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컴퓨터과학에서 말하는 quantization 개념

컴퓨터과학에서 말하는 quantization 개념

continuous value는 구간에 존재하는 모든 실수를 나타내고  discrete value는 양자화된 숫자(quantized number)들, 구간 내에 숫자 하나하나를 나타냄 quantization이란 real number로 표현되는 continuous value를 integer multiple(a quantum of the smallest unit)로 표현하는 과정이다  컴퓨터에서는 floating point로 표현되는 continuous value를 가능한 적은 bit의 integer value로 표현하고자 하는 것이 하나의 quantization이다.     이것의 의미는 floating point 대신에 integer value를 이용해서 calculation을 수행한다는 의미다. neu..

  • format_list_bulleted 컴퓨터과학(CS)
  • · 2024. 6. 18.
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floating point와 fixed point 간단하게

floating point와 fixed point 간단하게

1. floating point와 fixed point의 차이 fixed point는 부호(+ , - )와 정수부와 소수부로 나누어서 실수를 저장하는 것 만약 32bit인 경우 예를 들면 정수는 8비트 소수부는 23비트만 저장하겠다고 고정을 하고 실수를 저장함 정수를 표현하고자하는 비트 수를 늘린다면 더 큰 숫자를 표현할 수 있지만  그만큼 소수부 비트가 줄어들어서 정밀한 숫자를 표현하기 어렵다 반면 소수부 비트를 늘린다면 정밀한 숫자를 표현할 수는 있어도 큰 숫자를 표현하기는 어렵다  이런 문제를 해결하기 위해 floating point 방식이 등장했다 모든 실수를 부호(+,-)와 가수부와 지수부로 나누어 저장함   소수점을 옮긴다는 생각은 의미가 없는게  floating point는 12345를 $1..

  • format_list_bulleted 컴퓨터과학(CS)
  • · 2024. 5. 22.
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폰 노이만 아키텍처(Von Neumann architecture)

폰 노이만 아키텍처(Von Neumann architecture)

폰 노이만이 제시한 CPU,메모리,프로그램 구조를 갖는 컴퓨터의 작동 방식 현재와 같은 컴퓨터의 구조를 만든 획기적인 아이디어 사용자가 컴퓨터에 값을 입력하거나 프로그램을 실행할 경우 그 정보를 먼저 메모리에 저장시키고 CPU가 순차적으로 그 정보를 해석하고 계산하여 사용자에게 결과값을 전달 사용자가 값을 입력하면 메모리에 먼저 저장시킨다는 사실이 중요함

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  • · 2024. 1. 3.
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CPU,GPU,TPU,.... 여러가지 processing unit 알아보기

CPU,GPU,TPU,.... 여러가지 processing unit 알아보기

1. hardware acceleration 일반적으로 CPU에서 software를 수행하는 것보다 더 효과적으로 연산, 기능을 수행하고 싶을 때 hardware acceleration을 사용함 latency를 줄이고 throughput를 증가시키기 위한 목적 CPU도 일종의 accelerator라고 할 수는 있으나 general processor에 가깝고 hardware accelerator는 보통은 GPU, TPU 등등을 의미함 CPU 자체에서 모든 데이터 계산을 할 수도 있고 GPU같은 곳에 특화된, 병렬처리 했을 때 더 좋은 데이터 같은 경우 GPU에 보내 처리를 하여 CPU로 돌려받는 식으로 데이터 처리를 함 CPU와 hardware accelerator가 정보를 주고 받으며 데이터 처리 2. ..

  • format_list_bulleted 딥러닝/light weight modeling
  • · 2022. 11. 7.
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머신러닝 관점에서 information transmission

머신러닝 관점에서 information transmission

2. acceleration 시간에 따른 거리의 변화량이 속도이고 속도의 변화량이 가속도(acceleration) 2-1) python list와 numpy array python list는 각각의 element를 개별 object 단위로 저장 numpy array는 비슷한 data type들을 메모리 상 동일한? 비슷한? 위치에 한번에 잡아서 처리함  python list는 element 개별 주소를 부여하여 저장 numpy array는 동일한 type의 element를 한번에 묶어서 저장 numpy array는 c를 기반으로 만들어져 python list에 비해 가속(속도가 빠름)되었음   실제로 numpy array가 0.1초 정도 빠름 2-2) python과 C python도 C를 기반으로 만들어..

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  • · 2022. 11. 3.
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