PyTorch와 NumPy는 모두 인공 지능 분야, 특히 딥 러닝 애플리케이션에서 널리 사용되는 라이브러리입니다. 두 라이브러리 모두 수치 계산을 위한 기능을 제공하지만, 특히 GPU에서 계산을 실행하고 제공하는 추가 기능과 관련하여 두 라이브러리 사이에는 상당한 차이가 있습니다.
NumPy는 Python의 수치 계산을 위한 기본 라이브러리입니다. 이는 이러한 배열에서 작동하는 수학적 함수 모음과 함께 대규모 다차원 배열 및 행렬에 대한 지원을 제공합니다. 그러나 NumPy는 주로 CPU 계산을 위해 설계되었으므로 GPU에서 작업을 실행하는 데 최적화되지 않을 수 있습니다.
반면, PyTorch는 딥 러닝 애플리케이션에 특별히 맞춰져 있으며 CPU와 GPU 모두에서 계산 실행을 지원합니다. PyTorch는 심층 신경망 구축 및 훈련을 위해 특별히 설계된 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 여기에는 신경망을 효율적으로 훈련하는 데 중요한 동적 계산 그래프를 통한 자동 차별화가 포함됩니다.
GPU에서 계산을 실행할 때 PyTorch는 NVIDIA에서 만든 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 모델인 CUDA를 기본적으로 지원합니다. 이를 통해 PyTorch는 계산 가속화를 위해 GPU의 성능을 활용하여 무거운 행렬 연산이 포함된 딥 러닝 작업에 대해 NumPy보다 훨씬 빠릅니다.
또한 PyTorch는 사전 구축된 레이어, 활성화 함수, 손실 함수 및 최적화 알고리즘을 제공하는 고급 신경망 라이브러리를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 처음부터 모든 것을 구현하지 않고도 복잡한 신경망을 더 쉽게 구축하고 훈련할 수 있습니다.
NumPy와 PyTorch는 수치 컴퓨팅 기능 측면에서 몇 가지 유사점을 공유하지만, PyTorch는 딥 러닝 애플리케이션, 특히 GPU에서 계산을 실행하고 신경망 구축 및 훈련을 위해 특별히 설계된 추가 기능을 제공하는 데 상당한 이점을 제공합니다.
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