ccDNN1 [세미나 발표] Programming Massively Parallel Processors Ch.16 Deep Learning [CUDA] 딥러닝 — CNN 추론 커널, GEMM 변환, cuDNN 정리Programming Massively Parallel Processors (저자: Kirk & Hwu) Chapter 16. Deep Learning 내용을 정리한 글이다.16.1 Background — CNN과 GPU딥러닝, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 분류, 객체 탐지 등에서 뛰어난 성능을 보인다. CNN 연산의 핵심은 합성곱(Convolution) 연산으로, 입력 피처 맵에 필터(커널)를 슬라이딩하며 출력 피처 맵을 생성한다.이 연산은 데이터 병렬성이 매우 높다. 출력 피처 맵의 각 픽셀은 독립적으로 계산될 수 있기 때문에 GPU의 대규모 병렬 처리에 이상적이다.16.2 CNN .. 2026. 3. 22. 이전 1 다음
