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인공지능

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인공지능(AI)의 핵심 GPU와 GPGPU의 차이점과 활용성 인공지능(AI)와 딥러닝이 급속도로 발전하면서 데이터 연산 속도와 성능을 높이는 기술이 중요해졌습니다. AI 시장에서 필수적인 GPU와 GPGPU는 특히 그래픽 연산과 범용 연산 분야에서 차별화된 강점을 보이며, AI 기술의 핵심적인 인프라로 자리 잡고 있습니다. 오늘은 GPU와 GPGPU의 정의와 이들이 어떻게 AI 산업의 필수 키워드로 자리 잡았는지 살펴보겠습니다.1. GPU와 GPGPU의 정의1.1 GPU (Graphics Processing Unit) 정의GPU는 그래픽 처리 장치로, 영상 및 그래픽 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 전자 회로입니다. 초기 컴퓨터에서는 CPU가 모든 연산을 처리했지만, 영상 처리 속도의 한계를 느끼며 다수의 코어를 활용한 병렬 연산이 가능한 GPU가 등장하게 되었습..
GPU와 CPU, 그 차이와 역할을 알기 쉽게 알아본다 - 마치 요리사와 주방 보조 같은 관계! 컴퓨터의 두 중심축인 CPU와 GPU, 서로 어떻게 다를까요? 이 둘의 차이를 알면 각자가 어떤 역할을 하는지 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 CPU와 GPU의 역할과 차이를 마치 주방에서 요리사와 주방 보조의 관계처럼 비유해 재미있게 풀어보겠습니다. 특히 CPU와 GPU의 아키텍처, 연산 방식, 사용 분야에 대해 알아보며, 최적화된 컴퓨팅 환경을 이해할 수 있도록 구성했습니다. CPU와 GPU란 무엇일까?CPU는 '중앙 처리 장치(Central Processing Unit)'로, 컴퓨터의 두뇌 역할을 합니다. 서버와 같은 시스템의 모든 주요 연산을 담당하는 곳이죠. 일반적으로 모든 소프트웨어 명령을 일일이 처리하며, 운영체제와 애플리케이션을 원활히 실행하게 합니다. 즉, CPU 없이는 서버가 돌..
CPU, GPU, NPU, TPU란 무엇인가? 각각의 역할과 중요성 컴퓨터의 성능을 결정짓는 여러 요소 중 하나는 바로 프로세서입니다. 일반적으로 CPU(중앙 처리 장치), GPU(그래픽 처리 장치), NPU(신경망 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치)로 나누어 볼 수 있습니다. 이들 각각의 프로세서는 서로 다른 작업을 효율적으로 수행하기 위해 설계되었습니다. 이번 포스트에서는 이들 프로세서의 기능과 차이점을 살펴보고, 어떤 상황에서 각 프로세서를 선택해야 하는지에 대해 알아보겠습니다.CPU (Central Processing Unit)CPU는 컴퓨터의 두뇌로 불리며, 중앙 처리 장치의 약자입니다. CPU는 일반적으로 적은 수의 코어를 가지고 있으며, 다양한 컴퓨팅 작업을 수행하는 데 특화되어 있습니다. 대부분의 운영 체제와 애플리케이션은 CPU를 통해 명령어를 실행하..
의료 분야에 활용되는 인공지능(AI) 현황 한눈에 보기 의료 산업에서 인공지능(AI)의 활용은 급증하고 있으며, 이는 환자 치료의 질을 향상시키고 운영 효율성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 다양한 연구 결과에 따르면, AI 기술은 의료 분야의 여러 문제를 해결하는 데 효과적이며, 그 응용 사례는 계속해서 확대되고 있습니다의료 산업에서 5대 인공 지능 응용 사례와 공급 업체를 확인하고 의료 산업에서 사용되는 일반적인 과정을 알아봅니다.의료 산업은 어떻게 인공지능의 사용으로 이익을 얻을 수 있을까요?여러 연구 결과에서 효과가 있는 것으로 나타났습니다.- 93% 이상의 실무자가 ML을 통한 프로세스가 의료 산업에서 숨겨진 가치 또는 얻을 수 없는 가치를 되살리는 데 도움이 될 수 있다는 데 동의하고 있다고 합니다.- AI는 더 나은 환자 결과를 달성하고, 의..
