CPU인 TPU 공개 2026년 4월 22일 구글의 8세대 AI용 CPU(Central Processing Unit)인 TPU(Tensor Processing Unit)가 공개되었다. Pre-training(사전 교육), Reinforcement learning(강화 학습), Fine-tuning(미세 조정), Serving(서비스 제공)을 효율적으로 할 수 있게 blog.naver.com · 2026.04.23
• AI SoC는 진화하는데, 디버깅은 멈춰있다? Jetson Orin(ADAS 및 자율주행), Orin nano(edge 디바이스)과 Blackwell(sever 및 데이터센터) 같은 최신 AI SoC는 단순한 CPU 연산을 넘어서 , GPU, DLA(NVIDIA Deep Learning Accelerator), PVA(Programmable Vision Accelerator), ISP(Image Signal blog.naver.com · 2025.07.29
• [딥러닝] 딥러닝을 위한 TPU vs GPU vs CPU : 플랫폼 간 비교 아래 내용에 의하면 RNN 모델을 만든다면 CPU, CNN 모델을 만든다면 TPU, 그리고 소규모 배치 및 비 MatMul 계산은 GPU가 적합합니다. [출처] https://analyticsindiamag.com/tpu-vs-gpu-vs-cpu-which-hardware-should-you-choose-for-deep-learning blog.naver.com · 2021.03.19
• 4장. DataSet, Bias(편향) & Variance(편차) # 머신러닝 적용 시 고려해야할 점 - layers ( 레이어 개수 ) - hidden units ( 은닉 계층 ) - learning rate ( 학습 비중 ) - activation 있게 되고, 이를 가지고 나온 결과로 다시 위의 것들을 개선해나갈 수 있습니다. best choice : 가지고 있는 데이터 양 + 컴퓨터 통해 얻은 입력의 기능 수 + GPU나 CPU blog.naver.com · 2020.01.22