안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
Q. 향후 반도체에서 엣칭냉각이 왜 중요한것인가요
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.AI는 상당한 양의 연산 능력을 요구하기 때문에 차세대 하드웨어의 전력 소비는 상당한 양의 열을 발생합니다. 이 열은 시스템의 성능에 문제를 일으킬 수 있고, 작동 한계 내에서 냉각되지 않으면 IT 디바이스의 하드웨어 고장으로 이어질 수도 있습니다. AI, 저지연 스트리밍, 게임 등 새로운 기술을 위한 고밀도 솔루션을 배포하는 시설 운영 팀에게는 열 관리 문제를 해결하는 것이 가장 중요합니다. 생성형 AI가 요구하는 고성능 컴퓨팅을 구축하는 데 필요한 인프라를 살펴보면 공랭식 냉각 기술로는 효율적으로 관리할 수 없는 고열 문제를 액체 냉각 시스템이 해결하는 사례들을 확인할 수 있습니다.액체 냉각은 냉각판을 고열 부품인 CPU, GPU, 경우에 따라 메모리 모듈 및 전원 공급 장치에 직접 연결하는 데 중점을 둔 설계를 포함합니다. D2C 냉각판은 보드의 열 발생 부품 위에 장착되어 단상 냉각판 또는 2상 유체를 통해 열을 배출합니다. 이러한 냉각 기술은 랙의 전체 장비에서 발생하는 열의 약 70 ~ 75%를 제거할 수 있으며, 나머지 25 ~ 30%는 공랭식 냉각 시스템을 통해 쉽게 제거할 수 있습니다.액침 냉각은 액체로 열을 100% 제거할 수 있는 액체 냉각 기술의 또 다른 버전입니다. 이 방식은 기존의 공랭식 냉각 방식과는 근본적으로 다른 냉각 방식으로, 유전체 유체를 다룰 때 복잡한 과정이 필요합니다.액침냉각 기술은 ‘플루이드(Fluid)’, 또는 ‘액침냉각유’라 불리는 비전도성 유동체(액체와 기체를 아울러 이르는 말. 액침냉각유의 경우, 기체와 액체 사이의 중간물질을 말함.)를 냉매로 삼아 열을 관리합니다. 액침냉각유는 전기가 통하지 않는 일종의 윤활유라고 보시면 되는데요. 비전도성 ‘기름’이 원료이므로 현재, 정유업계에서 액침냉각 사업을 주도하고 있습니다.액침냉각은 높은 열전도율을 갖는 플루이드를 통해 서버의 열을 직접 흡수합니다. 서버의 온도를 낮추는 기능뿐 아니라 여러 전자 장치의 시스템 온도를 균일하게 유지하는 용도로도 쓰입니다. 배터리나 서버 등은 과열되면 먼저 발열을 제어해야하기 때문에 제 성능을 발휘하지 못하고 전력 소비량도 높아지게 됩니다. 일정 온도를 유지하는 것이 굉장히 중요한 이유죠.열전도율은 높고 전기 전도율은 ‘0’인 플루이드이기에 누전이나 기계 고장의 우려도 없습니다. 액침냉각은 열기가 플루이드에 바로 전달되는 방식이므로, 차가운 공기를 순환시키는 ‘공랭식’, 물을 사용해 간접적으로 열을 식히는 ‘수랭식’에 비해 냉각 효율 또한 높습니다.액침냉각은 기존 공랭식(공기로 냉각) 시스템보다 평균적으로 전력효율을 30% 이상 개선할 수 있다고 합니다. GPU 서버는 52%, CPU 서버는 12~15%의 에너지를 절감할 수 있습니다. 이를 통해 서버의 컴퓨팅 파워를 향상시킬 수 있으며, 동시에 건설비용과 탄소배출량은 저감시킬 수 있습니다. 효율적인 열 관리로 전력 사용량이 줄어드는 만큼 공정비와 관리비를 아낄 수 있는 것입니다. 그러면 탄소 저감 효과도 자연히 따라오겠죠. 액침냉각 기술의 성장세가 더욱 기대되는 이유입니다.
Q. Chat gpt 일반용 전문가용 차이가 뭔가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.ChatGPT for Business와 for everyone 차이를 비교하자면1. 기능 확장일반 ChatGPT: 무료 버전의 ChatGPT는 기본적인 기능을 제공하며, 업그레이드 시 Plus, Team, 또는 Enterprise로 변경할 수 있습니다. 이 버전들은 추가적인 기능과 성능 향상을 제공합니다ChatGPT for Business: 비즈니스용 ChatGPT는 enterprises와 teams에게 특화된 기능을 제공합니다. 단적인 예를 들면, enterprise-grade 보안 및 개인 정보 보호, 무제한 고속 GPT-4 액세스, 더 긴 컨텍스트 창, 고급 데이터 분석 기능, 사용자 정의 옵션 등이 포함됩니다2. 보안 및 개인 정보 보호일반 ChatGPT: 무료 버전의 ChatGPT는 기본적인 보안 기능을 제공하지만, enterprise-grade 보안 및 개인 정보 보호를 제공하는 enterprise 버전이 있습니다. enterprise 버전은 고객의 데이터를 사용하여 모델을 학습하지 않으며, 데이터 암호화 및 SOC 2 준수 등이 제공됩니다3. 스케일링 및 관리일반 ChatGPT: 무료 버전의 ChatGPT는 사용자 관리 및 권한 설정이 제한적입니다. 하지만 enterprise 버전은 bulk member management, SSO, domain verification, analytics dashboard 등이 제공되어 enterprise 환경에서 쉽게 관리할 수 있습니다간략히위와 같은 수준의 차이가 발생하고 있습니다.
