BLIS Framework BLIS Framework(BL-like Library Instantiation Software)는 고성능 선형 대수 연산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리로 BLAS(Basic Linear Subprograms)와사한 인터페이스를 제공하면서도 보다 유연하고 최적화된 구현을 가능하게 하는 프레임워크입니다. BLIS는 수치 계산…
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모델 제약 조건 (Model Constraints) 1. 개요 모델 제약 조건(Model Constraints)이란 인공지능 모델이 학습하거나 추론하는 과정에서 반드시 준수해야 하는 수학적, 물리적, 또는 논리적 제한 사항을 의미한다. 단순히 데이터의 패턴을 학습하는 것을 넘어, 모델이 생성하는 결과물이 현실 세계의 물리 법칙을 위배하지 않게 하거나, 시스…
무선 통신 시스템 (Wireless Communication System) 1. 개요 무선 통신 시스템은 물리적인 전선이나 케이블 없이 전자기파(Electromagnetic Wave)를 매개체로 하여 정보를 송신자와 수신자 사이에 전달하는 통신 체계이다. 유선 통신이 물리적 매체(구리선, 광섬유 등)에 신호를 가두어 전송하는 것과 달리, 무선 통신은 자유 …
스위치 개요 스위치(Switch)는 컴퓨터 네트워크에서 데이터를 전달하는 핵심적인 네워크 장치로, OSI 모델의 데이터 링크 계층(Layer 2 또는 네트워크 계층(Layer 3)에서 작동합니다. 스위치는 네트워크 내의 여러 장치(예: 컴퓨터, 프린터, 서버 등)를 연결하여 데이터 프레임을 효율적으로 전달함으로써 통신의 성능과 안정성을 높입니다. 일반적으로…
회귀 모델 (Regression Model) 1. 개요 회귀 모델이란 하나 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 상관관계를 수학적 함수로 모델링하여, 새로운 입력 값에 대한 연속형 수치(Continuous Value)를 예측하는 머신러닝 알고리즘이다. 2. 회귀 모델의 기본 원리 회귀 분석의 핵심은 입력 데이터( )와 출력 데이터( ) 사이의 관계를 …
Exception Level (EL) 1. 개요 Exception Level (EL)은 ARMv8-A 아키텍처 이후 도입된 권한 관리 모델로, 프로세서가 실행 중인 소프트웨어의 권한 수준을 계층적으로 구분하여 시스템의 안정성과 보안을 보장하는 메커니즘이다. 이는 기존의 프로세서 모드(Processor Mode) 개념을 확장하여, 하드웨어 수준에서 실행 주체…
기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는 기계…
희소 모델 (Sparse Model) 1. 개요 희소 모델(Sparse Model)이란 신경망의 파라미터(가중치)나 활성화 값(Activation) 중 상당수가 0이 되어, 실제 연산에 참여하는 유효 파라미터의 비율이 낮은 인공지능 모델을 의미한다. 이는 모든 파라미터가 0이 아닌 값으로 채워져 매 연산마다 모든 가중치를 계산하는 밀집 모델(Dense Mo…
컨텍스트 스위칭 (Context Switching) 1. 개요 컨텍스트 스위칭(Context Switching)이란 운영체제가 현재 실행 중인 프로세스나 스레드의 상태를 저장하고, 다음에 실행할 프로세스나 스레드의 상태를 복원하여 CPU의 제어권을 전환하는 과정을 말합니다. 이는 단일 CPU 환경에서도 여러 프로그램이 동시에 실행되는 것처럼 보이게 하는 멀…
ARM64 ARM64은 ARM 아키텍처의 64비트 확장 버전으로, 공식적으로는 AArch64(ARM Architecture 64-bit)라고도 불립니다. 이 아키텍처는 ARM Holdings(현재는 SoftBank 산하의 Arm Limited)에서 개발하였으며, 모바일 기기뿐 아니라 서버, 임베디드 시스템, 데스크톱 컴퓨터에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 환경에…
