Docker라는 단어가 자꾸 나온다 AI 도구를 설치하다 보면 “Docker로 실행하세요"라는 안내를 자주 봅니다. 개발 관련 글에서도 Docker가 빠지지 않습니다. 근데 Docker가 정확히 뭔지 모르겠다는 분들이 많습니다. 최대한 쉽게 설명해보겠습니다. Docker = 프로그램을 담는 상자 비유로 설명하면, Docker는 프로그램과 그 프로그램이 필요로 하는 모든 것을 하나의 상자(컨테이너)에 담는 기술입니다. 비유: 이사 일반 설치 = 이사할 때 가구를 다 분해해서 새 집에서 다시 조립 Docker = 방 전체를 통째로 들고 이사 Docker 컨테이너 안에는 프로그램 + 필요한 라이브러리 + 설정이 모두 들어있어서, 어느 컴퓨터에서든 똑같이 실행됩니다. ...
RAG란? RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자입니다. 한국어로는 “검색 증강 생성” 정도로 번역됩니다. 쉽게 말하면, AI가 답변하기 전에 먼저 관련 자료를 검색해서 참고하는 방식입니다. 왜 필요한가 기본 AI(LLM)의 문제점이 있습니다: 학습 시점 이후의 정보를 모름 — “어제 발표된 신제품"을 물어보면 모름 할루시네이션 — 모르는 것도 그럴듯하게 지어냄 특정 도메인 지식 부족 — 우리 회사 내부 문서에 대해 모름 RAG는 이 문제들을 해결합니다. 비유로 이해하기 일반 AI = 오픈북 없는 시험 학생(AI)이 외운 것만으로 답을 씀. 기억이 안 나면 추측하거나 지어냄. ...
가장 관심 없는 부품 PC를 맞출 때 CPU, GPU, RAM은 열심히 비교하면서 파워서플라이(PSU)는 대충 고르는 경우가 많습니다. “전기만 넣어주면 되는 거 아냐?“라고 생각하기 쉽거든요. 하지만 파워는 PC의 심장입니다. 파워가 불안정하면 다른 부품이 아무리 좋아도 의미가 없습니다. 파워가 안 좋으면 생기는 일 갑자기 꺼짐 — 부하가 걸리면 전력이 부족해서 PC가 꺼짐 부품 수명 단축 — 불안정한 전력이 부품을 서서히 망가뜨림 소음 — 저가 파워는 팬 소음이 심함 최악의 경우 화재 — 극단적이지만 실제 사례가 있음 용량(W) 계산 파워의 용량은 와트(W)로 표시됩니다. PC의 모든 부품이 쓰는 전력을 합산해서 정해야 합니다. ...
AI 모델은 범용이다 ChatGPT나 Llama 같은 AI 모델은 범용 모델입니다. 이것저것 다 할 수 있지만, 특정 분야에서는 전문가만큼 잘하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야의 전문적인 질문이나, 우리 회사만의 용어를 사용한 질문에는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 파인튜닝 = 맞춤 교육 **파인튜닝(Fine-tuning)**은 이미 학습된 AI 모델에 추가로 특정 데이터를 학습시키는 것입니다. 비유하면: 기본 모델 = 대학교 졸업생 (기본 지식은 있음) 파인튜닝 = 회사에서 신입사원 교육 (우리 회사에 맞게 특화) 완전히 처음부터 학습시키는 게 아니라, 이미 알고 있는 것 위에 추가 지식을 쌓는 것이라 시간과 비용이 적게 듭니다. ...
결론부터 입문 단계에서는 윈도우도 괜찮습니다. 하지만 본격적으로 AI를 하게 되면 리눅스가 편해지는 시점이 옵니다. 왜 AI 쪽에서 리눅스를 많이 쓰나 1. 대부분의 AI 도구가 리눅스 우선 PyTorch, TensorFlow 등 주요 AI 프레임워크가 리눅스에서 먼저 개발되고 테스트됩니다. 윈도우 지원은 뒤따라오거나, 일부 기능이 빠지기도 합니다. 2. CUDA 설치가 더 쉬움 윈도우에서 CUDA 설치하다가 버전 충돌로 삽질하는 경우가 많습니다. 리눅스에서는 패키지 매니저로 깔끔하게 설치됩니다. 3. Docker가 네이티브 Docker가 리눅스 기반 기술이라, 리눅스에서 성능이 더 좋고 호환 문제도 적습니다. 윈도우에서 Docker는 WSL2를 거치기 때문에 약간의 오버헤드가 있습니다. ...
