와~! 슈퍼땡스 정말 감사드립니다! 힘내서 영상 더 많이 뽑아오겠습니다... 나노 텍스처 글래스에 대해서는 아이패드와는 살짝 다른 시각으로 바라볼 계획이고, SDR 피크 밝기는 실제 제품 측정해보고 나야 조금 더 자세하게 말씀드릴 수 있을 것 같아서 일단 보류했습니다! 썬더볼트 5는 지금 제가 사용하고 있는 워크스테이션 구성 소개드리면서 같이 이야기해보려고 했어요!
예전에 애플 AI가 처음 나올때 8GB 커트라인 관련해서 “M1보다 A16이 더 뉴럴엔진이 좋은데 이건 쓸데없는 급나누기다“ 라고 주장하는 분과 램의 중요성에 대해 얘기한 적이 있는데 이 영상에서 제가 어설프게 알던것보다 더 자세하게 설명해주시니 그때가 생각나네요 (사실 어설프게 알던것도 컬스 영상들 덕분이지만)
지리는 분석이다... 애플이 m4 시리즈를 발표하면서 그걸 인공지능과 엮고 애플이 뒤처진 부분 그렇지만 애플이 가진 어마어마한 잠재력들을 꿰뚫어본거 같음 다들 애플 ai 서비스도 안되면서 npu 성능 향상이 의미가 있나 의심하는데 몇 수 앞을 더 내다본 분석같음 어느정도 이쪽 분야 관심있고 컬스 쭉 챙겨본 사람이면 정말 알기쉽고 명료하게 설명했단 느낌을 받았을거임
사전예약으로 주문해 사용중. 최근(11월21일) 전화통화 후 강화유리에 유분기가 묻어 물티슈로 닦아봤으나 유분기가 제대로 닦이지 않음. 여러 방법을 동원해서 유분기를 지웠지만 손을 조금만 대도 유분기 있었던 부분만 계속해서 얼룩과 유분기가 생김. 테두리 무지개 현상과 먼지까지 참고 썼는데 실사용 중 화면에 심각한 불편을 주는 현상까지 겪고는 도저히 쓸 생각이 없네요. 왜 가격을 주고 강화유리를 샀지 돈만 버렸다 생각이 드네요.
m4pro나 max중에서 업글하는게 좋을까 싶어 해외 리뷰 벤치마크들 찾아봤는데.. m1max에서 m4로 가면 여기서 인용된 그래프들에는 없는 인코딩 등 실제 소요시간 결과값이 다운그레이드고 m4pro는 사실상 옆그레이드 더라고요. 돈 이삼백 넘게 써서 다운그레이드나 옆그레이드는 좀 아닌거잖아요. 이게 인텔 285K도 아니고. 그럼 남은 선택지는 m4max인데 업글비용 대비 각종 결과값이 기대값에 못미쳐서 에메르송.. 고민하게 만드네요. 팀쿡식 급 나누기가 있나부다 기본 pro max 그런 생각이 드네요. 맥미니 m4 기본형이 참 잘나온거 같던데 사용 환경에 그거면 충분한 유저분들이 아마도 가성비 킹 승자일 듯 싶네요.
@@ColorScale 마찬가지로 암호앱(icloud 암호연동 자동입력앱)도 재 다운로드 할려면 앱스토어에 암호 라고 검색하면 안나옵니다 앱스토어에는 password라는 이름으로 등록되어있기에 password라고 쳐야 앱이 나옵니다 이런데서 아쉬움이 발생하는 사람이 있을거같습니다(설치한뒤엔 앱서랍에서 암호 로 표기됨)
낙관적인 영상 같아서, 주의하실 부분 몇 자 적어봅니다. 요즘 노트북이나 pc등에 AI딱지를 붙이는 경우가 생겼는데, 실상은 가격 부풀리기를 위한 마케팅입니다. 아직까지는요. 왜냐하면 첫째론 오픈소스인 AI(많이 쓰이는 LLM등) 툴은 AI 특화 제품의 차별화 정도가 크지 않습니다. 모두에게 열려있는 기술이니까요. AI 작업 최적화 했다고 말은 하지만, 그냥 CPU 같은 하드웨어 체급이 중요해요. 그래서 AI 제품이라고 파는 것들은 단순히 상급 부품을 박아넣고 이걸 프리미엄화할 명분이 필요했던 것입니다. 실제로 cpu 성능개선 수준대비 가격상승폭이 높습니다. 둘째론 그럼 기기 탑재 ai(a애플 인텔리전스)가 이런 제품들의 차별화 요소라는건데, 쓸 이유가 없습니다. 영상에서 언급해주신 것처럼 하드웨어 한계에 갇혀 성능이 구립니다. 약간 안좋은 정도가 아니라, 처참합니다. 그리고 첫째 항목에서 언급된 오픈소스 ai들이 대체제가 됩니다. 개인정보등에서 쓰일수는 있겠지만 언급해주신 것처럼 계획 단계일뿐 나온건 없습니다. ai 컴퓨터나 노트북이라는 이름을 가진 제품들이 벌써부터 보이는데요, 아직은 그 돈주고 살 이유를 가진 제품이 딱히 없습니다. 다들 주의해서 구매하시길 바랍니다.
애플이 Ai 쪽으론 뒤쳐졌고 후발주자가 됐지만 그래도 M 칩의 잠재력을 더 높이고 미래를 대비하기위해 칩셋을 만든거 같습니다. 곧 nvidia의 5000번대 글카가 나올거고 그럼 M4 칩의 Ai 칩셋은 또 밀리겠지만요 그래도 M5, M6 등 미래를 위한 가치가 있고 애플이 보유한 현금력이 있으니 미리 투자하는건 좋은 선택인듯
모바일 / pc 생태계에서 학습용 데이터를 가져올 수는 없을까요 개인정보는 익명화 등의 절차를 통해 안전장치를 충분히 구축할 역량이 되는 회사가 애플일 텐데요 사실 ai 에서 구글/메타/테슬라 등이 각광받을 측면은 빅데이터를 확보할 수 있다는 면도 있을텐데 애플도 그 클럽에 포함되지 않을까요
쟈쟌, 제가 멤버십으로 돌아왔습니다😉😉😉(금전적으로 해결할 일이 있어서 빼고선 재가입을 까먹었… 대신 그레이스케일 말고 컬러스케일로 돌아왔습니다^^7) 그동안 쓰던 맥북에어 M1을 처분하고 맥북프로 14인치 M4버전(스스디만 1테라로 바꾼 트림으로 샀습니디)으로 기변 하지마자 블루님 생각이 나서 찾아왔네요ㅎㅎㅎ 아무튼 다시 잘부탁드려요 블루님😊😊😊
그나저나 M1에서 M4로 넘어가니까 신세계네요ㅎㅎㅎ 곧 출시할 싸펑2077 맥 버전이 120프레임으로 돌아갔으면 좋겠네요ㅎㅎㅎ(이건 너무 오바일까요ㅋㅋㅋㅋ) 그리고 강화유리는 어머니 아이폰에도 사서 붙혀드릴 정도로 잘 쓰고 있습니다ㅎㅎㅎ(비싸도 그만큼 대체제가 없을 정도의 품질이니까요ㅎㅎㅎ)
언더케이지에서 독립하고 애플 디스플레이 리뷰할때, 새 영상은 언제올라오나 하루하루 기다렸는데 그게 벌써 4년전이네요. 최근에 보호필름판매하신다고 관련 영상만 업로드하고 보호필름 필요없다고 생각하는 저한테는 섭섭하지만, 흠잡을데 없는 전문적인 판매자가 필요하다고 생각하기에 긍정적으로 생각합니다. 하지만 옛날처럼 게이밍 모니터 후기, 가성비 테레브이 후기 같은것도 종종 올려주셨으면 하는 바램입니다. 이제 곧 모니터분야 발전 속도가 빨라질 것 같기에... woled 특허 만료에 따라 곧 oled모니터가 상용화 될것 같은데, 일반 소비자 층이 납득할만한 가격까지 떨어지는데 얼마나 기다려야할지 의견이 궁금합니다. 그리고 모니터 후기도 좀 남겨주세요 씁쓸합니다😢
딱 제가 듣고 싶었던 영상이네요. HBM메모리가 화두에 오르면서 UMA 기반의 애플 SOC가 갖는 이점과 잠재력은 향후 작업용 어플과 게이밍시장에도 지각변동이 분명 올거라고 생각했는데 아직은 CUDA 독점이라고 볼 수 있지만 메리트가 있다면 급물살을 탈 수 있다고 봅니다.
