WinGyu_coder

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list 우선 위에 명령어를 사용 후 apt-get update apt-get install -y nvidia-docker2 systemctl restart docker 위 명령어로 설치 후 도커를 재 실행 시켜주면 된다...

OpenCV의 GPU 모듈은 이미지 처리 작업을 빠르게 수행하기 위해 사용됩니다. 특히, 다음과 같은 상황에서 유용합니다: 대량의 이미지 처리: 많은 양의 이미지나 영상 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우 GPU의 병렬 처리 능력을 활용해 시간을 절약할 수 있습니다. 실시간 처리 요구: 실시간 영상 처리나 컴퓨터 비전 기반의 인터랙티브 시스템에서는 빠른 응답 시간이 필요합니다. GPU를 사용하면 프레임당 처리 시간을 줄일 수 있습니다. 계산 집약적 작업: 복잡하고 계산 집약적인 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 경우, CPU만을 사용하는 것보다 GPU를 활용하면 더 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, OpenCV의 GPU 모듈을 사용하여 이미지의 색공간을 변환하거나, 가우시안 블러를 적용하는 등의..