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[AI 수학 기초] 벡터와 행렬 기초 + GPU/HBM의 비밀 | Level 2 - Lesson 5

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Описание к видео [AI 수학 기초] 벡터와 행렬 기초 + GPU/HBM의 비밀 | Level 2 - Lesson 5

이 강의에서 배우는 내용:
벡터: 숫자들의 순서있는 목록
행렬: 2D로 배열된 숫자들
행렬 곱셈과 y = Wx + b
CPU vs GPU: 왜 GPU가 필요한가?
HBM(고대역폭 메모리)의 중요성
NVIDIA H100 GPU 스펙 분석
GPT-3의 175B 파라미터와 메모리 요구량

핵심 인사이트:
AI 연산의 95%가 행렬 곱셈
GPU는 병렬 처리로 행렬 연산 가속
메모리 대역폭이 병목 → HBM 필요
HBM3: 3.35TB/s 대역폭!

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AI 기초 교육 시리즈
Level 2: 수학 기초 (총 7개 강의)
Lesson 2-1: 함수와 그래프
Lesson 2-2: 미분의 기초
Lesson 2-3: 편미분
Lesson 2-4: 연쇄법칙
*Lesson 2-5: 벡터와 행렬 기초 + GPU/HBM* (현재 강의)
Lesson 2-6: 확률의 기초
Lesson 2-7: 손실함수

#AI교육 #딥러닝 #벡터 #행렬 #GPU #HBM #NVIDIA #인공지능 #머신러닝 #수학기초

태그
AI 교육, 벡터, 행렬, 행렬곱셈, GPU, HBM, 고대역폭메모리, NVIDIA, H100, 딥러닝, 신경망, 인공지능, 머신러닝, AI 수학, 병렬처리, CUDA, GPT-3, 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론

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