핵심 요약 3줄데이터 병목 해결: GPU 연산 효율을 극대화하기 위해 CPU 기반의 선행 데이터 로딩 파이프라인 구축이 필수적입니다.표준 라이브러리 활용: torchvision과 torchtext를 사용하여 이미지와 텍스트 데이터를 체계적으로 관리합니다.커스텀 유연성: Dataset 상속을 통해 고유한 데이터 규격에 맞춘 맞춤형 로더를 설계할 수 있습니다.1. 딥러닝 성능의 숨은 조연: 데이터 로딩 아키텍처엔지니어의 관점에서 딥러닝 모델 학습은 일종의 '파이프라인 공정'과 같습니다. 아무리 성능 좋은 GPU(NPU)를 사용하더라도, 데이터를 공급하는 CPU 단에서 병목이 발생하면 전체 시스템의 실시간성(Latency)은 떨어질 수밖에 없습니다. PyTorch는 이를 해결하기 위해 두 가지 핵심 추상화 클..
