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. NVMe SSD 방열판 효과도 쿨링의 중요성을 잘 보여주는 사례입니다. 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. AI 챗봇 종류별 비교에서 어떤 AI가 내게 맞는지 먼저 파악해두세요. 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: ...
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. AI 할루시네이션이 뭔지를 이해하면 RAG가 왜 필요한지 더 잘 와닿습니다. 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. Docker가 뭔지 모르겠다면 먼저 개념을 잡고 오세요. ...
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. AI 작업에서 NVIDIA vs AMD 비교에서 소비자 입장의 선택 기준을 확인해보세요. 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. ...