Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
반응형
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- #Jetson nano
- #object detection
- multi-thread
- #annotation
- async
- 비동기
- #torchvision
- pytorch
- #선형
- 멀티 스레드
- #activation function
- #landmark
- #Anaconda
- asyncio
- #비선형
- #gpu training
- #Linux
- Linux
- #pytorch
Archives
- Today
- Total
목록asyncio (1)
Wooks_learning
멀티스레드 vs 비동기 IO — IO-bound 작업을 제대로 처리하는 법
멀티스레드를 쓰면 무조건 빨라질까? IO 작업에서만큼은 그렇지 않다.들어가며백엔드 개발을 공부하다 보면 자연스럽게 멀티스레드(Multi-thread) 와 비동기 IO(Asynchronous I/O) 라는 개념을 마주치게 된다. 둘 다 "동시에 여러 작업을 처리한다"는 느낌을 주지만, 실제로는 목적과 동작 방식이 다르다.이 글에서는 두 개념의 차이를 명확히 이해하고, 어떤 상황에서 무엇을 써야 하는지를 정리한다.IO-bound vs CPU-bound먼저 "bound"라는 표현부터 짚고 넘어가자.Bound = "~에 의해 제한(병목)된다" 는 의미다.즉, 프로그램의 성능이 어디서 막히느냐에 따라 아래와 같이 구분한다.구분 병목 위치 예시CPU-boundCPU 연산 처리 속도이미지 처리, 암호화, 머신러닝 학..
Computer science
2026. 3. 23. 19:30