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Deep Learning Software (SDK)


딥 러닝 알고리즘은 수많은 데이터와 GPU 계산 능력을 활용하여 이미지, 신호 및 문자 데이터를 통해 최적의 정보를 추출하기 위해 스스로 학습하고 있습니다. NVIDIA® DIGITS 은 이미지 분류를 위한 상호적인 워크 플로우 기반 솔루션을 제공하며, 딥 러닝 프레임 워크는 맞춤형 딥 뉴럴 네트워크 설계 및 트레이닝에 보다 많은 유연성을 제공할 뿐 아니라 일반적인 프로그래밍 언어에 대한 인터페이스를 함께 제공합니다. NVIDIA Deep Learning SDK는 Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano 및 Torch와 같은 딥 러닝 프레임 워크 개발을 위한 최적의 개발 도구 및 라이브러리를 제공합니다.

NVIDIA Deep Learning SDK

NVIDIA Deep Learning SDK는 GPU 기반 가속화된 딥 러닝 응용 프로그램 설계 및 배포 위한 최적의 개발 도구 및 라이브러리를 제공합니다. 딥 러닝 기초요소 (cuDNN), 추론 엔진(TensorRT), 비디오 분석을 위한 딥 러닝 (Deepstream SDK), 선형 대수(cuBLAS), Sparse Matrix (cuSPARSE) 및 다중 GPU 커뮤니케이션(NCCL)을 위한 라이브러리가 포함되어 있습니다.

  • 딥 러닝 기초요소 (cuDNN): 딥 뉴럴 네트워크를 위한 GPU 가속화 라이브러리의 기초 요소로 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling), 표준화(Nomarlization), 활성화(Activation)와 같은 일반적인 루틴을 빠르게 이행할 수 있도록 하는 라이브러리
  • 딥 러닝 추론 엔진 (TensorRT): TensorRT는 딥 러닝 응용 프로그램의 배포를 위한 고성능 뉴럴 네트워크 추론 엔진, 주로 하이퍼스케일 데이터센터, 임베디드, 자율주행 플랫폼의 추론에 쓰이는 훈련된 신경망을 빠르게 최적화하고 검증, 배포하는데 사용하는 라이브러리
  • 비디오 분석을 위한 딥 러닝 (DeepStream SDK): 딥 러닝을 활용한 비디오 분석 응용 프로그램의 고 성능 개발을 손쉽게 할 수 있도록 만든 라이브러리. 높은 수준의 C++ API와 고성능 런타임 (High Performance Runtime)을 통해 GPU 가속 트랜스코딩(Transcoding) 과 딥너링 추론(Inference)기능을 빠르게 통합하여 보다 반응이 빠른 AI 기반 서비스를 제공할 수 있도록 함
  • 선형 대수 (cuBLAS): CPU 전용 MKL BLAS 라이브러리보다 6 배에서 17 배까지 빠른 성능을 제공하는 GPU 선형대수 가속화 라이브러리
  • Sparse Matrix 연산 (cuSPARSE): CPU 전용 MKL BLAS보다 최대 8 배 빠른 성능을 제공하는 Sparse Matrix 용 GPU 가속 선형 대수 서브루틴이며 자연어 처리와 같은 애플리케이션에 이상적인 라이브러리. C/C++ 에서 사용 할 수 있으며 가장 최신 버전에는 Sparse Triangular Solver를 포함
  • 다중 GPU 커뮤니케이션 (NCCL): 최대 8 개의 GPU에서 전체수집(All-Gather), 축소(Reduce), 및 브로드 캐스트(Broadcast) 와 같은 군집 통신 루틴(Collective Communication Routines) 실행 시 다중 GPU 딥 러닝 교육을 가속화하는 라이브러리

가속화된 딥 러닝 알고리즘을 구축할 수 있는 포괄적인 개발 환경 구축과 기존 어플리케이션의 성능을 한층 향상시키기 위하여 Deep Learning SDK에서는 CUDA Toolkit 을 필요로 합니다.

NVIDIA DIGITS™

NVIDIA DIGITS 는 컴퓨터 비전 데이터 과학자와 엔지니어가 복잡한 이미지 분류 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. DIGITS를 사용하면 코드 작성없이 인터랙티브 한 방식으로 데이터를 위한 최상의 네트워크 (DNN)를 신속하게 설계할 수 있으며 딥 러닝을 통해 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

이미지 분류와 오브젝티브 검출 뉴럴 네트워크(object detection neural networks )를 위한 데이터를 넣습니다.

LeNet, AlexNet, GoogLeNet 또는 사용자 지정 네트워크 중 선택합니다.

시각화된 딥 뉴럴 네트워크 아키텍처를 확인합니다.

이미지 분류와 오브젝티브 검출 뉴럴 네트워크(object detection neural networks )를 위한 데이터를 넣습니다.

LeNet, AlexNet, GoogLeNet 또는 사용자 지정 네트워크 중 선택합니다.

시각화된 추론 결과를 확인합니다.

Deep Learning Frameworks

NVIDIA Deep Learning SDK는 Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano 및 Torch와 같은 딥 러닝 프레임 워크를 비롯하여 다른 수많은 딥 러닝 응용 프로그램을 가속화합니다. 딥 러닝 프레임 워크, 주요 기능에 대한 상세한 내용을 포함한 다운로드 및 시작 방법은 Deep Learning Frameworks 홈페이지 를 참조하시기 바랍니다.