에에.. 질문이 있습니다.. 주 용도가 다음과 같은데 선택장애 해결 도와주세요... 1. 로직프로, 에이블톤라이브 등 DAW를 이용한 음악 작업. (주로 샘플링 기반 가상악기 사용) 2. 4K 20분 분량의 컷편집 위주 영상 제작.(단순 장비 리뷰 등.) 주 용도가 위와 같을때, 고민이 맥미니 (M4, 16GB, 512~1TB) vs 맥미니 (M4 Pro 컷칩, 24GB, 512~1TB) 중 뭐가 나을까요? 영상 작업은 하드한 작업은 아닐거같고 일단 컨텐츠 크리에이트 입문 단계입니다. 맥북프로 사려다 맥미니 너무 귀여워서 사려고 합니다아아 나중에 장비 변경시 맥스튜디오 고민중이고, 그때 맥 미니는 서브컴이나 서버로 굴릴 예정입니다. 둘중 뭐가 합리적인 선택일까요?
추론할 때, 18:45 배포환경이라는 것이 더 중요하겠죠? 맥으로 딥러닝 모델 배포하는 환경을 제가 AWS에서 본적이 없습니다. ECS/ECK다 Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023, 윈도우즈 서버 입니다. 윈도우즈 서버는 당연히 딥러닝 배포환경은 아니고, 결국 딥러닝에 대해서는 ECS/ECK는 Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023이거 두 개죠. 최신은 Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2로 하면 대부분의 딥러닝 배포는 됩니다. 개발은 대부분 우분투 아니면 다른 리눅스 계열인데, 배포를 개발환경과 아주 동떨어진 맥으로 하나요? 그렇게 맥으로 한다고 해도, 그것을 컨테이너화해서 서비스할 ECS/ECK가 맥이 지원이 안되는데 왜 자기 노트북에서 인퍼런스 되는게 중요한지 모르겠습니다. 자기 노트북에서 돌아간다고 그게 배포환경에서 돌아간다는 보장이 없는데 (설치 패키지가 다 다르니까), 그리고 클라우드에서 배포환경으로 GPU 인스턴스는 더 싸고 더 좋은 것을 고를 수도 있는데, 그거 다 희생해가면서 자기 추론환경 만드려고 1천만원 사용해야 하는 목적이 뭐죠? 요즘 인공지능 서비스 다 클라우드에서 컨테이너되어서 되는데, 자기 노트북으로 추론을 해야 한다라는 것은 왜 중요한지 모르겠네요. 애플이 M1, M2, M3 시리즈 칩을 딥러닝 추론으로 판매조차 클라우드 제공자들에게 안하고 있어요. 칩만 판매안하는게 애플의 정책입니다. 그래서 절대로 클라우드 환경에 학습/추론용으로 못 들어와요. 대신 완제품으로 만들어진 맥미니나 가상 맥환경용으로 들어왔죠. 이유는 애플은 완제품 만드는 회사니까요. 19:35 그리고 엔비디아는 NVLINK로 현재 256개 연결가능한데, H100칩이라면 80GB×256=20,480GB=20.48TB 제공가능합니다. 물론 애플은 칩을 안팔기 때문에 M칩간에 서로 연결이 안되겠죠. 지금 애플의 M 칩 상황은 정확히 설명하면, 밭을 갈아야 하는데 트랙터가 아니라 BWM M4를 사온 격입니다. 아무 도움이 안되요. 밭을 안가는 다른 용도는 되는데, 밭을 갈아야 하는 환경에 절대로 안됩니다. 그리고 밭을 갈아야 하는데 밭 환경에 안 맞는, 그렇게 비싼 차가 필요는 없죠. 어떤 딥러닝을 추론한다고 해도 그게 노트북이건, 서버건, 어떤 것이건 간에, 그 서비스 배포환경, 즉 AWS의 경우, 예를 들면, Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2에 안맞으면 그건 아무 소용 없어요. 왜 안되냐고요? ECS/ECK 컨테이너 서비스가 막혀 있습니다. 일일히 다 구축해야 합니다. Network Load Balancer, Application Load Balancer, Autoscaling 싸그리 다 막혀 있고, Capacity Provider 다 없고, 생짜 리눅스 우분투 (22.04/24.04) 에 그걸 다 일일히 해야 합니다. 하지만, Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2에 맞춰 도커/컨테이너를 준비하면, 물론 AWS에서 세팅은 해야겠지만, 상당히 쉽게 세팅이 됩니다. 이게 개발속도의 차이가 달라요. 누가 맥에서 추론해봤다고, 그걸 서비스에서 어느 정도 성능이 나온다고 예상을 한다? 는 건 말이 안되는 겁니다. Network Load Balancer, Application Load Balancer, Autoscaling, Capacity Provider 세팅 값에 따라 확 달라져요. 컨테이너에서 나온 값이 중요하긴 하겠지만, 배포환경, 배포 라이브러리가 다른데, 어떻게 같은 결과가 나올 것이라고 예상하나요?
