# task-932.2 (재위임): GTX 1060 GPU Whisper 벤치마크 보고서 완성

## 배경
- 4팀이 벤치마크 데이터를 완전히 수집한 후 토큰 소진으로 보고서 미작성
- 데이터 파일: `/home/jay/workspace/teams/dev4/task-932.2/benchmark_results.json`
- 벤치마크 스크립트: `/home/jay/workspace/teams/dev4/task-932.2/benchmark.py`

## 작업 내용
1. benchmark_results.json을 읽고 분석
2. 보고서 작성: `memory/reports/task-932.2.md`

## 보고서에 포함할 내용

### 핵심 발견
- GTX 1060에서 GPU 활용 가능 여부 (결론: **가능**, float16만 불가)
- float32, int8_float32, int8 모두 GPU에서 작동

### 벤치마크 결과 정리
모델별(tiny/base/small/medium/large-v2) × 설정별 비교:
- 처리 시간 (5분 샘플 기준)
- VRAM 사용량
- CPU 대비 속도 향상 배율

### 최적 설정 권장
- GTX 1060 6GB에서 최적 모델 크기 + compute_type 조합
- 용도별 권장 (빠른 처리 vs 높은 정확도)

### InsuWiki 적용 방안
- 기존 CPU+int8 설정을 GPU 최적 설정으로 변경하는 구체적 방법

## 제약사항
- 보고서 작성만 (코드 수정 불필요)
- SCQA 포맷

## 산출물
1. 보고서: `memory/reports/task-932.2.md`