아마존에서 48GB 메모리 4개를 구매했습니다.
asrock b650 rs pro 보드에 이 메모리를 장착했는데
2개는 인식이 되지만 4개는 한참이 걸려도 인식을 못했습니다.
"램 타이밍 및 전력 등에 대해 보드가 학습하는데 3~5분, 심하면 10분도 걸려요."
라는 글에 1시간을 기다렸는데도 변함이 없었습니다.
그래서 좀 더 찾아보니.. 보드의 bios를 업데이트하면 해결된다는겁니다
그래서 보드의 바이오스 버전을 보니.. 1.5 였나? 근데 공홈에서 확인한 보드의 바이오스 최신 버전은 3.25 (정확히 숫자가 기억 안나네요 ^^;)
바이오스 업데이트를 하니.. 1시간의 기다림을 했던 제가 바보 같게 바로 부팅이 되네요
그런데.. 128GB 사용 가능..? 나머지 램은 어디에..?
찾아보니..
그저 헐.. 입니다.
최근 많은 팀이 AI 코딩 어시스턴트나 에이전트를 도입하면서 코드 생산 속도가 비약적으로 상승했습니다. 하지만 속도가 빨라졌다는 것은 그만큼 잠재적인 결함이 프로덕션 환경으로 유입되는 속도 또한 빨라졌음을 의미합니다. DevOps.com의 이번 글은 AI가 생성한 코드의 특성과 그로 인해 발생하는 새로운 유형의 리스크, 그리고 이를 제어하기 위한 '신뢰성 가드레일(Reliability Guardrails)
최근 AI 도구들이 비약적으로 발전하면서 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기술적 기법에 많은 관심이 쏠렸습니다. 하지만 실제 현업에서 LLM을 극한으로 활용해 고도의 결과물을 만들어내는 사람들의 공통점은 정교한 프롬프트 템플릿을 쓰는 능력이 아니라, 해당 분야에 대한 깊은 '도메인 전문성'을 갖추고 있다는 점입니다. 많은 이들이 LLM이 지식의 격차를 줄여준다고
최근 Claude Code나 Kiro와 같은 AI 코딩 에이전트들이 단순한 코드 완성을 넘어, 자연어 프롬프트 하나로 수십 개의 PR을 생성하고 인프라를 수정하는 수준까지 발전했습니다. 하지만 이러한 생산성 향상은 '기계적 속도'라는 트레이드오프를 동반합니다. AI 에이전트는 조직의 보안 리스크나 컴플라이언스를 이해하지 못한 채 오직 '작업 완료'에만 최적화되어
최근 LLM의 성능이 비약적으로 상승하면서, 역설적으로 우리가 모델의 성능을 측정하는 '자' 자체가 무용지물이 되는 현상이 가속화되고 있습니다. arXiv에 게재된 "When AI Benchmarks Plateau: A Systematic Study of Benchmark Saturation" 연구는 우리가 흔히 신뢰하는 벤치마크 점수가 왜 더 이상 모델 간의 변별력을 제공하지 못하는지, 그리고 이른바 '
