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서울대 공대 전병곤 교수팀, AI 학습 및 추론 성능… 기존보다 22배 빠른 ‘님블(Nimble) 시스템’ 개발

서울대학교 공과대학(학장 차국헌) 컴퓨터공학부 전병곤 교수 연구팀이 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 인공지능(AI) 학습과 추론 수행시 기존 시스템 대비 최대 22배 빠른 님블(Nimble) 시스템을 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 시스템을 통해 응용 서비스에서 인공지능 모델을 곧바로 고속 수행하는 것이 가능해져, 다양한 분야에서 인공지능 모델의 효율적 사용이 가능할 것으로 기대된다. 현재 수많은 기업과 연구소에서 인공지능 계산의 편의성을 위해 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow) 등의 딥러닝 오픈 소스

출처 : 인공지능신문 – 전체기사

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