이전글에서는 CUDA에 대해서 살펴보았다.cuDNN이 무엇인지 알아보자.  cuDNN(CUDA Deep Neural Network) cuDNN(CUDA Deep Neural Network)은 CUDA 프레임워크에서 딥러닝 가속화를 위한 라이브러리이다.  딥러닝에 많이 사용되는 Tensorflow, PyTorch, Keras와 같은 프레임워크에 활용되고 있다. tensorflow의 특정 버전이 cuDNN과 CUDA의 특정 버전과 호환되는 것을 확인할 수 있다. 하지만 tensorflow에서 GPU 활용 코드를 작성할 때는 cuDNN 라이브러리를 직접 호출해서 사용하는 코드는 보이지 않는다. ## GPU의 메모리를 제한하는 tensorflow 코드 예시gpus = tf.config.list_physical_..

그래픽 및  AI 연산에 왜 GPU(Graphics Processing Unit)가 필요한가? CPU는 박사한명, GPU는 초등학생 백 명에 비유할 수 있다.단순한 숫자 덧셈 문제 백개가 있다면 초등학생 백 명이 하나씩 문제를 푸는 것이, 박사 한 명이 백개의 문제를 푸는 것보다 더 빠를 것이다.  A + B = CC + D = EE + F = G.... 하지만 위에처럼 다음 연산에 이전 연산의 결과가 필요한 경우, 초등학생 수천 명이 있더라도 계산이 빠른 박사님 한 명을 이길 수는 없을 것이다. 이처럼 CPU는 초고성능의 코어 하나로 순차적인 작업에 강점이 있고GPU는 저성능이지만 수많은 코어로 이루어져, 병렬 처리에 강점이 있다.  그래픽 처리에는 이전 계산 결과 정보가 필요하지 않고, 현재 폴리곤의..