Q. 기계에서 흔히 많이 사용하는 재료와 특징은 어떻게 되나요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.기계에 주로 사용되는 재료는 금속재료와 비금속재료로 크게 나뉩니다.. 각 재료 별 특징을 나열해 보면1, 금속재료철강재료:순철: 연하고 기계적 성질이 떨어지기 때문에 일반적으로 사용되지 않음강: 탄소 함유량이 0.6% 미만인 철강재료로, 강도와 강성이 뛰어남주철: 탄소 함유량이 0.6% 이상인 철강재료로, 강도와 강성이 뛰어나며, 내마모성도 우수비철금속재료:구리 합금: 구리와 다른 금속을 합성하여 강도와 전기 전도성을 높인 재료로, 항공우주 산업에서 많이 사용됨알루미늄 합금: 알루미늄과 다른 금속을 합성하여 가볍고 강도와 내식성을 높인 재료로, 자동차, 항공기, 선박 등 경량화가 필요한 기계나 구조물에 많이 사용됨티타늄: 경도가 매우 높고 내마모성이 우수하고, 가공성이 좋으므로 항공우주 산업에서 많이 사용됨2, 비금속재료고분자재료:ABS (Acrylonitrile Bustadiene Styrene): 내충격성이 뛰어나고 강도가 높으며, 열적 성질이 우수하여 복잡한 형태의 부품 제작이 가능로봇의 외관(커버), 기어 등에 주로 사용됨PC (Polycarbonate): 뛰어난 내충격성, 고온에 대한 저항력, 투명성을 가지므로, 커버 등에 많이 사용.ABS-PC: ABS와 PC 두 재료의 장점을 결합하여 더욱 우수한 기계적 성질을 제공. 내구성과 강도가 필요한 외부 케이스나 전자 기기의 하우징 등에 주로 사용됨.세라믹재료:유리: 내열성, 내마모성, 내식성이 뛰어나며, 다양한 용도로 사용됨석회, 시멘트: 건축 재료로 많이 사용간단히 위와 같이 나열 가능하겠습니다.
Q. 기계공학에서 쓰는 CAD와 CAM의 차이는 무엇인가요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.CAD와 CAM을 혼동하시는 분이 많습니다아주 간단히 구분하자면CAD는 설계 이고, CAM 은 캐드를 기반으로 제조를 하는 것이다. 라 보시면됩니다.CAD는 Computer Aided Design(컴퓨터 지원 설계)로,컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 제품이나 부품의 디자인과 모델링을 수행하는 기술이며컴퓨터 화면 상에서 실제 제품의 형태와 기능을 가상으로 시뮬레이션하고 조작할 수 있습니다.CAM은 Computer Aided Manfacturing(컴퓨터 지원 제조)로,제품 디자인을 기반으로 실제로 제품을 생산하는 과정을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 자동화하고 최적화하는 기술이입니다.즉, 하나의 완성품을 만들기 위해선 CAD에서 작성한 도면을 기초로CAM에서는 가공 프로그램을 작성하여 CNC에 대응한 공작 기계에 데이터를 송부하고 기계를 가공하는것이라 보시면 됩니다.CAM 소프트웨어는 생산 현장에서 기계를 제어할 뿐만 아니라소프트웨어, 기계, 프로세스 및 인력을 통합하여 고품질 부품을 제작합니다.CAM은 제품을 가공하기 위한 NC 프로그램 데이터를 작성하는 소프트웨어이기 때문에 주로 제조 현장에서 사용되는데요.항공 우주 및 방위 산업에서는 적층 가공 및 절삭 가공에 활용하고,자동차 산업에서는 고강도 강편 가공 부품에서 금형 및 다이에 이르기까지 광범위한 차체용 섬유 유리 쉘 제적에 사용되며,산업 장비 생산 시 판금 제작, 공차내 주조 등 산업 기계에 널리 사용됩니다.이외에도 CAM은 정유 및 가스, 소비자 제품/생명과학 제조업체 등 다양한 제조업에서 사용되고 있습니다.
Q. 인공지능이 의료 진단, 치료 및 환자 관리에 적용될 때 발생할 수 있는
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.인공지능은 데이터와 알고리즘에 의존합니다. 인공지능은 데이터와 알고리즘에 따라 성능과 결과가 달라집니다. 따라서 데이터와 알고리즘의 질과 양이 중요합니다. 하지만 데이터와 알고리즘에는 오류나 편향이나 차별이나 위험이 포함될 수 있습니다. 이러한 문제들은 인공지능의 정확도와 신뢰도를 저하시키고, 의료의 공정성과 질을 해치고, 의료 이해관계자들의 권리와 책임을 침해할 수 있습니다. 따라서 데이터와 알고리즘의 품질과 윤리를 보장하고, 문제가 발생했을 때 적절한 해결책을 제공하고, 관련 법률과 규정을 마련하고 준수하는 것이 필요합니다.인공지능 기술 발전에 따른 윤리적 의사결정 지원에 다양한 기법이 연구되고 있습니다.예를들면도덕적 머신러님 은 기계학습 알고리즘을 개발하여데이터에서 윤리적 원칙을 학습하고, 이를 기반으로 결정을 하게되는 기술입니다.이로써 기계는 다양한 윤리적 상황에서도 신속하고 적절한 선택이 가능해 집니다.