비교적 곧 출시될 새로운 바비 비디오 게임이 있는데, 이는 2023년 영화 팬들이 기대할 만한 것이 있을 수 있음을 의미합니다.
새로운 바비 모바일 게임이 준비 중인데, 비교적 빨리 출시될 예정입니다. 2023년 영화의 팬은 Barbie 브랜드 팬과 함께 기대할 만한 것이 있을 수 있습니다 . Zynga 소유의 개발자 Rollic이 첨부되었습니다. 지난 7월, 그레타 거윅의 바비는 14억 달러를 벌어들였습니다. 영화가 Barbie 와 Mattel 브랜드에 대한 관심을 다시 불러일으킨 것처럼 보이고 끌어낼 수 있는 자료가 많기 때문에 Mattel이 Barbie 의 성공을 활용하려는 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다 .
그레타 거윅 감독이나 주연 배우 마고 로비가 프로젝트에 합류할지 여부는 아직 알려지지 않았지만, 이를 염두에 두고 출시가 가까워지면 게임의 세부 사항을 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다. Gerwig와 Robbie의 참여는 의심할 여지 없이 판매를 촉진하고 제품에 대한 팬의 신뢰를 강화할 것입니다. 게임의 전제에 따르면, 영화에 등장하는 세계는 영화 줄거리와 병행하거나 그 이후에 새롭고 흥미로운 줄거리가 발생할 수 있는 많은 기회를 제공할 수 있습니다. 하지만 "Barbenheimer"와 같은 트렌드가 없으면 과대 광고를 재현하기 어려울 수 있습니다.
Mattel은 인기 모바일 게임 회사인 Zynga가 소유한 Rollic과의 파트너십을 발표했습니다. 발표에 따르면 새로운 Barbie 게임이 올해 출시될 예정입니다. Mattel 글로벌 디지털 게임 책임자인 Mike DeLaet은 Block Breaker Miner, Arrow Fest 및 Block'em All 과 같은 게임 개발자인 Rollic이 이전에 22개의 타이틀을 보유한 것처럼 "모든 연령대의 팬을 위한 몰입형 엔터테인먼트"를 제공하는 데 관심이 있다고 설명했습니다 . 미국 Apple Store의 1위와 2위 자리. 성명서는 하이퍼캐주얼 및 라이브 서비스 게임 시장에 진출하기 위한 비전을 자세히 설명합니다 .
파이썬은 편리하고 유연하지만 계산 속도만 보면 다른 언어에 비해 현저히 느리다. 이 때문에 파이썬 생태계에는 이를 보완해 파이썬을 사용한 대규모 계산을 더 빠르고 편리하게 해주는 툴이 있다. 그 중 대표적인 넘파이(NumPy)는 개발자와 데이터 과학자들이 대규모 컴퓨팅을 위해 사용하는 가장 일반적인 파이썬 툴이다. 넘파이는 모두 C, C++ 및 포트란과 같은 고속 언어로 작성된 코드를 기반으로 하는, 배열과 행렬을 다루기 위한 라이브러리와 기법을 제공한다. 또한 모든 넘파이 연산은 파이썬 런타임 외부에서 실행되므로 파이썬 자체의 한계에 영향을 받지 않는다.
파이썬의 배열과 행렬 수학에 넘파이 사용하기
많은 수학 연산, 특히 머신 러닝 또는 데이터 과학의 수학 연산에서는 행렬, 즉 숫자 목록이 사용된다. 파이썬에서 하는 단순한 방법은 구조체 즉, 일반적으로 파이썬 list에 숫자를 저장한 후 이 구조체를 루프로 순환하면서 그 안의 모든 요소에 대해 연산을 수행하는 것이다. 그러나 이는 각 요소가 파이썬 객체와 머신 네이티브 숫자 사이를 왔다 갔다 변환해야 하므로 느리고 비효율적이다.
넘파이는 정수 또는 부동소수점과 같은 머신 네이티브 숫자 형식에 최적화된 특수한 배열 형식을 제공한다. 배열의 차원 수는 일정하지 않지만 각 배열은 균일한 데이터 형식인 dtype을 사용해 기반 데이터를 표현한다. 간단한 예를 들면 다음과 같다.
이 예제는 제공된 목록에서 1차원 넘파이 배열을 생성한다. 이 배열에는 dtype을 지정하지 않았으므로 제공된 데이터를 통해 플랫폼에 따라 32비트 또는 64비트 부호 있는 정수가 될 것으로 자동으로 추론된다. dtype을 명시적으로 지정하려면 다음과 같이 하면 된다. 여기서 np.uint32는 이름에서 알 수 있듯이 부호 없는 32비트 정수의 dtype이다.
np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=np.uint32)
일반 파이썬 객체를 넘파이 배열을 위한 dtype으로 사용하는 것도 가능하지만 이렇게 하면 파이썬 대비 넘파이로 얻을 수 있는 성능 향상이 없다. 넘파이는 파이썬 네이티브 형식인 복소수, Decimal보다 머신 네이티브 숫자 형식인 int, float에서 가장 뛰어난 성능을 발휘한다.
