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개요Prefix Tuning은 대규모 사전학습 언어모델(Pretrained Language Model, PLM)을 효율적으로 미세조정(fine-tuning) 하기 위한 경량화 기법입니다. 전체 모델 파라미터를 업데이트하지 않고, 입력 앞에 학습 가능한 'prefix(접두어)' 벡터를 삽입해 원하는 태스크에 맞게 모델 출력을 조정하는 방식입니다. 이는 특히 모델 크기가 큰 GPT, T5, BERT 등에서 적은 계산 비용으로 빠르고 유연한 파인튜닝을 가능하게 해 줍니다.1. 개념 및 정의Prefix Tuning은 입력 시퀀스에 추가적인 학습 가능한 벡터(프리픽스)를 붙여서 Transformer의 각 레이어에서 key와 value에 영향을 미치는 방식으로 모델의 출력을 제어합니다.기존 파라미터는 동결(free..

개요SwAV(Swapping Assignments Between Views)은 Facebook AI(현재 Meta AI)가 제안한 비교 학습(contrastive learning) 없이 클러스터링 기반으로 자기지도 학습을 수행하는 혁신적인 방식입니다. 기존의 SimCLR, MoCo 등은 positive-negative 쌍을 기반으로 학습하는 데 비해, SwAV는 온라인 클러스터링과 다중 뷰(view) 간의 임베딩 정렬을 통해 라벨 없는 학습을 가능하게 합니다. 이는 학습 효율성과 하드웨어 요구 사항 측면에서도 매우 뛰어난 성능을 보입니다.1. 개념 및 정의SwAV는 입력 이미지의 다양한 증강 뷰들 사이에서 클러스터 할당을 서로 교환(swapping assignment) 하면서 학습합니다. 각 뷰는 공유된..

개요Contrastive Learning(대조학습)은 비지도 또는 자기지도 학습에서 데이터를 의미 있는 임베딩 공간으로 변환하는 표현 학습(Representation Learning) 방법입니다. 핵심 아이디어는 같은 의미를 가진 쌍은 가깝게, 다른 의미를 가진 쌍은 멀게 임베딩하도록 신경망을 학습시키는 것입니다. 이 접근법은 최근 MoCo, SimCLR, BYOL, CLIP, DINO 등 다양한 자기지도 모델의 기반이 되었으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 학습에서 핵심 기법으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Contrastive Learning은 다음과 같은 쌍(pair) 기반 학습 방식을 따릅니다:Positive Pair: 의미적으로 유사한 두 데이터 포인트 (예: 같은 이미지의 다른..

개요MoCo(Momentum Contrast)와 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 데이터를 레이블 없이도 학습할 수 있게 해주는 대표적인 자기지도 학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 두 모델은 모두 대규모 데이터에 대한 강력한 시각 표현(Visual Representation)을 사전 학습(pretraining) 하여, 소수의 라벨만으로도 강력한 다운스트림 성능을 보여줍니다. 특히 레이블이 부족한 환경이나 전이 학습이 필요한 경우 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의MoCo와 SimCLR은 모두 Contrastive Learning(대조 학습) 기반..

개요Denoising Autoencoders(DAE, 잡음 제거 오토인코더)는 입력 데이터에 인위적으로 노이즈를 추가한 후, 이를 원래의 깨끗한 데이터로 복원하도록 학습시키는 딥러닝 기반 자기지도 학습(self-supervised learning) 방법입니다. 이 방식은 단순한 데이터 압축을 넘어, 강건한 표현 학습과 노이즈 제거 복원 능력을 동시에 제공하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 도메인에서 데이터 전처리, 압축, 특징 추출, 복원 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Denoising Autoencoder는 전통적인 Autoencoder 구조를 기반으로 하되, 입력 데이터 에 노이즈()를 추가한 후 이를 복원(target)으로 삼아 정답 없이도 학습하는 방식입니다.인코더(Encoder): (..