@ 그래서 그게 말이 안되죠. 그 추론환경은 현재 AWS 등의 클라우드 서비스들에 다 없어요. 그래서 맥에서 추론환경 만들어도 배포와 전혀 무관한 추론 환경이죠. 그리고 애플 자체에서 서비스 한다면 애플이 지금 클라우드 서비스 사업자가 아니라서 안되죠? 완제품 위주의 사업자니까요. 애플이 자체 OSX에 오픈AI 가져다 놨는데 자기들이 AWS 처럼 클라우드 환경 만들어서 추론을 해요? 분명히 말씀드리면 애플은 칩 판매를 안합니다. 칩 판매를 해야 AWS/GCP 처럼 배포환경 만들 수 있죠. 그 회사들은 엔비디아가 칩 판매해서 그것으로 해결 되거든요. 유일하게 맥 제품에서 AWS/GCP 에 납품되는게 완제품 맥미니 입니다. 그것도 가상 데스크탑 실어서 맥 앱 개발용입니다.
@ 아뇨 이미 자체 AFM 모델 직접 M2 Ultra 칩으로 구성된 서버에서 서비스 중입니다. 라이팅 툴즈 일부기능이나 사파리 요약기능은 기능은 애플 서버 기반으로 이미 서비스 중이에요 image playground, genmoji, 노트앱의 이미지 생성 기능은 기기 자체에서 인퍼런스 중이고, 메일이나 알림, 라이팅 툴즈의 다시쓰기도 온디바이스에서 SLM을 직접 인퍼런스해서 구현하고 있습니다
@@Johnassu 아니, 애플이 자체적으로 그런 서비스를 하는 것은 자체 서비스를 위한 거지, 개인/기업 사용자가 M4 노트북을 사서 거기서 훈련하거나 거기서 준비한 서비스가 애플 서버에서 서비스 될리가 없죠? 그런데 왜 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 추론을 하는게, 애플이, 애플 직원이 만들거나 튜닝한 모델을 자기 서버에서 자기 아이폰에 사용할 서비스를 하는데, 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 추론하는게 그런 환경에 어떤 도움을 주겠으며, 어떤 도움을 받나요? 오히려 OSX에 실린 OpenAI가 사용자의 수많은 입력을 바탕으로 더 엔비디아 칩에서 학습되어서 더 앞으로 나아갈 걸요? 개인 및 기업 개발자가 애플 맥북으로 뭘 만들어도, 뭘 추론해도, 그건 애플 서비스에 눈꼽만큼도 사용이 안되며, 거기에서 추론 서비스를 구동할 수도 없어요. 그래서 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 어디 딥러닝 모델을 만든다 하더라도 그게 어떻게 애플 자체 서비스에서 구동이 될것이며, 어떻게 AWS/GCP 처럼 클라우드 사업자 처럼 할 것이죠? 그럴 생각이 없는 애플인데요? 왜 애플이 자체적으로 폐쇄적으로 자기네 애플 제품을 위해서 하는 서비스가 AWS/GCP에 비교된다고 보시는지 이해가 안갑니다. 개인이나 기업이 백날 M4 맥북으로 맥 OSX 전용 도커/컨테이너 만들어도 애플이 그거 서비스 안해줍니다. 이게 AWS/GCP와 아주 다른 점이죠.
애플이 ai시장에서 굉장히 후발주자임에도 애플이 갖고있는 애플실리콘의 어마어마한 강점과 어마어마한 판매량(=tsmc,하닉을 비롯한 회사에게 애플은 1순위 고객인 점.)으로 격차를 빠르게 매꾸려는 것 같네요. 한편으론 애플이 아닌 다른 어떤 회사가 이렇게 나올수 있을꺼 싶기도 합니다. 경이롭네요.ㅋㅋ
아니 무슨 M4 얘기로 20분이 넘지? 하며 눌렀는데 방대한 정보에 속수무책으로 당했습니다. 애플 사용자로써는 단순히 빠른 애플 인텔리전스의 정상화만을 바랄 수 있지만 AI 시대에 애플이 향해야 할 곳은 생각보다 멀리 있었네요. 뒤늦게 참전한 애플이 어느 정도의 성과를 내줄지 기대됩니다.
딥러닝 10년 이상 판 현직 연구자입니다. CUDA의 대체재로 애플 주도로 개발되는 Metal과 MLX 계속 발전중이고, llama.cpp 프로젝트 덕에 추론용 서버 시장에서 제품 사용이 매우 매우 쉽습니다. 물론 CUDA가 당연히 압도적으로 앞서나가고 있는 것도 맞지요. 맥은 전체 시스템이 NVIDIA GPU보다 작습니다. 트럭과 자동차의 성능을 굳이 비교할 필요가 없듯이 애플 실리콘과 NVIDIA GPU는 그 발전의 궤를 달리할거에요. 애플은 애플실리콘만의 장점을 잘 살려 나갈 것이고, 장기적으로는 애플 사용자들의 개인정보까지 활용 가능하니 인공지능 추론 컴퓨팅 시장의 최강자가 될 가능성이 상당히 높습니다.
![I.N "HALLUCINATION" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/n5B5q1Hwt_U/mqdefault.jpg)
진짜 블루 가둬두고 영상만 뽑게하고 싶다.....
이번 영상 내용은 특히 더더더 흥미진진했고, 21:52 영상 마지막에 언급하신 나노텍스처, SDR 피크 밝기, 썬더볼트 5 등등,
하고 싶으시다는 얘기들도 무슨 내용일지 기대됩니다!
와~! 슈퍼땡스 정말 감사드립니다! 힘내서 영상 더 많이 뽑아오겠습니다...
나노 텍스처 글래스에 대해서는 아이패드와는 살짝 다른 시각으로 바라볼 계획이고, SDR 피크 밝기는 실제 제품 측정해보고 나야 조금 더 자세하게 말씀드릴 수 있을 것 같아서 일단 보류했습니다!
썬더볼트 5는 지금 제가 사용하고 있는 워크스테이션 구성 소개드리면서 같이 이야기해보려고 했어요!
”수능을 앞둔 고3의 최고의 선택“
아... 갑자기 추워졌더라니 수능 날짜가 다가왔었군요
최고 X
최후 O
수능을 앞둔 재수생의 최고의 선택
화이팅 입니다
M4 같은 강력한 퍼포먼스 유감없이 발휘하시길 빕니다...!
진짜 영상 내용이나 퀄리티나 세계 제일인듯..
예전에 애플 AI가 처음 나올때 8GB 커트라인 관련해서
“M1보다 A16이 더 뉴럴엔진이 좋은데 이건 쓸데없는 급나누기다“
라고 주장하는 분과 램의 중요성에 대해 얘기한 적이 있는데
이 영상에서 제가 어설프게 알던것보다 더 자세하게 설명해주시니 그때가 생각나네요
(사실 어설프게 알던것도 컬스 영상들 덕분이지만)
와~! 슈퍼땡스 정말 감사드립니다!
제 영상을 보시고 지식이 늘었다고 하시니 더무 기쁘네요 ㅎㅎ. 앞으로 더 좋은 영상들로 찾아뵙겠습니다!
AI 스케일 ㄷㄷㄷ 역시 보법이 다르다!
