노트북 포트가 왜 이렇게 부족한 건지 요즘 노트북은 점점 얇아지면서 포트가 확 줄었습니다. 예전에는 USB-A 서너 개에 HDMI, 이더넷까지 기본으로 달려 나왔는데, 요즘 울트라북은 USB-C 두 개가 전부인 경우도 많아요. 저도 카페에서 작업할 때 이걸 뼈저리게 느낍니다. 마우스 리시버 꽂고, 외장 SSD 연결하고, 충전도 해야 하는데 포트가 두 개밖에 없으니까 뭘 하나를 포기해야 하는 상황이 생기거든요. 집에서는 모니터까지 연결해야 하니까 더 난감하고요. 그래서 결국 “뭔가를 하나 사야겠다"는 결론에 도달하는데, 이때 만나는 게 USB 허브와 도킹 스테이션 두 가지입니다. 비슷해 보이는데 가격 차이는 꽤 나고, 정확히 뭐가 다른지 모르겠는 분들이 많을 겁니다. 오늘은 이 둘의 차이를 정리해보겠습니다. ...
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. ...
노트북 GPU가 아쉬울 때 노트북 들고 다니면서 작업하다 보면, 어느 순간 GPU 성능이 아쉬워질 때가 옵니다. AI 모델 돌려보고 싶은데 내장 그래픽으로는 어림도 없고, 영상 편집하면 렌더링에 한 세월이고, 게임은 설정 다 낮춰도 버벅이고. 그렇다고 게이밍 노트북을 사자니 무겁고, 데스크탑을 따로 맞추자니 자리도 돈도 부담스럽고. 이럴 때 알아보게 되는 게 **eGPU(외장 그래픽카드 독)**입니다. eGPU가 뭐냐면 간단합니다. 데스크탑용 그래픽카드를 외부 케이스에 넣고, 케이블 하나로 노트북에 연결하는 겁니다. 필요한 건 두 가지입니다. ...
들어가며 “AI 공부하려면 노트북 스펙이 어느 정도 되어야 해요?” 라는 질문을 주변에서 많이 받습니다. 저도 처음에 뭘 기준으로 봐야 할지 몰라서 한참 찾아봤는데, 그때 정리해둔 내용을 공유합니다. 가장 중요한 건 GPU AI 작업에서 CPU보다 GPU가 훨씬 중요합니다. 특히 NVIDIA GPU가 거의 필수입니다. AMD나 Intel GPU도 발전하고 있지만, 대부분의 AI 프레임워크가 NVIDIA CUDA에 최적화되어 있어서 호환성 면에서 NVIDIA가 압도적입니다. VRAM이 핵심 GPU에서도 가장 중요한 건 VRAM 용량입니다. 8GB — AI 입문, 간단한 모델 학습 가능 12GB — 중급 작업까지 무난 16GB 이상 — 큰 모델도 돌릴 수 있음 VRAM이 부족하면 아예 실행이 안 되는 경우가 많아서, 나중에 후회하지 않으려면 넉넉한 게 좋습니다. VRAM 개념이 생소하다면 VRAM이 뭔지, 왜 중요한지 쉽게 정리를 먼저 읽어보세요. ...