개요Deep Clustering(심층 클러스터링)은 딥러닝 기반의 표현 학습(Representation Learning)과 클러스터링(Clustering)을 결합하여, 복잡한 고차원 데이터를 자동으로 그룹화하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법입니다. 기존의 K-means나 Gaussian Mixture Model(GMM) 등 전통적 클러스터링 알고리즘이 고정된 피처 공간에서 작동하는 데 반해, Deep Clustering은 데이터의 잠재 구조를 반영한 임베딩 공간을 직접 학습함으로써 더 정확한 클러스터링 결과를 도출할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Deep Clustering은 인코더(encoder) 기반의 신경망을 통해 원본 데이터를 비선형적으로 저차원 임베딩 공간으로 변환한..

개요Evolution Strategies(ES, 진화 전략)은 생물학적 진화의 원리를 모방하여 최적화를 수행하는 알고리즘 계열입니다. ES는 전통적인 경사하강법과 달리, 함수의 미분 정보 없이도 최적화가 가능한 점에서 차별화되며, 특히 모델 기반 최적화, 강화학습(RL), 블랙박스 함수 최적화에 폭넓게 적용되고 있습니다. 최근에는 OpenAI와 DeepMind 등이 대규모 분산 강화학습에서 ES를 강화학습의 대안으로 제시하며 다시 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의ES는 개체(Population)의 집단을 생성하고, 각 개체의 성능(적합도, fitness)을 평가한 뒤, 우수한 개체를 선택(selection) 하여 변이(mutation)와 교차(crossover) 과정을 통해 새로운 세대를 만들어내는 ..

개요Soft Actor-Critic(SAC)은 오프폴리시(Off-policy) 기반의 강화학습 알고리즘으로, 최적의 보상 획득뿐만 아니라 정책의 무작위성(Entropy)을 극대화하여 학습의 안정성과 탐색성(exploration)을 동시에 추구합니다. SAC는 특히 연속적인 행동 공간(Continuous Action Space) 에서 뛰어난 성능을 보이며, 로봇 제어, 자율 시스템, 모션 계획 등 다양한 현실 환경에 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의SAC는 Actor-Critic 구조를 기반으로 하며, 기존 강화학습 알고리즘이 기대 보상(maximum expected reward)을 극대화하는 것과 달리, “보상 + 엔트로피”의 합을 극대화하는 목표 함수를 채택합니다.Maximum Entropy RL:..

개요Proximal Policy Optimization(PPO)은 OpenAI에서 개발한 강화학습(RL) 알고리즘으로, 정책 기반(policy-based) 방법 중 가장 널리 쓰이는 대표 모델입니다. PPO는 기존 정책과 새로운 정책 사이의 급격한 변화(Policy Shift)를 억제하여 학습 안정성을 높이고, 샘플 효율성까지 확보하는 점에서 DDPG, TRPO, A2C 등과 비교해 높은 실용성과 범용성을 자랑합니다.게임 AI, 로봇 제어, 시뮬레이션 환경, 자연어 기반 에이전트 학습까지 PPO는 다양한 분야에서 표준으로 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의PPO는 정책 경사 방법(policy gradient method) 에 속하는 알고리즘으로, 에이전트가 직접 정책 함수를 학습합니다. 기존 정책에서 ..

개요Hierarchical Reinforcement Learning(HRL)은 강화학습(RL)의 확장된 형태로, 복잡한 목표를 하위 목표(subgoal)로 분해하고 계층적(hierarchical) 구조로 학습하는 방식입니다. 일반적인 RL에서는 모든 행동을 원자적(atomic)으로 다루지만, HRL은 상위 정책(high-level policy)이 하위 정책(low-level policy)을 선택하거나 구성하여 장기적 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 합니다.HRL은 특히 로봇 제어, 장기 게임 플레이, 복잡한 작업 순서 학습, 대화형 AI 등에 효과적입니다.1. 개념 및 정의HRL은 강화학습 환경을 여러 레벨의 정책 계층으로 분할하여 각 계층이 서브타스크(subtask) 또는 옵션(option) ..

개요Multi-Agent Reinforcement Learning(MARL)은 다수의 에이전트(Agent)가 하나의 환경에서 상호작용하며 동시에 학습하는 강화학습의 확장 개념입니다. 전통적인 단일 에이전트 강화학습(SARL)이 독립적인 상황에서 최적 행동을 학습하는 데 반해, MARL은 협력(Collaboration), 경쟁(Competition), 공존(Coexistence) 등의 다양한 상호작용을 기반으로 복잡한 문제 해결이 가능합니다.MARL은 자율주행차 군집, 로봇 협업, 분산 에너지 시스템, 전략 게임, 분산 네트워크 제어 등에서 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의MARL은 강화학습의 핵심 요소인 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)을 복수의 에이전트와 공유된 환경..

