스티브잡스, 개발팀 방출과정

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일반PC, Vs. AI PC, from Grok.com

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  일반 PC 용도 : 사무 작업, 웹 서핑, 가벼운 멀티미디어, 기본 게임. 장점 : 저렴한 가격, 낮은 전력 소모, 일반 사용자에게 적합. 단점 : AI 작업, 고사양 게임, 대규모 데이터 처리에 부적합. AI PC 용도 : AI 학습/추론, 딥러닝, 생성형 AI, 고사양 게임, 전문 작업. 장점 : 강력한 연산 능력, 대용량 데이터 처리 가능, 최신 기술 지원 (예: NPU). 단점 : 높은 비용, 복잡한 설정, 일반 사용자에겐 과잉 성능. 가격 차이 일반 PC는 약 80만 원 수준에서 구성 가능하지만, AI PC는 최소 400만 원 이상으로 가격 차이가 큽니다. 이는 고성능 GPU와 대용량 RAM, 빠른 스토리지 등이 주요 원인입니다. 추가 고려사항 AI PC의 NPU : 최신 Intel Core Ultra나 Apple M 시리즈처럼 NPU가 내장된 CPU는 AI 작업의 전력 효율성을 높여주지만, 소프트웨어 호환성이 아직 제한적일 수 있습니다. GPU 선택 : AI 작업에서 NVIDIA의 CUDA 지원 GPU(예: RTX 시리즈)가 널리 사용되며, 특히 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch)와의 호환성이 뛰어납니다. 업그레이드 가능성 : AI PC는 향후 기술 발전에 맞춰 부품 업그레이드가 필요할 수 있으므로, 메인보드와 케이스의 확장성을 고려해야 합니다. (가격은 2025년 3월 기준 대략적인 한국 시장 가격을 반영하며, 변동 가능성 있음) 부품 일반 PC 예시 모델 일반 PC 가격 (원) AI PC 예시 모델 AI PC 가격 (원) CPU Intel Core i5-12400 200,000 Intel Core i9-13900K 800,000 GPU NVIDIA GTX 1650 250,000 NVIDIA RTX 4080 1,800,000 NPU 없음 0 Intel Core Ultra 7 165H (NPU 내장) 포함 (CPU 가격에 반영) RAM 16GB DDR4 3200MHz (2x...
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250321 제미나이 Deep Research

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1. 질의내용 한국의 발전설비용량을 설비별로 표로 정리 (단위 GW) 다음 내용을 각각 정리 (단위 GW) 1. GW, GWh의 변환공식 2. AI 데이터센터의 1일 전력소비량 3. 원자력 발전기 1기당 생산 전력량 4. 1GW 생산단가 5. 서울시 1일 소비전력 2. 학습계획 절차 확인요청 질의내용을 가지고 학습계획 수립 3. 조사, 시간이 좀 걸림 4. 결론. 대한민국 발전 설비 용량 현황 및 에너지 지표 분석 1. 서론 대한민국의 에너지 부문은 지속적인 경제 성장과 기술 발전, 그리고 국제적인 탄소 중립 목표에 발맞춰 역동적인 변화를 겪고 있습니다. 본 보고서는 대한민국 발전 설비 용량을 발전원별로 분석하고, 관련 주요 에너지 지표들을 심층적으로 다룹니다. 이를 통해 현재 에너지 부문의 현황을 파악하고, 미래 에너지 정책 방향을 이해하는 데 기여하고자 합니다. 보고서는 최신 자료를 기반으로 발전 설비 용량, 단위 환산, 특정 부문의 에너지 소비량, 발전 단가 등 다양한 측면을 종합적으로 분석합니다. 2. 대한민국 발전 설비 용량 현황 (GW) 2.1 현재 설치 용량 (표: 대한민국 발전 설비 용량 현황 - 2022년/2024년 초) 대한민국의 발전 설비 용량은 다양한 에너지원을 기반으로 구성되어 있으며, 그 현황은 지속적으로 변화하고 있습니다. 다음 표는 2022년과 2024년 초의 주요 발전원별 설치 용량을 보여줍니다. 에너지원 설치 용량 (GW) - 2022년 설치 용량 (GW) - 2024년 초 총 용량 대비 비율 (%) - 2024년 초 원자력 약 24.7 - 26.1 약 24.5 17 석탄 약 38.1 - 42.9 약 83.5 (열에너지 58%) 해당 없음 LNG (천연가스) 약 41.3 - 43.5 약 83.5 (열에너지 58%) 해당 없음 태양광 약 20.97 - 24.8 약 33.1 (재생에너지 23%) 해당 없음 풍력 약 1.7 - 1.8 약 33.1 (재생에너지 23%) 해당 없음 수력 약 6.5 약 33.1 (재생에너지 23...
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python, GPU Install 250203

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  • 아래 순서대로 설치를 진행한다. • 참고 :  https://www.tensorflow.org/install/gpu 1. Anaconda                https://www.anaconda.com/download 2. NVIDIA DRIVER                https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us 3. Visual Studio                https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/          4. 본인 Compute Capability 확인                https://developer.nvidia.com/cuda-gpus RTX A2000 8.6           5. SDK확인하기                https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA 8.6 computer capability는 SDK 11.1~12.4까지 가          6. 텐서플로우 GPU 버전 확인 (중요)              https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko#tested_build_conf...
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