TPU, CUDA모두 CPU대비 부동소수점 연산에 강점이 있습니다. 연산이 많이 소요되는 부분만을 가속하는 가속기의 개념입니다. 가속기에서 처리된 결과물을 CPU에서 받아 나머지일반적인 잡업을합니다. Tensor core는 CUDA코어와 비슷하나 AI에서 사용하는 텐서연산에 특화되어 CUDA코어보다 AI 연산에서 빠르게 동작합니다. CUDA코어는 AI연산외에 그래픽등 다양한 분야의 연산에 활용되며 보다 범용성이 있습니다.
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문] GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 도입된 건데 CUDA부터 coprocessor의 역할을 하고 있습니다. tensor코어는 구글의 TPU와 유사한건지 어떤 차이점이 있는지요? GPU에서 처리한 방대한 데이터를 CPU에서 제때 처리할 수 있게 전달되는지요?