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장치에 문제가 발생하여 다시 시작해야 합니다.  일부 오류 정보를 수집하고 있습니다. 그런 다음 자동으로 다시 시작합니다 이 메시지가 뜨고 온통 파란 화면이 나타나면 누구나 많이 당황스러울 것입니다. 이 메시지는 흔히 '블루스크린(BSOD, Blue Screen of Death)'이라고 불리는 현상으로, 윈도우 운영체제가 시스템을 보호하기 위해 치명적인 오류를 감지했을 때 나타납니다. 장치에 문제가 발생하여 다시 시작해야 합니다. 일부 오류 정보를 수집하고 있습니다. 그런 다음 자동으로 다시 시작합니다 이 문제에 대한 소프트웨어적인 해결책은 많은 사람들에게 수많은 변수의 고통을 주지만 실제로 해결되는 경우는 지극히 일부에 불과 합니다. 기술적인 문제로 접어 들면 더 골치아픈 비 능율적인 해결책으로 도배 합니다. 대개 해결책으로 제시하는 내용을 아래에 표시합니다. 일부 해결 되시는 분도 있겠지만 정답으로 이어 지지 않을 수 있으니 일 단 해 보시고, 안되면 되게하는 실무 경험에서 터득한 본인의 방법도 한 번 해 보시기 바랍니다.

로열티 전쟁에서 살기 위한 삼성의 전략-Arm, 자체 GPU, RISC-V 엑시노스 2600 설계,특징,성능 등 기술관련 개요 삼성전자의 차세대 플래그십 모바일 AP인 엑시노스 2600에 대한 기술 개요를 정리해 드립니다. 2026년 초 공개된 최신 정보를 바탕으로 설계, 특징, 성능 측면에서 분석했습니다. 1. 주요 설계 (Architecture) 엑시노스 2600은 삼성전자가 시스템 LSI 사업의 명예 회복을 위해 역량을 집중한 칩셋으로, 구조적 변화가 매우 큽니다. 공정 기술: 세계 최초로 삼성 파운드리 2nm(SF2) GAA(Gate-All-Around) 공정을 적용했습니다. 기존 3nm FinFET 대비 전력 효율은 약 25% 향상되었으며, 칩 면적은 5%가량 줄어들었습니다. 엑시노스 2600: 2nm GAA 공정과 설계 자립을 향한 삼성의 승부수 ✓  CPU 구성: 10코어(데카코어) Armv9.3 기반의 트리 클러스터 구조를 채택했습니다. ✓  1× Cortex-C1 Ultra (3.8~3.9GHz) : 성능을 극대화한 프라임 코어 ✓  3× Cortex-C1 Pro (3.25GHz) : 고성능 미들 코어 ✓  6× Cortex-C1 Pro (2.75GHz) : 효율 중심의 코어 (기존의 리틀 코어를 빼고 미들 코어급으로 상향 평준화) ✓  GPU (Xclipse 960) : AMD의 최신 RDNA4 아키텍처를 기반으로 설계되었습니다.

차세대 AI 하드웨어의   AI300과 AI400의  모든 것: 성능, 수요, 가격 완벽 비교 개요:  본 문서는 차세대 AI 하드웨어 모델인 AI300과 AI400의 기술적 성능, 시장 수요도, 그리고 가격 경쟁력을 심층 비교하여 작성된 것입니다. 1. 비교 요약 (Comparison Summary) AI300은 비용 효율성을 중시하는 중소규모 프로젝트에 최적화된 모델인 반면, AI400은 고성능 연산이 필요한 엔터프라이즈급 환경 및 대규모 LLM(거대언어모델) 학습을 타겟으로 합니다. 주요 지표 비교는 아래와 같습니다. 구분 AI300 (Standard) AI400 (Pro / Enterprise) 성 능 (Performance) - 기본 추론(Inference) 최적화 - FP16 연산 성능: 150 TFLOPS - 메모리 대역폭: 800 GB/s 학습(Training) 및 고속 추론 겸용  FP16 연산 성능: 380 TFLOPS 메모리 대역폭: 2.1 TB/s 수요도 (Demand) - 엣지 컴퓨팅 및 온디바이스 AI 시장 - 안정적이나 성장세 완만함 - 주요 고객: IoT 제조사, 소매업  데이터 센터 및 클라우드 서비스 폭발적 수요 증가  (공급 부족 현상) 주요 고객: 빅테크, 연구소, 금융권 가격 (Price) - $2,500 ~ $3,000 (예상) - 가성비 우수, 대량 도입 용이 $9,500 ~ $12,000 (예상) 높은 초기 투자 비용, 높은 유지비 차세대 AI 하드웨어  AI300과 AI400의 기술적 성능과 수요, 가격 리뷰

