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AI 연산 속도 최적화: NVIDIA A100 vs H100 vs Google TPU v4 성능 비교 AI 연산 속도는 딥러닝 모델의 학습과 추론 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 복잡한 신경망을 처리하기 위해서는 고성능의 하드웨어는 이제 선택이 아닌, 필수적으로 사용 되고 있습니다.. 현재 가장 널리 사용되는 AI 가속기로는 NVIDIA의 A100과 H100 GPU, 그리고 Google TPU v4가 있습니다. 해당 GPU 및 TPU는 각기 다른 아키텍처와 최적화 방식을 가지고 있으며, 특정 워크로드에 따라 성능 차이가 발생할 수 있습니다.1. NVIDIA A100의 성능과 특징NVIDIA A100은 Ampere 아키텍처를 기반으로 설계된 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)용 GPU입니다. A100은 대규모 딥러닝 모델의 학습과 추론을 가속화할 수 있도록.. 2025. 3. 19.
AI로 영화 제작? 텍스트에서 비디오를 생성하는 Sora 기술 탐구 AI 기술이 발전하면서 영화 제작 방식도 크게 변화하고 있는 추세입니다. 과거에는 사람이 직접 촬영하고 편집해야 했던 작업이 이제는 인공지능을 통해 자동으로 이루어질 수 있습니다. 특히, 텍스트 입력만으로 영상을 생성하는 기술이 등장하면서 영화 제작의 패러다임이 바뀌고 있습니다. OpenAI가 개발한 ‘Sora’는 이러한 기술을 대표하는 모델로, 자연어 설명을 기반으로 고품질 영상을 생성할 수 있도록 설계된 기술입니다. ChatGPT에 들어가도, GPTs 쪽에 Sora가 링크되어 있습니다. 그만큼 익숙하고, 가까워진 최신 기술로, 이에 대해 알아가 보겠습니다.1. Sora의 개념과 작동 방식Sora는 텍스트를 입력하면 이를 해석하여 장면을 생성하는 AI 생성 모델입니다. 기존의 텍스트-이미지 변환 모델과.. 2025. 3. 19.
RAG + 벡터 데이터베이스: 고급 AI 검색 시스템 만들기 AI 검색 시스템이 발전하면서 더 정확하고 효율적인 정보 검색 방법이 중요해지고 있습니다. 최근에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 벡터 데이터베이스(Vector Database)를 결합하여 보다 정밀한 검색을 수행하는 방식이 주목받고 있는 중입니다. 이 방식은 기존의 키워드 기반 검색을 넘어 문맥을 이해하고 관련 정보를 효과적으로 찾아주는 역할을 하여, RAG와 Vector DB를 활용하여 정밀하고 원하는 검색 결과를 이끌어내는 방법에 대해 소개해 보겠습니다.1. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 특징RAG는 자연어 처리(NLP)에서 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 결합한 모델입니다. 기존의 언어 모델이 입.. 2025. 3. 19.
생성형 AI의 윤리적 문제: 편향(Bias)과 환각(Hallucination) 해결 방법 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 강력한 기술로, ChatGPT를 포함한 생성형 AI를 활용한 기술이 일상 생활에서 빼놓을 수 없는 존재로 자리하게 되었습니다. 그러나 이 기술이 발전하면서 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있기도 합니다. 특히, AI가 학습한 데이터의 편향(Bias) 문제와 사실과 다른 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 AI의 신뢰성이 낮아지고, 사회적으로 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높다고 봅니다. 그러나 이 문제에 대해서도 여러가지 해결점이 나오고 있으므로, 항상 편향 또는 할루시네이션, 그 외 윤리적 문제 등에 대해 고려하여 사용하는 것이 필요하다고 봅.. 2025. 3. 19.
로컬 AI를 위한 미니 PC & 엣지 AI 최적화 방법 로컬 AI와 엣지 AI 기술이 발전하면서 고성능 클라우드 서버 없이도 인공지능 모델을 실행할 수 있는 환경이 점점 마련되어 가고 있습니다. 특히, 미니 PC와 같은 소형 컴퓨팅 장치는 전력 소모가 적고 공간을 절약하면서도 AI 모델을 원활하게 구동할 수 있도록 설계되어, 편리함을 줍니다. 로컬 AI 환경을 구축하기 위해 어떤 미니 PC가 적합한지, 그리고 엣지 AI를 최적화하는 방법에는 무엇이 있는지 한 번 살펴보도록 하겠습니다.1. 로컬 AI를 위한 미니 PC 선택 기준미니 PC는 작은 크기에도 불구하고 AI 모델을 실행할 수 있을 만큼 충분한 성능을 제공합니다. 로컬 AI를 구동하기 위해서는 연산 성능, GPU 지원, 메모리 용량 등의 요소를 고려해야 합니다.1) CPU 성능AI 모델을 실행하려면 강.. 2025. 3. 18.
생성형 AI의 원리: GAN, VAE, Diffusion 모델 비교 분석 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다.생성형 AI를 통해서는 언어 뿐만 아니라, 우리가 일상생활에서 수도없이 접하는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성형 AI의 대표적인 모델로는 GAN(생성적 적대 신경망), VAE(변분 오토인코더), Diffusion(확산) 모델 세가지를 꼽을 수 있겠습니다. 각 모델은 생성 방식과 특징이 다르며, 활용 분야도 다양하게 나뉘어 여러 방면으로 살펴볼 수 있습니다.1. GAN(Generative Adversarial Network)의 원리와 특징GAN은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 모델로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 경쟁하며.. 2025. 3. 18.

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