와~! 슈퍼땡스 정말 감사드립니다. 더 힘내서 많은 영상들 가져오겠습니다!
지리는 분석이다...
애플이 m4 시리즈를 발표하면서 그걸 인공지능과 엮고 애플이 뒤처진 부분 그렇지만 애플이 가진 어마어마한 잠재력들을 꿰뚫어본거 같음 다들 애플 ai 서비스도 안되면서 npu 성능 향상이 의미가 있나 의심하는데 몇 수 앞을 더 내다본 분석같음
어느정도 이쪽 분야 관심있고 컬스 쭉 챙겨본 사람이면 정말 알기쉽고 명료하게 설명했단 느낌을 받았을거임
자료조사 미쳤네요 구독박습니다
이번영상은 정말 좋네요.. 다 이해는 못했지만 개념을 이해하는데에는 매우 유익합니다
정말 유익하고 흐름도 너무 좋아서 핵심이 귀에 쏙쏙 들어옵니다. 늘 감사히 듣고있습니다
내용이 알차다. 알고 영상을 제작한다는게 느껴지는 영상이다. 속이 다 시원하네
1:09 심장 멎는줄 ㅋㅋㅋㅋㅋ
내 마스터피스... 😭😭😭
너무 재미있게 잘 봤습니다
강의 잘봤습니다. 이해가 쏙쏙되쟈냐?
m4 깡통 맥미니에 물릴 가성비 좋은 모니터도 다뤄주셨으면 좋겠어요!
항상 고퀄의 영상 감사합니다.
별말씀을요~ 영상 재밌게 봐 주셔서 감사합니다!
종이로 만들어온거 너무 귀여워 ㅜㅠ
역시.. 이러니 컬러스케일이지..
맥북에 바라는 점이 있다면 FaceID를 좀 넣어줬으면 좋겠네요 ㅜㅜ..
ㅠㅠ 다음 리디자인때 OLED 넣으면서 상판이 더 얇아질텐데... 들어가기 힘들지 않을까 싶습니다
이게 진짜 리뷰지 ㅎㅎ
재미있고 좋은 정보 감사합니다 :)
웬만하면 영상추천 안하는데, 너무 직관적으로 잘 설명해주셨습니다! 추천박고 갑니다!
M4맥 나오고부터 컬러스케일 영상만 기다렸습니다
너무 오래 기다리게해서 죄송합니다 ㅠㅠ
@@ColorScale ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 아닙니다 오래 걸려도 퀄리티 있는 영상이 더 좋습니다!
맥미니를 어깨 너머로 휙-! 아 멋진 연출입니다^^
역시 클라스가 다르다!!!!
좋은영상 자주 보고 싶어요
감사합니다! 더 노력해서 더 많은 영상 제작할 수 있도록 할게요 ㅠㅠ
Face id인식률의 각도 차이도 없을까요 ? (비교군 쌩폰)
앞에 두질문만 통과하면 살 수 있을것 같네요.
반사캔슬링 스크린 프로텍터에 대한 질문이실까요?
@@ColorScale 네
@@ColorScale답해주세요
사전예약으로 주문해 사용중. 최근(11월21일) 전화통화 후 강화유리에 유분기가 묻어 물티슈로 닦아봤으나 유분기가 제대로 닦이지 않음. 여러 방법을 동원해서 유분기를 지웠지만 손을 조금만 대도 유분기 있었던 부분만 계속해서 얼룩과 유분기가 생김.
테두리 무지개 현상과 먼지까지 참고 썼는데 실사용 중 화면에 심각한 불편을 주는 현상까지 겪고는 도저히 쓸 생각이 없네요. 왜 가격을 주고 강화유리를 샀지 돈만 버렸다 생각이 드네요.
품질에 만족드리지 못해 죄송합니다.
기다리고 있었습니다!!
심연에 빠져들었다 나왔습니다... 논문을 몇 편 본 건지 ㅠㅠㅠㅠ
@@ColorScale 방금 다 봤습니다 항상 보면서 얻어가는 게 많습니다 정말 수고 많으셨습니다 ㅠㅠ
내년에 M5가 탑재된 비전프로 2가 출시된다는데 그것도 기대되네요.
20분 넘는 시간이 순삭… 현재 m1 pro 로 ollama 최신버전에서 gemma2 4bit 양자화된 모델 추론 속도가 초당 24토큰 정도 나옵니다. agent를 과하게 사용하지 않으면 충분히 로컬로도 사용가능해요!!
m4pro나 max중에서 업글하는게 좋을까 싶어 해외 리뷰 벤치마크들 찾아봤는데.. m1max에서 m4로 가면 여기서 인용된 그래프들에는 없는 인코딩 등 실제 소요시간 결과값이 다운그레이드고 m4pro는 사실상 옆그레이드 더라고요. 돈 이삼백 넘게 써서 다운그레이드나 옆그레이드는 좀 아닌거잖아요. 이게 인텔 285K도 아니고. 그럼 남은 선택지는 m4max인데 업글비용 대비 각종 결과값이 기대값에 못미쳐서 에메르송.. 고민하게 만드네요. 팀쿡식 급 나누기가 있나부다 기본 pro max 그런 생각이 드네요. 맥미니 m4 기본형이 참 잘나온거 같던데 사용 환경에 그거면 충분한 유저분들이 아마도 가성비 킹 승자일 듯 싶네요.
맥미니가 진짜 이번시리즈 최고 가성비인듯
인코딩 같은 경우에는 하드웨어 인코딩 회로 등에 영향을 받아서요.
파일 앱을 찾기 위해 '파'를 검색하면 파일 앱이 나오는데 '파일'을 검색하면 파일 앱이 나오지 않는 애플이, 애플 인텔리전스를 통해 메일과 같은 기기 내부의 정보를 활용 할 때 제대로된 정보를 검색하고 결과를 도출할 수 있나 하는 의문이 있음
ㅠㅠ 웃프네요
@@ColorScale 마찬가지로 암호앱(icloud 암호연동 자동입력앱)도
재 다운로드 할려면 앱스토어에 암호 라고 검색하면 안나옵니다
앱스토어에는 password라는 이름으로 등록되어있기에 password라고 쳐야 앱이 나옵니다
이런데서 아쉬움이 발생하는 사람이 있을거같습니다(설치한뒤엔 앱서랍에서 암호 로 표기됨)
아이폰, 아이패드 다 ‘파‘, ‘파일‘ 검색 시 파일 앱이 상위권에 잘 나오는데 혹시 무슨 기기인가요??
아이폰 12인 저도 안나오네요
낙관적인 영상 같아서, 주의하실 부분 몇 자 적어봅니다.
요즘 노트북이나 pc등에 AI딱지를 붙이는 경우가 생겼는데, 실상은 가격 부풀리기를 위한 마케팅입니다. 아직까지는요.
