Quantum Computing Stocks: A Rollercoaster of Volatility
Quantum Computing Stocks: A Rollercoaster of Volatility
Chatgpt가 말하는 리케팅 컴퓨터 향후 주가 예측
리케팅 컴퓨팅 주가 예측
전세계 로켓 발사횟수와 스페이스x 로켓 발사 수 비교
역대 우주 로켓 발사 횟수: 국가 및 단체별 비교 인류가 1957년 첫 인공위성을 발사한 이래, 여러 나라와 기관에서 수천 회의 로켓 발사가 이뤄졌습니다. 아래에서는 국가별(역사상 누적) 로켓 발사 총횟수를 정리하고, 민간 기업 **스페이스X(SpaceX)**의 발사 실적과 비교합니다. 여기서 ‘발사 횟수’는 궤도 진입을 목표로 이루어진 총 발사 시도를 의미하며(성공과 실패 포함), 2025년 초 기준 최신 데이터에 따른 […]
티스토리를 워드프레스로 이전하기
티스토리를 워드프레스로 이전하는 방법
네이버 블로그를 워드프레스로 이전하는 방법
네이버 블로그를 워드프레스로 이전하기
ChatGPT vs DeepSeek vs Grok-3 비교 분석
요즘 대세라고 하는 3가지 LLM 에 대해서 살펴밨다.개인이 뭔가 이제 자신만의 지식저장고를 만들수도 있을것 같다는 생각이 든다. ChatGPT vs DeepSeek vs Grok-3 비교 분석 현재 AI 모델 시장에서 ChatGPT(OpenAI), DeepSeek, **Grok-3(X/Tesla)**는 주목받는 대형 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델들은 각기 다른 철학과 기술적 접근을 가지고 있으며, 성능, 데이터 처리 방식, 활용 분야 등에서 차이가 있습니다. 1. 개요 및 개발사 […]
NVIDIA의 cuda코어 에뮬레이션에 대해
비싸고 성능 좋은 NVIDIA GPU의 CUDA 코어를 소프트웨어로 에뮬레이션하는 것은 가능하지만, 속도가 매우 느려 효율성이 떨어집니다. 대안으로 OpenCL, HIP, SYCL 및 딥러닝 프레임워크에서 CPU로 실행하는 방법이 있으며, 이들 또한 성능 저하 문제를 동반합니다.
AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술로, 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로 데이터를 기반으로 학습하는 기법입니다. 딥러닝(DL)은 머신러닝의 특수 기술로 인공신경망을 활용합니다. 생성형 AI는 딥러닝을 활용한 응용 사례로, ChatGPT와 같은 모델이 포함됩니다.
DeepSeek: M1 Mac과 RTX 3080에서 효율적으로 운영하는 방법
DeepSeek: M1 Mac과 RTX 3080에서 효율적으로 운영하는 방법 DeepSeek은 AI 기반 데이터 분석 및 검색 플랫폼으로, 고성능 하드웨어를 통해 더 빠르고 정확한 작업이 가능합니다. 이 글에서는 Apple M1 칩과 NVIDIA RTX 3080 GPU를 활용해 DeepSeek을 실행하는 방법을 안내합니다. 1. DeepSeek이란? DeepSeek은 머신러닝과 자연어 처리를 결합하여 대규모 데이터 검색과 분석을 수행하는 AI 플랫폼입니다. 딥러닝 모델을 활용하기 […]
How to Set Up an M1 Mac Cluster Using Thunderbolt for Running DeepSeek
The article discusses creating an M1 Mac cluster using Thunderbolt for high-speed networking, enabling distributed learning. It outlines hardware requirements, network configuration, software setup for DeepSeek, and optimization techniques. While M1 lacks GPU acceleration, effective CPU-based management with tools like OpenMPI or Ray can facilitate efficient model training.
How to Set Up a Mac Mini Cluster for DeepSeek Execution
To create a cluster using multiple Mac Minis for executing models like DeepSeek, you can follow these steps: 1. Hardware Setup: • Use multiple M1 Mac Minis with at least 16GB of unified memory. • Connect the Mac Minis using Thunderbolt cables or via a high-speed Ethernet switch to ensure low-latency communication between nodes. 2. […]
M1맥미니 클러스터와 rtx3090 에서 deepseek 구동 성능은?
RTX 3090 시스템은 M1 Mac mini 6대와 비교해 CPU, GPU, RAM 성능에서 압도적으로 우수하다. GPU 가속이 가능한 RTX 3090은 최소 2배 이상의 성능 차이를 보이며, 대형 모델 실행에 유리하다. 따라서 DeepSeek 같은 딥러닝 모델을 위해 RTX 3090 시스템 구매를 추천한다.
