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머신러닝|딥러닝 / 애플리케이션

매스웍스, '매트랩'과 엔비디아 '텐서RT'의 통합 발표

2018.03.30 편집부  |  CIO KR
매스웍스가 GPU 코더(GPU Coder)를 통해 매트랩(MATLAB)과 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 통합한다고 발표했다.

양사의 협력으로 엔지니어 및 과학자들은 데이터센터, 임베디드 및 자동차 애플리케이션 분야의 점차 증가하는 수요를 충족시키기 위해 매트랩에서 보다 높은 성능 및 효율성을 갖춘 새로운 인공지능(AI) 및 딥러닝 모델을 개발할 수 있게 됐다.

매트랩은 딥러닝 모델을 신속하게 학습, 검증 및 배포하기 위한 완전한 워크플로우를 제공한다. 엔지니어는 추가 프로그래밍 없이 GPU 리소스를 사용할 수 있으므로 성능 튜닝보다는 애플리케이션 개발에 더욱 집중할 수 있다.

엔비디아 텐서RT와 GPU 코더의 통합은 매트랩에서 개발된 딥러닝 모델이 높은 처리량 및 낮은 지연 시간으로 엔비디아 GPU에서 실행될 수 있도록 한다. 텐서플로우(TensorFlow)와 비교해, 매트랩에서 생성된 쿠다(CUDA) 코드는 텐서RT와 결합돼 딥러닝 예측에 있어 5배 향상된 성능으로 알렉스넷(Alexnet)을 배포하고, 1.25배 향상된 성능으로 VGG-16을 배포할 수 있다고 업체 측은 설명했다.

매스웍스 데이비드 리치 이사는 “이번 매스웍스와 엔비디아의 기술 통합으로 개발팀은 매트랩 및 엔비디아 GPU를 이용해 딥러닝 모델을 학습시킴으로써 클라우드에서 데이터센터 및 임베디드 디바이스에 이르는 모든 환경에 걸쳐 실시간 예측을 구현할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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