AMD의 MIVisionX 및 rocAL 데모

Table of Contents

🌟 소개

1. AMD의 데모 소개
2. Mi Vision X 툴킷 개요

🧰 Mi Vision X 툴킷

3. Rockum 라이브러리 소개
   • 3.1 Mi Vision X 툴킷의 목적
   • 3.2 OpenVX 및 확장 기능 구현
   • 3.3 컨볼루션 신경망 모델 컴파일러 및 최적화
4. AMD 데이터 분석 툴킷
   • 4.1 이미지 분류에 대한 동적 분석 생성
   • 4.2 GitHub에서의 Mi Vision X 툴킷 사용

💻 Kubernetes에 대한 Mi Vision X 적용

5. Kubernetes에 Mi Vision X 적용
   • 5.1 단일 GPU를 사용한 성능 비교
   • 5.2 다중 GPU 및 Kubernetes Pods 확장성

🖼️ 이미지 분류 및 스타일 전이

6. 이미지 분류 애플리케이션
   • 6.1 Kubernetes 환경에서의 성능 스케일링
   • 6.2 Rockum Augmentation Library를 활용한 모델 정확도 향상
7. 스타일 전이를 통한 이미지 스타일링
   • 7.1 예술 스타일로의 사진 스타일링

📈 결론

8. 데모 요약 및 마무리

🌟 소개

1. AMD의 데모 소개

AMD 데모에서 안녕하세요! 저희는 AMD의 데모에 오신 것을 환영합니다.

2. Mi Vision X 툴킷 개요

이번 데모에서는 Mi Vision X 툴킷의 개요를 살펴보겠습니다.

🧰 Mi Vision X 툴킷

3. Rockum 라이브러리 소개

Mi Vision X 툴킷은 어떤 목적으로 개발되었나요? 여기서 Rockum 라이브러리에 대해 알아봅시다.

3.1 Mi Vision X 툴킷의 목적

Mi Vision X 툴킷은 주로 어떤 목적으로 사용되는지 알아봅시다.

3.2 OpenVX 및 확장 기능 구현

Mi Vision X 툴킷에서는 어떤 기능들을 구현하고 있나요? OpenVX와 확장 기능에 대해 알아봅시다.

3.3 컨볼루션 신경망 모델 컴파일러 및 최적화

Mi Vision X 툴킷에는 어떤 기능이 포함되어 있나요? 컨볼루션 신경망 모델에 대해 알아봅시다.

4. AMD 데이터 분석 툴킷

Mi Vision X 툴킷에는 어떤 데이터 분석 도구가 포함되어 있나요? AMD 데이터 분석 툴킷에 대해 알아봅시다.

4.1 이미지 분류에 대한 동적 분석 생성

AMD 데이터 분석 툴킷은 어떤 기능을 제공하나요? 이미지 분류에 대한 동적 분석에 대해 알아봅시다.

4.2 GitHub에서의 Mi Vision X 툴킷 사용

Mi Vision X 툴킷은 GitHub에서 어떻게 사용할 수 있나요? 사용법을 알아봅시다.

💻 Kubernetes에 대한 Mi Vision X 적용

5. Kubernetes에 Mi Vision X 적용

Mi Vision X를 Kubernetes 환경에 어떻게 적용할 수 있을까요? 알아봅시다.

5.1 단일 GPU를 사용한 성능 비교

한 개의 GPU를 사용하는 것과 여러 개의 GPU를 사용하는 것의 성능 차이를 비교해보겠습니다.

5.2 다중 GPU 및 Kubernetes Pods 확장성

여러 개의 GPU와 Kubernetes Pods를 사용할 때의 성능 확장성에 대해 알아봅시다.

🖼️ 이미지 분류 및 스타일 전이

6. 이미지 분류 애플리케이션

Mi Vision X 툴킷을 사용하여 이미지 분류 애플리케이션을 어떻게 구현할 수 있을까요?

6.1 Kubernetes 환경에서의 성능 스케일링

Kubernetes 환경에서의 성능 스케일링에 대해 알아봅시다.

6.2 Rockum Augmentation Library를 활용한 모델 정확도 향상

Rockum Augmentation Library를 사용하여 모델의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 알아봅시다.

7. 스타일 전이를 통한 이미지 스타일링

이미지에 특정 예술 스타일을 적용하는 방법에 대해 알아봅시다.

7.1 예술 스타일로의 사진 스타일링

사진을 특정 예술 스타일로 변환하는 과정을 살펴봅시다.

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