RTX3090에서 DeepSeek V3 구동하기
AMD Ryzen 9 5950X + RTX 3090 (24GB) + RAM 128GB에서 DeepSeek-V3 실행 가능 여부 ✅ AMD Ryzen 9 5950X + RTX 3090 (24GB) + 128GB RAM 환경에서는 DeepSeek-V3의 양자화 버전 실행이 가능합니다. ✅ 다만, llama.cpp를 최적화하여 빌드하고, 적절한 양자화 모델을 선택해야 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 1. 시스템 구성 및 실행 가능성 사용할 하드웨어: • CPU: AMD Ryzen […]
m1 맥미니로 deepseek 구동시키기
M1 Mac 여러 대를 썬더볼트 케이블을 이용해 클러스터로 구성하고 딥시크(DeepSeek)를 구동하는 방법을 설명해 줄게. 1. 썬더볼트를 이용한 M1 Mac 클러스터 개념 M1 Mac은 일반적인 x86 서버와 달리 본격적인 클러스터링 기능을 제공하지 않지만, 썬더볼트 3/4 포트를 활용한 고속 네트워킹이 가능해 MPI(Multi-Processing Interface) 기반의 분산 학습을 수행할 수 있어. 썬더볼트를 이용한 클러스터 연결 방식: • Thunderbolt-to-Ethernet 브릿지: […]
VPN으로 여러대 공유기를 연결할때 장단점
여기저기 흩어져있는 공유기를 vpn을 이용해서 내부 네트워크 같이 사용할때의 장단점을 알아밨다. 공유기 3대를 VPN으로 연결해 하나의 네트워크를 구성하면 여러 장점이 있지만, 동시에 단점이나 제약도 있습니다. 특정 공유기 아래에 서버와 웹서버가 있다는 조건을 고려하여 장단점을 정리했습니다. 장점 1. 네트워크 통합 • LAN처럼 동작: 서로 다른 사무실(또는 위치)에 있는 기기가 동일한 네트워크에 연결된 것처럼 동작합니다. • 예: […]
iptime공유기 3대를 vpn을 이용해 한개의 네트워크로 구성하기
집과 사무실 그리고 또 다른 곳에 각각 떨어져 있는 공유기 3대를 묶어서 한개의 네트워크로 구성하고 싶을때가 있다.이럴땐 vpn을 사용하면 쉽게 내부네트워크 같이 사용이 가능하다. 일단 iptime에 내장된 vpn 서버중에서는 WiredGuard가 가장 속도가 빠르다고 한다.1기가망이라면 손실율이 거의 없이 1기가로 대역폭을 사용할수 있다고 한다. 내 환경은 다음과 같다. 양평 공유기 (AX3004BCM ) : WiredGuard 서버 역할을 할것이다. […]
proxmox 가 원격 접속시 간헐적으로 네트워크가 hang 걸릴때
Proxmox 서버나 해당 시스템에 생성된 VM으로 ssh 접속이든 뭐든 네트워크가 간혹 끊기는 느낌이나 현상이 일어날때가 있다. 평소엔 느끼지 못했는데 요즘 계속 접속해서 작업을 하다보니 순간 순간 ssh 터미널 화면에서 키가 입력되지 않는다거나 로그 보던게 멈춘다거나 하는 현상으로 불편했다. 네트워크 때문인가 싶어서 장소를 변경해보고 스마트폰 태더링도 이것 저것을 바꿔 가면서 해밨지만 여전히 끊기는 현상이 있었다. 로그를 […]
하드커널 HC-4를 proxmox의 백업서버로 이용하기
집에서 굴러다니는 이젠 필요가 거의 없는 하드커널의 HC-4.오래된 노트북에서 적출한 약 450기가 정도의 노트북용 하드디스크가 아직 사망하지 않고 잘 버텨주고 있다.두개를 레이드0이든 LVM이든 묶으면 대략 1테라 정도의 공간을 무엇이 됬건 사용할수가 있다. 이삼년전까지만 해도 내 홈페이지 메인 호스팅용으로 잘 사용이 됬던 녀석이라 그냥 죽여놓기는 아쉬워서 어떻게 사용할까 생각중에 proxmox의 백업서버로 사용해보기 했다. HC-4의 cpu는 ARM […]
AMD 3950x와 Nvidia 4090 GPU 를 이용한 AI횐경 구축
AMD Ryzen 9 3950X와 NVIDIA RTX 4090을 활용한 AI 시스템을 구성하여 천문학 관련 논문으로 LLM을 학습 및 추론하는 데 최적화된 방법을 제안합니다. 이 시스템의 성능을 최대한 활용하기 위해 CPU, GPU, 스토리지, 메모리, 소프트웨어 스택을 체계적으로 설계해야 합니다. 1. 하드웨어 최적화 CPU 활용 • 멀티스레드 작업 배치: Ryzen 9 3950X의 16코어 32스레드를 최대한 활용하려면, 데이터 전처리 […]
워드프레스 카테고리 ID 검색하기
워드프레스에서 카테고리 ID를 추출해야 하는 때가 있다.고유주소를 변경해서 이러쿵 저러쿵 해서 알아내는 방법도 있지만 간단하게 DB에 접속해서 쿼리로 알아내면 편하더라 SELECT t.term_id, t.name, t.slug, tt.parent, tt.count FROM wp_terms t INNER JOIN wp_term_taxonomy tt ON t.term_id = tt.term_id WHERE tt.taxonomy = ‘category’ ORDER BY tt.parent ASC, t.name ASC; 또는 아래와 같이 하면 더 자세하게 알수 있다. […]
- 1
- 2