컴퓨터
- 모두 논리적 구조, 즉 무엇을 계산할 수 있는지에 대해서는 공통된 핵심 속성을 가지고 있음.
- 비슷한 아키텍처를 가지고 있지만 가격, 소모전력, 크기, 속도 등에 서로 다른 트레이드 오프를 보인다.
트레이드 오프란?
객체의 어느 한 부분의 품질을 높이거나 낮추는 게, 다른 부분의 품질을 높이거나 낮추는데 영향을 끼치는 상황.
ex) 소프트웨어 개발
- 개발시간 증가 = 성능증가, 완성도 증가 // 그렇지만 개발 시간에 따른 개발비용 역시 증가
ex) 컴퓨터 과학
- 메모리 사용을 크게 함 = 프로그램이 빨리 작동함 // 비용이 증가
- 메모리 사용을 줄이고, 하드를 높힘 = 비용절감 // 프로그램은 점점 느리게 작동
주변에 있는 컴퓨터 종류 : 휴대전화, 태블릿PC, 카메라 등등
- 디지털기기에는 거의 전부 작은 시스템이 내장되어있음.
- 사물인터넷 등 많은 기기도 프로세서 기반으로 작동
사물 인터넷 : 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술.
슈퍼컴퓨터
- 과학 기술 연산을 비롯한 다양한 분야에 사용되는 고속 컴퓨터
- 수많은 프로세서, 대량의 메모리를 사용
- 프로세서 자체에도 특정 종류의 데이터를 훨씬 빨리 처리하는 명령어로 구성
- 전용 하드웨어 대신, 평범한 프로세서로 구성된 클러스터를 기반으로 구현
- 속도는 플롭스(flops)로 측정이 됨
* flops : 초당 수행할 수 있는 부동 소수점 연산 횟수
* 부동 소수점 : 소수 부분을 포함하는 수에 대한 산술 연산
GPU
- 범용 GPU보다 그래픽 계산을 훨씬 빠르게 수행하는 그래픽 전용 프로세서
(원래는 게임에 필요한 고속 그래픽 처리를 위해 개발 / 휴대전화 음성처리나 신호처리에도 사용) - 일반 프로세서가 특정 종류의 작업을 빠르게 처리하는 데 도움
- 간단한 산술 연산을 병렬로 처리
- 병렬처리가 가능한 연산을 GPU에 넘기면 전체 계산이 훨씬 빨라짐
- 머신 러닝(기계학습)에 유용함
* 머신 러닝 : 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구
분산 컴퓨팅
- 네트워크로 연결되어 서로 독립적으로 작동하는 여러대의 컴퓨터
- 메모리를 공유하지 않고 물리적으로 넓게 흩어져있음 (전세계적으로 흩어져 있기도 함)
단점 :
- 병목 현상이 일어날 수 있음
장점 :
- 멀리 떨어져 있어도 상호 협력할 수 있음.
- 많은 사용자에게 결과를 빨리 제공할 수 있음 (검색엔진, 온라인 쇼핑, SNS 등)
이 모든 컴퓨터는 동일한 핵심 원리를 갖는다.
- 한없이 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍 될 수 있는 범용 프로세서에 기반을 둔다.
- 각 프로세서에서는 산술 연산을 하고, 데이터 값을 비교하고, 기존 계산 결과에 기초하여 다음 수행할 명령어를 선택하는 간단한 명령어로 이루어진 한정된 레파토리가 있음.
모든 컴퓨터는 논리적인 면에서 같은 능력을 갖추고 있음. 현실적인 문제를 제외하면 정확히 똑같은 것을 계산할 수 있음 - 증명한 사람 : 영국 수학자 앨런 튜링
튜링 머신
매우 상식적인 수준에서 계산 가능한 것이면 어떤 것이든 계산할 수 있는 컴퓨터
범용 튜링 머신
어떤 튜링 머신이라도 모방하여 작동할 수 있는 튜링 머신을 만드는 방법
= 모든 컴퓨터는 계산속도에 차등이 있어도 무엇을 계산할 수 있느냐는 서로 동등
튜링테스트
컴퓨터가 인간 수준의 지적 능력을 보여줄 수 있는지를 평가
캡차 (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)
- 컴퓨터와 인간을 구별하기 위한 완전 자동화된 공개 튜링 테스트의 약자
- 왜곡된 문자 패턴
- 역 튜링 테스트의 사례 중 하나.
- 일반적으로 사람이 컴퓨터보다 시각적인 패턴을 잘 식별할 수 있다는 점을 이용하여 인간과 컴퓨터를 구별하려는 시도.
// 단점 : 시각 장애가 있는 사용자는 풀 수 없다.
