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JEV(제브)

JEV(제브)는 미국의 AI 스타트업 TypeSafe AI에서 공개한 '판단 전용(System One) AI 모델'입니다.스파르타빌더스일반적인 대형 언어 모델(LLM)처럼 긴 문장을 창작하거나 대화를 나누는 대신, 주어진 상황에서 아주 빠르고 정확하게 결정을 내리는 역할을 합니다. 개발자들 사이에서는 "똑똑한 if문" 혹은 AI 에이전트의 속도를 극대화하는 초고속 시맨틱 판단 레이어로 주목받고 있습니다.💡 JEV의 핵심 특징글을 쓰지 않는 모델: 문장을 한 글자씩 생성하는 토큰 출력 방식이 아닙니다. 입력된 데이터를 바탕으로 미리 정의된 선택지 중 하나를 고르거나, 점수 및 확률(참/거짓)만을 반환합니다.압도적인 속도와 경제성: 응답 속도가 약 0.07초~0.5초(70ms~500ms) 안팎으로 매우 빠..

PHY = 실제 무선 신호를 어떻게 만들어 보내고 받느냐MAC = 여러 사용자에게 무선 자원을 어떻게 나눠주고 전송을 관리하느냐 라고 잡는 게 가장 좋습니다.PHYPHY에는 말씀하신 것들이 들어갑니다.QAM → 비트를 전기/무선 신호의 심볼로 변환OFDM → 심볼을 여러 subcarrier에 실어 전송채널 코딩 → 오류가 생겨도 복구할 수 있도록 redundancy 추가MIMO / beamformingmodulation/demodulationFFT/IFFT채널 추정동기화실제 RF 신호의 송수신 bits ↓channel coding ↓QAM modulation ↓OFDM ↓MIMO / beamforming ↓📡 RF 다만 OFDM과 QAM은 "채널 코딩"은 아닙니다.이 부분이 중요합니다.채널 코딩 ..

Intel과 일본 SAIMEMORY가 개발 중인 차세대 메모리 ‘Z-Angle Memory’입니다.핵심: DRAM을 기존보다 적극적으로 수직(Z 방향) 적층해 메모리 용량·대역폭을 높이고 전력소모를 낮추려는 구조입니다.Intel: 미국 DOE 연구와 자체 NGDB(Next Generation DRAM Bonding) 기술·IP를 제공하는 기술 파트너입니다. 일본 측: SoftBank 자회사 SAIMEMORY가 개발과 상용화를 주도합니다. 2026년 NEDO 지원 과제로도 선정됐고 RIKEN도 공동연구에 참여합니다. 목표: AI/HPC에서 문제가 되는 HBM의 용량·대역폭·전력·패키징 한계를 새로운 DRAM 적층 방식으로 해결하려는 것입니다.일정: 현재 계획상 2027년 프로토타입, 2029~2030년경 ..

GNOME을 직접 빌드하거나 Ubuntu 22.04에서 최신 GNOME을 올리려는 상황이라면 이 세 가지를 이해하는 게 중요합니다.전체적인 관계GNOME 데스크톱을 아주 단순화하면 다음과 같은 구조입니다.┌─────────────────────────────┐│ GNOME Shell ││ 패널 / 런처 / 알림 / UI │└──────────────┬──────────────┘ │ ┌──────▼──────┐ │ Mutter │ │ compositor │ │ window mgr │ └──────┬──────┘ │ ┌────────┴───..

가능합니다. 사실 지구는 이미 열을 우주로 방출하고 있고, 이것이 지구의 평균 온도를 결정하는 핵심 과정입니다. 문제는 현재 인간 활동 때문에 들어오는 에너지보다 빠져나가는 에너지가 일시적으로 적다는 것입니다.핵심 아이디어는 아주 간단합니다.태양 → 지구 → 적외선 → 우주지구가 더 많이 식으려면 결국 우주로 나가는 복사 에너지를 늘리거나, 태양에서 들어오는 에너지를 줄이면 됩니다.1. 지구가 우주로 적외선을 더 많이 방출하게 하기지구 표면은 약 288 K 정도의 온도에서 주로 적외선을 방출합니다. 그런데 CO₂, 메탄, 수증기 같은 온실가스가 이 적외선 일부를 흡수했다가 다시 방출합니다.따라서 가능한 방법 중 하나는:대기 중 온실가스를 줄이고지구가 방출한 적외선이 우주까지 빠져나가는 것을 쉽게 만드는 ..

성능 최적화 (Performance Optimization) Linux 커널 성능 최적화를 위한 계측 중심 실전 가이드입니다. 이 문서는 개별 도구의 내부 구조보다 "어떤순서로 병목(Bottleneck)을 좁히고, 어떤 지표를 조합해, 어떤 변경을 검증할 것인가"에집중합니다. CPU·메모리·I/O 병목을 찾아내는 방법론과 회귀 방지형 튜닝 절차를 단계적으로 다룹니다. 전제 조건: ftrace/Tracepoints와 CPU 캐시(Cache) 문서를 먼저 읽으세요. 최적화는 추측이 아니라 계측 기반반복 작업이므로, 병목 위치와 지표를 먼저 고정한 뒤 변경해야 회귀를 줄일 수 있습니다. 일상 비유: 이 주제는 레이싱 차량 세팅과 비슷합니다. 출력만 높이면 안정성이 떨어질 수 있듯이, 커널최적화도 처리량(Th..

ftrace / Tracepoints 관측 오버헤드(Overhead)를 통제하면서 커널 실행 경로를 추적하는 방법을 단계적으로 다룹니다. ftrace function/function_graph 트레이서, tracepoint 이벤트 ABI, kprobe/kretprobe·uprobe 동적 삽입, perf와trace-cmd의 데이터 수집·상관 분석, BTF 활용 타입 해석, 버퍼(Buffer) 손실·샘플링 왜곡을 줄이는 설정, 운영환경에서 안전하게 트레이싱하는 실무 규칙까지 상세히 설명합니다. 전제 조건: 커널 디버깅(Debugging)과 프로세스(Process) 스케줄러(Scheduler)문서를 먼저 읽으세요. ftrace는함수 호출과 지연(Latency) 구간을 실시간(Real-time) 관측하므로, t..