4/30 토_OSHW

1. Tensorflow, Keras 이용 시 GPU 활용

- 1. 원하는 부분에만 GPU 사용

# 텐서를 GPU에 할당
with tf.device('/GPU:0'): # 어떤 GPU를 사용할 것인지 지정
  a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
  b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])

c = tf.matmul(a, b)
print(c)

- 2. 전체에 GPU 사용

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" # 사용하고자 하는 GPU의 넘버를 적기
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)
        
nvidia-smi # GPU 사용여부 확인

 

2. Jupyter Notebook에서 Python 버전 확인

import sys
print(sys.version)

 

3. 오픈소스 하드웨어(OSHW)

- 1. 아두이노(Arduino) : 오픈 소스를 지향하는 마이크로 컨트롤러(micro controller)를 내장한 기기 제어용 기판. 컴퓨터 메인보드의 단순 버전으로 이 기판에 다양한 센서나 부품 등의 장치를 연결할 수 있음

 

임베디드 시스템 개발 경험이 전혀 없는 사람들도 쉽게 접근하도록 펌웨어를 쉽게 만들어 탑재하도록 지원하는 통합개발환경(IDE), 다양한 코드소스, 회로도 등을 무상으로 제공하는 점, 가격이 30달러 정도로 저렴한 점, 각종 센서/엑츄에이터 및 통신모듈 등을 탑재한 다양한 호환보드(‘쉴드’라 한다)들에 의해 쉽게 확장할 수 있는 점 등이 아두이노 열풍을 일게 만든 이유

- 2. 라스베리 파이(Raspberry Pi) : 싱글 보드 컴퓨터

 

아두이노와 달리 키보드, 마우스, 모니터만 연결하면 PC가 될 수 있음. 즉 일반 데스크톱과 유사하다는 것이 강조되는 제품. 리눅스 OS를 기반으로 하고 세부적인 설정을 제공함으로써 초보 프로그래머에 맞춤형 환경을 제공함
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