넘파이가 파이썬의 배열 수학 속도를 높이는 방법
넘파이가 빠른 주된 이유는 파이썬의 객체 형식 대신 머신 네이티브 데이터 형식을 사용하기 때문이다. 또한 각 요소를 개별적으로 처리할 필요 없이 배열을 다룰 수 있는 방법을 제공한다는 점도 빠른 속도의 또 다른 이유다. 넘파이 배열은 많은 부분에서 전통적인 파이썬 객체와 같으므로 일반적인 파이썬 은유를 사용해 작업하려는 생각이 들 수 있다. 0~1000의 숫자로 넘파이 배열을 만들려면 다음과 같이 하면 된다.
x = np.array([_ for _ in range(1000)])
단, 위 구문은 동작은 하지만, 파이썬이 목록을 만들고 넘파이가 이 목록을 배열로 변환하기까지 시간이 소요되므로 그만큼 성능이 저하된다. 반면 같은 작업을 다음과 같이 넘파이 자체 내에서 훨씬 더 효율적으로 할 수 있다.
x = np.arange(1000)
0 또는 다른 아무 초기 값 배열을 만들거나 기존 데이터 집합, 버퍼 또는 기타 소스를 사용하는 등 다른 많은 종류의 넘파이 내장 연산을 사용해 루프 없이 새 배열을 만들 수 있다.
넘파이가 속도를 올리는 또 다른 중요한 방법은 대규모로 작업 시 배열 요소를 개별적으로 처리할 필요가 없도록 하는 것이다. 앞서 언급했듯이 넘파이 배열의 동작은 편의성을 위해 다른 파이썬 객체와 상당히 비슷하다. 예를 들어 목록과 같이 인덱싱하면 arr[0]은 넘파이 배열의 첫 번째 요소에 액세스한다. 이를 통해 배열의 개별 요소를 설정하거나 읽을 수 있다. 반면 배열의 모든 요소를 수정할 때는 넘파이의 "브로드캐스팅(broadcasting)" 기능을 사용하는 것이 최선이다. 파이썬의 루프 없이 전체 배열 또는 한 부분에서 연산을 실행할 수 있다. 이것 역시 성능에 민감한 모든 작업을 넘파이 자체에서 할 수 있도록 하기 위한 것이다. 예를 들면 다음과 같다.
이런 연산은 넘파이를 잘 사용하기 위한 핵심이다. 넘파이는 배열 데이터를 조작하기 위한 폭넓은 내장 루틴 카탈로그를 제공한다. 선형 대수, 이산 푸리에 변환, 의사 난수 생성기를 위한 내장 루틴을 사용하면 이런 항목을 직접 다루는 수고를 덜 수 있다. 대부분의 경우 하나 이상의 내장 루틴을 통해 파이썬 연산을 사용하지 않고 필요한 작업을 수행할 수 있다.
넘파이 범용 함수(ufunc)
파이썬 루프 없이 고급 계산 기법을 활용할 수 있게 해주는 또 다른 넘파이 기능은 범용 함수, 줄여서 ufunc라는 기능이다. ufunc는 배열을 받아서 배열의 각 요소에 대해 연산을 수행하고 결과를 다른 배열로 보내거나 그 자리에서 바로 연산을 수행한다. 예를 들면 다음과 같다.
여기서 np.add는 x1의 각 요소를 취해 x2에 더하고, 결과는 새로 생성된 배열인 x3에 저장된다. 산출된 결과는 [ 3 12 21]이다. 모든 실제 계산은 넘파이 자체 내에서 실행된다. ufunc에는 더 유연하게 적용하고 수동 루프나 파이썬 측의 로직에 대한 필요성을 줄일 수 있는 속성 메서드도 있다. 예를 들어 x1을 받고 np.add를 사용해 배열의 합계를 계산하려면 배열의 각 요소를 루프로 순환하면서 합계를 계산하는 대신 .add 메서드인 np.add.accumulate(x1)을 사용하면 된다.
마찬가지로 축소 함수를 수행하려는 경우, 즉 다차원 배열의 한 축을 따라 .add를 적용해 그 결과로 한 차원 줄어든 새 배열을 얻고자 하는 경우를 가정해 보자. 루프를 사용해 새 배열을 만들 수 있지만 이 방법은 속도가 느리다. 그 대신 np.add.reduce를 사용해 루프 없이 같은 결과를 달성할 수 있다.
이렇게 하면 x1의 첫 번째 축의 요소가 1보다 큰 경우에 한해 x1+x2가 반환되고 그렇지 않은 경우에는 두 번째 축의 요소 값이 반환된다. 이 경우에도 파이썬에서 배열을 수동으로 반복 처리할 필요가 없다. 넘파이는 특정 기준에 따라 데이터를 필터링 및 정렬하기 위해 이와 같은 메커니즘을 제공하므로 루프를 작성할 필요가 아예 없거나 작성하더라도 최소한으로 유지된다.
넘파이를 C와 함께 사용하기
파이썬의 사이썬(Cython) 라이브러리를 사용하면 파이썬 코드를 작성해 빠른 C로 변환하고 변수에 C 형식을 사용할 수 있다. 이런 변수에는 넘파이 배열이 포함될 수 있으므로 작성하는 모든 사이썬 코드는 넘파이 배열을 바로 사용할 수 있다. 넘파이와 함께 사이썬을 사용하면 다음과 같은 강력한 이점이 있다.
수동 루프 가속 : 넘파이 배열을 루프로 순환하는 것 외에는 다른 방법이 없는 경우도 종종 있다. 사이썬 모듈에서 루프 연산을 작성하면 파이썬이 아닌 C를 사용한 루프가 가능하므로 속도가 비약적으로 향상된다. 참고로 해당되는 모든 변수의 형식이 넘파이 배열이거나 머신 네이티브 C 형식인 경우에만 가능하다.
넘파이 배열을 C 라이브러리와 함께 사용 : 사이썬의 일반적인 사용 사례는 C 라이브러리를 위한 편리한 파이썬 래퍼를 작성하는 것이다. 사이썬 코드는 기존 C 라이브러리와 넘파이 배열 간의 다리 역할을 할 수 있다.
