Q. NPU에 대해 질문드립니다!

답변 5

• 3

  3분커리er삼성전자

  코이사 ∙ 채택률 49% ∙

  회사

  일치

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  채택된 답변

  NPU는 머신러닝 전용 칩이라 다양한 용도로 사용할수 없어서 GPu에 비해 상용화 어렵다고 알고있습니다

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 77% ∙

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  일치

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  채택된 답변

  딥러닝에 있어 gpu가 많은 비용이 드는건 맞습니다. 그러나 npu가 현재 gpu대비 기술력이 낮고 현재 gpu가 상용화돼있는데 아직까지 잘 돌아가기에 대체하기에 시간이 걸리는 것 입니다.

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• 

  안경공대남삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 64% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요. 아직 기술력이 부족하고 들어가는 노력 대비, ROI가 나오지 않아서 입니다.

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• 가

  가메다타모비릭스

  코과장 ∙ 채택률 78%

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  안녕하세요. 크게 세가지로 말씀드릴 수 있습니다. 1. NPU는 뉴럴 연산에 특화되어서 특정 작업에 더 좋을 순 있지만 GPU의 호환/범용성에 대한 장점이 너무 큽니다. 2. GPU 생태계가 상당히 성숙되어서 이미 사람들(개발자들)이 쉽게 활용하는 건 CUDA 같은 프레임워크입니다. 3. NPU의 초기 개발이나 생산 비용 문제가 있습니다.

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• N

  NICK.KIM삼성전자

  코이사 ∙ 채택률 80% ∙

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  일치

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  안녕하세요 답변드립니다. 1. 시장선택이 GPU 기반 CUDA 로 개발하는게 익숙해서 그렇습니다. 2. NPU는 특정 모델링이 필요한데, 해당 모델링은 특정 PROCESSING을 다루는데 익숙해지는 반면, GPU 기반은 병렬 컴퓨팅으로 패턴을 학습하는 형태로 개발되기 때문에 범용성이 높다고 볼 수 있습니다.

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