현대차 그룹 , 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas) 최신 리뷰 보스턴 다이내믹스(현대차그룹 계열)의 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)는 최근 연구 단계를 마무리지으며 상용화 및 실전 투입을 향한 파격적인 행보를 보이고 있습니다. 2026년 2월 현재, 가장 주목할 만한 소식은 다음과 같습니다. Digital AI and Physical AI Intelligence Leap Forward 1. 역대급 운동 능력 공개 (2026년 2월)연속 고난도 동작:  지난 2월 7일 공개된 영상에서 아틀라스는 옆돌기(Cartwheel)에 이은 백텀블링(Backflip)을 연속으로 성공시키며 기계체조 선수 수준의 움직임을 선보였습니다. 전신 제어 안정화: 미끄러운 빙판길에서도 균형을 잡으며 안정적으로 달리는 모습을 통해, 대규모 반복 학습과 인공지능(AI)을 활용한 전신 제어 능력이 완성 단계에 진입했음을 증명했습니다. 현대차 그룹 , 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas) 최신 리뷰

세계에서 가장 영향력 있는 100대 기업 블라인드(Blind) 직장인들의 '대나무숲' 주요 타임라인 및 출시국내 최초 출시: 2013년 12월, 초기에는 네이버(NAVER) 직원들만을 대상으로 한 전용 서비스로 시작되었습니다. 운영사 설립: 2013년 5월, 네이버 출신인 문성욱 대표가  팀블라인드(Teamblind) 를 설립했습니다. ✓  글로벌 확장 : 2014년 미국 실리콘밸리에 본사를 설립한 후, 2015년 미국 시장에 정식 출시되었습니다. 이후 캐나다(2021년), 인도(2023년) 등으로 서비스를 확장했습니다. 블라인드의 운영사 팀블라인드(Teamblind)는 방대한 직장인 유저 데이터를 바탕으로 기업 대상의 다양한 유료 채용 및 HR 서비스를 제공하고 있습니다. 단순한 채용 공고 게시를 넘어, 검증된 현직자에게 직접 접근할 수 있는 것이 특징입니다. 직장인의 익명 커뮤니티 애플리케이션 블라인드(Blind) 서비스 개요 1. 서비스의 개요 블라인드는 미국의 TeamBlind에서 운영하는 직장인 전용 익명 커뮤니티 앱입니다. 한국에서 시작된 서비스이지만 현재는 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 글로벌 서비스로 확장되었습니다.

자동화와 인공지능: 미래를 재정의하다 오늘날 우리는 4차 산업혁명의 한복판에 서 있으며, 그 중심에는 '자동화(Automation)'와 '인공지능(Intelligence, AI)'이라는 두 가지 거대한 흐름이 자리 잡고 있습니다. 이 두 기술은 단순히 공장의 기계를 움직이는 것을 넘어, 우리의 일상생활부터 비즈니스 전략, 나아가 사회 구조 전반을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 본 포스팅에서는 자동화와 인공지능이 정확히 무엇이며, 이들이 어떻게 상호작용하여 새로운 가치를 창출하는지, 그리고 우리가 준비해야 할 미래는 어떤 모습인지 심도 있게 다뤄보고자 합니다. 자동화와 인공지능 Automation and Artificial Intelligence 1. 자동화와 인공지능의 정의 자동화(Automation)란 인간의 개입을 최소화하면서 공정이나 절차를 수행하는 기술이나 시스템을 의미합니다. 초기 자동화는 기계적인 장치를 통해 반복적인 육체노동을 대체하는 데 초점을 맞추었습니다.  예를 들어, 공장의 컨베이어 벨트 시스템이나 자동 포장 기계 등이 이에 해당합니다. 오늘날의 자동화는 소프트웨어 영역으로 확장되어, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같이 정해진 규칙에 따라 디지털 데이터를 처리하는 업무까지 포괄하고 있습니다.

Օ  구글·MS·오픈AI는 어떤 서버로 돌릴까? 핵심 스펙과 전력 효율 비교 Օ  AI는 전력을 먹는 하마? 구글과 MS가 원자력 발전(SMR)에 투자하는 이유 Օ  천문학적인 서버 비용, 제미나이와 GPT-4 중 누가 더 경제적일까? Օ  AI 주권 전쟁: 자체 인프라를 가진 자가 AI 시대를 지배한다 Օ  GPT-4 vs 제미나이, 구동 속도 차이의 비밀은 '서버'에 있다? Օ  당신이 쓰는 코파일럿, 사실은 이런 거대한 서버에서 움직입니다 TPU vs Maia vs Blackwell: 빅테크 3사의 AI 서버 칩 스펙과 거대한 서버 전력 구글, 마이크로소프트, 오픈 ai 서버 스펙 Google, Microsoft, and OpenAI Server Specifications 구글, 마이크로소프트, 오픈AI의 AI 서버 인프라는 자체 설계 칩(ASIC) 중심의 수직 계열화와 엔비디아 GPU 기반 대규모 클러스터 구축이라는 두 가지 경로로 진화하고 있습니다.