왜냐하면 첫째론 오픈소스인 AI(많이 쓰이는 LLM등) 툴은 AI 특화 제품의 차별화 정도가 크지 않습니다. 모두에게 열려있는 기술이니까요. AI 작업 최적화 했다고 말은 하지만, 그냥 CPU 같은 하드웨어 체급이 중요해요. 그래서 AI 제품이라고 파는 것들은 단순히 상급 부품을 박아넣고 이걸 프리미엄화할 명분이 필요했던 것입니다. 실제로 cpu 성능개선 수준대비 가격상승폭이 높습니다.
둘째론 그럼 기기 탑재 ai(a애플 인텔리전스)가 이런 제품들의 차별화 요소라는건데, 쓸 이유가 없습니다. 영상에서 언급해주신 것처럼 하드웨어 한계에 갇혀 성능이 구립니다. 약간 안좋은 정도가 아니라, 처참합니다. 그리고 첫째 항목에서 언급된 오픈소스 ai들이 대체제가 됩니다. 개인정보등에서 쓰일수는 있겠지만 언급해주신 것처럼 계획 단계일뿐 나온건 없습니다.
ai 컴퓨터나 노트북이라는 이름을 가진 제품들이 벌써부터 보이는데요, 아직은 그 돈주고 살 이유를 가진 제품이 딱히 없습니다. 다들 주의해서 구매하시길 바랍니다.
좋은 의견 감사드립니다!
M4 맥북들에 퀀텀닷 필름이 들어갔다는 내용이 있는데, 이 내용도 다뤄 주실 수 있으실까요? 이미 내용에 있으려나
애플이 Ai 쪽으론 뒤쳐졌고 후발주자가 됐지만 그래도 M 칩의 잠재력을 더 높이고 미래를 대비하기위해 칩셋을 만든거 같습니다.
곧 nvidia의 5000번대 글카가 나올거고 그럼 M4 칩의 Ai 칩셋은 또 밀리겠지만요
그래도 M5, M6 등 미래를 위한 가치가 있고 애플이 보유한 현금력이 있으니 미리 투자하는건 좋은 선택인듯
선생님 스냅드래곤 서밋이랑 라이센스 분쟁 보고 보고 컬스 영상도 올라오겠지? 하고 기대하는 중인데…예정 있으신가요?
넵! 그거 준비 중에 m4 시리즈 발표돼서 인터럽트
된 상태였습니다...
앗…ㅋㅋㅋㅋ기대하겠습니다. 영상 잘 봤습니다.
이븐하게 익햐오겠습니다
뭐 하나만 여쭤 볼게요
혹시 지금파시고 있는 필름을 붙였을때 전면카메라의 화질과 안붙였을때의 화질은같다고 보면될까요 ?또 색감의 차이도 없나요? 너무 궁금함니다
크게 영향을 주지 않는 것으로 분석하고 있습니다!
모바일 / pc 생태계에서 학습용 데이터를 가져올 수는 없을까요 개인정보는 익명화 등의 절차를 통해 안전장치를 충분히 구축할 역량이 되는 회사가 애플일 텐데요 사실 ai 에서 구글/메타/테슬라 등이 각광받을 측면은 빅데이터를 확보할 수 있다는 면도 있을텐데 애플도 그 클럽에 포함되지 않을까요
새로 나온 아이패드 미니 리뷰도 부탁드립니다.
영상을 보니 애플도 기존 Pro나 Max 또는 새로운 라인업을 도입해서 HBM을 사용하는 것도 좋을 것 같긴 한데 이게 가능할 지 모르겠네요
애플이 도입하는 장점에 비해 수요에 의한 경쟁이 너무 빡세니..
16프로 카메라 리뷰도 좀...ㅜㅜ
근데 정말 궁금한건데, 딥러닝이나 LLM을 맥에서 돌리는 분이 계신가요? 성능이 아무리 좋아도 소프트가 결국 가속 성능을 지원 않하면 결국일 터인데. 더군다나 플렛폼 바뀌며 생기는 말썽까지 고려하면.
안녕하세요 블루님, 컴공과 학부샹 시청자입니다. AI분야를 석사로 제대로 연구해보고 싶은데, 학부 때 준비사항이 있나요? 또, 석사에서 AI집중 연구를 하려면 어떤 루트를 타야하나요. 그냥 컴공과 석사 공부 때 AI위주 과목으로만 수강하면 되나요?
AI라고 하면 분야가 너무 넓습니다. 요즘은 학부에도 인공지능 관련해서 수업들이 많이 개설되고 있는 것 같던데 개론에 가까운 수업을 수강하면서 어떤 분야를 연구하고 싶을지를 정하고, 이후에 연구실을 찾는 게 좋을 것 같습니다.
오랜만이군요... 맥 미니 던지는건 제가 다 식겁하게 되네욬ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
14:02 한가지 더있죠 애플은 엔비디아를 극혐 한다는겁니다
근데 아무리 극혐하더라도 제품이 좋으면 쓸 수밖에 없긴 합니다. 애플도 학습용으로는 엔비디아 카드 대량으로 구매했어요.
극혐 할때의 애플은 시총 1위를 계속 해오던 엄청난 회사였고 사실상 엔비디아는 시총 10위권 에서도 못볼 수준이었는데
지금은 시총이 애플따고 1위도 해본 엔비디아라 극혐을 잊고도 남았을겁니다.
지금 극혐하고 엔비디아 카드 안사면 안그래도 늦었는데 더 뒤쳐지는거에요 ㅋㅋ
로이터통신 피셜론 엔비디아 안 쓰고 구글꺼 쓴 것 같다는데요?
링크가 안 올라가네요 ㅡㅡ 2024/07/29 일자 기사 찾아보시면 나옵니다
아무리 엔비한테 통수를 맞았다고해도 시장점유율 97퍼센트짜리 엔비디아의 결과물을 안쓸순없죠
HBM과 애플 실리콘 그리고 NPU까지..
다시한번 Ai 데이터 센터 칼럼을 복습 하는 느낌입니다!
LLM을 위해 고속 행렬 연산과 고용량, 고대역폭 메모리가 요구 하는군요
혹시 이번에 출시된 맥북프로의 나노텍스처 화면은 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
직접 눈으로 봐야 알겠지만 맥북프로 화면은 터치/애플펜슬 사용 용도로 만들어진 게 아니고 여기저기 들고다니면서 사용한다고 하면 나쁘지 않은 옵션이 아닐까 싶습니다.
아예 구글 TPU Groq의 LPU나 세레브라스 같은 서버 추론전용 프로세서를 만드는건 어떨까 싶습니다
1:03 프로 가격 오류요
애플이 하이닉스의 HBM을 사용하지 않나요?
혹시 하드웨어 캘리브레이션 모니터 평가할 생각 없으신가요?
