728x90 TENSOR_CORE1 [PYTHON] Mixed Precision Training(FP16)으로 학습 속도 2배 높이는 원리와 7가지 해결 방법 딥러닝 모델이 거대해짐에 따라 학습에 소요되는 시간과 GPU 메모리 자원은 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 단순히 하드웨어를 증설하는 대신 소프트웨어 수준에서 효율을 극대화할 수 있는 가장 강력한 기법 중 하나가 바로 혼합 정밀도 학습(Mixed Precision Training)입니다. 이 기술은 32비트 부동소수점(FP32) 대신 16비트 부동소수점(FP16)을 적재적소에 혼합하여 사용하여, 수치적 안정성을 유지하면서도 연산 속도를 획기적으로 개선합니다. 본 가이드에서는 FP16의 작동 원리와 실무 적용 시 마주하는 수치적 하향값(Underflow) 문제를 해결하는 7가지 구체적인 파이썬 구현 예시를 다룹니다.1. 부동소수점 정밀도 차이와 혼합 정밀도의 핵심 원리기존의 표준 학습 방식은 모든 가중치.. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
