728x90 전체 글38 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제 Chapter 7 정리 07.1 다양한 보조기억장치하드 디스크하드디스크 : 자기적인 방식으로 데이터를 저장하는 보조기억장치, 이 때문에 자기디스크의 일종으로 지칭동그란 원판에 데이터를 저장하고, 그것을 회전시켜 뾰족한 리더기로 데이터를 읽는 방식이때, 동그란 원판을 플래터 라고 함플래터는 자기 물질로 덮여 있어 N극과 S극을 저장하며 각각 0과 1의 역할을 수행스핀들 : 플래터를 회전시키는 구성 요소RPM : 분당 회전수를 의미헤드 : 플래터를 대상으로 데이터를 읽고 쓰는 구성 요소바늘같이 생긴 부품을 의미하며, 플래터 위에 미세하게 떠 있는 채로 데이터를 읽고 씀디스크 암 : 헤드를 원하는 위치로 이동시키는 구성 요소플래터는 일반적으로 여러 겹으로 구성되어 있고 양면을 모두 사용할 수 있음 플래터는 트랙과 섹터 라는 단위로 .. 2024. 9. 15. 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제 Chapter 6 정리 6.1 RAM의 특징과 종류RAM의 특징휘발성 저장 장치 : 전원을 끄면 저장된 내용이 사라지는 저장 장치주로 비휘발성 저장 장치에는 '보관할 대상'을, 휘발성 저장 장치에는 '실행할 대상'을 저장 RAM의 용량과 성능RAM의 용량이 크면 실행할 프로그램을 동시에 많이 저장하고 있을 수 있어 실행에 있어서 유리이러한 이유로 어느 정도까지는 RAM의 용량이 커질수록 성능이 향상되는 것은 맞지만 일정 용량 이상부터는 큰 성능 향상 효과를 보기 어려움 RAM의 종류DRAM(Dynamic RAM)저장된 데이터가 동적으로 변하는(사라지는) RAM을 의미시간이 지나면서 점차 데이터가 사라지기 때문에 일정 주기로 데이터를 재활성화 해야 함우리가 주로 사용하는 RAM은 해당 DRAM이며, 소비 전력이 낮고 저렴하고 집.. 2024. 6. 8. FILIP: FINE-GRAINED INTERACTIVE LANGUAGEIMAGE PRE-TRAINING(FILIP) (2021) Review FILIP: Fine-grained Interactive Language-Image Pre-TrainingUnsupervised large-scale vision-language pre-training has shown promising advances on various downstream tasks. Existing methods often model the cross-modal interaction either via the similarity of the global feature of each modality which misses sufficienarxiv.org 0. 핵심 요약Cross-model late interaction mechanism을 통해 finer-level alignment .. 2024. 5. 7. BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation (BLIP) (2022) Review BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and GenerationVision-Language Pre-training (VLP) has advanced the performance for many vision-language tasks. However, most existing pre-trained models only excel in either understanding-based tasks or generation-based tasks. Furthermore, performance improvement has beearxiv.org 0. 핵심 요약Bootstrapping을 통해 no.. 2024. 5. 1. Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces (2023) Review Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State SpacesFoundation models, now powering most of the exciting applications in deep learning, are almost universally based on the Transformer architecture and its core attention module. Many subquadratic-time architectures such as linear attention, gated convolutionarxiv.org 0. 핵심 요약SSM의 parameter를 입력의 함수로 설정 → 정보를 전달할지, 잊어버릴지를 현재 token에 기반해 .. 2024. 4. 29. 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제 Chapter 5 정리 5.1 빠른 CPU를 위한 설계 기법 클럭 클럭 속도는 헤르츠(Hz) 단위로 측정 이는 1초에 클럭이 몇 번 반복되는지를 표현 CPU는 해당 클럭에 맞춰 모든 동작을 수행 따라서, 클럭이 높다는 것은 그만큼 동작을 수행하는 속도가 빠르다는 것이고 이는 곧 성능과 연결 코어와 멀티코어 코어 : 우리가 지금까지 공부한 CPU의 구조를 코어라고 함 현대의 CPU는 1개의 코어가 아닌 여러 개의 코어를 보유하고 있음 이처럼 여러 개의 코어를 가지고 있는 CPU를 멀티코어 CPU 혹은 멀티코어 프로세서라고 함 그렇다고 코어 수가 많아지는 것에 비례해서 성능이 향상되지는 않음 속도는 코어의 개수보다 코어마다 처리할 명령어들을 얼마나 적절하게 분배하느냐가 더 중요 스레드와 멀티스레드 스레드에는 CPU에서 사용되는 하.. 2024. 3. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음 728x90
