안녕하세요! 이지석입니다.

요즘 데이터 기반 기계학습을 통한 알고리즘들이 여러 분야에 적용되고 있는 추세이죠.
그리고 이런 알고리즘들을 우리가 사용하기 쉽게 해 주는 여러 툴킷들이 개발/상용화 되고 있습니다.
대부분의 툴킷들은 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 라이브러리를 통해서 빠른 속도의 학습을 지원합니다.

이 CUDA 라이브러리를 사용하기 위해서는 (당연하게도) NVIDIA 사의 그래픽 카드를 반드시 사용 하여야 하는데요...
그래픽 카드... 종류가... 참 많네요...

그렇다면 어떤 기준으로 그래픽 카드를 사용해야 하는 걸까요?
포스팅에 의하면... 돈 / 데이터 사이즈 / 학습 레벨 등에 따라 구분 된다고 하네요.
대부분 Titan XP / GTX 1080 (Ti) / GTX 1070 / GTX 1060 / GTX 1050 (Ti)
정도의 레벨에서 정하면 된다고 합니다.

물론 현재 좋은 성능을 보이는 GPU들이 몇 년 후에도 최선의 선택이 되는 것은 아니겠죠.
당연하게도 더 좋고 더 싼 가격의 GPU가 나올 테니까요.
앞서 언급한 포스팅에서는 결론적으로 메모리 사이즈 / 데이터 전송 대역폭 / 가격 비율을 잘 조율하면
당 시대(?)에서 본인이 상황에서 얻을 수 있는 최선의 GPU를 선택할 수 있을 것이라고 합니다.
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