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1. AI 컴퓨팅 환경의 변화 동향과 도전 과제 시스템 자원 모니터링 기술은 최근 AI 프레임워크 수준 프로파일링, 컨테이너와 가상화 계층의 모니터링 및 클라우드 전반 통합 지표 수집 등 빠르게 발전 중   2. 이종 AI 반도체 기반 컴퓨팅 시스템 구성 (1) 이종 AI 반도체 기반 컴퓨팅 시스템 구성도 (2) 이종 컴퓨팅 환경 구성을 위한 AI

1. 정보시스템 하드웨어 규모산정의 개요 (1) 정보시스템 하드웨어 규모산정의 개념 구분 정의 관점 시간성 용량관리 업무 요구사항을 충족시키기 위한 현재와 미래의 용량계획을 수립하고 비용(Cost)과 용량(Capacity)의 균형을 맞추는 것 조직 지속적 용량계획 개략적인 시스템 아키텍처와 응용 업무를 기반으로 시스템에 요구되는 성능 요구사항과 성능을 결정하기 위한 계획 조직, 시스템 지속적 규모산정 기본적인 용량과 성능 요구사항이 제시되었을 때,

1. RISC-V (RISC-Five)의 개요 (1) RISC-V의 등장 배경 및 동향 ① CPU 칩 설계에 여러 분야의 전문적 지식이 필요하고 공개된 정보가 부족하여 새로운 CPU 칩 개발이 어려움 ② ARM, MIPS 등 CPU 칩 특허를 보유한 제조사의 칩 사용 시 상당한 라이선스 비용이 부과되며, 설계가 비공개되어 제조사 외 개선이 어려움 ③ 2010년 부터 UC 버클리 컴퓨터

1. SoC (System on Chip) 의 개념 및 특장점 개념 특장점 구동 가능한 시스템을 단일 칩(single chip)으로 구현 위해 CPU, 메모리, DSP 등 주요 소자를 내장한 시스템 반도체 – 제품 소형화 및 가격 경쟁력 확보 – 고성능, 저전력, 시스템 안정화 – 제품 개발 및 조립이 용이함 2000년대 이후 nm 수준의 초정밀 임베디드 기술의 발달로 SoC를

I. 영상 처리, GPU (Graphic Processing Unit)의 개념 컴퓨터 모니터에 픽셀(화소)로 투영되는 그래픽 처리를 위해 FLOPs (부동 소수점 연산) 기반 병렬 처리 특화 처리 장치 특히 인공지능(AI)에서 많은 수의 데이터 학습 시 성능 향상, 다중 코어 병렬 연산 환경이 필수적이므로 최근 GPU 활용 폭발적 증가   II. GPU의 구조/구성요소와 핵심 기술 가. 그래픽카드의 구조와 GPU의

I. 중앙 처리 장치(CPU)의 Major State의 개요 가. Major State의 개념 Fetch, Indirect, Execute, Interrupt의 4가지 형태로 CPU가 현재 수행하는 작업의 상태 나. Major State의 특징 4가지 단계를 반복적으로 거치며 동작을 수행하고 플립플롭을 통해 상태 변천 메이저 상태 레지스터를 통해 현재 상태 확인 가능   II. Major State의 변천과정과 동작 가. Major State 변천과정 나.