메모 좀 하려고 앱을 찾아보면 선택지가 너무 많습니다. 그중에서도 요즘 가장 많이 거론되는 게 Notion, Obsidian, OneNote 이 셋이에요. 저도 셋 다 써봤는데, 결론부터 말하면 “정답은 없고 자기 스타일에 맞는 게 최고"입니다. 근데 그게 뭔지 모르니까 고민이잖아요. 그래서 각각 어떤 느낌인지, 어떤 사람한테 맞는지 제 경험 위주로 솔직하게 풀어보겠습니다. Notion — 올인원 작업 공간 Notion은 단순한 노트 앱이 아닙니다. 프로젝트 관리, 데이터베이스, 위키, 캘린더까지 다 되는 올인원 도구예요. 처음 쓰면 “이게 노트 앱이야 프로젝트 관리 도구야?” 싶을 정도로 기능이 많습니다. ...
AI 관련 커뮤니티를 돌아다니다 보면 꼭 나오는 질문이 있습니다. “GPU 하나로 부족한데, 두 개 꽂으면 두 배로 빨라지나요?” 솔직히 말하면, 맞을 때도 있고 아닐 때도 있습니다. 게임에서의 SLI 시대를 기억하는 분이라면 “그거 결국 망했잖아"라고 생각하실 수도 있는데, AI 쪽에서는 상황이 좀 다릅니다. GPU 하나로는 부족해지는 순간 VRAM이 뭔지 아시는 분이라면 감이 오실 텐데, AI 모델을 돌리려면 모델 전체를 GPU 메모리에 올려야 합니다. 문제는 모델이 점점 커진다는 거예요. 7B 파라미터 모델은 16GB VRAM이면 대충 돌아갑니다. 근데 13B? 30B? 70B? 이쯤 되면 VRAM 24GB짜리 RTX 4090 한 장으로도 감당이 안 됩니다. 모델을 양자화해서 줄이는 방법도 있긴 한데, 그러면 성능이 떨어지거든요. 이때 GPU를 여러 장 쓰면 VRAM을 합쳐서 쓸 수 있습니다. ...
요즘 뉴스를 보면 해킹 사건이 정말 자주 나옵니다. 대기업 고객 정보 유출, 랜섬웨어로 병원 시스템 마비, 정부 기관 해킹… 그런데 최근 이런 공격들의 뒤에 AI가 있다는 얘기가 점점 많아지고 있어요. 동시에 방어하는 쪽에서도 AI를 적극적으로 쓰고 있고요. 솔직히 말하면, 지금 사이버보안 분야는 AI 없이는 돌아가지 않는 수준에 와 있습니다. AI가 해킹을 더 쉽게 만들고 있다 불편한 진실부터 말하겠습니다. AI 때문에 해킹의 진입 장벽이 확 낮아졌어요. 예전에는 피싱 메일 하나 보내려 해도 대상 국가의 언어를 잘 알아야 했습니다. 어색한 한국어로 된 메일은 바로 티가 났거든요. 근데 ChatGPT 같은 AI 챗봇이 나온 이후로 상황이 달라졌습니다. 완벽한 한국어로 된 피싱 메일을 누구나 만들 수 있게 됐어요. 받는 사람 입장에서는 진짜 메일인지 가짜인지 구분하기가 훨씬 어려워졌죠. ...
게이밍 PC로 AI 돌려도 되는 거 아냐? AI 작업을 시작하려는 사람들이 가장 많이 하는 질문 중 하나가 이거입니다. “게이밍 PC 있는데 이걸로 AI 학습 돌려도 돼?” 답부터 말하면, 됩니다. 실제로 많은 사람들이 게이밍 PC로 AI 작업을 하고 있거든요. 하지만 “워크스테이션"이라고 불리는 장비가 따로 존재하는 데는 이유가 있습니다. 오늘은 이 둘의 차이가 뭔지, 어떤 상황에서 뭘 골라야 하는지 정리해봤습니다. GPU부터 다르다 가장 큰 차이는 GPU입니다. 게이밍 GPU (GeForce 시리즈) RTX 4070, RTX 5070, RTX 4090 같은 것들 게임 렌더링에 최적화 VRAM이 8~24GB 수준 가성비가 좋음 워크스테이션/서버 GPU (RTX 프로, A시리즈, H시리즈) ...
정전 한 번에 작업물이 날아간 경험 PC로 작업하다가 갑자기 전원이 나간 적 있으신가요? 저는 한번 있었는데, 진짜 멘붕이더라고요. 저장 안 한 문서는 날아가고, 하드디스크에서 이상한 소리가 나고. 그때 처음 UPS라는 걸 알게 됐습니다. 주변에서 “그냥 배터리 아니야?” 하는 반응이 대부분이었는데, 써보니까 생각보다 쓸모가 있어서 정리해봅니다. UPS가 뭐냐면 UPS는 Uninterruptible Power Supply, 한국어로 무정전전원장치입니다. 이름 그대로 전원이 끊기지 않게 해주는 장치예요. 원리는 단순합니다. 평소에는 콘센트에서 들어오는 전기를 PC에 전달하면서 동시에 내부 배터리를 충전해둡니다. 정전이 되면 배터리에서 전기를 공급해서 PC가 바로 꺼지지 않게 해주는 거예요. ...
