| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
- 빅데이터
- 빅 데이타
- data science
- 데이터 과학
- Big Data
- nodeJS
- 확률
- node.js
- probability
- 딥러닝
- Machine Learning
- 빅 데이터
- No SQL
- Statistics
- Deep learning
- R
- 빅데이타
- 김양재 목사
- openCV
- Artificial Intelligence
- 우리들교회
- c++
- WebGL
- 몽고디비
- MongoDB
- 통계
- 김양재 목사님
- 주일설교
- 인공지능
- 김양재
- Today
- Total
목록병렬 연산 (2)
Scientific Computing & Data Science
[Data Science / Posts] 사용자 관점에서의 R 병렬 컴퓨팅
이 글은 본래 Capital of Statistic에 중국어로 간행된 것이며 많은 훌륭한 조언을 해준 He Tong에게 감사를 전한다.이 글에 수록된 모든 코드는 GitHub[링크]에 있다.데이터 과학자들은 R, SAS, SPSS, MATLAB 등과 같은 통계 소프트웨어에 이미 익숙해있다; 그러나, 일들 중 일부는 병렬 컴퓨팅에 상대적으로 미숙하다. 그래서 이 글에서 R에서 병렬 컴퓨팅 사용에 대한 기본개념을 소개하고자 한다. 병렬 컴퓨팅이란 무엇인가?병렬 컴퓨팅은 분명히 고성능 컴퓨터와 병렬 소프트웨어를 포함해야 한다. 고성능 컴퓨터의 피크(Peak) 성능은 급증하고 있다. 최근의 세계 500대 수퍼컴퓨터 랭킹에서 중국의 Sunway TaihuLight은 93 PFLOPS로 최고에 올라있다(링크). 대..
[GPU 기술] GPU 기술동향
by Geol Choi | Mar. 30, 2014목 차 1. GPU 개괄1.1. 병렬 컴퓨터로서의 GPU1.2. 현대 GPU의 구조1.3. 고수준의 병렬 계산을 하는 이유?1.4. 병렬 프로그래밍 언어와 모델2. GPU 역사2.1. 그래픽스 파이프라인의 진화2.2. GPU 계산2.3. 미래 발전 동향3. 최신 기술 동향3.1. 다양한 분야에서의 병렬 계산3.2. 하이브리드 GPU 기술3.3. 통합 셰이더 기술3.4. NVIDIA의 Fermi 아키텍쳐3.5. NVIDIA의 Kepler 아키텍쳐3.6. NVIDIA의 Tesla 프로세서4. 컴퓨터 그래픽스 산업 분야에서의 GPU 활용4.1. PhysX4.2. OptiX4.3. SceniX4.4. CompleX5. 맺음말 1. GPU 개괄Intel Penti..