# NVIDIA GPU 용어집

용어 | 정의 | 중요도
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CUDA 코어 | 표준 NVIDIA 병행 프로세싱 장치. | YES. CUDA 코어의 수는 NVIDIA GPU 프로세싱의 표준 지표입니다. CUDA 코어가 많을수록 Deep Learning 프로세싱 및 트레이닝이 빨라집니다.
ECC 메모리 | 오류 정정 코드(ECC) 메모리는 메모리의 읽기/쓰기에 오류가 없는지 여부의 확인을 지원합니다. | NO. 신경망의 트레이닝 및 프로세싱은 막대한 양의 계산이 필요하므로, 메모리 오류가 도구 결과에 영향을 끼칠 가능성은 매우 낮습니다.
TCC | Tesla 컴퓨터 클러스터(TCC) 드라이버 모드 NVIDIA GPU의 계산적 활용에 최적화된 고성능 드라이버. TCC 고려 사항: 지원하지 않는 카드가 있습니다. 카드의 비디오 출력을 사용하지 않습니다. Deep Learning 최적화 메모리 사용의 장점을 줄이거나 제거합니다. NVIDIA-SMI 유틸리티를 이용해 구성합니다. | YES. 가능하면, TCC 드라이버 모드를 지원하는 카드를 선택하고, TCC 드라이버 모드를 사용하는 것이 좋습니다.
텐서 코어 | 행렬 곱셈 연산을 전담하는 전체 Precision, 혼합 Precision(궁극적으로 정수 수학) 병렬 처리 단위. | Deep Learning 1.0.0 버전에 도입 된 Deep Learning은 사용자가 표준 또는 고급 라이센스를 가지고있는 한 더 빠른 처리 및 교육을 위해 텐서 코어를 자동으로 활용합니다.
텐서 RT | (낮은 Precision 및 이산 수학을 이용해) 텐서 코어가 있는 GPU에서 실행되는 TensorFlow, Caffe 및 기타 표준 프레임워크 네트워크의 런타임 성능을 최적화하는 NVIDIA 프레임워크. | NO. Deep Learning은 텐서 RT와 호환되지 않는 고유의 네트워크 아키텍처를 이용합니다.