번역기 하나면 충분하다고 생각했는데 예전에는 번역기라고 하면 구글 번역 하나로 다 해결했잖아요. 근데 요즘은 DeepL이 좋다는 말도 많고, 한국어 번역은 Papago가 낫다는 의견도 있고, AI 번역의 품질이 전체적으로 확 올라가면서 뭘 써야 할지 오히려 헷갈리는 상황이 됐습니다. 그래서 직접 써보면서 비교해봤어요. 어떤 상황에서 어떤 번역기가 나은지 정리해봅니다. Google 번역 — 범용성 하나는 최고 구글 번역은 아마 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 번역기일 겁니다. 지원 언어가 130개 이상이고, 브라우저 자동 번역, 카메라 번역, 오프라인 번역까지 되니까요. ...
GPU만 신경 쓰다가 메모리에서 막힌다 AI 작업할 때 GPU, GPU, GPU… 다들 그래픽카드 얘기만 하잖아요. 물론 GPU가 제일 중요하긴 합니다. 근데 실제로 작업하다 보면 메모리(RAM) 부족 때문에 막히는 경우가 생각보다 많거든요. 모델 로딩하다가 멈추거나, 데이터 전처리하다가 느려지거나, 브라우저랑 같이 쓰면 시스템이 버벅거리거나. 이런 상황을 겪어보면 “아 메모리를 좀 더 넣을 걸” 하는 생각이 듭니다. 그래서 오늘은 AI 작업 기준으로 메모리가 실제로 얼마나 필요한지 정리해봤습니다. 16GB — 가능은 하지만 빡빡하다 일반 사무용으로는 16GB면 충분합니다. 근데 AI 작업에서는 좀 부족해요. ...
GPU만 중요하다고 생각했는데 AI 작업한다고 하면 다들 GPU 이야기만 합니다. VRAM 몇 GB냐, RTX 몇 번이냐. 근데 솔직히 CPU를 완전히 무시하다가 낭패 보는 경우가 꽤 있어요. 제가 그랬습니다. GPU 좋은 거 쓰면 다 해결되겠지 싶었는데, 막상 써보니 데이터 전처리나 모델 로딩 속도에서 CPU 성능 차이가 눈에 띄더라고요. 오늘은 AI 작업에서 CPU가 실제로 어떤 역할을 하는지, 어떤 걸 골라야 하는지 정리해봤습니다. AI 작업에서 CPU가 하는 일 GPU가 연산의 핵심인 건 맞습니다. 행렬 연산, 병렬 처리 — 이건 GPU가 압도적이에요. 근데 CPU가 완전히 빠지는 건 아닙니다. ...
노트북 살 때 갑자기 NPU 이야기가 나오기 시작했다 요즘 노트북 스펙 보면 CPU, GPU, RAM 옆에 NPU라는 항목이 슬쩍 끼어 있습니다. 그리고 Copilot+라는 로고가 붙어 있는 제품들이 늘어났어요. 처음엔 그냥 마케팅 용어겠거니 했는데, 좀 파고들어 보니까 단순한 홍보 문구만은 아니더라고요. 오늘은 이 Copilot+ PC가 뭔지, NPU가 실제로 어떤 역할을 하는지 정리해봤습니다. NPU가 뭐냐면 NPU는 Neural Processing Unit의 약자입니다. AI 연산, 특히 신경망 추론에 특화된 칩이에요. CPU는 범용 연산, GPU는 병렬 처리에 강한데, NPU는 AI 추론 연산만 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 전력 효율도 좋아서 배터리 소모 없이 AI 기능을 백그라운드에서 계속 돌릴 수 있다는 게 핵심이에요. ...
검색하는 방식이 바뀌고 있다 예전에는 뭔가 궁금하면 구글에 키워드를 넣고, 나오는 링크 10개 중에서 괜찮은 걸 골라서 클릭하는 게 당연했잖아요. 근데 요즘은 AI한테 바로 물어보는 게 더 빠를 때가 많습니다. “RTX 4070 Super vs RTX 5070 차이가 뭐야?“라고 치면 블로그 5개를 돌아다닐 필요 없이 AI가 바로 정리해서 알려주거든요. 이런 흐름에서 나온 게 Google SGE(AI 개요)와 Perplexity입니다. 둘 다 써봤는데, 생각보다 느낌이 다르더라고요. Google SGE (AI 개요) — 검색 결과 위에 AI 답변이 뜬다 구글에서 뭔가 검색하면 요즘 검색 결과 맨 위에 AI가 정리한 답변이 뜨는 경우가 있습니다. 이게 SGE(Search Generative Experience), 지금은 “AI 개요"라고 부르는 기능이에요. ...