개요Liquid Neural Networks(Liquid NN 또는 LNN)는 시간에 따라 동적으로 변화하는 뉴런과 가중치 구조를 가지는 새로운 형태의 신경망입니다. MIT CSAIL 연구팀이 발표한 이 기술은 자율주행, 로보틱스, 시계열 예측, 적응형 시스템 등 실시간 환경 적응성이 중요한 분야에서 주목받고 있습니다. 기존의 딥러닝 모델이 정적인 구조로 구성되었다면, Liquid NN은 시간의 흐름에 따라 유연하게 조정되는 유체적 모델로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의Liquid Neural Network는 비선형 미분방정식을 기반으로 뉴런의 상태가 시간적으로 지속적으로 변화하며 업데이트되는 신경망입니다. 특히 뉴런의 동작이 고정된 활성 함수나 선형 모델이 아닌, 환경에 따라 수식 자체가 변형될 ..

개요Transformer는 Google이 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)를 중심으로 기계 번역, 문장 요약, 코드 생성, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 Encoder-Decoder 구조는 입력을 분석(Encoding)하고 출력으로 생성(Decoding)하는 이중 모듈 기반으로, 이후 다양한 변형 모델(Variants) 이 등장하며 Transformer의 활용 영역을 비약적으로 확장시켰습니다.1. 개념 및 정의Transformer Encoder-Decoder 구조는 크게 두 개의 블록으로 구성됩니다.Encoder: 입력 시퀀스를 받아 의미를 요약한 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환Decoder..

개요Capsule Network(캡슐 네트워크)는 Geoffrey Hinton 박사가 제안한 딥러닝 아키텍처의 진화 형태로, 전통적인 CNN이 가지는 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다. 객체의 위치, 방향, 크기, 계층적 관계를 더 잘 인식할 수 있는 구조로, 특히 이미지 인식, 3D 객체 추정, 의료 영상 분석 등에서 높은 정확도와 해석 가능성을 제공합니다.1. 개념 및 정의캡슐 네트워크는 단순 뉴런이 아닌 벡터 또는 행렬로 표현되는 캡슐(Capsule) 을 기반으로 구성됩니다. 각 캡슐은 특징의 존재 여부뿐만 아니라 '자세(Pose)' 정보까지 함께 학습합니다. 하위 캡슐에서 상위 캡슐로의 연결은 동적 라우팅(Dynamic Routing) 메커니즘을 통해 수행되며, 이는 학습 시 계층 간의 관계성 ..

개요Spiking Neural Network(SNN)는 인간의 뇌처럼 이산적 전기 신호(Spike)를 기반으로 작동하는 인공신경망입니다. 기존의 인공신경망(ANN)이 연속적인 값을 출력하는 데 반해, SNN은 뉴런이 특정 임계값을 초과할 때만 신호를 발화(spike)하는 방식으로 처리하며, 이로 인해 시간적·공간적 정보 처리와 에너지 효율성이 크게 향상됩니다. SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅, 로보틱스, IoT, 뇌-기계 인터페이스 등의 분야에서 주목받고 있는 기술입니다.1. 개념 및 정의SNN은 생물학적 뇌의 작동 원리를 모사하여, 뉴런 간의 정보 전달을 디지털 펄스(Spike Train) 형태로 처리하는 신경망입니다. 입력 자극이 누적되어 일정한 임계치를 초과하면 뉴런이 스파이크를 발화하며, 이 과정에서 시..

개요Graph Neural Network(GNN)는 그래프 형태로 표현된 데이터에서 노드(Node), 엣지(Edge), 구조적 정보(Topology)를 학습하고 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 기존의 CNN, RNN이 순차적 또는 격자형 데이터를 처리하는 데 강점을 가졌다면, GNN은 소셜 네트워크, 추천 시스템, 화학 분자 분석, 사이버 보안 등 복잡한 관계성과 비정형 연결 데이터를 다루는 데 최적화된 모델입니다.1. 개념 및 정의GNN은 그래프라는 데이터 구조에서 각 노드가 이웃 노드와의 관계를 반복적으로 집계(Aggregation)하고 갱신(Update)하는 방식으로 학습을 진행합니다. 이 과정은 ‘Message Passing’ 또는 ‘Neighborhood Aggregation’이라 불리며, ..

