AI가 그림을 그린다고? 텍스트를 입력하면 AI가 이미지를 만들어준다는 건 알고 있었는데, 직접 해본 건 얼마 전이 처음입니다. 미드저니, DALL-E 같은 서비스도 있지만, 제 PC에서 직접 돌릴 수 있는 Stable Diffusion을 선택했습니다. 왜 Stable Diffusion인가 무료 — 오픈소스라 돈이 안 듦 로컬 실행 — 내 PC에서 돌리니까 횟수 제한 없음 커스텀 자유도 — 모델, 설정을 마음대로 바꿀 수 있음 대신 GPU가 필요하고 초기 설정이 좀 있습니다. 설치 과정 WebUI라는 걸 설치하면 브라우저에서 편하게 쓸 수 있습니다. 설치 자체는 GitHub에서 클론 받고 실행하면 되는데, 처음이라 의존성 에러를 몇 번 만났습니다. ...
DDR5가 나온 지 꽤 됐는데 DDR5 메모리가 처음 나왔을 때는 비싸고 호환 메인보드도 적어서 DDR4를 쓰는 게 합리적이었습니다. 근데 이제 DDR5도 많이 보편화되면서 “DDR5로 갈아야 하나?” 고민하는 분들이 많습니다. 결론부터 말하면, 상황에 따라 다릅니다. DDR4와 DDR5의 기본 차이 항목 DDR4 DDR5 기본 클럭 2133~3200MHz 4800~6400MHz 최대 용량 (모듈당) 32GB 64GB 전압 1.2V 1.1V 채널 구조 1채널/모듈 2채널/모듈 숫자만 보면 DDR5가 압도적으로 좋아 보입니다. 근데 체감은? 일반 사용 (웹, 오피스, 영상 시청) 차이 거의 없습니다. 솔직히 DDR4 3200MHz나 DDR5 5600MHz나 크롬 켜고 유튜브 보는 데는 똑같습니다. ...
계기 유튜브에서 AI로 만든 음성을 듣고 깜짝 놀랐습니다. 진짜 사람이 말하는 것 같았거든요. “이거 진짜 가짜 구분이 안 되는데?” 싶어서 직접 써봤습니다. AI 음성 합성의 현재 수준 몇 년 전의 TTS(Text-to-Speech)는 로봇 같은 목소리였습니다. “안.녕.하.세.요” 이런 느낌. 근데 지금은 억양, 감정, 쉬는 타이밍까지 자연스럽습니다. 심지어 몇 초짜리 음성 샘플만 주면 그 사람의 목소리를 복제할 수도 있습니다. 써본 서비스들 ElevenLabs 현재 가장 유명한 AI 음성 서비스입니다. 텍스트를 넣으면 자연스러운 음성으로 변환 한국어도 지원하는데, 영어가 훨씬 자연스러움 음성 복제 기능도 있음 (본인 목소리 녹음 → AI가 학습) 처음 들었을 때 진짜 사람인 줄 알았습니다. 특히 영어는 거의 구분이 안 됩니다. ...
코딩용 모니터는 게임용이랑 다르다 게임용 모니터는 주사율(144Hz, 240Hz)이 중요하지만, 코딩할 때는 솔직히 60Hz도 충분합니다. 대신 다른 게 중요합니다. 해상도: 넓을수록 좋다 코딩할 때 가장 중요한 건 화면에 코드가 얼마나 보이느냐입니다. FHD (1920x1080) — 기본은 되지만 창 2개 띄우면 좁음 QHD (2560x1440) — 코딩에 가장 적합한 해상도 4K (3840x2160) — 넓지만 글자가 작아서 스케일링 필요 개인적으로 QHD가 코딩에 가장 좋은 해상도라고 생각합니다. 에디터 + 터미널 + 브라우저를 동시에 띄워도 여유 있습니다. ...
오픈소스 AI가 뭔데? ChatGPT나 Claude 같은 AI는 비공개(클로즈드) 모델입니다. 내부 구조를 볼 수 없고, 해당 회사의 서버를 통해서만 쓸 수 있습니다. 반면 오픈소스 AI는 모델의 가중치(학습된 데이터)를 공개해서 누구나 다운로드하고 자유롭게 쓸 수 있습니다. 왜 중요한가 1. 자유로운 사용 원하는 대로 수정하고, 내 서비스에 넣고, 상업적으로도 쓸 수 있습니다. 매달 구독료를 낼 필요도 없습니다. 2. 프라이버시 내 PC나 서버에서 돌리니까 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 회사에서 민감한 데이터를 다룰 때 큰 장점입니다. ...
