컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 전통적인 메모리 솔루션들은 점점 데이터 처리의 병목현상을 일으키는 주범으로 지목되기 시작했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HBM 기술은 데이터 전송 속도와 대역폭을 획기적으로 늘리는 것을 목표로 개발되었습니다. HBM은 3D 스택 메모리 구조를 사용하여 칩들을 수직으로 쌓아 올리고, 이를 통해 메모리 칩 사이의 거리를 대폭 줄입니다. 이는 데이터 전송 시간을 줄이고 전력 소모를 … 더 읽기
로드 밸런서는 인터넷 트래픽이나 네트워크 요청을 여러 서버에 분산시켜 처리하는 기술입니다. 목적은 한 서버에 과부하가 걸리는 것을 방지하고, 모든 사용자에게 안정적인 서비스를 제공하는 것입니다. 이 기술은 웹사이트의 가용성과 성능을 크게 향상시킵니다. 고가용성: 로드 밸런서는 여러 서버 간에 요청을 분산시켜 한 서버가 실패하더라도 웹사이트가 계속 작동하도록 합니다. 성능 최적화: 사용자 요청을 처리할 수 있는 서버에 자동으로 … 더 읽기
머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 그 안에서 패턴을 찾아내며, 스스로 학습하여 예측이나 결정을 할 수 있게 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 이 기술은 수많은 데이터 포인트에서 유용한 정보를 추출하고, 그 정보를 사용하여 미래의 데이터나 사건을 예측합니다. 감독 학습(Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 미래 데이터의 결과를 예측합니다. 비감독 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 분석하여 … 더 읽기
