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이 가속기가 GEMM 의 일종인가요?
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안녕하세요.
인공지능을 공부하는 중에 GEMM (GEneral Matrix Multiplication) 이라는 단어를 많이 접하게 됩니다.
이번 강의에서 다룬 Fully Connected Layer 코어가 GEMM 의 일종이라고 볼 수 있을까요?
그리고 Deep Neural Network 을 구현할 때, 수업에서 배운 core 를 여러 번 돌려서 구현이 가능한 것인가요? 그런 경우엔 각 core 에서 나온 출력을 별도의 메모리에 저장을 해두고 사용을 해야하는 것일까요?
감사합니다!
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현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)
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답변 2
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안녕하세요 🙂
말씀해주신 내용에 동의하고요.
아래 AI 가 달아준 답변을 봤는데, 이번에는 잘 답변해준 것 같아요. (이런적이 거의 없는데..)
고속으로 External memory 에 접근하는 HW 블록이 필요한데요. DMA 라고 하는 모듈이고 해당 모듈의 설계난이도는 현업 4~8년차 수준입니다. Verilog HDL Season2 에서 다루고 있어요.
참고부탁드려요, 즐공하세요 🙂
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
제공해드린 정보에는 질문하신 강의에 대한 구체적 내용이 포함되어 있지 않아, 정확한 답변을 드리기 어렵습니다. 하지만 일반적으로 Fully Connected Layer 코어가 GEMM (General Matrix Multiplication) 연산과 관련이 있을 수 있습니다. 인공지능 모델, 특히 심층 신경망에서 GEMM은 데이터의 행렬 곱셈을 통해 레이어 간의 연산을 수행하는 기본적인 메커니즘 중 하나기 때문입니다.
Deep Neural Network 구현 시 수업에서 배운 코어를 활용해 여러 번의 연산을 거쳐 결과를 도출하는 방식은 가능합니다. 이런 경우, 각 코어에서 출력된 결과물을 특정 메모리 공간에 저장해두고, 이를 다시 다음 연산의 입력으로 활용하는 방식으로 구현될 수 있습니다. 이 때, 각 단계의 출력과 입력을 관리하는 방법이 중요해집니다.
질문하신 내용에 대한 더 자세한 답변은 해당 강의의 커뮤니티 질문&답변 게시판에 직접 문의하시는 것이 좋을 것 같습니다. 해당 강사님이나 다른 수강생 분들과의 질의응답을 통해 구체적인 해답을 얻으실 수 있을 것입니다.
도움이 되셨길 바랍니다. 감사합니다!