데이터 공부하는 뉴욕킴

LSTM 모델을 실행할 때 L4와 T4 GPU 중 어느 것이 더 적합한지는 주로 모델의 복잡도와 배치 크기에 따라 달라집니다.T4 GPU:아키텍처: Turing 아키텍처 기반.성능: FP32와 FP16 연산을 모두 지원하며, 특히 추론 작업에서 효율적입니다.장점: 전력 효율이 좋고, 비교적 저렴한 비용으로 클라우드 서비스에서 사용 가능합니다.LSTM과의 호환성: LSTM은 주로 FP32 연산을 사용하며, 특히 대규모 추론 작업에 유리하기 때문에 T4 GPU가 일반적으로 더 자주 사용됩니다.L4 GPU:아키텍처: 최신 Ada Lovelace 아키텍처 기반.성능: FP8과 FP16 연산 최적화가 되어 있으며, 특히 생성 AI와 대규모 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.장점: 더 높은 AI 성능 최적화를..

플레이어 수 예측주 태스크로 하고 그 예측값을 사용하여 미분 가능한 효율성 계산을 수행하며 두 태스크의 손실을 동시에 최적화시키기 목적: 플레이어 수를 효율성을 계산하며 예측하기# 1단계: 플레이어 수 예측predicted_players = model.predict(input_data)# 2단계: 효율성 계산efficiency = (predicted_players / (tables * 5)) * 100 문제점: 플레이어 수를 예측하고 효율성을 예측하면 두 단계가 독립적으로 수행되어, 효율성 계산이 예측에 영향을 주지 못한다.# 이렇게 하면 각각 따로 계산됨predicted_players = model.predict(input_data) # 첫 번째 모델efficiency = calculate_effic..