사이썬은 넘파이 배열을 다루는 2가지 방법을 제공한다. 하나는 메모리뷰(memoryview)를 통한 방법이다. 메모리뷰는 넘파이 배열에 대한 빠르고 바운드에 안전한 액세스를 위한 사이썬 구조체 형식이다. 다른 하나는 기반 데이터에 대한 원시 포인터를 획득해 직접 다루는 방법이지만, 이는 안전하지 않고 객체의 메모리 레이아웃을 미리 알고 있어야 한다는 제약이 있다.
넘파이를 위한 JIT 가속 파이썬 코드
넘파이 배열에서 파이썬을 고성능으로 사용하는 또 다른 방법은 파이썬용 JIT 컴파일러인 넘바(Numba)를 사용하는 것이다. 넘바는 파이썬 인터프리트 코드를 머신 네이티브 코드로 변환하며 넘파이 등을 위한 특수한 기능을 제공한다. 넘파이 배열에 대한 파이썬 루프를 이 방식으로 자동으로 최적화할 수 있다. 그러나 넘바 최적화는 어느 정도까지만 자동화되며, 프로그램에 따라 큰 성능 개선을 얻지 못할 수도 있다.
Poly Studio V52 USB 비디오 바에 대한 확장된 장치 지원과 사용자 경험을 향상시키는 기술 개선을 포함하여 fwupd 1.9.14의 혁신적인 기능을 살펴보세요. 이 업데이트가 어떻게 Linux 생태계에서 더 폭넓은 장치 호환성과 지속적인 혁신을 위한 길을 열었는지 알아보세요.
디지털 보안과 장치 성능이 가장 중요한 세상에서 fwupd 1.9.14 의 최신 릴리스 는 Linux 기반 운영 체제를 위한 혁신의 등불로 등장합니다. 이 중요한 업데이트는 새로운 하드웨어에 대한 지원을 제공할 뿐만 아니라 사용자 경험과 장치 기능 개선을 목표로 하는 다양한 개선 사항도 제공합니다. 그 중에서도 Poly Studio V52 USB 비디오 바의 펌웨어 업데이트 기능 업그레이드가 눈에 띄며, 이는 더 넓은 장치 호환성과 기술 포괄성을 향한 도약을 의미합니다.
향상된 장치 지원 및 기능
fwupd 1.9.14의 출시는 오픈 소스 커뮤니티에서 우수성을 끊임없이 추구한다는 증거입니다. Poly Studio V52 USB 비디오 바에 펌웨어 업데이트 기능이 추가되면서 이제 사용자는 Linux 시스템에서 원활한 통합과 향상된 성능을 누릴 수 있습니다. 또한 이 업데이트는 프레임워크 13 및 16 노트북 의 지문 판독기 업데이트를 크게 개선하여 장치 액세스의 보안 강화 및 편의성에 대한 중요한 요구 사항을 해결합니다. ARM32 및 RISC-V UEFI 바이너리의 향상된 감지 기능은 지원되는 장치의 범위를 더욱 넓혀 더 많은 사용자가 최신 펌웨어 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 보장합니다.
기술 개선 및 버그 수정
fwupd 1.9.14 릴리스는 단지 하드웨어 호환성 확장에 관한 것이 아닙니다. 또한 전반적인 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둡니다. 플러그인이 기본 장치 GType을 선택할 수 있도록 허용함으로써 개발자는 유틸리티 기능을 확장하는 데 더 큰 유연성을 갖게 됩니다. 또한 이 업데이트는 이전 버전의 데이터베이스 마이그레이션 문제 및 macOS의 중요한 경고를 포함하여 사용자 측면에서 문제가 되었던 몇 가지 버그를 해결합니다. DS-20 설명자의 개선 사항과 메타데이터 허용 목록을 사용한 장치 검색과 관련된 경고 수정 사항은 소프트웨어의 안정성과 성능을 향상시키는 데 있어서 세부 사항에 세심한 주의를 기울인 것을 보여줍니다.
미래 전망: 더 넓은 가용성과 지속적인 혁신
fwupd 1.9.14가 출시되면서 Linux 커뮤니티는 다양한 GNU/Linux 배포판의 안정적인 소프트웨어 저장소에서 폭넓은 가용성을 기대하고 있습니다. 현재 업데이트는 프로젝트의 GitHub 페이지에서 다운로드할 수 있으므로 즉각적인 액세스를 선호하는 사용자는 소스에서 컴파일해야 합니다. 이번 릴리스는 펌웨어 업데이트 기술의 중요한 이정표일 뿐만 아니라 오픈 소스 생태계 내에서 지속적인 혁신과 협업을 위한 발판을 마련합니다. 사용자 요구 사항을 해결하고 장치 지원을 확장하려는 노력은 Linux 기반 컴퓨팅의 미래를 형성하는 데 있어 fwupd의 중요한 역할을 강조합니다.
마이크로소프트에 따르면, 우리는 지금 'AI PC의 시대'에 살고 있다. 2024년에는 인텔, AMD, (곧 출시될) 퀄컴의 새로운 칩 덕분에 이른바 'AI PC'가 모든 곳에 등장할 예정이다. 하지만 광고를 맹신하지 않는 것이 좋다. 현재 구입할 수 있는 가장 강력한 AI PC는 마케팅에서 말하는 것과 큰 차이가 있기 때문이다.
ⓒ Microsoft 여기서는 과대광고를 걷어내고 AI 노트북이 실제로 어떤 제품인지, 현재 이런 노트북으로 무엇을 할 수 있는지 살펴본다.
어떤 PC가 AI PC인가?
