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스압) 뉴비 앨범 몇개 들어보고 리뷰 써봄
방금돌린앨범 사운드적으로 완벽하고 꽉 찬 느낌을 줌 끝난 뒤의 여운이 ㅈ되는 앨범인듯 데스 그립스는 비선호였는데 얘는 난잡하지 않아서 좋았음 띵곡도 많고 내 안에서 열정이 생겨나는 것 같은 앨범 저점이 꽤나 높은 편인듯 듣기 편안하면서 심금을 울리는 사운드 구린 곡도 없어서 앨범 단위로 돌리기 너무 편함 칸예 최고작이라고 생각하는 앨범 프로덕션이 너무 좋은 앨범 칸예가 사람이 바뀌면서 이런 앨범을 더이상 안 냈다는게 아쉽불안정함으로 꽉 찬 앨범 Heartless나 Love Lockdown같은 개좋은 곡들도 있는 반면 별로인 곡도 좀 있었음 사운드적으로는 가장 개쩌는 앨범이라고 생각함 Devil in a New Dress, Dark Fantasy, So Appalled 세 곡이 ㄹㅇ ㅈ되는 귀르가즘을 선사했음 고점은 정말 높은데 일부 곡들은 좋은지 모르겠음 스캇에게 빠지게 해준 앨범 인트로곡이나 3500 90210 같은 미친 뱅어들이 매력적임 전작처럼 뱅어는 별로 없지만 앨범 전체의 분위기가 좋았던 앨범 pick up the phone, lose가 제일 좋았음사람들이 찬양하는 것에 비해 아쉬웠던 앨범 후반부 여러 곡들이 그냥 양산형 트랩 혹은 싱잉랩 노래같아서 아쉬웠음 다만 전반부의 STARGAZING, CAROUSEL, SICKO MODE 세 트랙이 ㄹㅇ 킬링트랙이고 SKELETONS 비트나 CAN'T SAY, BUTTERFLY EFFECT처럼 가뭄에 단비 같은 곡들도 있었음 스캇의 기존 사운드랑 좀 달라서 어색했지만 갈수록 좋아지는 앨범 여러 사운드를 잘 활용한 점이 마음에 들었음 몇 곡만 쳐냈으면 Rodeo급 명반이었을듯 트랩의 맛을 보여주는 앨범 스캇이 랩 실력도 좋다는 걸 느끼게됨 차분한 사운드와 갱스터 랩이 잘 어울리는 앨범 스토리텔링을 알고 들으니 ㄹㅇ 소름돋았음 전작과 마찬가지로 스토리텔링의 수준이 감탄스러움 흑인음악 사운드의 조화가 매우 잘 이루어진듯 곡들의 퀄리티도 기복 없이 매우 좋았음 각종 평점 사이트에서 괜히 1위 먹는 게 아닌 듯 어색했던 옛날 힙합에 다가가게 해준 앨범 드레가 프로듀싱한 지펑크 비트가 ㄹㅇ 맛도리임 Forgot About Dre에서 에미넴의 신들린 래핑이 가장 기억에 남음 괴랄스러운 랩 실력으로 40분동안 청각적 쾌감을 안겨주는 앨범 길이도 적당하고 모든 곡이 다 좋은 듯 개인적으로 올드스쿨 붐뱁 앨범 중 최고라고 생각하는 앨범 프로듀싱과 래핑 모두 퀄리티가 좋고 듣기에도 편해서 공부할 때 틀어놓기 좋음 왜 좋은지 모르겠는데 좋음 힙합을 새로 바라보게 한 충격적인 앨범 매들립의 미친 프로듀싱에 한 번 놀라고 둠의 랩에 두 번 놀람 All Caps는 이 앨범을 넘어 힙합 역사에 남을 트랙 길이도 적당하고 돌리기도 편한 명반 중의 명반 매들립 프로듀싱 앨범을 찾다가 발견한 앨범 Shitsville ㅈㄴ 완벽한 곡인듯 친구의 카티 추천으로 듣게 된 앨범 사운드가 ㄹㅇ 신나고 맛도리임 개인적으로 2번트랙 R.I.P.가 ㄹㅇ 개좋았음비트와 랩 모두 완벽한 앨범 GKMC 상위호환이라고 생각함 읽어줘서 고맙고 외힙 고인물 형님들은 앨범 추천점 ㅎㅎ
작성자 : ㅇㅇ고정닉
AI 에너지, 물 사용량 음모론 완전 반박.jpg