AI 시대 = 반도체 전쟁 AI 기술이 폭발적으로 성장하면서, AI를 돌리는 **반도체(칩)**가 가장 중요한 자원이 되었습니다. “AI 시대의 석유"라고 불릴 정도입니다. 이 시장을 누가 차지하느냐를 두고 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. NVIDIA — 현재의 절대 강자 AI 반도체 시장의 80% 이상을 차지하고 있습니다. 주요 제품 H100 — 현재 데이터센터 AI의 표준 H200 — H100의 메모리 강화 버전 B200 (Blackwell) — 차세대 AI 칩, 성능 대폭 향상 GB200 — GPU 2개 + Grace CPU를 하나로 강점 CUDA 생태계로 소프트웨어 록인 데이터센터부터 소비자 GPU까지 전 라인업 AI 학습과 추론 모두 강함 과제 물량 부족 — 수요를 감당 못 함 미국-중국 수출 규제로 시장 제한 독점에 대한 우려 AMD — 빠르게 추격 중 NVIDIA의 가장 강력한 도전자입니다. ...
요즘 AI 에이전트가 화제다 AI 뉴스를 보면 “AI 에이전트"라는 단어가 자주 나옵니다. 그런데 기존 ChatGPT 같은 챗봇이랑 뭐가 다른 걸까요? 챗봇 vs 에이전트 챗봇 내가 질문하면 답변함 한 번에 하나의 질문만 처리 대화가 끝나면 아무것도 안 함 수동적 — 시키는 것만 함 AI 에이전트 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 실행 여러 도구를 사용할 수 있음 (검색, 코드 실행, 파일 관리 등) 중간에 판단하고 방향을 수정함 능동적 — 알아서 작업을 진행함 비유하면: ...
모양은 같은데 다르다고? 썬더볼트(Thunderbolt) 포트와 USB-C 포트는 생긴 게 똑같습니다. 둘 다 타원형의 USB-C 모양을 씁니다. 그런데 성능은 완전히 다릅니다. 모양이 같아서 헷갈리는 사람이 많은데, 핵심만 정리해보겠습니다. 쉽게 구분하는 법 포트 옆에 **번개 마크(⚡)**가 있으면 썬더볼트입니다. 없으면 일반 USB-C입니다. 그게 전부입니다. 외관으로 구분하는 방법은 이것뿐이에요. 썬더볼트가 뭘 더 할 수 있나 1. 속도 USB-C (USB 3.2): 최대 10~20Gbps Thunderbolt 4: 40Gbps Thunderbolt 5: 80~120Gbps 대용량 파일 전송에서 확실한 차이가 납니다. ...
AI가 음악도 만든다 글쓰기, 이미지에 이어서 이제 음악까지 AI가 만드는 시대입니다. 호기심에 써봤는데 솔직히 놀랐습니다. 써본 서비스 Suno 가장 유명한 AI 음악 생성 서비스입니다. 텍스트로 설명하면 노래가 나옵니다. “밤에 혼자 걷는 느낌의 재즈 발라드"라고 입력하니까 진짜로 재즈 발라드가 나왔습니다. 보컬까지 포함해서요. Udio Suno의 경쟁 서비스입니다. 음질이 좋고, 장르 표현력이 좋습니다. 품질은 어느 정도? 솔직한 평가: 배경음악용 — 충분히 쓸 만함. 유튜브 BGM으로 바로 쓸 수 있는 수준 정식 음원 — 아직은 부족. 프로 뮤지션의 곡과 비교하면 차이가 남 보컬 — 놀라울 정도로 자연스러움. 다만 가사 전달력은 아직 부족 10점 만점에 7점 정도. “이게 AI가 만든 거야?“라는 놀라움은 있지만, “이거 매일 듣고 싶다"까지는 아닙니다. ...
의문의 시작 NVMe SSD를 사면 방열판이 같이 오는 경우가 있고, 메인보드에 기본 방열판이 달려있기도 합니다. 근데 이거 진짜 효과가 있는 걸까? 아니면 그냥 있어 보이려고 달아놓은 걸까? 궁금해서 직접 테스트해봤습니다. 테스트 환경 방열판 없이 vs 방열판 있을 때, 같은 SSD로 대용량 파일을 복사하면서 온도를 측정했습니다. 결과 일반 사용 (웹서핑, 문서 작업) 상태 온도 방열판 없음 40~45도 방열판 있음 35~40도 차이가 있긴 하지만, 이 온도 범위에서는 성능에 영향이 없습니다. 일반 사용에서는 방열판이 있든 없든 상관없습니다. ...