AI PC 마케팅 열풍은 최신 노트북에 탑재된 NPU(Neural Processing Unit) 덕분이다. 인텔의 최신 코어 울트라 칩, AMD의 최신 라이젠 하드웨어, 곧 출시될 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트에는 전력 효율적인 방식으로 AI 작업을 가속화하도록 설계된 하드웨어가 내장돼 있다. 이런 칩을 기반으로 현재 여러 PC 제조업체가 흥미로운 제품을 선보이고 있다.
NPU는 분명 잠재력이 있지만, 마이크로소프트 윈도우는 그 잠재력을 아직 따라가지 못하고 있다. 현재 윈도우는 NPU로 할 수 있는 일이 많지 않으며, 서드파티 애플리케이션도 마찬가지다.
윈도우 AI는 아직 NPU를 쓰지 못한다
NPU가 탑재된 AI PC를 사용하는 경우 윈도우 스튜디오 이펙트(Windows Studio Effects)에 액세스할 수 있다. 윈도우 스튜디오 이펙트는 PC의 NPU를 사용해 온라인 화상 통화에서 비디오 및 오디오를 조정하는 기능을 제공한다. 예를 들어, 윈도우 스튜디오 이펙트는 사용자가 카메라를 작접 바라보는 것처럼 보이게 하고, 배경을 흐리게 하고, 마이크의 오디오를 더 선명하게 만들 수 있다. 후자의 경우 현재 카나리아 채널에서 테스트 중인 기능이다.
하지만 윈도우 스튜디오 이펙트를 제외하고 코파일럿이나 그림판의 코크리에이터, 캡처 도구의 OCR 등 윈도우 11에서 기본으로 제공하는 AI 기능 중 그 어떤 것도 NPU를 사용하지 않는다. 사용되지 않는 NPU ⓒ PCWorld 윈도우 스튜디오 이펙트는 몇 가지 멋진 생성형 AI 기능을 제공하지만, 기대하는 것처럼 워크플로우를 대폭 업그레이드하는 기능은 아니다. PC 제조업체는 NPU가 탑재된 노트북에 팬 회전 속도를 제어하는 등의 작업을 수행하는 자사 AI 도구를 번들로 제공할 수 있지만, 지금까지 이런 작업은 AI 없이도 가능했다. 현재 PC 업계가 이야기하는 여러 기술 데모는 모두 멋진 데모일 뿐이다.
대부분 AI 도구는 클라우드에 실행된다
현재 출시된 소비자용 AI 도구를 사용할 때는 'AI PC'가 전혀 필요하지 않다는 점에 주목할 필요가 있다. 윈도우 11 코파일럿을 비롯해 챗GPT, 구글 제미나이는 모두 '클라우드'에서 실행된다. 즉, 컴퓨터 자체가 아니라 대기업의 데이터센터 이뤄진다는 뜻이다. 코파일럿 프로를 사용해 워드 및 엑셀과 같은 오피스 앱의 AI 기능이나 포토샵의 어도비 파이어플라이에 액세스하는 경우에도 모든 처리가 마이크로소프트나 어도비의 데이터센터에서 이뤄진다.
실망스럽겠지만, AI PC든 아니든 윈도우 코파일럿의 작동 방식은 크게 다르지 않다. ⓒ Microsoft 마이크로소프트는 AI PC 추진의 일환으로 키보드의 새로운 코파일럿 키에 대해 이야기하면서 약간의 혼란을 가중했다. 하지만 코파일럿 사이드바를 여는 멋진 키가 탑재된 AI PC를 사용하더라도 코파일럿은 다른 PC에서와 똑같은 방식으로 작동한다. 게다가 코파일럿 키가 없어도 Windows+C 단축키를 누르면 코파일럿을 빠르게 실행할 수 있다.
윈도우 대규모 업데이트까지 기다려야 한다
마이크로소프트가 아직 구체적인 내용을 발표하지는 않았으나 2024년 후반 대규모로 업데이트될 윈도우 버전에는 NPU를 사용하는 AI 기능이 내장될 것으로 널리 알려져 있다. 대규모 윈도우 업그레이드는 '윈도우 11 24H2'라는 새로운 버전이 될 수도 있고 '윈도우 12'가 될 수도 있다. 어느 쪽이든 이런 업데이트는 일반적으로 가을에야 시작되므로 오는 10월이나 11월에야 윈도우가 AI PC에서 제공하는 흥미로운 기능을 사용해 볼 수 있을 것이다.
많은 사람이 윈도우에서 제공할 미래의 AI 기능에 대해 많은 사람이 불필요한 말을 덧붙이면서 좋은 인상을 주기 위해 노력하고 있다. 예를 들어 일반 소비자 또는 업무용 노트북을 배터리로만 사용 중일 때도 NPU를 통해 전력 효율적인 방식으로 AI 기능을 사용할 수 있다는 점은 훌륭하다. 이런 기능을 사용하려면 NPU가 탑재된 PC가 필요할 수 있다.
다만 분명한 사실은 현실적으로 2024년 말까지는 AI PC로 할 수 있는 일이 많지 않을 것이며, 정확히 무엇을 할 수 있을지조차 불확실하다. 물론 마이크로소프트가 이런 기능을 더 빨리 출시할 가능성도 있다.
하드웨어를 구매할 때 필자는 '미래에 할 수 있는 일'이 아니라 '현재 할 수 있는 일'을 고려해야 한다고 생각한다. 2024년 말 AI PC가 사용하고 싶다면 구매 시기를 늦추면 된다. 그 무렵이라면 세일을 통해 비용까지 절감할 수 있을 것이다.
