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얼굴과 관련된 이미지 기술은 많이 있겠지만, "인식"을 응용해 만드는 서비스는 3가지가 있다.
※ 얼굴감지(Face Detection)
- 이미지에서 얼굴을 식별하고 이미지의 어느 영역에 얼굴이 있는지 찾는 기술
- Dlib, OpenCV DNN, Yunet, Pytorch-MTCNN, RetinaFace, YOLO Face
※ 얼굴인식(Face Recognition)
- 얼굴 사진에서 누구인지 식별 하는 기술
- 특징 추출 기술 (FaceNet, ArcFace) + 특징 유사도 측정(맨하탄, 유클리디안, 자카드, 코사인) 기술
※ 얼굴정렬(Face Alignment)
- 얼굴 사진에서 얼굴의 요소(눈, 코, 입, ...)를 찾아 얼굴의 요소를 재정렬하거나 변환
- 이중 얼굴 정렬은 어떻게 하는지 확인중이다. AI 로 실시간 인페인팅 하는거 같지는 않은데 말이다.
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드디어! 기다리던게 나왔습니다. 삼성의 DDR5-6400 메모리 모듈입니다. CUDIMM 형식으로 나왔네요. DDR5-5600 까지만 UDIMM 으로 나오고, 그 이후부터는 CUDIMM 으로 나오네요.
현재 나온건 16GB, 8 GB 모듈입니다. 16GB 는 40만원 정도에 거래되고 있네요. 아직은 비싼감이 있지만, 조만간 저렴해지겠죠. 16GB 모델의 파트넘버는 m333r2ga3pb1-ccp 입니다.
이제 DDR5 으로 바꿀때가 되었으려나요.
현재 CUDIMM 을 지원하는 CPU 는 인텔의 코어 울트라 시리즈 2 뿐입니다. 이것도 Z890 마더보드를 사용한 시스템에서만 지원됩니다. AMD AM5 소켓을 사용하는 CPU 가 아직 지원을 못하지만 일부 AMD CPU용 마더보드에서는 CUDIMM 의 bypass 모드를 사용해 낮은 속도로는 사용할 수 있는것으로 알려져 있습니다.
즉 아직 호환성은 별로이긴 하네요. 하지만 컨슈머용으로 발매되었으니 조만간 지원이 늘어날걸로 생각합니다.
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Shortcut Forwarding Engine, Flow Acceleration
DD-WRT 를 사용하다보면 WAN Setup 설정 부분에 아래 2가지 설정이 있다. 한번 정리해 본다.
DD-WRT 를 사용하다보면 WAN Setup 설정 부분에 아래 2가지 설정이 있다. 한번 정리해 본다.
1. Shortcut Forwarding Engine
- Disable
- SFE
- CTF
2. Flow Acceleration
- Disable
- CTF
- CTF & FA
위는 라우터에서 NAT 를 가속하는 기술이다. 원래 가정용 공유기라는게 저렴한 가격(=하드웨어)에 적절한 성능을 제공하는게 목표였는데, 요즘에는 가정에서도 고속 네트워크를 사용하기 때문에 꽤 오래전부터 좀 더 빠른 NAT 에 대해 연구하기 시작했고, SFE, CTF, FA 는 그 결실이다.
※ SFE (Shortcut Forwarding Engine)
퀄컴에서 개발한 NAT 가속 엔진. 오픈소스이고, 소프트웨어적으로 작동한다. GITHUB 에 소스가 공개되어있다.
https://github.com/waau/qualcomm-sfe
※ CTF(Cut-Through Forwarding)
브로드컴에서 브로드컴 CPU 를 위해 개발한 하드웨어 NAT 가속 엔진.
※ FA(Flow Accelerator)
브로드컴에서 브로드컴 SoC 를 위해 개발한 Flow Control 가속 엔진.
※ 설정방법
아래와 같은 순서로 설정하고, 테스트해본다. 이상없으면 다음 설정으로 넘어가면 된다. SFE 보다 CTF 더 빠르고, CTF 보다 CTF & FA 가 더 빠르다. QoS 를 사용한다면 CTF & FA 를 사용할 수 없다.
1. Disable → SFE → CTF
2. Disable → CTF → CTF & FA
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우연한 기회에 써본 1165G7. 상당히 좋다. 11세대 이후로는 데스크탑용 CPU 에는 AVX512 지원이 거의 없다. 아마 11세대 Core 프로세서가 AVX512 를 지원하는 마지막 데스크탑용 CPU 일것 같다.
