Deep Learning
딥 러닝
딥러닝이란?
딥러닝은 인간의 개입 없이 스스로 오류를 수정하고 학습할 수 있어 최근 몇 년간 주목받고 있는 머신러닝의 하위 분야입니다. 이러한 기능은 심층 신경망(DNN)이라고도 하는, 상호 연결된 인공 뉴런으로 구성된 다층 인공신경망(ANN)을 통해 구현됩니다. 딥러닝은 예측(순전파)과 피드백(역전파 또는 백프로퍼게이션)을 반복하며 스스로를 ‘훈련’하고, 알고리즘의 정확도를 더욱 높이기 위해 ‘가중치’와 ‘편향’을 할당합니다. 이렇게 생성된 모델은 향후 입력에 대한 올바른 응답을 높은 정확도로 ‘추론’할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 설계된 GPU의 등장과 머신러닝 에코시스템의 성숙은 딥러닝 솔루션의 광범위한 확산을 이끌었습니다. 이는 자동화 서비스의 지능을 높이고 명령을 더 잘 이해하도록 해주므로, 특히 인공지능 분야에서 유용합니다.
고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 설계된 GPU의 등장과 머신러닝 에코시스템의 성숙은 딥러닝 솔루션의 광범위한 확산을 이끌었습니다. 이는 자동화 서비스의 지능을 높이고 명령을 더 잘 이해하도록 해주므로, 특히 인공지능 분야에서 유용합니다.
왜 필요할까요?
이미 딥러닝으로 고도화된 AI를 접해 보셨을 가능성이 높습니다. 검색 엔진이 원하는 정보를 정확히 이해하는 것처럼 보이는 이유나 주차장의 차량 차단기가 결제 여부를 인식하는 원리가 궁금했다면, 바로 딥러닝이 작동한 결과입니다. 딥러닝은 다음과 같은 다양한 분야에서도 큰 가치를 제공합니다.
이미지 인식: AI는 이제 이미지 속 객체를 식별할 수 있습니다. 이는 자율주행차 개발에 널리 활용되는 것으로 잘 알려져 있지만, 그 밖에도 뛰어난 활용 사례가 많습니다. 필기 인식(HWR)은 업무가 바쁜 물류 센터에서 매우 유용합니다. AI는 질병의 초기 징후를 찾아내거나 천체를 탐지하도록 훈련할 수도 있습니다. 활용 가능성은 무궁무진합니다.
자연어 처리(NLP): 시중의 많은 스마트 기기는 NLP를 사용해 음성 명령을 이해합니다. NLP는 음파의 파장, 음성 분절 및 억양을 사전 설정된 응답을 실행하는 디지털 데이터로 변환합니다. 인공신경망(ANN) 아키텍처의 한 형태인 장단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM)을 사용하면 음성 인식의 단어 오류율(WER)을 더욱 낮출 수 있습니다.
추천 시스템: 온라인 미디어 플랫폼과 전자상거래 웹사이트는 딥러닝을 활용해 사용자의 선호도를 파악하고 콘텐츠나 상품을 추천합니다. 기존의 협업 필터링(CF) 시스템에 AI를 결합하면 실제 사용자 행동을 평가할 수 있어 정밀 마케팅을 지원할 수 있습니다.
이미지 인식: AI는 이제 이미지 속 객체를 식별할 수 있습니다. 이는 자율주행차 개발에 널리 활용되는 것으로 잘 알려져 있지만, 그 밖에도 뛰어난 활용 사례가 많습니다. 필기 인식(HWR)은 업무가 바쁜 물류 센터에서 매우 유용합니다. AI는 질병의 초기 징후를 찾아내거나 천체를 탐지하도록 훈련할 수도 있습니다. 활용 가능성은 무궁무진합니다.
자연어 처리(NLP): 시중의 많은 스마트 기기는 NLP를 사용해 음성 명령을 이해합니다. NLP는 음파의 파장, 음성 분절 및 억양을 사전 설정된 응답을 실행하는 디지털 데이터로 변환합니다. 인공신경망(ANN) 아키텍처의 한 형태인 장단기 기억(Long Short-Term Memory, LSTM)을 사용하면 음성 인식의 단어 오류율(WER)을 더욱 낮출 수 있습니다.
추천 시스템: 온라인 미디어 플랫폼과 전자상거래 웹사이트는 딥러닝을 활용해 사용자의 선호도를 파악하고 콘텐츠나 상품을 추천합니다. 기존의 협업 필터링(CF) 시스템에 AI를 결합하면 실제 사용자 행동을 평가할 수 있어 정밀 마케팅을 지원할 수 있습니다.
GIGABYTE는 어떤 도움을 제공하나요?
딥러닝을 검토하는 많은 기업은 어디서부터 시작해야 할지 모른다는 동일한 문제에 직면합니다. GIGABYTE는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 제공하여 원스톱 딥러닝 솔루션을 지원합니다.
하드웨어: G-Series GPU 서버는 여러 GPU 카드를 고밀도 컴팩트 섀시에 탑재하여 AI 및 딥러닝을 위한 확장 가능한 HPC 솔루션을 제공합니다. 병렬 컴퓨팅 기술을 활용해 이미지 데이터를 매우 빠른 속도로 처리합니다. 예를 들어, 세계적으로 유명한 자율주행 기술 개발업체는 자율주행차 학습을 위해 GIGABYTE G291-281을 사용합니다.
소프트웨어: GIGABYTE DNN Training Appliance의 일부인 Myelintek MLSteam DNN Training System은 턴키 방식의 DNN 학습 플랫폼입니다. 여러 주요 딥러닝 프레임워크와 라이브러리를 포함하는 사전 설치, 검증 및 최적화된 하드웨어·소프트웨어 환경을 제공합니다. 브라우저 기반 GUI를 통해 시스템 상태와 학습 결과를 모니터링할 수 있습니다. 백엔드에는 시중에서 가장 높은 수준의 GPU 카드 고밀도 구성을 지원하는 GIGABYTE G-Series GPU 서버가 사용됩니다.
하드웨어: G-Series GPU 서버는 여러 GPU 카드를 고밀도 컴팩트 섀시에 탑재하여 AI 및 딥러닝을 위한 확장 가능한 HPC 솔루션을 제공합니다. 병렬 컴퓨팅 기술을 활용해 이미지 데이터를 매우 빠른 속도로 처리합니다. 예를 들어, 세계적으로 유명한 자율주행 기술 개발업체는 자율주행차 학습을 위해 GIGABYTE G291-281을 사용합니다.
소프트웨어: GIGABYTE DNN Training Appliance의 일부인 Myelintek MLSteam DNN Training System은 턴키 방식의 DNN 학습 플랫폼입니다. 여러 주요 딥러닝 프레임워크와 라이브러리를 포함하는 사전 설치, 검증 및 최적화된 하드웨어·소프트웨어 환경을 제공합니다. 브라우저 기반 GUI를 통해 시스템 상태와 학습 결과를 모니터링할 수 있습니다. 백엔드에는 시중에서 가장 높은 수준의 GPU 카드 고밀도 구성을 지원하는 GIGABYTE G-Series GPU 서버가 사용됩니다.
