딥러닝은 뉴런과 시냅스의 병렬연산을 컴퓨터로 재현하는 방법

딥러닝은 뉴런과 시냅스의 병렬연산을 컴퓨터로 재현하는 방법

뉴런을 설계할 수 있는 방법과 모델은 다르게 존재하지만, 그 중 integrateandfire model을 FPGA를 사용하여 구현할 수 있어요. XOR problem 뉴로모픽 시스템에서 XOR이란? XOR이란? 배타적 논리합이라는 뜻으로 두 개의 입력 중 하남나 참일 때, 결과가 참이 되는 논리 연산을 의미합니다. XOR사안은 단층 퍼셉트론으로는 해결할 수 없으며, 선형 분리가 불가능한 문제입니다. 단층 퍼셉트론은 AND, OR, NOT 등의 선형 분리가 가능한 문제만 처리할 수 있으므로, XOR사안을 해결하기 위해서는 다층 퍼셉트론MLP과 같이 은닉층Hidden layer이 있는 다층 구조가 필요합니다.


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아쉬운 전면부 쿨링

아쉬운 전면부 쿨링

GX2 뉴런 글래스는 쿨링과 확장성을 함께 생각한 케이스라 할 수 있습니다. 실제로 양쪽 측면에 하나하나씩 쿨링팬이 장착되어 있거나 장착을 도와주고 있는 것이 좋은 예라 할 수 있습니다. 하지만 전면은 이와 달리 매우 미흡한 쿨링을 보여주고 있습니다. 차라리 원가절감을 이유로 전면 팬 장착을 지원하지만 추가되지 않았다면 아쉬운 소리가 나오지는 않았을 것입니다. 사안은 전면 하단부의 번들 팬 1개를 제외하면 추가로 장착할 수 있는 공간이 없습니다.는 것입니다.

케이스 여러 곳에 쿨링이 가능하게 해 놓고는 정작 필요한 전면 쿨링은 부실하다는 것입니다. 다르게 아쉬운 점이 아닐 수 없습니다.

이전 알고리즘과의 방법 차이

기존의 알고리즘은 데이터들이 주어졌을 때, 엔지니어는 컴퓨터에게 사안을 푸는 방법을 가르칩니다. 컴퓨터는 주어진 계획을 통해 해답을 도출하며, 이를 상징적 인공지능Symbolic AI라고 부릅니다. 이에 반해 머신러닝 방법은 데이터와 이에 맞는 해답레이블이 주어지고, 각각의 데이터들 간의 규칙성을 도출합니다. 이러한 규칙성을 찾는 과정을 학습Training이라고 정의합니다. 딥러닝 역시 머신러닝 방법론 중 하나이므로 위와 같은 방법을 이용합니다.

이전 알고리즘과 머신러닝의 계획을 그림으로 단순하게 표현하면 다음과 같습니다.

신경 전달 물질의 역할

신경 전달 물질은 뉴런 간의 통신에서 필요한 역할을 하는 화학 메신저이며, 뉴런사이의 연결점인 시냅스를 통해 신호를 전송합니다. 전기 충격이 뉴런의 축색 돌기 끝에 도달하면, 신경 전달 물질이 시냅스로 발산되는 것을 말합니다. 그런 다음 이 신경 전달 물질은 인접한 뉴런의 수상돌기에 있는 특정 수용체에 결합하여 한 뉴런에서 다른 뉴런으로 신호를 전송하게 됩니다. 우리의 뇌에는 여러 유형의 신경 전달 물질이 있으며, 그중 도파민, 세로토닌, 아세틸콜린, 감마아미노부티르산GABA, 글루타메이트 등이 포함되어 있으며, 이들은 각각의 신경 전달물질의 구체적인 기능을 가지고 있어 기분, 인지, 기억, 운동 제어 및 감정 조절과 같은 뇌 활동의 여러 측면에 영향을 미치기도 합니다.

또한, 신경 전달 물질 수준의 불균형 아니면 결핍의 경우, 여러 신경 및 정신 장애에 기여할 수 있습니다.

뛰어난 확장성

GX2 뉴런 글래스의 가장 큰 특징이라고 한다면 내부 확장성이라 할 수 있습니다. 이전에 비해 HDD 사용 개수가 크게 줄었기 때문에 파워 체임버 분리 구조의 케이스는 대부분 2개의 HDD만 장착을 지원합니다. 이 정도 확장성도 충분하다는 의견도 많지만 그런 방식으로 생각하지 않는 사람들도 결고 적지 않습니다. 사용 특성상 HDD를 많이 사용한다면 확장성이 뛰어난 케이스가 필요합니다. 최대 10개의 HDD와 6개의 SSD를 장착할 수 있다는 점은 큰 장점으로 생각될 것입니다.

특히 체임버 상단의 하드 베이는 얼마든지 탈부착이 가능하기 때문에 내부를 좁게 사용할 필요가 없습니다.

수초의 역할

1. 수초가 존재하는 이유는 정보 전달에 혼선이 있지 않게끔 하는 것입니다. 2. 축색의 간격 마다. 수초가 존재합니다. 수초가 둘러쌓여있지 않은 부분은 랑비에결절이라고 합니다. 3. 수초로 둘러쌓여있는 부분은 채널이 열리는 현상이 발생하지 않고 정보를 그대로 전달해줍니다. 즉, 수초는 정보전달을 빠르게 해주면서 함께 정보의 혼선을 방지해주는 역할을 합니다. 축색을 절연시키고, 신경 충동의 전도 속력을 크게 증가시킨다.

라고 써있음 시냅스에서의 정보 전달 신경 전달 물질 시냅스소말이라는 화학 물질로 정보를 전달합니다. 축삭말단에서 그 화학물질을 터트리듯이 다음 뉴런의 수상돌기에다가 정보를 담은 화학물질을 뿌려 넘겨주는 과정입니다. [시냅스 이후의 정보 전달 : 다른 뉴런의 세포체에서 이루어지는 현상] 어떤 것들은 흥분성 시냅스 후 전위 EPSP, 55mv를 넘어라 넘어라 하는 것가 발생합니다.

자주 묻는 질문

아쉬운 전면부 쿨링

GX2 뉴런 글래스는 쿨링과 확장성을 함께 생각한 케이스라 할 수 있습니다. 더 알고싶으시면 본문을 클릭해주세요.

이전 알고리즘과의 방법

기존의 알고리즘은 데이터들이 주어졌을 때, 엔지니어는 컴퓨터에게 사안을 푸는 방법을 가르칩니다. 구체적인 내용은 본문을 참고 해주시기 바랍니다.

신경 전달 물질의 역할

신경 전달 물질은 뉴런 간의 통신에서 필요한 역할을 하는 화학 메신저이며, 뉴런사이의 연결점인 시냅스를 통해 신호를 전송합니다. 궁금한 내용은 본문을 참고하시기 바랍니다.