AI가 자신 있게 틀린 답을 한다 ChatGPT나 Claude를 쓰다 보면 가끔 이상한 경험을 합니다. AI가 매우 자신 있는 말투로 완전히 틀린 정보를 말하는 겁니다. 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 없는 기능을 있다고 하거나, 역사적 사실을 잘못 말하기도 합니다. 이걸 **할루시네이션(Hallucination)**이라고 합니다. 왜 이런 일이 생기나 AI는 사실을 “알고 있는” 게 아닙니다. 학습한 텍스트에서 다음에 올 확률이 높은 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 비유하면, AI는 백과사전을 외운 게 아니라 수많은 글을 읽고 문장을 만드는 패턴을 익힌 것입니다. 그래서 그럴듯한 문장은 잘 만들지만, 내용이 사실인지는 보장하지 못합니다. ...
왜 쿨링이 중요한가 CPU든 GPU든 작동하면 열이 납니다. 열을 잘 못 식히면 쓰로틀링이 걸립니다. 쓰로틀링은 칩이 스스로 속도를 낮춰서 온도를 떨어뜨리는 건데, 결과적으로 성능이 떨어집니다. 특히 AI 학습처럼 GPU를 오래 풀로드하는 작업에서는 쿨링이 성능을 직접적으로 좌우합니다. 공랭 (Air Cooling) 말 그대로 팬(선풍기)으로 바람을 불어서 식히는 방식입니다. 구조 히트싱크(금속 덩어리)가 CPU/GPU의 열을 흡수 → 팬이 바람을 불어서 열을 날림 장점 구조가 간단해서 고장 날 게 적음 유지보수가 편함 (먼지만 청소하면 됨) 누수 걱정 없음 단점 성능 한계가 있음 (고성능 CPU에는 부족할 수 있음) 크기가 큰 공랭 쿨러는 RAM이나 케이스와 간섭할 수 있음 팬 소음이 있음 적합한 경우 일반 사용, 게임, 중급 AI 작업 ...
같은 AI인데 왜 결과가 다를까 같은 ChatGPT, 같은 Claude를 쓰는데 어떤 사람은 유용한 답변을 잘 받고, 어떤 사람은 “별로 도움이 안 되네"라고 합니다. 차이는 질문하는 방법에 있습니다. 이걸 요즘 프롬프트 엔지니어링이라고 부릅니다. 거창한 건 아니고, 몇 가지 원칙만 알면 답변 품질이 확 올라갑니다. 1. 구체적으로 질문하기 나쁜 예 파이썬 알려줘 좋은 예 파이썬으로 CSV 파일을 읽어서 특정 열의 평균값을 구하는 코드를 작성해줘. pandas 라이브러리를 사용하고, 파일 경로는 data.csv, 열 이름은 'score'야. 구체적일수록 AI가 추측하는 범위가 줄어들어서 정확한 답변이 나옵니다. ...
Wi-Fi에도 버전이 있다 Wi-Fi라고 다 같은 게 아닙니다. 스마트폰에 5G가 있듯이, Wi-Fi도 세대가 있습니다. 세대 이름 출시 Wi-Fi 4 802.11n 2009년 Wi-Fi 5 802.11ac 2014년 Wi-Fi 6 802.11ax 2019년 Wi-Fi 6E 802.11ax (확장) 2021년 Wi-Fi 7 802.11be 2024년 Wi-Fi 6 vs 6E vs 7 Wi-Fi 6 현재 가장 보편적인 규격입니다. 대부분의 공유기와 기기가 지원합니다. 속도: 최대 9.6Gbps (이론값) 주파수: 2.4GHz + 5GHz 다중 기기 접속에 강함 (OFDMA 기술) 일반 가정에서는 Wi-Fi 6이면 충분합니다. ...
게임은 경쟁하는데 AI는 왜? 게임 GPU 시장에서 NVIDIA와 AMD는 치열하게 경쟁합니다. 세대에 따라 AMD가 앞서기도 하고, 가성비로는 AMD가 나을 때도 있습니다. 그런데 AI 분야에서는 NVIDIA가 압도적입니다. 시장 점유율이 80% 이상이라고 합니다. 왜 이런 차이가 날까요? 이유 1: CUDA 생태계 가장 큰 이유입니다. CUDA는 NVIDIA가 만든 GPU 프로그래밍 플랫폼입니다. AI/딥러닝의 핵심 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow가 CUDA 기반으로 만들어졌습니다. 10년 넘게 CUDA 위에서 발전해온 거라, 최적화 수준이 다릅니다. AMD에도 ROCm이라는 대응 플랫폼이 있지만: ...