벤치마크는 579 점으로 잘 나왔다.
GPU-Z 는 아래와 같다.
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우연히 사용하게된 MX450 이다. 성능은 1030 보다 조금 더 좋은 정도. 어차피 메모리가 2GB 이라 요즘 게임 하기엔, AI 돌리기엔 버겁다.
MX450 중에서는 나중에 나온 제품이다. 그래서 기존것 보다는 성능이 약 2배 정도 좋다. 하지만 어차피 게임 옵션을 높일 수 있는 수준은 아니다. MX450 은 스펙이 다양하기 때문에 일일이 확인해봐야 하기도 하다. 어쨌든 TU117 기반이고 MX450 에 사용한 TU117S 는 TU117 의 컷칩이다. TU117S 는 대략 GTX 1650 의 절반 수준이고, NVENC, NVDEC 가 없는 칩이다.
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그냥 습관적으로 이것 저것 생성하다가, 드레스를 입히면 괜찮을 것 같은 조합이 나왔다. 바로 실행해봤다. 나름 맘에 들어서 올려본다.
아래 사진이 가장 맘에 들었는데, 스케일 업 과정에서 손가락에 문제가 생겼다. 손가락 부분은 수정했다.
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DDR5 메모리 살펴보다가 주의해야할 사항이 하나 있었네요. 잊지 않도록 블로그에도 적어 놓습니다.
삼성 5세대 DDR5 메모리 칩. 16Gb 짜리 칩이다.
인텔 코어 울트라 플랫폼(인텔 15세대 이후 플랫폼)에서, 8Gb 메모리 칩을 사용한 메모리 모듈을 인식하지 못하는 현상이 있다네요.
보통 8GB 또는 16GB 메모리 모듈중 일부가 해당됩니다. 8 GB 메모리인데 칩을 8개를 사용하거나, 16 GB 메모리인데 칩을 16개 사용하면 메모리가 인식 안된다고 하네요. 다른 플랫폼에서는 됩니다. AMD 플랫폼에서는 이슈 없구요.
즉 16기가 모듈의 경우 1Gb x 16 또는 2Gb x 8 으로 구성되는데, 2Gb 칩을 사용한 단면 메모리 모듈은 문제 없습니다.
수 십년전에 메모리 구매할 대 양면/단면 따져가면서 구매했었는데 이젠 어떤 용량의 칩이 쓰였는지도 확인해봐야 하네요. 이건 작년 말에 나온 이슈로, 아직 바이오스 업데이트가 안되었나봅니다.
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유래없는 주가 상승으로 인해 나같이 주식 안하는 사람들은 꽤 허탈함도 있을거 같긴 하지만, 지난주 터진 전쟁 때문에 앞으로가 안갯길인거 같다.
개별회사의 주식을 살까? 오를까? 내릴까? 아직 눈팅중.이런걸 내가 쓸정도면 주가가 내리려남.
- 주가지수 6000대는 빚을 내서 하는 사람들이 많아서 그런것 같기도 하고. 그러다가 반대매매 당하면 큰일이다.
- 전쟁이 장기화될 것 (3월중에는 못 끝난다는 의견)에는 이견이 없는거 같다.
- 소비자용 메모리 가격은 지금은 보합이지만 조만간 하락할 걸로 생각. 이미 비싼 가격에 살 사람들은 다 샀다. 나처럼 관망하는 사람들이 많은듯.
머 이것도 해봐야 알쥐.
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i5-12400 을 잠깐 써 봤다.
12 세대 인텔 코어 CPU 부터 E코어라고 불리는 절전형 코어가 들어 있는데, 12400 은 없다. P 코어만 6개 들어가 있다. 그래서인지 성능이 상당히 좋다.
사용한 PC 는 싱글채널이라, 메모리 채널 개수가 1 x 64bit 으로 나온다. LLC/Ring 속도가 나오는게 특이했다. LLC(Load-Line Calibration) 라는 단어는 왜 넣었는지 모르겠지만 말이다. Ring 은 인텔 CPU 내부의 인터커넥트 속도다. 예전의 Uncore 속도를 말하는것 같아 보인다.
벤치는 꽤 잘 나왔다. P 코어만 있어서 그런지 싱글 쓰레드 속도가 잘 나왔다.
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