아직 준비가 덜 AI PC용 소프트웨어
AI PC가 수행할 수 있는 AI 작업이 몇 가지 있지만, 데모 버전이나 직접 찾아서 설치해야 하는 오픈소수 도구로 제한된다. 대표적으로 오다시티(Audacity)의 경우 특정한 버전을 다운로드한 후 오다시티용 AI 플러그인을 설치해야 한다. 김프(Gimp)도 마찬가지다. ⓒ Audacity 현재 AI PC에서 사용할 수 있는 오픈소스 플러그인은 하드웨어 집약적인 오픈소스 애플리케이션으로, 창의적인 워크로드용으로 출시된 것이 가장 많다. 즉, 비전문가인 일반 소비자가 사용할 만한 소프트웨어는 아니다.
진정한 AI PC를 원한다면 강력한 GPU를 찾자
NPU는 흥미롭다. 앞으로 마이크로소프트와 윈도우가 NPU로 무엇을 할 수 있을지 크게 기대하고 있다. 하지만 코파일럿, 챗GPT 및 기타 소비자 AI 도구만 사용하는 정도라면 AI 노트북이 필요하지 않다. 사실, AI PC로 이런 작업을 한다고 해서 속도가 빨라지지도 않는다.
그렇다면 생성형 AI 기능을 전문적으로 사용하는 사람에게는 어떤 선택지가 좋을까? 자체 하드웨어로 AI 이미지를 생성하기 위해 스테이블 디퓨전을 설치하고, LLM으로 AI 챗봇을 개발해 실행하고, 생성형 AI와 관련한 소프트웨어를 사용하고 있다면 어떻게 해야 할까?
좋은 소식이 있다. 이미 AI PC를 보유하고 있을 수도 있을지도 모른다. PCWorld의 AI PC 벤치마크에 따르면, 성능 좋은 GPU는 전용 NPU보다 생성형 AI 모델을 더 빠르게 실행하는 것으로 나타났다. 서드파티 생성형 AI 도구를 실행하거나 관련 개발자라면 매우 강력한 GPU가 탑재된 PC가 있으면 된다. 예를 들어, 엔비디아는 자체 하드웨어에서 실행되는 챗봇과 함께 작동할 텍스트 파일을 직접 제공할 수 있는 생성형 AI 도구인 챗 위드 RTX(Chat with RTX)를 최근 출시했다. 이 도구를 사용하려면 지포스 RTX 30 또는 40 시리즈 GPU가 필요하다.
앞으로도 AI 작업에서는 GPU가 NPU를 계속 능가할 것이다. 그렇다면 NPU의 장점은 무엇일까? NPU는 CPU보다는 생성형 AI 관련 작업을 더 빨리 실행하며, GPU보다 저렴하고 전력 효율이 높다. 고성능 GPU는 가격이 비싸고 전력 소모량이 크다. 출시되는 모든 노트북에 NPU가 탑재될 미래에는 마이크로소프트와 다른 소프트웨어 개발자가 모든 최신 PC에서 실행되는 AI 기능을 제공할 수 있을 뿐 아니라 배터리 전력을 빠르게 소모하지 않고도 AI 워크로드를 감당할 수 있다.
미래를 생각한다면 좋은 소식이지만, 가장 빠른 AI PC를 원한다면 강력한 GPU가 필요하다. 단순한 'AI PC'보다는 강력한 엔비디아 GPU가 탑재된 게이밍 노트북을 찾는 것이 훨씬 더 낫다.
자체 AI 모델을 실행하는 데 있어서는 엔비디아가 선두를 달리고 있다. 필자는 AMD 라이젠 하드웨어를 좋아하지만, AI가 우선순위라면 엔비디아 GPU가 더 적합하다. 스테이블 디퓨전 같은 소프트웨어는 엔비디아 하드웨어에 더 최적화되거 있다. 엔비디아는 챗 위드 RTX와 같은 도구를 출시할 뿐 아니라 수년 전부터 ML 작업을 위해 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 개발해 왔다. 전반적인 소프트웨어 지원 부문에서도 AMD 라데온 사업부보다 앞서고 있다고 평가 받는다. ⓒ Bing Image Creator
모두 '언젠가'의 일
마이크로소프트는 올해 말 대규모 윈도우 업그레이드를 통해 AI PC를 매력적인 제품으로 만들 수 있다. 필자 역시 언젠가는 NPU가 탑재된 노트북으로 생산성을 높일 만한 여러 유용한 작업을 하게 되기를 기대한다. 그러나 AI PC는 아직 존재하지 않는다. 새 노트북을 구입하기 전에 이런 점을 명심해야 한다.
다만 새 노트북을 구입할 때 고성능 GPU까지는 필요하지 않다면 NPU가 탑재된 'AI PC'를 추천한다. 인텔의 최신 코어 울트라 칩과 AMD 라이젠 8000 모바일 프로세서가 탑재된 노트북은 모두 AI PC가 될 예정이다.
지금 당장의 큰 변화를 기대하고 AI PC를 구매하는 일은 없기를 바란다. 크게 실망할 것이다. 그러나 미래는 밝아보이니 앞으로의 변화를 지켜보는 것도 재미있을 것이다.
오피지지에서 곧 EA 스포츠 FC 온라인(이하 FC 온라인) 통계를 만나볼 수 있을 전망이다.
넥슨과 오피지지는 20일, 전략적 업무협약(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 오피지지는 리그 오브 레전드, 전략적 팀 전투 등 게임 데이터를 분석하는 플랫폼 기업이다.
양사는 이번 MOU를 통한 첫 번째 협업으로 오는 3월 FC 온라인 관련 서비스를 출시할 예정이다. 오피지지 사이트 내 별도의 FC 온라인 채널이 신설되며, 구단 가치와 공식 경기 랭킹 등을 조회할 수 있을 전망이다. 아울러 FC 온라인 e스포츠 선수와 각 팀별 순위도 살펴볼 수 있다. 특히 카드 스탯만으로 알 수 없는 정보를 랭커 기용률 등 수치화된 정보로 제공할 예정이다.
