@spboy22 질문해주신 내용을 이번 리포트에 담아 보았습니다. 읽어보신다면 어느정도 대답이 될 수 있을 것 같습니다.

댓글 2개 중 최근 것

'KV 캐시'를 모르는 삼성·하이닉스 투자는 도박이다

학벌에 대해서는 워낙 민감하고, 강한 토론이 오고갈 주제이긴 합니다. 다만, 임금 평균을 통해 학벌이 강하게 동작한다는 주장을 하는 것이 괜찮은 것인지 여쭙고 싶습니다. 한 학교 내에서의 임금의 편차, 최대/최솟값 등을 같이 비교해야 하는 것이 아닌가 하는 조심스러운 생각이 있습니다. 평균을 떠나, 한 집단 내의 편차가 크다면 그건 학벌보다 개개인의 역량이 중요하다는 증거가 될 수 있지 않을까요? 물론 학벌이 중요하다는 것을 부정하는 것은 아니지만, 민감한 주제이기에 더욱 세심한 접근이 필요한 게 아닐까 생각하여 조심스레 댓글 남겨봅니다. 그리고 저는 학벌만큼이나 명쾌하게 연구자의 역량을 재단하는 잣대로 학술지의 수준을 꼽고 싶습니다. 보통 연구자를 판단할 때 논문을 읽어보지 않는다는 주장에는 동의하지만, 논문이 실린 학술지의 IF, 그리고 주저자 편수 등이 너무나 눈에 띄게 나옵니다. 학교 이름 만큼이나 객관적이고 직관적으로 정의되어 있는 수치라고 생각하는데, 산업계에서는 이조차도 학벌보다는 중요하지 않다고 느껴지는 것인지 궁금합니다. (저널 게재에는 운이 강하게 작용하기에 논문 편수가 실력에 비례하지 않는 것은 알지만, 실력을 그나마 객관적으로 투영할 수 있는 지표로 이미 사용되고 있지 않나 하는 생각입니다.) 이외에 연구실간 편차 등의 내용은 학계 밖의 사람들이 접하기 힘든 정보를 잘 풀어주신 것 같습니다 :)

서울대 vs 지방대, 박사 연봉 30% 차이의 진실

제 글을 읽어주셔서 감사드립니다. 부족한 필력이라 더 쉽고 편하게 읽으시도록 작성하지 못해 죄송한 마음입니다. 관심 있으신 분야에 대해 도움이 되었더니 제가 더 기쁩니다! 모든 기지국마다 GPU가 들어간다는 개념보다는, 각 지역마다 미니 서버를 놓는다는 독자분의 이해가 더 현실적인 것이 맞습니다. 각 기지국에 연산 자원이 흩어져서 밀도가 낮아지는 비효율을 해결하기 위한 기술로는 Scale-Across와 Split Computing이 언급되며, 이것은 이미 올라간 아리스타 네트웍스 관련 1편에도 일부 다뤄져 있고, 며칠 후 올라갈 아리스타 네트웍스의 두 번째 게시글에 자세히 다뤄질 예정입니다. 간단히 요약하자면 여러 개의 컴퓨터를 마치 하나인 것처럼 움직이게 하는 것입니다. 또한 기지국의 GPU는 서비스를 제공하기 위해 사용될 뿐 아니라 통신을 최적화하는 데에도 사용되며, 통신을 최적화하고 남은 자원만을 서비스에 할당하는 개념입니다. 궁금하신 점 댓글로 남겨주신다면 너무 딥해지지 않는 선에서 적당히 조절하여 답변드리겠습니다.

엔비디아는 이제 시작이다