딥러닝 진보에 비례한 강력한 컴퓨팅 파워 수요에 직면하면서 발생
최근 3년간 알고리즘 진보는 컴퓨팅 파워 10배 증가와 맞먹을 정도
현상 모델링·전문가 모델 능가시켜 줄 유연성 요구가 연산 비용 높여
객체 감지·엔터티 인식·기계번역 등 HW부담 주면서 개선효과는 낮아
연구진 “결과적으로 딥러닝보다 효율적 연산하는 기계학습에 몰릴듯
"가속기·네트워크압축으로 계산 복잡성 ↓ 알고리즘 보완 연산능력 ↑"
[H/W] MIT, “딥러닝, 컴퓨팅 파워 한계 접근”···‘AI겨울’ 해결책은?
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이건 인텔이랑 황회장이 잘못했네
뭔소린진 모르겠지만 암튼 좋은거겠지
딥러닝 발전이 한계라는거 같은데요? 컴퓨팅 파워가 부족하다고 하니...
헐... 굉장하군요 미래의 기술발전이 기대됩니다
딥러닝은 기계학습의 극히 일부분이라는고
이건 인텔이랑 황회장이 잘못했네
황회장은 그래서 전성비 개선한 만큼 전력을 더 때려부어서 성능을 더 끌어올리겠다는 컨셉으로 3000번대 글카 내려는 건데