한편, 오피지지와 넥슨은 FC 온라인을 시작으로 유저 의견을 수렴해 데이터 서비스를 제공하는 게임을 점차 늘려 나갈 예정이다. 양사간 시너지를 통해 유저에게 필요한 정보를 제공하며 커뮤니티를 활성화하고, 데이터 기반 플랫폼 생태계 전반의 확장에도 기여하겠다는 목표를 밝혔다.
협약식에 참석한 김종근 오피지지 CDO는 “전 세계 수천만 명의 사용자들에게 게임 데이터 서비스를 제공해 온 오피지지의 역량과 국내 최고의 인기 게임인 FC온라인이 결합했을 때의 시너지가 기대된다”며, “이번 협업을 시작으로 넥슨의 게임 데이터를 활용하여 유저들에게 새로운 즐거움과 가치를 제공하기 위해 힘쓸 것”이라고 전했다.
배준영 넥슨 인텔리전스랩스 본부장은 “그간 넥슨이 풍부한 게임 데이터를 활용해 이용자에게 유용한 서비스를 다수 구축해 온 만큼 오피지지와의 협업 역시 매우 기대된다”며 “넥슨과 오피지지의 강점을 결합해 이용자가 게임에 몰입할 수 있도록 긴밀히 협력해 나갈 것”이라고 전했다.
오픈AI는 지난주 텍스트 입력만으로 실제 같은 사람과 기타 움직이는 물체가 든 동영상을 만들 수 있는 새로운 생성형 AI 플랫폼 기능을 공개했다.
소라(Sora)라는 이름의 생성형 AI 모델은 오픈 AI에 따르면 “시각적 품질과 사용자의 지시를 만족하면서” 여러 등장 인물, 특정 동작, 피사체와 배경의 정확한 묘사가 포함된 복잡하고 사실적인 장면을 만드는 TTV(Text To Video) 기술에 기반했다. 소라는 사용자가 프롬프트에서 요구하는 것은 물론, 현실 세계에 사물이 존재하는 방식도 이해한다.
기술 미래학자이자 비즈니스 컨설턴트 버나드 마에 따르면 TTV 기술은 먼저 텍스트 입력을 이해하고, 텍스트에 해당하는 시각과 청각 요소를 생성하는 AI 모델을 통해 텍스트 설명을 영상 콘텐츠로 변환한다.
마는 “텍스트를 해석하고, 설명에 따른 장면, 행동, 대화를 반영하는 영상을 합성할 수 있는 딥러닝 알고리즘이 필요하다”라고 말했다. 또한, 구글 제미나이 같은 다른 업체의 AI 엔진에는 없는 기능임에도 소라의 영향력은 상당할 것으로 예측했다. 마는 다른 최첨단 생성형 AI 기술과 마찬가지로, 소라가 콘텐츠 제작 방식을 재편하고 스토리텔링을 강화하며 동영상 제작을 대중화하는 데 영향을 미칠 것이라고 진단했다.
한편 마는 “TTV 기술은 교육 분야에서 몰입형 학습 자료를 제작하거나 마케팅 분야에서 매력적인 콘텐츠를 제작하고, 엔터테인먼트 업계에서 빠른 프로토타이핑과 스토리텔링을 이끄는 등 다양한 부문에서 엄청난 잠재력이 있다”라고 말했다. 그러나 AI 모델이 텍스트 설명을 본격 동영상으로 번역하는 기술은 엄격한 윤리적 고려가 필요하고 오용에 대한 안전 장치도 마련해야 한다고 강조했다.
마에 따르면 TTV 기술이 등장하면서 저작권 침해 같은 복잡한 문제가 발생할 가능성도 크다. 특히 저작권 있는 영상과 매우 유사한 콘텐츠를 만들 수 있다는 점에서 그렇다. 마는 “현재 진행 중인 소송도 여러 건 있다. 저작권 문제가 어떻게 해결될지 단정하기는 이르다”라고 말했다.
더 우려되는 점은 TTV 기술이 마치 진짜처럼 보이는 딥페이크를 제작할 수 있다는 것이다. 윤리 및 개인정보 보호 문제가 야기되고 면밀한 조사와 규제가 필요할 것으로 보인다. 이머지 인공지능(Emerj Artificial Intelligence) 설립자이자 수석 연구원 댄 파겔라는 5년 전 UN에서 딥페이크를 경고하는 내용의 발표를 진행했다. 파겔라는 당시 딥페이크가 위험함에도 사람들은 자신이 믿고 싶어하는 것을 믿을 것이라고 강조한 바 있다.
그러나 더 중요한 점은 이제 사람들이 헤드셋을 착용하고 AI 모델에게 정서적 요구를 충족할 수 있는 고유한 세계를 만들어달라고 지시할 수 있는 생성형 AI 세상이 도래했다는 것이다.
파겔라는 “이전 경험으로 학습한 시각, 청각, 궁극적으로는 촉각 경험까지 불러일으키는 것이 기계의 일이다. 정책적 관점에서 이러한 일탈을 얼마나 허용해야 할지를 고려해야 한다”라고 말했다.
TTV 모델은 AI 경험을 강화하는 애플리케이션을 구축해 생산성을 높이고 교육에 활용하며 업무에 집중하도록 도울 수 있다. 파겔라는 “TTV 영상을 통해 직원에게 영업 기술을 교육하고, 코드 작성을 돕고 코딩 양도 늘릴 수 있을 것”이라고 말했다.
