정의:

하드웨어가속은 컴퓨터 하드웨어를 활용하여 소프트웨어의 성능을 향상시키는 기술입니다.

설명:

하드웨어가속은 컴퓨터 시스템에서 특정 작업을 보다 효율적으로 처리하기 위해 중앙처리장치(CPU) 외의 하드웨어 장치를 활용하는 기술입니다. 이는 그래픽 처리 장치(GPU), 전용 가속기, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 등을 사용하여 소프트웨어의 특정 연산을 빠르게 수행할 수 있게 합니다. 예를 들어, 그래픽 처리에 있어서 GPU는 대량의 병렬 연산을 수행할 수 있어, 그래픽 렌더링, 비디오 인코딩 및 디코딩 등의 작업을 CPU보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 하드웨어가속은 인공지능, 데이터 분석, 비디오 처리 등 다양한 분야에서 사용되며, 이를 통해 시스템의 전반적인 효율성을 높이고 응답 시간을 단축시킬 수 있습니다. 최근에는 인공지능 모델의 훈련과 추론 과정에서 GPU 및 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 하드웨어 가속기의 활용이 증가하고 있습니다. 이러한 하드웨어 가속기는 대량의 데이터 처리와 복잡한 연산을 요구하는 작업에서 특히 유용하며, 전력 소모를 줄이면서도 높은 성능을 제공합니다. 하드웨어가속은 소프트웨어와 하드웨어 간의 최적화된 조화를 통해 시스템 성능을 극대화하는 중요한 방법론으로 자리잡고 있습니다.

추진/개발 주체:

주요 기술 기업 및 연구 기관

추진 시기:

2000년대 초반부터 지속적으로 발전

적용 분야:

인공지능, 그래픽 처리, 데이터 분석, 비디오 처리 등

핵심 내용 및 구성:

CPU 외의 하드웨어 장치를 활용하여 소프트웨어 성능을 향상시킴

성과 및 영향:

시스템 성능 향상, 응답 시간 단축, 전력 소모 감소

관련 사례:

GPU를 활용한 딥러닝 모델 훈련, 비디오 인코딩 가속

이칭(alias):

HW 가속

참고 정보:

최신 기술 문서 및 연구 논문, 기술 기업의 공식 자료