• 제목/요약/키워드: Radeon

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AMD의 반도체 기술 동향 및 시사점 (Semiconductor Technology Trends and Implications of AMD)

  • 전황수;김현탁;노태문
    • 전자통신동향분석
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    • 제37권2호
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    • pp.62-72
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    • 2022
  • AMD is an American fabless semiconductor company that designs CPUs, GPUs, FPGAs, and APUs. AMD is competing with Intel with its Ryzen CPUs and Nvidia with its Radeon GPUs. Since 2008, production has been consigned to TSMC, concentrating on semiconductor design. AMD is releasing various new products through continuous R&D which is the basis for its growth. AMD stock have recorded the highest rise among global semiconductor companies as sales and operating profit soared due to the strong sales of new products.

GPU를 이용한 신경망 구현 (Implementation of Neural Networks using GPU)

  • 오경수;정기철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권6호
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    • pp.735-742
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    • 2004
  • 본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 입력벡터와 연결가중치벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 GPV 상에서 픽셀세이더로 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정확도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

다층 신경망 구현에서의 GPU 사용 (GPU for Multi-Layer Perceptron)

  • 정기철;오경수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.736-738
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    • 2004
  • 신경망의 테스트 단계를 실시간으로 처리하기 위해 많은 노력이 있었다 본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU는 CPU보다 병렬연산에 효과적이다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 신경망 입력벡터와 웨이트벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 픽셀세이더로 병렬 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정악도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

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Rapid and Brief Communication GPU implementation of neural networks

  • Oh, Kyoung-Su;Jung, Kee-Chul
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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    • pp.322-325
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    • 2007
  • Graphics processing unit (GPU) is used for a faster artificial neural network. It is used to implement the matrix multiplication of a neural network to enhance the time performance of a text detection system. Preliminary results produced a 20-fold performance enhancement using an ATI RADEON 9700 PRO board. The parallelism of a GPU is fully utilized by accumulating a lot of input feature vectors and weight vectors, then converting the many inner-product operations into one matrix operation. Further research areas include benchmarking the performance with various hardware and GPU-aware learning algorithms. (c) 2004 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.