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01-14 Building A Power Efficient Processor

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    이제 다음 문제입니다.
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    우리가 고성능 프로세서를 구축할 때
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    어느 과정이 동력에 효율적인가요? 우리가 최적화하는 것은 무엇일까요?
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    한 가지 선택항은 지연 속도를 최소화하는 것입니다.
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    지연 속도는 작업을 완수하는데 걸리는 시간의 양입니다.
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    우리는 '초'와 같은 시간의 단위로 지연 속도를 측정합니다.
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    다른 선택항은 처리율입니다.
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    처리율은 각 시간 단위에서 완수된 작업을 뜻합니다.
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    그리고 우리는 매 시간 완수된 작업과 같은 각 시간에 수행하는 작업으로써 단위에서 처리율을 측정합니다.
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    불행히도, 이 두 목표는 필수적으로 함께 나란히 놓일 수 없습니다.
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    미국에서, 자동차 면허증이나 차를 가진다면,
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    불행히도 운전면허 시험장이라고 부르는 정부 기관에 방문할 기회가 있게 됩니다.
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    만약 미국에서 오지 않았다면, 이와 같은 기관에 방문해야 할 것입니다.
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    그러므로 내가 "운전면허 시험장(이하 DMV)"라는 말을 할 때, 여러분의 머릿속에서 제일 좋아하는 정부 기관이 대체될 것입니다
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    DMV에 방문할 때 아주 좌절스러운 경험을 합니다.
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    줄을 서서 오래 기다려야 합니다. 이 일은 분명히 DMC의 잘못이 아닌데도 말입니다.
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    이 일이 발생하는 이유는 여러분의 목포가 DMV의 목표와 일치하지 않기 때문입니다.
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    여러분의 목표는 지연 속도를 최적화하는 것입니다. 우리는 가능하면 DMV에서 적은 시간을 보내기를 원합니다.
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    그러나 DMV는 처리율을 최적화합니다.
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    처리율은 과학적으로 그들이 각 날에 대하는 고객의 수가 될 것입니다.
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    결과적으로 바로 여기 책상 뒤에 앉아 있는 DMV를 위해 일하는 두 사람은 긴 줄을 원합니다.
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    긴 줄은 열심히 일하는 직원이 언제나 바쁘다는 사실을 의미합니다.
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    시간이 절대 없기 때문에, 그들은 기다리고 있는 고객을 만나지 않습니다.
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    전통적인 CPU는 지연 속도를 최적화합니다.
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    그들은 하나의 특정한 작업에서 경과한 시간을 최소화하력 노력합니다.
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    GPU는 대신에 지연율을 최적화하기 위해 선택합니다.
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    이것은 근본적으로 다른 접근법입니다.
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    그리고 컴퓨터 산업에서 기술적 경향과 일치하는 것입니다.
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    나는 "지연속도가 대역폭을 지연시킨다"라고 부르는 데이비드 페터슨의 2004년 기사를 여러분에게 소개하겠습니다.
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    처리율을 최적화하는 것이 옳은 접근법인 지점에서 아주 많은 수의 애플리케이션이 존재한다.
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    예를 들어 컴퓨터 그래픽에서, 우리는 특정한 픽셀의 지연 속도보다는 매 초당 픽셀에 대해서 더 많이 신경쓴다.
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    우리는 하나의 픽셀에 걸리는 처리 시간이 두 배가 되기를 기꺼이 원한다.
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    만약 이것이 우리가 더 많은 픽셀 처리율을 얻는다는 의미라면 말이다.
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    이 강좌의 숙제는 이미지 프로세싱 애플리케이션에 집중합니다.
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    여기에서 우리는 또한 처리율에 대해 더 많이 생각해 보겠습니다.
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    처리율은 하나의 각 픽셀에 드는 시간 보다는 각 초에 만들어진 픽셀과 더욱 관계가 있습니다.
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    프로세싱 애플리케이션을 상상하면 GPU와 완벽하게 맞아떨어집니다.
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    GPU는 이 강좌에서 우리가 왜 운전면허 시험장 예시를 사용해서 그들을 매우 흥분시켰는가를 설명해 줍니다.
タイトル:
01-14 Building A Power Efficient Processor
概説:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
プロジェクト:
CS344 - Intro to Parallel Programming
Duration:
02:15

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