개요NIST Special Publication 800-53 Revision 5는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 발행한 사이버 보안 통제 프레임워크로, 연방정부 및 민간조직의 정보 시스템에 대한 보안, 개인정보 보호, 공급망 위험 관리를 아우르는 종합적인 기준을 제공합니다. Rev.5는 기존의 보안 중심 구조를 넘어 프라이버시 보호와 상호운용성, 그리고 제로트러스트 전략 기반 설계까지 포함하여 보안 거버넌스의 미래 방향을 제시합니다.1. 개념 및 정의NIST SP 800-53은 연방정부 정보시스템(FISMA 대상 시스템) 보호를 위한 보안·프라이버시·사이버 위험 관리 통제 목록(Catalog of Controls) 입니다. Rev. 5는 ‘통합 보안 컨트롤 프레임워크’를 강조하며, 정부 기관뿐만 아..

개요미국 국방부(DoD)는 제로트러스트 전략을 구현하는 과정에서 정보시스템에 적용 가능한 세부 보안 통제를 정의하기 위해 DoD Zero Trust Overlays v1.1을 발표하였습니다. 본 문서는 NIST SP 800-53, DoD RMF, Zero Trust Pillars 간의 통제를 연계하여, 시스템·데이터·사용자·네트워크에 걸친 보안정책의 구현 일관성을 보장하기 위한 실무 지침서입니다. 실질적인 보안 설계, 감사, 인증 작업에 활용되며, 연방 표준을 DoD 환경에 맞게 정렬하는 데 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의DoD Zero Trust Overlays는 제로트러스트 구현에 필요한 기능·정책·통제를 기준화한 문서로, NIST SP 800-53 Rev.5의 보안 컨트롤을 기반으로 ZT P..

개요미국 국방부(DoD)는 제로트러스트(ZT) 전략의 실행력을 높이기 위해 ‘Zero Trust Capability Execution Roadmap’을 수립하고, 1단계 실행안인 COA 1 (Course of Action 1) 을 발표하였습니다. COA 1은 2027년까지 DoD 전체 조직이 ‘Zero Trust Target Level’에 도달하기 위한 최소한의 보안 기능 및 구현 기준을 제시하는 실질적 이행 계획입니다. 이 로드맵은 전략적 목표를 실현하기 위한 핵심 프레임워크로, 기술적 실행뿐 아니라 인적, 정책적 요소까지 포함하고 있습니다.1. 개념 및 정의COA 1은 Zero Trust Strategy의 전사적 적용을 위한 최소 기능 세트(Minimum Viable Capabilities) 를 기반..

개요미국 국방부(DoD)는 2022년 11월, 사이버 보안의 미래 지향적 전환을 위해 DoD Zero Trust Strategy를 공식 발표하였습니다. 이는 디지털화된 전장 환경, 지능화되는 사이버 위협, 클라우드 기반 작전 환경에 효과적으로 대응하기 위한 포괄적 전략입니다. DoD는 2027년까지 전 부서의 ‘제로트러스트 성숙도’ 도달을 목표로 삼고 있으며, 전략에는 기술·정책·운영 전반을 아우르는 통합적 보안 체계가 포함되어 있습니다.1. 개념 및 정의DoD Zero Trust Strategy는 "Never Trust, Always Verify" 원칙을 기반으로, 사용자·디바이스·애플리케이션·데이터·네트워크에 이르기까지 모든 접근 요청을 사전 검증하고, 지속적으로 모니터링하는 보안 모델입니다. 기존 ..