오픈AI의 소라와 구글의 멀티모달 AI 엔진인 제미나이 1.5 모델은 현재 내부 연구 프로젝트로, 외부에서는 학계외 기술을 테스트하는 특정 단체에만 제공되고 있다. 내부 프로젝트이기는 하나 소라와 제미나이 1.5는 동영상, 사진, GIF, 연구 논문 등 실 사용례와 자세한 정보를 제공한다.
구글 제미나이와 함께 메타의 에뮤(Emu), 런웨이의 젠-2, 스테이블리티 AI의 스테이블 비디오 디퓨전 등 소라보다 앞서 개발된 TTV 모델이 여럿 있다. 구글은 챗GPT와 달리 사용자가 쿼리 엔진에 입력할 수 있는 정보 양이 훨씬 더 많으므로 응답이 더 정확해진다고 밝혔다.
구글은 ‘최첨단 동영상 생성 모델’이라고 표현하는 두 연구 프로젝트를 동시에 진행하고 있다. 뤼미에르(Lumiere)와 비디오 포엣(Video Poet)이다.
2월 초 출시된 뤼미에르는 한층 발전한 구글의 동영상 생성 기술로, 스테이블 비디오 디퓨전의 초당 25프레임을 한참 앞서는 초당 80프레임이 강점이다. 마는 “구글 제미나이는 정보 처리와 작업 자동화를 위해 설계되었으므로 처음부터 여러 모달리티를 원활하게 통합하여 간단하고 작업 중심적 경험을 원하는 사용자에게 더 직관적인 환경을 제공한다”라고 말했다. 또한 “반면, GPT-4의 레이어링 접근 방식은 시간이 지나면서 기능이 세분화되어 대화 능력과 콘텐츠 생성에 유연성과 깊이를 더한다”라고 설명했다.
직접 비교해 보면 소라가 구글보다 더 강력한 것으로 보인다. 구글 뤼미에르는 512ⅹ512 픽셀 해상도의 동영상을 생성하지만, 소라는 최대 1920ⅹ1080 픽셀 또는 HD 화질의 해상도를 구현한다고 주장한다. 길이 역시 뤼미에르는 5초로 제한되지만 소라는 최대 1분 길이 동영상까지 생성할 수 있다.
또한, 뤼미에르는 여러 장면으로 구성된 동영상을 만들 수 없는 반면, 소라는 가능하다. 소라는 다른 모델과 마찬가지로 이미지나 다른 동영상을 편집해 동영상을 만들거나 다른 동영상의 요소 결합, 동영상 재생 시간 연장 등의 편집 작업도 가능한 것으로 알려졌다.
마는 오픈AI의 소라와 런웨이 AI 같은 신생업체 간 경쟁이 벌어지고 있지만, 성숙도가 안정성과 확장성에 영향을 미치는 점도 있다고 조언했다. 신생업체가 혁신적 접근 방식과 민첩성을 제공하기도 하지만, 마이크로소프트에서 대규모 자금을 지원받는 오픈AI가 빠른 속도로 혁신을 따라잡고 추월할 가능성도 크다는 의견이다.
라즈베리 파이는 지난 10년간 PC 모험가 세상을 사실상 지배했다. 하지만 공급망 문제로 제품 생산에 차질이 생기면서 큰 타격을 입었다. 이제 라이베리 파이 파운데이션이 다시 도약을 시도하고 있다. '라즈베리 파이 5'라는 신제품이 새로운 계기가 되기를 기대하고 있다. 신형 라즈베리 파이 5는 전작보다 2~3배 더 빨라졌다. 여기서는 출시 두달을 맞은 이 미니 컴퓨터가 자신의 존재 가치를 어떻게 증명하고 있는지 점검한다. 이번 리뷰는 '5B' 모델로 진행했다. 현재 이 모델만 판매하고 있으므로 글 전체에서 별도로 버전 표시는 하지 않는다.
ⓒ Raspberry Pi Foundation
라즈베리 파이 5과 전작의 차이
겉만 보면 라즈베리 파이 5는 이전 제품과 크게 다르지 않아 보인다. 보드의 크기나 40핀 GPIO 스트립도 그대로다. USB 포트와 네트워크 소켓이 4B 모델에서 약간 바뀐 것이 전부다. 그러나 이런 겉모습 만으로 라즈베리 파이 5를 판단해서는 안된다. 진정한 혁신은 더 근본적인 부분에 있기 때문이다.
그 중 핵심이 신형 BCM 2712 SoC다. 코텍스 A76 코어 4개가 들어간 2.4GHz 칩이다. 이 브로드컴 칩의 성능은 애플리케이션에 따라 차이가 있기는 하지만 전작 대비 2~3배 더 빠르다. 엄청난 성능 도약인데, 대신 더 많은 전력을 소모하고 발열 관련 문제가 생길 수 있는 단점이 새로 생겼다. 또한, 라즈베리 파이 5에서는 3.5mm 오디오 케이블 소켓이 빠졌다. 스마트폰의 변화 추이를 따라한 것이지만, 라즈베리 파이를 오디오 플레이어 혹은 인터넷 라디오로 쓰려는 사용자라면 아쉬울 수 있다.