헬스케어 인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝) 적용 사례 - 의약품 및 제약 분야 의약품 분야의 인공지능 활용 확대인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝)은 이미근 여러 산업에서 최고의 트렌드로 자리 잡았으며, 언론의 집중적인 관심과 투자를 이끌어내고 있다. 지난 15년 동안, 인공지능 기술은 새로운 산업 혁명, 즉 제4차사업혁명, 디지털 혁명의 핵심 기술로 자리잡았다. 현재 AI는 제조 로봇, 스마트 어시스턴트(예: 시리, 알렉사, 지니 등), 언어 번역기, 자율주행차, 자동화된 금융 투자 시스템, 가상 여행 예약 대행, 소셜 미디어 모니터링 툴, 챗봇, 감시 시스템, 온라인 보안 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 서비스되고 있다. 일부 산업에서는 딥러닝이나 자연어 처리 등 많은 기술과 하위 분야를 포함된 인공지능은 이미 표준화된 요소가 되고 있다. 제약업계에서도 인공지능 도입이 진행되..
[미국 주식 투자] 테슬라의 주식 급등, 테슬라 수퍼차저가 이끄는 역대 최장 랠리 이제는 매도할까? 경영 전략과 실적 *** 이 자료는 참고용으로만 보시고, 투자에 대하여는 본인의 책임과 판단 하에 하시기 바랍니다. *** 테슬라 주식 투자를 하려면 테슬라의 경영 전략과 실적을 퍼악해야 성공적인 투자가 이루어진 것이므로 테슬라의 경영 전략과 실적을 알아보자. 테슬라 주가 세계 최대 전기차 회사 테슬라 주가가 23년 6월이 되면서 5월 하순부터 11일 연속 상승 랠리를 이어갔다. 역대 최장 랠리다. 테슬라는 제너럴모터스(GM)가 슈퍼차저(전기차 급속 충전소) 네트워크를 활용키로 했다는 소식에 또 한번 급등한 것우로 해석된다. 앞서 이미 포드도 테슬라의 충전 네트워크를 활용하는 파트너십 체결한다고 하였다. 이렇게 미국의 전통 자동차 제조사들이 테슬라의 충전 네트워크를 활용하기 시작했다며 충전서비스 부문 매출의 성장세가 강력..
생각하는 AI ‘Chain of Thought(생각의 사슬, CoT)' - AI가 추론한 정보 가치가 있을까? 생각하는 AI- AI가 추론하는 정보 가치가 있을까? 인공지능(AI) 기술의 발전은 정보 혁신을 주도하고 있습니다. 과거의 AI는 주로 패턴 인식이나 예측에 초점을 맞췄다면, 최근에는 ‘생각하는 AI’라는 개념이 대두되고 있습니다.  AI가 단순한 명령 실행을 넘어, 인간처럼 논리적 추론을 통해 정보를 생성하고 문제를 해결하는 능력을 의미합니다. 2024년 OpenAI가 공개한 o1 모델은 이 변화를 이끄는 대표적인 기술로, AI의 추론 능력을 혁신적으로 향상시킨 ‘Chain of Thought’ (생각의 사슬, CoT) 기술을 도입하여 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 ‘생각하는 AI’의 핵심인 CoT 기술이 AI의 정보 가치를 어떻게 변화시키고 있는지, 이로 인한 ..
인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝)이 변화시킬 세상은? 의료 분야 도입 및 활용 사례 의료 분야 인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝)이 변화시킬 세상은? 인공지능(AI, 머신러닝, 딥러닝)이 세상을 변화시킬 것입니다. 특히 의료 분야 도입되어 활용한다면 질병을 미리 발견하고 최적의 치료 방법을 제공하는데 도움될 수 있을 것입니다. 코로나 19 대유행은 의료 서비스 분야의 발전을 촉진시켰으며, 많은 기업들이 의료 분야의 응용 프로그램을 늘리기 위해 AI 소프트웨어에 막대한 투자를 하고 있습니다. 첨단 AI 소프트웨어 시장의 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 더구나 의료·훈련 분야의 디지털화율이 높아지면서 특히 엣지 AI 소프트웨어 수요가 급증한 것입니다. 또한 인공지능은 뎅기열, 말라리아 등 전염병 발생 예측에 활용하고 있으며, 신약 개발 기간 단축 및 각종 진료 현장에서 활용도가 높..