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) 1. 개요 OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture)는 산업 자동화 장치 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 설계된 플랫폼 독립적인 서비스 지향 아키텍처(SOA) 기반의 통신 표준이다. 과거의 …
Link Aggregation Control Protocol (LACP) 1. 개요 Link Aggregation Control Protocol (LACP)은 여러 개의 물리적 네트워크 링크를 하나의 논리적 링크로 묶어 대역폭을 확장하고 네트워크 가용성을 높이는 표준 프로토콜이다. 링크 어그리게이션(Link Aggregation)이란 두 대의 네트워크 장치…
Google Cloud (Google Cloud Platform) 1. 개요 Google Cloud는 구글이 서비스하는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이다. 현재는 Google Cloud로 브랜드 명칭이 통합되었으며, 흔히 GCP(Google Cloud Platform)라고도 불린다. 구글 검색과 유튜브 등 자사 서비스에서 사용하는 것과 동일한 인프라를 기반…
Write-back (지연 쓰기) 1. 개요 Write-back(지연 쓰기)은 데이터를 저장할 때 메인 메모리나 하위 저장소에 즉시 기록하지 않고, 먼저 캐시(Cache)에만 기록한 뒤 특정 시점에 일괄적으로 반영하는 캐싱 전략이다. 이 방식은 쓰기 작업의 빈도가 높을 때 발생하는 I/O 병목 현상을 줄여 시스템의 전반적인 응답 속도를 향상시키는 데 목적이…
패킷 손실률 (Packet Loss Rate) 1. 개요 패킷 손실률(Packet Loss Rate, PLR)이란 네트워크를 통해 전송된 전체 데이터 패킷 중 목적지에 도달하지 못하고 유실된 패킷의 비율을 의미한다. 컴퓨터 네트워크에서 데이터는 '패킷(Packet)'이라는 작은 단위로 쪼개져 전송되는데, 전송 경로상의 다양한 기술적 요인으로 인해 일부 패킷…
[[DDR5]] (Double Data Rate 5) 1. 개요 DDR5(Double Data Rate 5)는 [[JEDEC]](Joint Electron Device Engineering Council)에서 제정한 최신 세대의 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리([[SDRAM]]) 표준으로, 이전 세대인 DDR4보다 비약적으로 향상된 대역폭과 전력 효율성을 …
WPE (WebKit Port for Embedded) 개요 WPE(WebKit Port for Embedded)는 저사양 임베디드 장치에서 고성능 웹 렌더링을 구현하기 위해 WebKit 엔진을 최적화하고 재설계한 오픈소스 프로젝트입니다. 일반적인 웹 브라우저와 달리, WPE는 하드웨어 자원이 제한된 환경(Limited Resource Environment…
Intel VT-x Intel VT-x(Virtualization Technology for x86)는 인텔(Intel)이 개발한 하드웨어 기반의 x86 아키텍처 가상화 기술입니다. 이 기술은 단일 물리 CPU에서 여러 개의 독립적인 가상 머신(VM)을 효율적으로 실행할 수 있도록 설계되었으며, 소프트웨어만으로는 구현하기 어렵거나 성능 저하가 심했던 가상화…
편향 요 머신러닝에서 편향(Bias)은 모델이 학습 데이터에서 실제 패턴을 얼마나 정확하게영하는지를 나타내는 중요한 개념이다. 일반적으로 편향은 모델의 예측 값과 관측 값 사이의 평균적인 차이를 의미하며, 낮은 편향은 모델이 데이터를 잘 학습하고 있음을, 높은 편향은 모델이 데이터의 실제 구조를 간과하고 있다는 것을 나타낸다. 편향은 머신러닝 모델의 성능을…
공유 메모리 시스템 (Shared Memory System) 1. 개요 공유 메모리 시스템은 여러 개의 프로세서나 독립적인 프로세스들이 하나의 공통된 물리적 메모리 주소 공간을 공유하여 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 설계된 컴퓨터 메모리 아키텍처이다. 이 시스템의 핵심 목적은 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication) 시 …