Q. Npu 가 딥러닝에 최적화된 이유는 무엇인가요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.NPU는 딥러닝 연산, 특히 추론에 특화된 전용 하드웨어입니다. cpu는 범용 연산에, gpu는 대규모 병렬 처리에 적합한 구조이지만, npu는 딥러닝에 자주 사용되는 행렬 곱셈, 합성곱, 활성화 함수 연산 등을 빠르게 처리하도록 아키텍처가 구성되어 있습니다. Npu는 불필요한 범용 제어 로직 없이, 딥러닝에 최적화된 연산 유닛만으로 구성되어 있기 때문에 연산 효율과 전력 효율이 매우 높습니다, 또한, 추론에 자주 사용되는 저정밀 연산에 최적화에 있어, 같은 산을 gpu보다 낮은 전력으로 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 즉, npu는 딥러닝의 반복적이고 구조화된 계산을 위해 설계된 전용 프로세서 이기 때문에, 추론 작업에 있어서 속도, 효율 전력소비 면에서 cpu나 gpu 보다 뛰어난 성능을 보입니다
Q. 전기공학자 테슬라가 우주탐사 에너지솔루션에 대해 설계했다면 어떤식으로 해법을 만들었을까?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.테슬라는 전기를 무선으로 보내는 아이디어에 관심이 많았기에, 우주탐사에 필요한 에너지를 선계했다면 아마 지구에서 우주로 전기를 무선으로 보내는 방법을 생각했을것 같습니다. 고주파 전류나 전자기파 같은걸 이용해서 전선을 쓰지 않고 멀리까지 에너지를 보내는 방식등이 있을 것 같은데요, 또 태양처럼 자연에서 나오는 에너지를 활용하려고 했을 가능성도 있을것 같습니다. 지금 생각해보면 비현실적으로 보일 수도 있지만 ,그만큼 미래를 앞서 생각했던 인물이라 창의적인 방법을 떠올렸을것 같습니다
Q. 콘센트와 멀티탭의 잦은 고장이 전기공급이 문제일까요?
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.멀티탭이 반복적으로 고장나는 경우, 전기공급 자체의 문제가 있을 가능성도 있지만, 더 흔한 원인은 멀티탭에 연결된 기기의 소비전력 과다나 콘센트의 접촉불량, 또는 멀티탭 품질 문제입니다.특히 주방은 전기밥솥, 전자레인지, 커피머신 등 소비 전력이 높은 기기가 많기 때문에, 멀티탭이 감당할수있는 용량을 초과하면 내부 과열이나 손상이 발생해 자주 고장날수 있습니다. 콘센트에 직접 꽂았을 때는 문제가 없다는 점으로 보아 콘센트 자체보다는 멀티탭에 걸리는 부하가 과했을 가능성이 높습니다.또한, 저가형 멀티탭의 경우 내구성이 약해 반복적인 고전력 사용시 쉽게 손상될 수 있으므로, 인증된 제품을 사용하고 멀티탭 당 연결 기기의 총 소비 전력을 반드시 확인하시는것이 좋습니다.전기 공급 자체에 문제가 있을 가능성도 배제할 수는 없지만, 주로 멀티탭 사용 방식이나 제품 자체의 문제일 가능성이 더 큽니다. 필요하다면 전기 기사에게 콘센트 전압이나 접지상태, 부하전류를 점검받아보는 것도 도움이됩니다.