728x90 반응형 ※ IT관련84 "스케일의 법칙(Scaling Laws)이란" 스케일의 법칙(Scaling Laws)은 다양한 시스템(생물, 도시, 네트워크, 인공지능 모델 등)이 크기에 따라 어떻게 성능, 효율, 자원 소비가 변화하는가를 설명하는 수학적·물리적 법칙입니다. 아래에 생물학, 도시 공학, 시스템/컴퓨팅, 그리고 특히 AI 분야에서의 스케일의 법칙까지 포괄적으로 설명드리겠습니다. 1. 스케일의 법칙이란?크기(규모, Mass, Size 등)가 변할 때, 시스템의 속성들(에너지 소모, 성능, 속도, 비용 등)이 비례적이지 않고 비선형적으로 변화함을 설명하는 법칙.일반적인 수식 형태는: YY: 결과 변수 (속도, 소비 전력, 성능 등)XX: 시스템의 크기 (생물의 몸무게, 서버의 수, 도시의 인구 등)aa: 상수bb: 스케일 지수 (0.75, 1.15 등) 2. 분야별.. 2025. 5. 2. "초전도체 연구 최신 트렌드: 상온 초전도체와 차세대 응용 분야" 초전도체(Superconductor)의 원리와 응용초전도체는 특정 온도 이하에서 전기 저항이 완전히 사라지고, 자기장을 배척하는 성질(마이스너 효과)을 보이는 물질입니다. 이 현상은 1911년 네덜란드의 물리학자 **헤이케 카메를링 오너스(Heike Kamerlingh Onnes)**에 의해 발견되었습니다. 현재 초전도체는 양자 컴퓨팅, 자기 부상열차, 고효율 전력망 등 다양한 첨단 기술에 응용되고 있습니다. 1. 초전도 현상의 기본 원리(1) 전기 저항이 0이 되는 현상일반적으로 도체(예: 구리, 은, 금)는 전자들이 격자 내에서 충돌하면서 저항을 발생시킵니다. 하지만 초전도체에서는 특정 온도 이하에서 전자들이 격자와 상호작용 없이 이동하며 전기 저항이 완전히 사라집니다.(2) 마이스너 효과(Meiss.. 2025. 2. 19. "양자컴퓨팅의 근간 - 양자 얽힘" 양자 얽힘(Quantum Entanglement)은 두 개 이상의 입자가 서로 강하게 연결되어, 공간적으로 멀리 떨어져 있어도 한 입자의 상태가 다른 입자의 상태와 즉시 영향을 주고받는 현상입니다. 이는 고전 물리학에서는 설명할 수 없는 양자역학의 핵심 개념 중 하나입니다. 1. 양자 얽힘의 기본 개념양자 얽힘은 다음과 같은 원리를 기반으로 합니다.(1) 중첩(Superposition) 양자 입자의 상태는 확률적으로 여러 상태가 중첩된 형태로 존재합니다.예를 들어, 전자의 스핀은 측정 전까지 위(spin-up, |↑⟩)와 아래(spin-down, |↓⟩)의 중첩 상태로 존재합니다. (2) 얽힘(Entanglement)두 입자가 얽혀 있으면, 개별 입자의 상태를 독립적으로 정의할 수 없습니다.예를 들어, .. 2025. 2. 19. "2025년 AI 규제 현황: 글로벌 법적 준수 가이드" AI 규제 및 법적 준수 (Regulatory Compliance) 개요인공지능(AI)의 빠른 발전으로 인해 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 윤리적 책임, 법적 위험성 등의 문제를 해결하기 위한 규제 및 법적 준수(Compliance)가 글로벌 이슈로 떠오르고 있습니다. AI를 개발·운영하는 기업 및 기관은 각국의 법규를 준수해야 하며, 특정 산업(의료, 금융, 국방 등)에서는 더욱 엄격한 규제가 적용됩니다. 1. AI 규제의 주요 원칙AI 규제는 일반적으로 다음과 같은 핵심 원칙을 기반으로 구성됩니다. 원칙 설명 책임성 (Accountability)AI 시스템의 결과에 대해 인간 또는 조직이 책임을 져야 함투명성 (Transparency)AI가 어떻게 결정을 내리는지 설명 가능해야 함 (Expl.. 2025. 2. 18. "병렬 컴퓨팅의 핵심: 암달의 법칙을 극복하는 최적화 전략" 암달의 법칙(Amdahl's Law)과 성능 최적화암달의 법칙은 병렬화가 가능한 부분이 전체 실행 시간에서 차지하는 비율에 따라 병렬 처리를 통해 성능이 얼마나 향상될 수 있는지를 나타낸다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.S(N)=1(1−P)+PNS(N) = \frac{1}{(1 - P) + \frac{P}{N}}S(N)S(N): NN개의 프로세서를 사용할 때의 가속비 (Speedup)PP: 병렬화가 가능한 비율 (Parallelizable fraction)1−P1 - P: 직렬 실행이 불가피한 부분 (Sequential fraction)NN: 병렬 처리에 사용할 프로세서(코어)의 개수 1. 멀티코어 시스템에서의 최적화멀티코어 시스템은 여러 개의 코어가 하나의 CPU 내부에 포함되어 있으며, 각 코.. 2025. 2. 16. "빅데이터, 슈퍼컴퓨팅, 클라우드에서 구스타프슨의 법칙이 중요한 이유" 구스타프슨의 법칙(Gustafson’s Law)과 병렬 확장성구스타프슨의 법칙(Gustafson's Law)은 1988년 존 구스타프슨(John L. Gustafson)에 의해 제안된 개념으로, 병렬 컴퓨팅 환경에서 성능 확장이 어떻게 이루어지는지를 설명합니다. 이는 기존의 암달의 법칙(Amdahl’s Law)과 대비되며, 특히 빅데이터, 슈퍼컴퓨팅, 클라우드 환경에서 병렬 처리가 효과적으로 확장될 수 있음을 보여줍니다. 1. 구스타프슨의 법칙의 핵심 개념암달의 법칙(Amdahl’s Law)은 고정된 작업량(fixed workload)에서 병렬화가 가능한 비율에 따라 성능 향상의 한계를 설명하는 반면, 구스타프슨의 법칙은 병렬 프로세서의 수가 증가하면 문제 크기(problem size)도 증가할 수 있음.. 2025. 2. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 14 다음 728x90 반응형
