챗GPT나 Claude에 익숙해진 다음엔 “AI가 답해주는 것”에 익숙해진다. 그런데 Moltbot(구 Clawdbot)은 결이 좀 다르다. 답을 주는 게 아니라 직접 행동을 한다. 써보면서 가장 크게 느낀 차이는 바로 이거다. 기존 AI는 내가 정보를 얻고 실행은 내가 하는 구조인데, Moltbot은 그 “실행”까지 AI가 한다. 기존 A...

딥러닝과 과학 연산의 핵심인 행렬 곱셈($C = A \times B$)은 연산 집약적인 작업인 동시에, 메모리 접근 효율에 따라 성능이 천차만별로 달라지는 작업입니다. 단순히 글로벌 메모리(Global Memory)만 사용해서 구현하면, GPU 연산 코어의 속도를 메모리 대역폭이 따라가지 못하는 ‘Memory Wall’ 현상에 직면하게 됩니다. 오늘...

소위 ‘가성비의 괴물’이라 불리는 QCY에서 새로운 오픈형 이어폰인 QCY C50을 출시했습니다. 저는 이전 모델인 C30s를 한동안 메인으로 사용해왔기에, 이번 신작이 과연 어떤 실질적인 개선을 이루었을지 궁금하여 직접 제 돈을 들여 구매해 보았습니다. 결론부터 말씀드리자면, 3만 5천 원 내외라는 압도적인 가성비는 여전하지만, 사용성 측면에서는 이...

이번 포스팅에서는 CUDA 프로그래밍의 기본 워크플로우를 벡터 덧셈(Vector Addition) 예제를 통해 살펴봅니다. 특히, 단일 블록과 멀티 블록 환경에서의 인덱싱 방식을 비교하며, 대규모 데이터 처리를 위한 글로벌 인덱스 계산법을 익히겠습니다. CUDA 프로그래밍의 본질은 “수많은 스레드에게 어떻게 효율적으로 일감을 나눠주느냐”에 있습니다....

지난 포스팅에서 우리는 CUDA의 논리적 구조와 하드웨어 구조를 이론적으로 살펴보았습니다. 하지만 “하나의 블록이 하나의 SM에 할당된다”거나 “스레드들이 32개씩 묶여 Warp를 이룬다”는 개념은 코드로 직접 확인하기 전까지는 다소 추상적으로 느껴질 수 있습니다. 오늘은 실제 CUDA 커널 코드를 통해 Block ID, Thread ID, 그리고 ...

CUDA 프로그래밍을 시작할 때 가장 헷갈리는 부분이 바로 소프트웨어(논리적) 개념과 하드웨어(물리적) 개념의 매핑입니다. “내가 작성한 Thread는 도대체 GPU의 어디에서 실행되는가?” “Block 사이즈를 어떻게 잡아야 성능이 잘 나오는가?” 이 질문들에 답하기 위해서는 CUDA의 계층 구조를 명확히 이해해야 합니다. 이번 포스팅에서는 CU...

베이징에서 제대로 된 스테이크가 먹고 싶을 때 찾게 되는 곳이 울프강(Wolfgang’s Steakhouse)이다. 뉴욕 원조 울프강의 베이징점인데, USDA 프라임 등급 원육을 자체 숙성실에서 드라이 에이징해서 사용한다. 가격이 세서 자주 가는 곳은 아닌데, 특별한 날이나 중요한 자리에 간헐적으로 간다. 공간 통창 밖으로 베이징 ...

중국에 살면서 식습관이 꽤 바뀌었다. 밖에서 먹는 경우가 많고, 기름지고 자극적인 음식이 넘쳐난다. 마라탕, 훠궈, 기름에 볶은 요리들 — 맛은 있는데 먹고 나면 몸이 무겁고, 오후에 집중이 안 되는 날이 많아졌다. 그러다 ‘저속노화(Slow Aging)’ 관련 내용을 접했다. 정희원 교수 책도 읽었고, 실제로 몇 달 시도해봤다. 문제의 본...

딥러닝 모델 학습이나 고성능 병렬 처리를 위해 NVIDIA GPU를 사용한다면, CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경 설정은 피할 수 없는 통과의례입니다. 하지만 OS 버전, 드라이버 버전, 그리고 Toolkit 버전 간의 호환성 문제로 인해 설치 과정은 종종 ‘삽질’의 연속이 되곤 합니다. 오늘은 Ubun...

구글의 AI 구독 모델이 ‘AI Pro’와 ‘AI Plus’라는 두 가지 확실한 선택지로 자리 잡았습니다. 이제 소비자들은 자신의 사용 패턴에 맞춰 불필요한 지출을 줄이고, 딱 필요한 기능만 골라 담을 수 있게 되었습니다. 특히 ‘디지털 이민’의 성지로 불리는 인도와 터키의 가격 정책이 확연히 갈리면서, 어느 국가의 계정을 선택하느냐에 따라 매월 커...