개요미국 국방부(DoD: Department of Defense)는 사이버 위협의 진화와 디지털 전환 가속화에 대응하기 위해 Zero Trust Reference Architecture v2.0을 발표하였습니다. 이 아키텍처는 기존 경계 중심 보안(perimeter-based security)을 완전히 탈피하고, 사용자·디바이스·데이터·워크로드에 대해 지속적이고 정밀한 검증을 수행하는 보안 체계입니다. DoD ZTRA v2.0은 민간 부문에도 영향을 미치는 첨단 보안 표준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero Trust(제로트러스트)는 기본적으로 어떠한 사용자나 장치도 신뢰하지 않고, 각 요청마다 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 반복적으로 수행하여 위협을 ..

개요오버레이 네트워크(Overlay Network)는 기존의 물리 네트워크 위에 소프트웨어적으로 구성된 가상 네트워크입니다. 서로 다른 물리적 위치에 있는 노드들을 논리적으로 연결하여, 네트워크 구조를 추상화하고 유연하게 설계할 수 있는 기반을 제공합니다. 이는 클라우드, 컨테이너, 멀티 데이터센터 환경에서 필수적인 기술로, 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 제로트러스트, 서비스 메시 등의 핵심 요소로 활용됩니다.1. 개념 및 정의오버레이 네트워크는 물리적 네트워크 인프라 위에 존재하는 가상의 계층입니다. 이 계층은 터널링, 캡슐화(encapsulation), 라우팅 프로토콜 등을 통해 물리적 경로와는 별개의 논리적 연결을 제공합니다. 이를 통해 물리적인 제약 없이 네트워크를 동적으로 설계하고, 보안과..

개요제로트러스트 오버레이(Zero Trust Overlay)는 기존의 물리적 또는 논리적 네트워크 인프라 위에 별도의 보안 계층을 구축하여, 사용자와 디바이스의 모든 접근 요청에 대해 지속적인 검증을 수행하는 보안 아키텍처입니다. 이는 ‘기본적으로 신뢰하지 않는다(Trust No One)’는 제로트러스트 보안 철학을 실현하는 실질적인 구현 방식 중 하나로, 특히 하이브리드 클라우드, 원격 근무 환경, OT(운영 기술) 보안에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의제로트러스트 오버레이는 기존 네트워크를 변경하지 않고, 그 위에 보안 정책 기반의 가상화된 보안 통신망(Secure Overlay Network)을 추가로 형성합니다. 사용자는 이 오버레이 네트워크를 통해 인증과 인가 과정을 거쳐 애플리케이션이나..

개요소프트웨어 프로젝트의 규모가 커짐에 따라 코드베이스를 어떻게 관리할 것인가는 개발 생산성과 협업 효율성에 큰 영향을 미칩니다. Monorepo(모노레포)는 모든 프로젝트와 모듈을 하나의 저장소에서 관리하는 방식이고, Polyrepo(폴리레포)는 각각의 프로젝트를 독립적인 저장소로 관리하는 전략입니다. 두 방식은 각기 다른 조직 구조, 개발 규모, 협업 패턴에 따라 선택되어야 하며, DevOps, CI/CD, 모듈화 전략과 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의Monorepo는 하나의 Git 저장소에 여러 애플리케이션, 라이브러리, 구성 요소를 함께 관리하며, 코드 재사용성과 통합 빌드에 유리합니다. 반면 Polyrepo는 프로젝트마다 독립적인 저장소를 운영하여 팀별 자율성과 경량화를 추구합니다..

개요Secure Coding(보안 코딩)은 소프트웨어 개발 시 보안 취약점을 사전에 예방하고 안전한 코드를 작성하기 위한 체계적인 개발 지침입니다. 특히 미국 카네기멜론대학의 SEI(Software Engineering Institute) 산하 CERT(Center for Internet Security)가 제공하는 Secure Coding 가이드는 글로벌 보안 표준으로 자리매김하고 있으며, 다양한 프로그래밍 언어에 맞춘 구체적인 규칙과 예제를 통해 실질적인 보안 강화 방안을 제시합니다.1. 개념 및 정의CERT Secure Coding 가이드는 보안 취약점의 근본 원인을 제거하기 위해 프로그래밍 언어별로 표준화된 코딩 규칙을 제공하는 프레임워크입니다. C, C++, Java, Python 등 주요 언어..

