비싸고 성능 좋은 NVIDIA GPU의 CUDA 코어를 소프트웨어로 에뮬레이션하는 것은 가능하지만, 속도가 매우 느려 효율성이 떨어집니다. 대안으로 OpenCL, HIP, SYCL 및 딥러닝 프레임워크에서 CPU로 실행하는 방법이 있으며, 이들 또한 성능 저하 문제를 동반합니다.
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비싸고 성능 좋은 NVIDIA GPU의 CUDA 코어를 소프트웨어로 에뮬레이션하는 것은 가능하지만, 속도가 매우 느려 효율성이 떨어집니다. 대안으로 OpenCL, HIP, SYCL 및 딥러닝 프레임워크에서 CPU로 실행하는 방법이 있으며, 이들 또한 성능 저하 문제를 동반합니다.