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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.01.071. GPU의 발전 과정 GPU는 1980년대에 최초로 등장하여 그래픽 처리에만 사용되었으나, 1990년대에는 2D, 3D 그래픽 렌더링 전용 장치로 사용되기 시작했다. 2000년대에는 프로그램이 가능한 GPU가 도입되어 일반적인 데이터 처리에도 사용되기 시작했고, 2010년대에는 대량의 코어를 갖춘 고성능 GPU가 도입되어 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었다. 2020년대에는 인공지능과 다양한 디바이스에 통합되어 사용되면서 강력하고 효율적인 처리가 가능해졌다. 2. GPU의 역할과 특징 GPU는 이미지, 멀티미디어 등 그래픽 관...2025.01.07
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.05.091. GPU의 개념 GPU는 Graphic Processing Unit(그래픽 처리 장치)의 줄임말로, 그래픽 처리, 특히 3D 모델링을 위해 사용되는 프로세서로 탄생하였다. 1990년대 중반까지만 하더라도 3D 그래픽은 주로 CPU로 구현하였지만 게임 등의 수요가 점차 높아짐에 따라 더 빠르고 실시간으로 그래픽 처리를 하는 기능이 필요했다. 그 후 1999년 NVIDIA사에서 GeForce 256을 최초의 GPU라고 판매함으로서 'GPU'라는 명칭이 대중적으로 사용되기 시작했다. 2. CPU와 GPU의 비교 CPU는 매우 복잡한 ...2025.05.09
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NVIDIA의 GPU 혁명과 AI 시대의 성공전략2025.12.121. GPU 기술의 진화와 NVIDIA의 시장 지배 NVIDIA는 1993년 설립되어 1999년 GeForce 256으로 세계 최초의 GPU를 출시했습니다. 원래 3D 게이밍을 위해 설계된 GPU는 병렬 처리 능력으로 과학 연구와 인공지능 분야로 확대되었습니다. 2000년대 초반 마이크로소프트와의 Xbox 공급 계약으로 성장했으나, 가격 협상 실패로 ATI로 전환되면서 주가가 90% 하락했습니다. 이후 NVIDIA는 Sony PlayStation 3 공급으로 회복하며 GPU 시장에서 지배적 위치를 확보했습니다. 2. CUDA 플랫폼...2025.12.12
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대해 조사하시오2025.01.191. 컴퓨터 프로세서 컴퓨터 프로세서는 컴퓨터 시스템의 핵심 요소로, 명령어를 해석하고 실행하는 역할을 담당합니다. 프로세서는 제어 유닛, 산술 논리 장치(ALU), 레지스터 등으로 구성되어 있으며, 이들 구성 요소는 효율적인 명령어 처리와 데이터 조작을 위해 조화롭게 작동합니다. 컴퓨터 프로세서는 다양한 기술과 아키텍처를 통해 성능을 향상시키고, 병렬 처리와 최적화 기법을 활용하여 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 2. 그래픽 처리 장치 (GPU) 그래픽 처리 장치(GPU)는 주로 그래픽 처리와 이미지 생성에 특화된 ...2025.01.19
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컴퓨터 프로세서 GPU의 구조, 원리 및 활용2025.11.141. GPU의 정의 및 기본 특성 GPU는 그래픽 처리에 특화된 프로세서로, CPU와 달리 병렬 처리 능력이 뛰어나며 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 게임, 영상 편집, 가상 현실 등 다양한 분야에서 활용되며, 컴퓨터의 작동 속도와 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소이다. 2. GPU의 응용 분야 GPU는 게임, 비디오 및 미디어 편집, 인공지능, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 인공지능 분야에서 GPU의 역할은 무시할 수 없으며, 게임 산업의 성장으로 GPU의 중요성이 더욱 부각되었다. 고성...2025.11.14
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CPU와 GPU의 구조, 성능 및 AI 기술 활용2025.12.201. CPU(중앙처리장치) CPU는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며 연산과 제어 기능을 담당한다. 제어 장치, 산술논리 장치(ALU), 레지스터, 캐시 메모리로 구성되어 있다. 직렬 처리에 최적화되어 있으며 복잡한 연산, OS 제어, 분기 처리에 강점을 가진다. 최근 멀티코어 구조로 진화하여 병렬 처리 능력도 향상되었다. CPU는 범용성이 높아 일반 컴퓨팅, 운영체제, 앱 실행 등 다양한 분야에서 활용된다. 2. GPU(그래픽처리장치) GPU는 본래 그래픽 연산을 위해 개발되었으나 최근 딥러닝, 과학 계산, 영상 처리 등 다양한 분야에서...2025.12.20
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미래사회와 소프트웨어 과제 012025.01.291. GPU(Graphic Processing Unit) GPU는 컴퓨터에 들어있는 부품 중 하나로, 주로 그래픽 렌더링 작업을 수행하는 데 사용되지만 최근에는 과학 계산, 인공지능, 데이터 분석 등 다양한 용도로 활용되고 있다. GPU는 CPU와 달리 많은 연산을 병렬적으로 처리할 수 있는 강점이 있어 그래픽 및 영상처리, 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등의 작업에 유용하게 사용된다. 또한 GPU는 암호화폐 채굴 과정에서 중요한 역할을 하며, 머신러닝과 딥러닝에도 활용된다. 2. CPU와 GPU의 차이 CP...2025.01.29
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제1 - Vector Addition2025.05.061. CPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 CPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 벡터의 크기를 입력받아 각 벡터의 원소들을 더하여 결과를 생성합니다. 시간 측정을 통해 벡터의 크기가 커질수록 연산 시간이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 벡터 덧셈 계산 GPU로 처리해서 벡터 합을 계산하는 코드를 제공하였습니다. 이 코드는 CPU 코드와 유사하지만 CUDA 함수를 사용하여 GPU에서 병렬 처리를 수행합니다. 시간 측정 결과, 벡터의 크기가 10,000,000 이상일 때부터 GPU ...2025.05.06
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병렬프로그래밍 CUDA 프로그래밍 과제2 - Matrix multiplication2025.05.061. CPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 CPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 CPU에서 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 CPU에서의 연산 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 2. GPU를 이용한 행렬 곱셈 계산 GPU로 처리해서 행렬 곱 계산하는 코드를 제공하였습니다. 행렬 크기를 입력받아 GPU에서 병렬 처리를 통해 행렬 곱셈을 수행하고 소요 시간을 측정하였습니다. 행렬 크기가 커질수록 GPU가 CPU보다 더 빠른 연산 속도를 보...2025.05.06
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엔디비아(NVIDIA) 기업현황 및 성공전략2025.01.291. 엔디비아 기업개요 엔비디아(NVIDIA)는 2023년 6월 18일, 미국 뉴욕 증시에서 시가총액 3조 3,350억 달러(약 4,620조 원)를 기록하며 세계 시가총액 1위 기업에 등극하였다. 엔비디아의 핵심 제품은 AI 데이터 학습과 추론에 사용되는 AI 반도체 'AI 가속기'이다. 이 제품은 AI 서비스의 필수적인 장치로, 엔비디아는 이 시장의 97%를 점유하고 있다. 2. 엔디비아 매출현황 엔비디아의 23년 총 매출은 609억달러(약 81조원), 영업이익은 329억달러(43조원)로 집계됐다. 1년 전 대비 각각 126%, ...2025.01.29
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