대표적인 음모론 1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다 2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다 3. AI는 물 먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)에 대해서 AI를 통해 알아보자.선요약) 좆도 아니다1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다→ 맞는데 틀림 (뭔 개소리냐 생각이 들면 아래 내용을 읽어보자...)"10배 차이" 주장의 근원 추적:UN, IEA 등의 보고서에서 인용되는 "챗봇 2.9Wh vs 구글 검색 0.3Wh" 주장은 2023년 초 알파벳 회장의 "아마도(likely) 10배 더 들 것"이라는 추측성 발언과, 이를 뒷받침하는 SemiAnalysis의 분석에서 시작됩니다.구글 검색(0.3Wh): 이 수치는 2009년 구글 블로그 자료에 기반한 것으로 매우 오래되었습니다. 최신(2024년) 추정치는 약 0.04Wh로, 10배 가까이 효율이 개선되었습니다.챗봇(2.9Wh): SemiAnalysis의 분석은 평균 응답 토큰 수를 2,000개로 가정했는데, 이는 일반적인 대화형 챗봇 사용 시의 응답 길이(약 200 토큰)보다 10배 가량 깁니다. 에너지 소비는 출력 토큰 수에 비례하므로, 이 추정치 역시 과장되었을 가능성이 높습니다.더 현실적인 챗봇 에너지 추정치 (0.2Wh):2023년 10월 발표된 "From Words to Watts" 논문 등 최신 연구에서는 실제 하드웨어 측정을 통해 토큰당 에너지 소비량을 계산했습니다.LLaMA 65B 모델 기준, 평균적인 챗봇 상호작용(약 200 토큰) 시 약 0.2Wh의 에너지를 소비하는 것으로 나타났습니다. 이는 앞서 SemiAnalysis 추정치를 현실적인 응답 길이에 맞게 조정한 값과도 일치합니다.결론: "10배 차이"는 맞지만, 숫자는 훨씬 작다!구글 검색(0.3Wh -> 0.04Wh)과 챗봇(2.9Wh -> 0.2Wh) 모두 과거 추정치보다 약 10배 정도 에너지 효율이 개선되었습니다.따라서 비율 자체(약 5~10배 차이)는 여전히 비슷할 수 있지만, 실제 절대적인 에너지 소비량은 훨씬 작습니다. (0.2Wh vs 0.04Wh)절대적인 양: 설령 챗봇을 하루 100번 사용해도(20Wh), 이는 가솔린 자동차로 약 30미터 운전하는 에너지와 비슷합니다. 1년 내내 사용해도 자동차로 가까운 식당 한 번 왕복하는 수준.2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다→ 구라챗봇 연간 에너지 소비량 추정:일반적인 텍스트 기반 챗봇(GPT-4급)과의 상호작용 1회당 약 0.2Wh 소모.하루 100회 상호작용(예: 10번의 대화, 각 10번의 메시지 교환)을 "매일" 한다고 가정하면, 연간 약 7.2kWh 사용.일상 활동과의 비교:🚗 자동차(가솔린) 10km 주행: 약 7.6kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🚿 따뜻한 물 샤워 5번 (각 5분): 약 8kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🛁 따뜻한 물 목욕 2번: 10kWh 이상 소모 (챗봇 1년 사용량보다 훨씬 많음)결론 및 제언:일반적인 챗봇 사용으로 인한 에너지 소비는 '에너지 재앙' 수준과는 거리가 멀다.챗봇 에너지 사용을 걱정하기보다, 짧은 거리 운전 대신 걷거나, 샤워 시간을 조금 줄이거나, 목욕 대신 샤워를 하는 등 다른 일상 활동에서 에너지를 절약하는 것이 훨씬 효과적이다. 이런 작은 노력으로도 챗봇 연간 사용량을 충분히 상쇄할 수 있다.3. AI는 물먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)→ 구라흔한 오해와 진실:"ChatGPT 50번 질문 = 물 0.5L 소모" 주장의 오류: 이 주장은 원본 연구를 오해한 것입니다.