이 부분은 프레임웍에 따라 조금씩 다르기는 하지만 많은 변경이 필요없이 사용가능합니다. 예를 들어 PyTorch의 경우는 cpu와 gpu에 대한 구분 정도만 지정을 하면 코드나 모델을 재사용할 수 있습니다
[질문] 나승주 상무님께서 scalar, vector, matrix의 개념을 설명해주셔서 CPU로 처리하는 것이 적합한 작업을 GPU로 처리하지 않고 CPU로 처리하는 것이 중요함을 다시 한 번 상기할 수 있었습니다. 그런데, PyTorch를 사용하는 작업들은 모두 CPU보다는 GPU로 처리하는 것이 더 유리하다고 생각하고 있었는데 이 내용이 혹시 사실과 다르다고 보시는지에 대해 의견을 주시면 고맙겠습니다. 유사하게 Tensorflow와 Keras를 사용하는 작업들 중에도 GPU보다 CPU로 처리하는 것이 더 유리한 작업이 있다고 보시는지도 궁금합니다.
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
[질문] Intel CPU, NVIDIA GPU와의 호환성 Issue에 대해서 문의드립니다! 완벽한 호환이 가능할까요? 혹, 향후 호환성 계획이 있는지 문의드립니다.