개요FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)는 제품, 공정 또는 시스템에서 발생할 수 있는 잠재적인 고장 모드를 식별하고, 그 영향과 원인을 분석하여 사전에 예방 조치를 수립하는 체계적인 위험 관리 기법입니다. FMEA 소프트웨어는 이 과정을 자동화하고 협업 기반의 분석 환경을 제공하여 품질 향상과 리스크 최소화를 지원합니다. 자동차, 전자, 항공우주, 의료기기 등 고신뢰성 산업에서 광범위하게 활용됩니다.1. 개념 및 정의FMEA는 고장의 유형(Failure Mode), 고장이 시스템에 미치는 영향(Effect), 고장의 원인(Cause)을 체계적으로 분석하고, 각 항목에 대해 심각도(Severity), 발생 가능성(Occurrence), 탐지 가능성(Detection)을 ..

개요FTA(Fault Tree Analysis)는 시스템 고장의 원인을 논리적으로 분석하여 전체 시스템의 신뢰성과 안전성을 평가하는 기법입니다. FTA 소프트웨어는 이러한 분석 과정을 시각화하고 자동화함으로써 복잡한 시스템에서 잠재적 위험 요소를 사전에 식별하고 예방할 수 있게 해줍니다. 항공, 철도, 원자력, 제조 산업 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 필수적인 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의FTA는 시스템 장애를 유발하는 사건들을 논리 게이트(AND, OR 등) 기반 트리 구조로 도식화하여, 최상위 고장(Top Event)의 발생 확률을 분석하는 방법입니다. 이를 통해 단일 장애 요인 뿐만 아니라 복합적 고장 메커니즘도 추적 가능하며, 예방 및 설계 개선의 근거 자료로 사용됩니다.FTA 소프트웨어..

개요기술부채(Technical Debt)는 소프트웨어 개발 과정에서 단기적인 목표(빠른 출시 등)를 위해 장기적인 품질이나 유지보수를 희생한 결과로 발생하는 누적된 기술적 문제를 의미합니다. 이는 마치 '빚'처럼 시간이 지날수록 이자를 발생시키며, 궁극적으로 개발 생산성과 시스템 안정성을 저하시킵니다.1. 개념 및 정의기술부채는 코드 품질 저하, 설계 미비, 테스트 부족, 문서 누락 등의 형태로 나타나며, 기능 추가나 유지보수 시 더 많은 시간과 비용을 요구하게 됩니다. 마틴 파울러(Martin Fowler)는 기술부채를 "의도적 또는 비의도적으로 생긴 설계 상의 결함이 미래에 문제를 유발하는 것"으로 설명합니다.2. 특징 항목 설명 비고 누적성시간이 지날수록 해결 비용 증가조기 대응 필요가시성 부족..

개요SR-IOV(Single Root I/O Virtualization)은 하나의 물리적 네트워크 장치를 여러 개의 가상 장치(Virtual Function)로 분할하여 가상 머신(VM)에게 직접 할당할 수 있게 해주는 가상화 기술입니다. 클라우드 컴퓨팅, 데이터센터, NFV(Network Function Virtualization) 환경에서 네트워크 성능을 크게 향상시키는 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의SR-IOV는 PCI Express(PCIe) 기반의 I/O 가상화 기술로, 하나의 물리적 네트워크 카드(예: NIC)에서 여러 개의 Virtual Function(VF)을 생성하고, 이를 각각의 VM이나 컨테이너에 할당할 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 VM은 하이퍼바이저의 중개 없이..

개요NUMA(Non-Uniform Memory Access)는 다중 프로세서 시스템에서 각 CPU가 로컬 메모리에 빠르게 접근하고, 다른 CPU의 메모리에 상대적으로 느리게 접근하는 메모리 구조입니다. 고성능 컴퓨팅, 대형 서버, 클라우드 시스템에서 처리 성능과 확장성을 높이기 위해 필수적인 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의NUMA는 SMP(Symmetric Multi-Processing)의 확장된 형태로, CPU마다 고유의 메모리 영역(Node)을 갖고 있습니다. 각 CPU는 자신의 로컬 메모리에는 빠르게 접근할 수 있지만, 다른 CPU의 메모리(Node)에 접근할 경우 상대적으로 긴 지연 시간(latency)이 발생합니다. 이는 메모리 접근 속도의 '비균일성(Non-Uniform)'에서 유래한 용어입..