GPU vs TPU 딥러닝 학습 속도 비교 (TensorFlow·PyTorch 실전 예제 포함)1. 서론딥러닝 모델의 학습 과정은 매우 많은 연산을 필요로 하며, 특히 대규모 데이터셋과 복잡한 신경망을 사용할 경우 학습 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 따라서 빠른 연산 속도를 제공하는 GPU(Graphics Processing Unit) 및 TPU(Tensor Processing Unit)를 활용하면 모델 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.이번 포스팅에서는 GPU와 TPU의 차이점을 살펴보고, TensorFlow와 PyTorch에서 이를 활용하는 방법을 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.2. GPU와 TPU의 개요 및 차이점2.1 GPU란?GPU는 원래 그래픽 연산을 수행하기 위해 설계되었지만, 병..