쟈쟌, 제가 멤버십으로 돌아왔습니다😉😉😉(금전적으로 해결할 일이 있어서 빼고선 재가입을 까먹었… 대신 그레이스케일 말고 컬러스케일로 돌아왔습니다^^7) 그동안 쓰던 맥북에어 M1을 처분하고 맥북프로 14인치 M4버전(스스디만 1테라로 바꾼 트림으로 샀습니디)으로 기변 하지마자 블루님 생각이 나서 찾아왔네요ㅎㅎㅎ 아무튼 다시 잘부탁드려요 블루님😊😊😊
그나저나 M1에서 M4로 넘어가니까 신세계네요ㅎㅎㅎ 곧 출시할 싸펑2077 맥 버전이 120프레임으로 돌아갔으면 좋겠네요ㅎㅎㅎ(이건 너무 오바일까요ㅋㅋㅋㅋ)
그리고 강화유리는 어머니 아이폰에도 사서 붙혀드릴 정도로 잘 쓰고 있습니다ㅎㅎㅎ(비싸도 그만큼 대체제가 없을 정도의 품질이니까요ㅎㅎㅎ)
잘 봤습니다. 멀티모달 지원하는 메타의 라마3.2b 양자화 모델을 M4에서 가성비 좋게 돌리고 싶은데, M4기본형으로도 충분할까요?
이번 M4 맥북 프로에 퀀텀닷 필름이 새로 들어갔다던데 이에 대해서 자세히 다뤄주실 수 있나요?
넵! 실제 제품 받고 자세히 살펴볼 수 있도록 하겠습니다!
출근길 최고의 선택
M4맥미니 하나 살까 싶은 생각이 들더군요. 애플 TV 4k살 생각이었는데 그 대용으로 괜찮을까요?
엇 ㅠㅠ 애플 TV랑은 약간 용도가 다르지 않나요?
컬러님🙂만약 추후 맥북 시리즈에 OELD 디스플레이가 적용된다면 가격 상승을 예측 해봐도 될까요?
정확히 예측하긴 쉽지 않은데... 큰 폭으로 올리진 않지 않을까요?
그래서 맥북 에어 M4 기다리면 되나요?
언더케이지에서 독립하고 애플 디스플레이 리뷰할때, 새 영상은 언제올라오나 하루하루 기다렸는데 그게 벌써 4년전이네요.
최근에 보호필름판매하신다고 관련 영상만 업로드하고 보호필름 필요없다고 생각하는 저한테는 섭섭하지만, 흠잡을데 없는 전문적인 판매자가 필요하다고 생각하기에 긍정적으로 생각합니다.
하지만 옛날처럼 게이밍 모니터 후기, 가성비 테레브이 후기 같은것도 종종 올려주셨으면 하는 바램입니다. 이제 곧 모니터분야 발전 속도가 빨라질 것 같기에...
woled 특허 만료에 따라 곧 oled모니터가 상용화 될것 같은데, 일반 소비자 층이 납득할만한 가격까지 떨어지는데 얼마나 기다려야할지 의견이 궁금합니다.
그리고 모니터 후기도 좀 남겨주세요 씁쓸합니다😢
소중한 댓글 감사드립니다. 업무량이 많아 처리를 못 하고 있지만 디스플레이 리뷰 역시 꾸준히 진행할 계획입니다. 조금만 더 기다려주세요.
딱 제가 듣고 싶었던 영상이네요. HBM메모리가 화두에 오르면서 UMA 기반의 애플 SOC가 갖는 이점과 잠재력은 향후 작업용 어플과 게이밍시장에도 지각변동이 분명 올거라고 생각했는데 아직은 CUDA 독점이라고 볼 수 있지만 메리트가 있다면 급물살을 탈 수 있다고 봅니다.
에에.. 질문이 있습니다..
주 용도가 다음과 같은데 선택장애 해결 도와주세요...
1. 로직프로, 에이블톤라이브 등 DAW를 이용한 음악 작업. (주로 샘플링 기반 가상악기 사용)
2. 4K 20분 분량의 컷편집 위주 영상 제작.(단순 장비 리뷰 등.)
주 용도가 위와 같을때, 고민이
맥미니 (M4, 16GB, 512~1TB)
vs
맥미니 (M4 Pro 컷칩, 24GB, 512~1TB)
중 뭐가 나을까요? 영상 작업은 하드한 작업은 아닐거같고 일단 컨텐츠 크리에이트 입문 단계입니다. 맥북프로 사려다 맥미니 너무 귀여워서 사려고 합니다아아
나중에 장비 변경시 맥스튜디오 고민중이고, 그때 맥 미니는 서브컴이나 서버로 굴릴 예정입니다. 둘중 뭐가 합리적인 선택일까요?
애플 풀매수해야겠다
우리뇌 자체가 슈퍼 인공지능이다.
정말 멋진 회로죠...
아이폰 쓰고 PC 게임 안하는 지인들한테는 애플 실리콘 달린거 사라고 하는데 대부분 만족 하더라구요.
안녕하세요 저는 음악하는사람인데..gpu는 사용하지 않는 전제하에 m4와 m4pro칩의 퍼모먼스 차이가 유의미하게 있을까요??컴파일링에서 두 칩의 차이가 꽤 있다고 들었는데 실제 사용에 있어서 얼마나 차이가 있을까 감이 안옵니다 ㅠㅠ..
순간 궁금하기에서 한 번 언박싱? 하고 가져온 모델인줄 알았어요 ㅋㅋㅋㅋ
매번 알기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다 😊
진짜 양질의 컨텐츠네요 몇년전에 비해서 딕션같은거 훨씬 안정돼셨구요 자주보겠습니다
M1시리즈 나온 게 어제 일 같은데 벌써 M2울트라가 추월당할 정도라니
역시 최고...
제가 구매한 맥미니 M2가 CPU 급발진이 일어나서 무진장 빨라져버렸습니다. 기존 100배속도.
영상 20분짜리 2초만에 재생되어버리니. ...
너무 빨라서 못쓰겠어요. 영상 감사히 보고 보상으로 적당히 빠른 M4 그거랑 바꿔 드리겠습니다.
정확히알아들은건 10퍼정도 된 것 같습니다. 조금씩 알아가겠습니다.
ㅠㅠ 조금 더 쉽게 설명드리지 못해 죄송합니다
맥시리즈에는 사기가 별로 없는 것 같아 맥미니 후기만 기다리는 중입니다.맥 스튜디오가 아직인것 보면 M4울트라의 성능이나 방열 문제가 있는것 같아보여서 맥미니가 성능이나 방열 문제만 없으면 제대로 라인 갖춰 써보려구요.
한국 출시되면 한 번 커버해보겠습니다!
1:02 가격 오류있네요..! ㅎㅎ
악!!! 죄송합니다... 환율 자체는 맞을 거에요 ㅠㅠ
nvlink 부활시킨 이유가 크게보면 ai때문이었네요;
개추 누르면 올해 수능보는 수험생들 당일날 머리에 M4 Max 이식됨
그거 좋은거 맞아요…?
수능 당일날 멀티탭 챙겨야겠네요
성능 자체는 사람 뇌가 M4 보다 좋지 않나요? ㅋㅋㅋ
@@LongNASDAQ 뉴런 갯수는 압도적으로 많죠?
