Pug_ToTo
토토 4번째 생일
어느덧 벌써 4번째 생일. 처음 집에 와서 바들 바들 떨던 그 모습을 기억하고 처음 밥을 먹을때를 기억하고 처음 쉬를 하고 똥을 싸던 때를 기억한다. 첫날 밤 내 팔배게를 살며시 하고 잠들던 그녀석의 모습. 뒤척이는 녀석 엉덩이를 토닥 토닥 했더니 다시 사르르 잠들던 모습. 우리 앞에 가만히 앉으면 맛난건 얻어 먹을수
KoreanQuantumComputing
IT
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
여행 사진/아프리카
케이프타운 cape town
오래전에 아프리카대륙의 남아프리카 공화국 케이프 타운을 여행한적이 있었다. 너무 오래된 기억이라 곳곳의 지명도 가물 가물 하지만 그날의 기억들을 공유해본다. 영어 번역 (English Translation) A long time ago, I traveled to Cape Town, South Africa, on the African continent. It’s been so long that I can hardly remember the names
Wordpress
티스토리를 워드프레스로 이전하기
Tistory에 있는 글들을 모두 내 워드프레스로 이전하기 위해서는 몇가지 절차가 필요하다. 이것 또한 생각해보면 간단하기도 하지만 해보지 않으면 가늠이 되지 않는다. 방법은 아래와 같다. 물론 따라 해보고 안되면 돈주고 맡기는 수밖에 ㅋㅋㅋㅋ ( 100건당 만원!!! ilikeafrica@gmail.com ) https://www.ilikeafrica.com/category/it/wordpress 1. 티스토리 관리 메뉴중 백업에 관한
Wordpress
네이버 블로그를 워드프레스로 이전하는 방법
네이버 블로그를 워드프레스로 이전하는 가장 편한 방법은 역시 업체를 이용하는 방법이겠다. 하지만 조금만 생각해보면 혼자서 어렵지 않게 할수 있었다. 혹시나 그래도 안된다 싶으면 돈 받고 해 드릴테니 연락 주세요…냐하하하 ( ilikeafrica@gmail.com, 100건당 만원) 1. 네이버 블로그 관리 메뉴에 가면 글 저장이라는 메뉴에서 한번에 100개씩 pdf 로 저장 후
AI
NVIDIA의 cuda코어 에뮬레이션에 대해
비싼 NVIDIA의 GPU를 사용하는 이유중 하나가 cuda 코어 때문이다. 이 cuda코어를 소프트웨어로 에뮬레이션 할수 있지 않을까 하는 질문에 검색을 해보았다. 결론은 가능 할수도 있지만 속도가 극악이라 사용하기 힘들듯 하다. CUDA 코어나 Tensor 코어를 소프트웨어적으로 에뮬레이션하는 것은 가능하지만, 매우 비효율적이며 일반적으로 실행 속도가 극도로 느려질 수 있습니다. 그래도 몇 가지 방법을
AI
AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
엄밀히 말하자면, **“머신러닝(Machine Learning)”**은 인공지능(AI)의 하위 개념이고, 그 아래에 **“딥러닝(Deep Learning)”**이 위치합니다. 즉, **“인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝”**의 계층 구조로 이해할 수 있습니다. 이를 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다: 1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence) • 최상위 개념으로, 인간의 지능을 모방하는 모든 기술을 포괄합니다. • AI는
AI
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
How to Set Up an M1 Mac Cluster Using Thunderbolt for Running DeepSeek
1. Concept of an M1 Mac Cluster with Thunderbolt Although M1 Macs do not offer native clustering functionality like traditional x86 servers, they can leverage Thunderbolt 3/4 ports for high-speed networking. This allows distributed learning using MPI (Multi-Processing Interface). Cluster Networking Options with Thunderbolt: • Thunderbolt-to-Ethernet Bridge: Use Thunderbolt cables
AI
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
AI
M1맥미니 클러스터와 rtx3090 에서 deepseek 구동 성능은?
당연히 rtx3090이 성능이 좋을듯하다. 예상은 했지만 수치로 알려주니 좋. DeepSeek(딥러닝 모델) 실행 속도를 비교하려면 컴퓨팅 성능(CPU, GPU, RAM), 병렬 처리 가능 여부, 모델 최적화 상태 등을 고려해야 해. 1. 비교 대상 스펙 • M1 Mac mini (6대) • 가격: 35만 원 × 6 = 210만 원 • CPU: Apple M1 (8코어) • GPU: M1
AI
RTX3090에서 DeepSeek V3 구동하기
aAMD 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: