쉴 틈 없는 직장인의 마구잡이 공부

최근 깃허브(GitHub)에서 최신 오픈소스 프로젝트를 다운로드해 열어본 적이 있으신가요? 아마 가장 먼저 마주하는 것은 핵심 비즈니스 로직이 담긴 코드 파일이 아닐 것입니다. 대신 package.json, docker-compose.yml, .env, tsconfig.json, webpack.config.js 등 수많은 설정 파일(Configuration Files)들이 화면을 가득 채우고 있을 텐데요.마치 맛있는 요리를 하려고 주방에 들어갔는데, 요리 레시피보다 오븐과 인덕션, 믹서기의 사용 설명서가 훨씬 더 많이 쌓여있는 느낌을 받기 쉽습니다. 도대체 왜 현대 소프트웨어 개발 환경은 이렇게 수많은 설정 파일들을 필요로 하게 된 것일까요?구글 애드센스 승인과 SEO 최적화된 이번 포스팅에서는 "코드보..

프로그래밍을 처음 배우는 많은 입문자가 객체지향 프로그래밍(OOP)에 대해 흔히 하는 오해가 있습니다. 바로 객체지향을 단순히 "관련된 변수와 함수를 보기 좋게 묶어두는 코드 정리 기술" 정도로 생각하는 것입니다.물론 코드를 깔끔하게 유지하는 것도 맞지만, 객체지향이 등장한 근본적인 이유는 훨씬 더 깊은 곳에 있습니다. 비유하자면, 객체지향은 단순히 책상의 '서류를 정리하는 기술'이 아니라, 거대한 회사의 '조직 구조를 설계'하는 방식에 가깝습니다.그렇다면 왜 기존의 프로그래밍 방식으로는 한계에 부딪혔으며, 객체지향은 복잡한 소프트웨어의 구원투수로 등장하게 된 것일까요? --------------------------------------------------------------------------..

잘난 척 한 줄 : GPU는 AI도 잘하는 그래픽 칩이고, TPU는 AI만 미친 듯이 잘하게 만든 전용 칩이다.TPU란?TPU는 인공지능 연산, 특히 텐서 연산을 빠르게 처리하기 위해 설계된 구글의 AI 전용 반도체다.왜 등장했는가 (배경 설명)AI 모델이 발전하면서 컴퓨터가 처리해야 할 연산도 크게 늘어났다.특히 딥러닝 모델은 다음과 같은 연산을 반복한다.행렬 곱셈벡터 연산텐서 연산문제는 기존 컴퓨터 구조였다.CPU는👉 범용 계산에 강하다.GPU는👉 병렬 계산에 강하다.하지만 AI 연산만 놓고 보면 아직도 비효율이 존재했다.그래서 구글은 이런 질문을 던졌다.👉 “AI 연산만을 위한 칩을 만들면 어떨까?”이 질문의 결과가👉 TPU(Tensor Processing Unit)이다.핵심 구조 / 작동 ..