@조용재 : 미숙한 지식이지만 다른 분들께 작은 도움이라도 되고자 작성했습니다. 혹시 틀린 내용이 있다면 편하게 말씀해주세요!
CPU(중앙 처리 장치)는 컴퓨터의 뇌같은 역할로
데이터의 입력, 기억, 출력, 연산 등 여러 가지 중요한 작업을 합니다.
이는 여러 작업들을 특정 규칙에 따라 정한 순서대로 처리하며
N 한번에 수많은 연산 작업을 처리해야 하는 딥러닝에는 속도가 느려질 수 밖에 없습니 다.
작업을 처리하는 코어의 개수가 적지만 그 코어의 기능이 굉장히 좋기 때문에 순차적인 연산 작업에 유리한 것이죵.
GPU(그래픽 처리 장치)는 본래 그래픽 연산을 빠르게 처리하기 위해 만들어졌습니다.
하지만 CPU에 비해 압도적인 산술 연산 장치의 개수로 딥러닝에 뛰어난 성능을 보였습니다.
할줄 아는 일은 적지만, 단순 노가다 작업을 완저이 잘해버리는 타입.
손글씨를 분류 모델을 만들기 위한 데이터.
좌측 그래프는 GPU 사용시 MNIST 데이터 분석 시간, 우측은 CPU 사용시 분석 시간 입니다.