실제로는 질문 1개가 아니라 20~50개 질문당 0.5L라는 의미였습니다.더 중요한 것은, 이 수치에는 데이터센터 냉각수(On-site, 약 15%) 뿐만 아니라, AI 구동에 필요한 전기를 생산하는 데 사용된 물(Off-site, 약 85%)과 모델 훈련에 사용된 물을 분할 계산한 양까지 포함된다는 점입니다.따라서 데이터센터에서 직접 사용하는 냉각수만 따지면 약 300번의 질문당 0.5L 수준으로 훨씬 적습니다.모든 온라인 활동은 물을 사용합니다: AI뿐만 아니라 이메일 전송, 사진 업로드, 온라인 쇼핑, 음악 스트리밍, 화상 통화 등 모든 인터넷 활동은 전기를 필요로 하며, 대부분의 전기 생산 과정(화력, 원자력 등)에서 냉각 등을 위해 막대한 양의 물이 사용됩니다. (이를 '에너지-물 넥서스'라고 합니다.)ChatGPT 물 사용량, 실제 규모는?일관된 기준으로 비교 시: 다른 온라인 활동과 동일한 기준(전기 생산 물 포함)으로 ChatGPT 질문 1회의 물 사용량은 약 30mL입니다.다른 활동과의 비교:온라인: 앱 다운로드(40mL), 전자상거래 구매(170mL), 음악 스트리밍 1시간(250mL), GPS 사용 1시간(260mL), 소셜 미디어 탐색 1시간(430mL), Zoom 통화 1시간(1720mL), 4K 비디오 10분 시청(2580mL) 등 많은 일상적인 온라인 활동보다 적거나 비슷한 수준입니다.오프라인: 햄버거 1개 생산(약 2500L 또는 660갤런)에 비하면 ChatGPT 수십만 번 질문의 물 사용량은 극히 미미합니다. 미국 내 누수되는 파이프에서 하루 동안 낭비되는 물의 양이 전 세계 ChatGPT 하루 사용량보다 훨씬 많습니다.모델 훈련 비용: GPT-4 훈련에 많은 물(약 10억 리터)이 들었지만, 이를 수천억 건의 질문으로 나누면 질문당 추가되는 물 사용량은 약 5mL (기존 대비 +16%) 정도로 크지 않습니다.맥락의 중요성:데이터센터 vs 농업: 데이터센터의 물 사용이 특정 지역의 수자원에 부담을 줄 수는 있지만, 농업(특히 축산업)에 비하면 사용량도 훨씬 적고 수질 오염도 덜 유발합니다. (미국 소고기 생산의 약 20%가 물 부족 지역에서 이루어짐)태양광의 이점: 물 부족 지역의 데이터센터는 물을 거의 사용하지 않는 태양광 발전을 활용할 가능성이 높아, 오히려 전체적인 물 사용량 감소에 기여할 수도 있습니다.과도한 걱정은 본질을 흐린다: 개인의 ChatGPT 물 사용량을 걱정하는 것은, 마치 디지털 시계의 물 사용량(전기 생산 과정 포함 시 상당량)을 걱정하는 것과 비슷합니다. 기후 변화나 물 부족 문제 해결을 위해서는 에너지 전환, 농업 방식 개선 등 훨씬 큰 규모의 시스템 변화에 집중해야 합니다.덤) 일러스트레이터와 AI 이용자 환경오염 비교- 평범한 사용자가 AI 챗봇에게 하루 100번의 질문/답변을 주고받는다 가정하면 20Wh- 일러스트레이터 : 전문가용 4K 모니터(혹은 듀얼 모니터)를 하루 8시간 이상 사용. 여기에 타블렛, 스캐너, 프린터, 작업실 조명 등의 에너지 소모도 더해지면, 모든 기기가 소비하는 전력은 하루에 수백~수천 Wh. + 여기에 수채화 물감 사용, 붓 세척, 종이 생산(종이 1톤 생산에 수만 리터의 물 필요) 등 작업 과정 자체에서 직접 물을 사용 + 추가로 종이, 물감, 잉크 등 각종 미술 재료 소모 및 폐기물 발생하는 것까지 합치면 환경적인 부분에 있어서 훨씬 더 안 좋음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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