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서론: 왜 대역폭이 중요한가? 현대 실시간 렌더링에서 GPU 메모리 대역폭은 그래픽 품질과 성능을 결정짓는 핵심 자원입니다. 고해상도 텍스처, 복잡한 3D 모델, 정교한 셰이더 등 시각적 충실도를 높이는 모든 요소는 이 한정된 대역폭을 차지하기 위해 경쟁합니다. 대역폭이 부족하면 GPU는 데이터를 기다리며 유휴 상태에 빠지고, 이는 프레임 속도 저하, 화면 끊김(stuttering)으로 직결됩니다. 따라서 대역폭 관리는 단순히 성능을 개선하는 작업을 넘어, 주어진 하드웨어 제약 내에서 최상의 시각적 경험을 구현하기 위한 필수 기술입니다.Part I: 기초 원리 및 성능 분석섹션 1: 현대 GPU 아키텍처와 대역폭 병목1.1. GPU 메모리 계층 구조GPU 성능의 핵심은 여러 단계로 나뉜 메모리 계층..

웨이트와 바이어스를 조정하여 최적의 해를 찾아가는 여정 옵티마이저 발전 역사 요약 배치 경사 하강법 가장 기초적인 형태. 전체 데이터를 사용하여 안정적이지만 매우 느리고 메모리 소모가 큼. ↓ 확률적 경사 하강법 (SGD) 한 개의 데이터만 사용하여 속도를 개선했지만, 경로의 변동성이 매우 큼. ..

Transformer 아키텍처 🏗️ Transformer란? 💡 핵심 개념 Transformer는 "Attention is All You Need" 논문(2017)에서 제안된 혁신적인 아키텍처입니다. RNN이나 CNN 없이 오직 Attention 메커니즘만으로 구성되어, 순차 처리의 한계를 극복하고 완전한 병렬 처리를 가능하게 했습니다. 🎯 혁신적인 변화 ..

Attention 메커니즘 🔍 Attention이란? 💡 핵심 개념 Attention은 모델이 입력 시퀀스의 어떤 부분에 "주의"를 기울일지 결정하는 메커니즘입니다. 인간이 긴 문장을 읽을 때 중요한 단어에 집중하는 것처럼, AI 모델도 관련성이 높은 정보에 더 많은 가중치를 부여합니다. 🎯 작동 원리 Attention은 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다: ..

RNN 계열 모델의 발전 과정 1986 RNN의 등장 기본적인 순환 신경망 구조가 제안되어 순차 데이터 처리의 새로운 패러다임을 열었습니다. 1997 LSTM 개발 Hochreiter & Schmidhuber가 기울기 소실 문제를 해결한 LSTM을 발표하여 장기 의존성 학습을 가능하게 했습니다. ..

🧠 신경망 아키텍처 기본 Perceptron → Multi-Layer Perceptron CNN LeNet ..

🚀 텍스트 임베딩 완전 가이드 컴퓨터가 언어를 이해하는 방법 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 기술의 발전사를 함께 탐험해보겠습니다. 📚 텍스트 임베딩이란? 텍스트 임베딩은 단어나 문장을 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 과정입니다. 마치 언어의 번역기와 같은 역할을 하며, 인간의 언어를 컴퓨터의 언어로 바꿔주는 다리 역할을 합니다. ..

🧠 신경망과 액티베이션 함수: 선형성의 한계와 비선형성의 필요성 📊 2개 노드 신경망 구조 x 입력 → W₁ +b₁ h 은닉층 ..

1. AI 모델의 목표와 학습 데이터 모델 목표 정의: 이 예제에서 AI 모델의 목표는 '키(x) 값을 입력했을 때 몸무게(y)를 예측하는 것'입니다. 이를 위해 20명의 키와 몸무게 데이터(파란 점)가 학습용으로 주어졌습니다. AI는 이 데이터의 경향을 가장 잘 나타내는 최적의 예측선(녹색 선)을 찾는 것을 목표로 학습해야 합니다. 2. AI 모델 학습 과정 AI 모델은 몸무게(y)를 예측하기 위해 `y = 키 * W + b` 라는 간단한 수학 공식을 사용합니다. 이 공식은 2차원 그래프에서 하나의 직선으로 표현됩니다. AI 모델의 학습..

NVIDIA DLSS 완전 가이드딥러닝 슈퍼 샘플링의 모든 것: 정의, 버전별 특징, 경쟁 기술 비교📋 목차DLSS란 무엇인가?DLSS 버전별 발전사기술적 동작 원리장점과 단점Bonus: DLAA란 무엇인가?경쟁 기술과의 비교 (FSR, XeSS)결론참고 자료🎮 DLSS란 무엇인가?DLSS(Deep Learning Super Sampling)는 NVIDIA가 2019년에 출시한 딥러닝 기반의 이미지 향상 및 업스케일링 기술입니다. 이 혁신적인 기술은 NVIDIA의 RTX 그래픽카드에 탑재된 Tensor Core라는 전용 AI 가속기를 활용하여 작동합니다.현재 500개 이상의 게임 및 애플리케이션이 DLSS를 지원하며, 그 수는 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다.📈 DLSS의 핵심 목적DLSS의 주요..