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구글 I/O 2017에서 Google CEO Sundar pichai 의 설명

GPU 많이 들어가는 지금의 machine learning이 아닌, 그 다음 단계의 TPU.

Machine Learning을 위한 CPU인데다가, 병렬로 운영하기에 매우 적합하게 설계됨!!!

GPU가격이 폭등한것이 암호화폐의 폭등도 있지만, 여기저기서의 딥러닝도 한몫을 하고 있었으니,

구글이 작정하고 내놓은 Custom CPU.

프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링이라는 직업이 점점 경계가 희미해지고...

천재들과 뛰어난 그들이 만들어낸 것들로 많이 대체가 될듯 하다.

AI가 발전하면 발전할수록 위험해 지는 직군은 프로그래머라고 본다.

프로그래밍을 하다보면, 검색을 잘하고, 정리를 잘하고, 분류를 잘해두는 것이 언제든 코딩을 할때 쉽고 빠르게 작업을 할수 있다.

전 세계의 많은 콤포넌트와 여러 프로그래밍에 대한 지식들을 AI가 학습하면 뭐 순식간에 코딩하는 AI가 나오기 마련이다.

아래 영상을 보면 ui를 만들어 내느 AI인데, 사실 UI 는 시각적인 효과(이미지들)이 많이 포함되어 있는 구현이므로, Designer들이 이제 그림만 슥슥 그려서 돌려보면 왠만한 UI 구현이 툭툭 튀어나오는 세상이 될수 있다.

현재 개발에서 많은 부분과 시간이 UI 구현에 있는데, 이런 부분을 자동화된 도구에 의해서 개발을 하게되면 아무래도 개발자들에게도 좋은면이 있지만, 공부를 부지런히 하지 않을수 없다.

AI보다 못한 UI 개발자로 전락하는 것이 아니라, 아예 그런 개발 업무가 없어질테니깐,...

요즘 머신러닝에 대해서 계속 공부중인데,.

결국 AI는 학습가능한 기계일것이고.

그 학습 능력이 인간을 능력하고 나면 그게 결국 AI.

뭔가 조급해지는 ....

이거는 나중에 나도 꼭 만들어봐야 겠다.

수냉 쿨러를 만들었네....

와... 펌프를 자작.....

3D 프린터 갖고 싶다.......

그런데, 저런거가 엄청 효율이 좋으면 우리들이 구입하는 수냉 쿨러들은 더 좋은 효율의 재료를 사용하고 있는것인가 싶기도 한데.??

여름에도 매일 더운물로 샤워하는데, 국가적인 차원에서 좀 발열을 잡아서 온수 비용이라도 좀 안나오게 해주면 좋겠다.

더운 여름철 컴퓨터에서 뿜어 내는 열기를 어떻게 해서든 최소화 해보겠다고, 작년즈음 엄청나게 큰 히트싱크를 사서 장착했는데,

여럼이 되니 히트싱크 자체의 온도가 우리 집 온도와 같다.....

그래서 여름에는 어쨌든 더운 열기를 어떻게 할수가 없다..

그래서 인터넷을 뒤져보니, 별개 다있네, 워터 쿨링 --> 이거는 결국 외부에서 라디에이터가 돌아줘야 되니 안될것 같고,

펠티어가 냉각효과에 사용된다고 해서 열심히 찾아봤는데, 오........(캠핑용 냉장고에 쓰면 되겠다...)

다만 이것도 역시 열을 식혀 줘야되는 추가적인 장치가 필요하다.

대학 물리학 시간에 배운 열역학 법칙........

인간으로서는 어쩔수 없는 법칙인가.... ㅠ.ㅠ