구글 코랩 구글 코랩(Google colab)은 내 현재 사양이 딥러닝(Deep Learning) 혹은 머신러닝(Machine Learning)을 돌리기 적합하지 않거나, 다양한 기기를 사용해서 통일된 환경으로 작업을 하고 싶거나, 실제 서비스에 적용해보기전에 테스트로 돌리기 용이한 환경입니다. 구글은 코랩이라는 GPU가 탑재된 클라우드 환경을 사용자에게 무료로 제공해주고, 사용자는 코랩에서 다양한 실험을 하면서 구글은 실험 데이터를 얻고 우리는 무료로 빠르게 딥러닝을 테스트 해볼 수 있습니다. 다만 코랩이 고급 환경을 계속 제공해주는 것은 아닙니다. 예를 들어 모델링 학습 시간이 하루가 넘어가는 것이라면 사용을 할 수 없기 때문에 사실상 본섭에 실행을 하기 전 맛보기 정도에 불과하다는 것을 인지해야 합..
집에 nVidia 그래픽카드가 설치된 데탑이 2대가 있고 게이밍 노트북도 있어서 이제 본격적으로 채굴을 시작하기로 했다. 원래부터 채굴을 했었지만 전기세를 넘는 즉 채산성이 좋은 채굴이 잘 안됐던 관계로 그냥 작업을 하다가 생각이 나면 몇번 하다가 마는 정도로 끝났었는데 올해는 채굴을 하면 전기세 뿐만 아니라 관리비도 뽑을 수 있는 수준이 된 것 같다. 가장 사양이 좋은 컴퓨터로 돌리게 되면 현재 가격으로 약 4~5천원 정도가 벌리고 사양이 낮은 노트북과 서브 데탑을 돌리면 가격에 따라서 하루에 만원 정도도 벌릴 수 있을 것 같고 채굴이 또 잠잠해지고 또 가격이 상승하면 생각치 못한 수익도 날 수 있을 것 같으니...도전... 우선 하드웨어를 계속 돌린다는 것은 컴퓨터에게 상당히 무리가 있기 때문에 주기..
쿠다(Compute Unified Device Architecture, CUDA)는 nVIDIA에서 2006년 11월에 처음 발표된 기술로 GPU를 이용한 범용적인 프로그램을 개발할 수 있도록 도와주는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API 모델이다. 쿠다는 nVIDIA에서 만들었기 때문에, 당연히 자사의 그래픽카드만 지원을 하며, 경쟁사인 AMD의 Radeon이나 인텔 그래픽 카드 등은 쿠다가 작동이 안되니 본인의 그래픽카드가 nVIDIA인 것을 확인한 후 설치를 하면 될 것이다. 쿠다가 제대로 뜨게 된 이유는 2가지가 있는데 바로 인공지능과 암호화폐의 붐 때문이다. 인공지능 솔루션이나 암호화폐에서 GPU를 사용하는 것이 효율적이고, SW들도 CUDA를 많이 지원하기 때문에 수요가 더욱 많이 늘어났다고 볼 수 ..