@LongNASDAQ ㅋㅋㅋㅋ 전반적인 성능은 사람 뇌가 압승이죠!
잘봤습니다,,
근데 한 번 더 볼게요 😢
머리의 한계..
응 한국에선 이친구네.. 리뷰 잘 봤습니다!
M5 (2나노공정)이 내년에 출시한다는 소문이 있던데...
추론할 때, 18:45 배포환경이라는 것이 더 중요하겠죠? 맥으로 딥러닝 모델 배포하는 환경을 제가 AWS에서 본적이 없습니다. ECS/ECK다 Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023, 윈도우즈 서버 입니다. 윈도우즈 서버는 당연히 딥러닝 배포환경은 아니고, 결국 딥러닝에 대해서는 ECS/ECK는 Amazon Linux 2, Amazon Linux 2023이거 두 개죠. 최신은 Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2로 하면 대부분의 딥러닝 배포는 됩니다. 개발은 대부분 우분투 아니면 다른 리눅스 계열인데, 배포를 개발환경과 아주 동떨어진 맥으로 하나요? 그렇게 맥으로 한다고 해도, 그것을 컨테이너화해서 서비스할 ECS/ECK가 맥이 지원이 안되는데 왜 자기 노트북에서 인퍼런스 되는게 중요한지 모르겠습니다. 자기 노트북에서 돌아간다고 그게 배포환경에서 돌아간다는 보장이 없는데 (설치 패키지가 다 다르니까), 그리고 클라우드에서 배포환경으로 GPU 인스턴스는 더 싸고 더 좋은 것을 고를 수도 있는데, 그거 다 희생해가면서 자기 추론환경 만드려고 1천만원 사용해야 하는 목적이 뭐죠? 요즘 인공지능 서비스 다 클라우드에서 컨테이너되어서 되는데, 자기 노트북으로 추론을 해야 한다라는 것은 왜 중요한지 모르겠네요. 애플이 M1, M2, M3 시리즈 칩을 딥러닝 추론으로 판매조차 클라우드 제공자들에게 안하고 있어요. 칩만 판매안하는게 애플의 정책입니다. 그래서 절대로 클라우드 환경에 학습/추론용으로 못 들어와요. 대신 완제품으로 만들어진 맥미니나 가상 맥환경용으로 들어왔죠. 이유는 애플은 완제품 만드는 회사니까요. 19:35 그리고 엔비디아는 NVLINK로 현재 256개 연결가능한데, H100칩이라면 80GB×256=20,480GB=20.48TB 제공가능합니다. 물론 애플은 칩을 안팔기 때문에 M칩간에 서로 연결이 안되겠죠. 지금 애플의 M 칩 상황은 정확히 설명하면, 밭을 갈아야 하는데 트랙터가 아니라 BWM M4를 사온 격입니다. 아무 도움이 안되요. 밭을 안가는 다른 용도는 되는데, 밭을 갈아야 하는 환경에 절대로 안됩니다. 그리고 밭을 갈아야 하는데 밭 환경에 안 맞는, 그렇게 비싼 차가 필요는 없죠. 어떤 딥러닝을 추론한다고 해도 그게 노트북이건, 서버건, 어떤 것이건 간에, 그 서비스 배포환경, 즉 AWS의 경우, 예를 들면, Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2에 안맞으면 그건 아무 소용 없어요. 왜 안되냐고요? ECS/ECK 컨테이너 서비스가 막혀 있습니다. 일일히 다 구축해야 합니다. Network Load Balancer, Application Load Balancer, Autoscaling 싸그리 다 막혀 있고, Capacity Provider 다 없고, 생짜 리눅스 우분투 (22.04/24.04) 에 그걸 다 일일히 해야 합니다. 하지만, Amazon Linux AMI 2.0.20241023 Kernel 5.10 x86_64 ECS HVM GP2에 맞춰 도커/컨테이너를 준비하면, 물론 AWS에서 세팅은 해야겠지만, 상당히 쉽게 세팅이 됩니다. 이게 개발속도의 차이가 달라요. 누가 맥에서 추론해봤다고, 그걸 서비스에서 어느 정도 성능이 나온다고 예상을 한다? 는 건 말이 안되는 겁니다. Network Load Balancer, Application Load Balancer, Autoscaling, Capacity Provider 세팅 값에 따라 확 달라져요. 컨테이너에서 나온 값이 중요하긴 하겠지만, 배포환경, 배포 라이브러리가 다른데, 어떻게 같은 결과가 나올 것이라고 예상하나요?
제 3자가 추론환경 배포하는게 아니라 애플 자체에서 서비스 하는거 말하는 거에요.
@ 그래서 그게 말이 안되죠. 그 추론환경은 현재 AWS 등의 클라우드 서비스들에 다 없어요. 그래서 맥에서 추론환경 만들어도 배포와 전혀 무관한 추론 환경이죠. 그리고 애플 자체에서 서비스 한다면 애플이 지금 클라우드 서비스 사업자가 아니라서 안되죠? 완제품 위주의 사업자니까요. 애플이 자체 OSX에 오픈AI 가져다 놨는데 자기들이 AWS 처럼 클라우드 환경 만들어서 추론을 해요? 분명히 말씀드리면 애플은 칩 판매를 안합니다. 칩 판매를 해야 AWS/GCP 처럼 배포환경 만들 수 있죠. 그 회사들은 엔비디아가 칩 판매해서 그것으로 해결 되거든요. 유일하게 맥 제품에서 AWS/GCP 에 납품되는게 완제품 맥미니 입니다. 그것도 가상 데스크탑 실어서 맥 앱 개발용입니다.
@ 아뇨 이미 자체 AFM 모델 직접 M2 Ultra 칩으로 구성된 서버에서 서비스 중입니다. 라이팅 툴즈 일부기능이나 사파리 요약기능은 기능은 애플 서버 기반으로 이미 서비스 중이에요
image playground, genmoji, 노트앱의 이미지 생성 기능은 기기 자체에서 인퍼런스 중이고, 메일이나 알림, 라이팅 툴즈의 다시쓰기도 온디바이스에서 SLM을 직접 인퍼런스해서 구현하고 있습니다
@@Johnassu 아니, 애플이 자체적으로 그런 서비스를 하는 것은 자체 서비스를 위한 거지, 개인/기업 사용자가 M4 노트북을 사서 거기서 훈련하거나 거기서 준비한 서비스가 애플 서버에서 서비스 될리가 없죠? 그런데 왜 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 추론을 하는게, 애플이, 애플 직원이 만들거나 튜닝한 모델을 자기 서버에서 자기 아이폰에 사용할 서비스를 하는데, 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 추론하는게 그런 환경에 어떤 도움을 주겠으며, 어떤 도움을 받나요? 오히려 OSX에 실린 OpenAI가 사용자의 수많은 입력을 바탕으로 더 엔비디아 칩에서 학습되어서 더 앞으로 나아갈 걸요? 개인 및 기업 개발자가 애플 맥북으로 뭘 만들어도, 뭘 추론해도, 그건 애플 서비스에 눈꼽만큼도 사용이 안되며, 거기에서 추론 서비스를 구동할 수도 없어요. 그래서 개인 및 기업사용자가 M4 노트북을 사서 어디 딥러닝 모델을 만든다 하더라도 그게 어떻게 애플 자체 서비스에서 구동이 될것이며, 어떻게 AWS/GCP 처럼 클라우드 사업자 처럼 할 것이죠? 그럴 생각이 없는 애플인데요? 왜 애플이 자체적으로 폐쇄적으로 자기네 애플 제품을 위해서 하는 서비스가 AWS/GCP에 비교된다고 보시는지 이해가 안갑니다. 개인이나 기업이 백날 M4 맥북으로 맥 OSX 전용 도커/컨테이너 만들어도 애플이 그거 서비스 안해줍니다. 이게 AWS/GCP와 아주 다른 점이죠.
@@oscarjeong9438 네 그러니까 자체 서비스를 위한 거라는 의미입니다
오 이번엔 다이나믹 마이크로 녹음을 하셨군요! 직접 영상 찍어서 유튜브로 영상 올리는 시점에서 보이스오버 소리를 어떻게 해야 더 듣기 좋게 할까 싶던 찰나에 이 방식에도 눈이 가네요 ㅎㅎ
음성 관련 피드백이 많아서 이것저것 시도해보고 있습니다!
저 와 ㅋㅋㅋ!@!!! 하는건 봐도봐도 웃기네요 셀프 효과음
마이크 지리네 ㄷㄷㄷㄷ
ㄷㄷㄷㄷㄷ
애플의 가성비가 타회사의 성능을 이길 수 있을지가 관건이군요
뭔가 마이크바꾼거같은..스튜디오에서 말하는거같ㅇ,ㅁ
이거 보면 m4맥북에어는 나중에 나오는게 맞네 더 높은 공정이 아니면 발열이나 전성비가 안맞을수도
애플이 ai시장에서 굉장히 후발주자임에도
애플이 갖고있는 애플실리콘의 어마어마한 강점과
어마어마한 판매량(=tsmc,하닉을 비롯한 회사에게 애플은 1순위 고객인 점.)으로
격차를 빠르게 매꾸려는 것 같네요.
한편으론 애플이 아닌 다른 어떤 회사가 이렇게 나올수 있을꺼 싶기도 합니다. 경이롭네요.ㅋㅋ
늘 영상 재밌게 봐 주시고 응원해주셔서 감사드립니다. 답글이 좀 늦었죠 ㅠㅠ. 한 동안 시총 1위였던 회사의 저력이 있긴 한 것 같더라구요. 계획대로 만회가 될지 저도 궁금합니다.
근데 제일 궁금했던 게 애플은 왜 'M#' 칩은 만들면서 애플 전용의 외장 GPU는 안 만드는 건지 궁금하네요...
현존하는 GPU는 'x86 마이크로아키텍쳐' 기반인데 말이져...
일단 GPU는 x86 마이크로아키텍처와는 아무 관련이 없습니다 ㅠㅠ
자체 칩 생산이 이렇게 중요한데 우리 5만 전자는 참... 5만 전자 답게 행동했네요체 칩 생산이 이렇게 중요한데 우리 5만 전자는 참... 5만 전자 답게 행동했네요 이제는 4만 전자 가려나
훌륭한 최신 기술 동향 정리입니다. 감사합니다.
영상 재미있게 봐 주셔서 감사합니다
솔직히 뭐라는지 잘모르겠는데 좋은 정보같아서 처음부터 끝까지 보게되네요 ㅋㅋ
진짜 고퀄리티 영상을 무료로 봐서 황송할 수준이다. 감사합니다.
아니 무슨 M4 얘기로 20분이 넘지? 하며 눌렀는데 방대한 정보에 속수무책으로 당했습니다. 애플 사용자로써는 단순히 빠른 애플 인텔리전스의 정상화만을 바랄 수 있지만 AI 시대에 애플이 향해야 할 곳은 생각보다 멀리 있었네요. 뒤늦게 참전한 애플이 어느 정도의 성과를 내줄지 기대됩니다.
늘 영상 재밌게 봐 주시고 응원해주셔서 감사합니다! 흥미로운 프로젝트들 준비하고 있는 게 좀 있는데 곧 멤버십 커뮤니티 게시글 하나 올릴 수 있도록 하겠습니다.
설레는 1분전
ㅎㅎ 안녕하세요!
5:00 토종 한국인도 읽기 힘든데요??
마지막 문장은 뭐라는건지 진짜 모르겠네 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
지구상 어떤 번역기도 읽을 수 없지만 한국인들은 알아볼 수 있는 한글의 암호화 방법이 있다. 모음과 자음의 다양한 변환으로 의미는 유지하면서 표면적으로 다르게 보이게 만드는 방식이다. 인공지능 모델들도 헷갈리게 만들 수 있다.
데스크톱 맥프로 같은 놈들에는 수냉 같은거 들어간담에 어마무시한 칩 때려박으면 좋을 것 같은데...
예에에에ㅔ전에 G5때 한번 데여서 그런지....ㅋㅋ
맥북프로 M4 Pro 14인치 깡통 가자아ㅏㅏㅏㅏ잇
가즈아~
CUDA 도 없이 추론용 서버시장에서 힘을 쓰기는 어렵죠.
애플은 엔비디아 싫어한다는데 이 부분을 어떻게 해결할지..
애플 실리콘이 범용 추론용 칩으로 시장에 나오면 맞는 말씀인데 어차피 자기들 서비스만 돌릴 목적으로 만드는 거라 CUDA는 크게 관계가 없습니다.
딥러닝 10년 이상 판 현직 연구자입니다. CUDA의 대체재로 애플 주도로 개발되는 Metal과 MLX 계속 발전중이고, llama.cpp 프로젝트 덕에 추론용 서버 시장에서 제품 사용이 매우 매우 쉽습니다. 물론 CUDA가 당연히 압도적으로 앞서나가고 있는 것도 맞지요. 맥은 전체 시스템이 NVIDIA GPU보다 작습니다. 트럭과 자동차의 성능을 굳이 비교할 필요가 없듯이 애플 실리콘과 NVIDIA GPU는 그 발전의 궤를 달리할거에요. 애플은 애플실리콘만의 장점을 잘 살려 나갈 것이고, 장기적으로는 애플 사용자들의 개인정보까지 활용 가능하니 인공지능 추론 컴퓨팅 시장의 최강자가 될 가능성이 상당히 높습니다.
'일수도' 의 범위가 너무 넓은것 아니오
완벽히 이해했어(짤)
ㅠㅠ 더 쉽게 설명할 수 있도록 노력할게요
대학교 실험실 에이스 조교한테 설명듣는 기분이네요
??? : 완벽히 이해했음 😢