라즈베리 파이 5에는 새로운 PCIe 커넥터가 들어갔다. 하지만 이를 이용해 간단하게 SSD를 연결할 수는 없다. 조만간 HAT(hardware attached on top) 플러그인 보드가 출시되면 이를 이용해 PCIe SSD와 라즈베리 파이를 연결할 수 있다. 이미 파인베리(Pineberry), 피모로니(Pimoroni) 같은 업체가 HAT 제품을 발표했고 곧 시장에 풀릴 것으로 보인다. 라즈베리 파이에 카메라를 사용하려면 새로운 FPC 호환 연결 케이블이 필요하다. ⓒ IDG 카메라와 미니 디스플레이 연결 관련 방식도 바뀌었다. 이전 라즈베리 파이에는 리본 케이블용 CSI(camera serial interface) 커넥터 2개가 있었다. 하나는 카메라, 다른 하나는 외부 디스플레이용이다. 반면 라즈베리 파이 5에는 더 작은 FPC(flexible printed circuit) 커넥터가 2개 들어갔다. 범용 커넥터여서 카메라 2개 혹은 외부 디스플레이 2대를 연결할 수 있다. 기존에 구매한 구형 카메라 모듈을 재활용하려면 2달러 정도 되는 새로운 연결 케이블을 구매해야 한다. 라즈베리 파이 5와 같이 주문할 수 있다.
라즈베리 파이 5의 또다른 새로운 기능은 소형 커넥터를 통해 외부 배터리를 연결할 수 있는 RTC(Real Time Clock)다. 인터넷 연결이 불가능한 곳에서 라즈베리 파이를 사용할 때 특히 유용하다. RTC와 배터리를 통해 재부팅하거나 전원에 문제가 생겨도 설정한 시간이 초기화되지 않는다.
잘 눈에 띄지 않는 신기능 중 하나는 기기를 켜고 끌 수 있는 작은 온/오프 버튼이다. 오동작을 방지하기 위해 기기를 끄려면 몇 초 동안 버튼을 눌려야 한다. 필자의 경우 이 버튼이 매우 유용했다. 이전에는 보드를 재부팅하려면 전원을 종료한 후 USB-C 케이블을 분리했다가 다시 연결해야 했다. 이 번거로운 과정이 지금은 버튼을 누르기만 하면 된다. 더 편리해진 것은 물론 USB-C 소켓의 수명을 늘리는 데도 도움이 된다. 라즈베리 파이 5는 현재 RAM 4GB, 8GB 등 2가지로 판매된다. 회로 기판의 표시를 보면 1GB, 2GB 등 더 저렴한 제품도 나올 예정이다.
새 I/O 컨트롤러 RP1과 파워 서플라이
라즈베리 파이 5 보드에는 SoC가 추가된 것 외에 또다른 칩이 들어갔다. 라즈베리 파이 파운데이션이 개발한 새로운 RP1 I/O 컨트롤러다. SD 카드 슬롯과 USB 인터페이스, 외부 MIPI 카메라와 디스플레이, 기가비트 이더넷 연결, GPIO(6×UART, 7×I2C, 3×I2S, 2×PWM) 등을 제어하는 역할을 한다. 사용자가 RP1 칩의 진가를 느낄 수 있는 것이 바로 더 빠른 I/O 속도다. 여러 가지 USB 기기를 동시에 사용할 때 체감할 수 있고 특히 SDR104 표준이 적용된 최신 SD 카드의 데이터 전송 속도는 2배 빨라진다.
단점도 있다. GPIO의 저수준 제어를 위한 구형 라이브러리를 더는 사용할 수 없는데, 이는 특히 파이썬 프로그래밍을 위한 RPi.GPIO 모듈에 영향을 준다. gpiozero, lgpio, gpiod, rpi.lgpio 등 다른 대안이 있기는 하지만 여전히 많은 파이썬 스크립트가 RPi.GPIO 모듈을 사용한다. 이런 스크립트를 사용하려면 RP1 칩과 호환되는 새로운 모듈로 수정해야 한다. 라즈베리 파이는 20와트 전원을 사용하지만, 외부 USB 기기에는 이 중 일부만 공급된다. ⓒ IDG 전력 공급 관련해서는 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스가 모두 있다. 일단 반가운 소식은 상대적으로 많은 전력을 사용하는 USB를 지원한다는 것이다. 반면 이런 지원과 더 빠른 SoC 때문에 기존 라즈베리 파이 대비 더 많은 전력을 필요로 하는 것이 단점이다. 이 때문에 라즈베리 파이 파운데이션은 '공식' 27W 파워 서플라이 제품을 사용할 것을 권장한다. USB 기기를 전혀 연결하지 않는다면 더 약한 전원도 상관 없다. 최소 전력은 15W인데, 실제로 라즈베리 파이는 다음과 같이 훨씬 더 적은 전력을 사용한다.
처리 작업이 없을 때 2~3W
무거운 작업을 처리할 때 7W
이 수치는 WLAN 같은 외부 하드웨어가 전혀 없는 상황을 가정한 것으로, 라즈베리 파이 4와 비교해 약간 더 많은 정도다. 하지만 실제 사용해 보니 지속적인 작업을 처리할 때는 공식 파워 서플라이를 써야 제대로 작동했다. 필자가 가진 12W 휴대폰 어댑터와 20W 외부 모니터용 어댑터를 연결해보니 충분한 전력이 공급되지 않고 있다는 경고창이 나타났다. 12W 어댑터를 사용했을 때는 종종 시스템이 멈추기도 했다.
더 심각한 문제는 따로 있었다. 충분히 강력한 USB-C 파워 서플라이를 사용했을 때도 오류가 발생했다. 해당 어댑터의 USB 표준 문제인 것으로 보인다. 이 문제를 이해하려면 다소 복잡하다. 보통 낮은 전력에서는 5V가 일반적이고, 5V×3A가 15W가 전력이 된다. 하지만 상당수 어댑터가 9, 12. 15, 20V 같은 다른 전압을 지원한다. 예를 들어 12V×3A해서 36W가 된다. USB 표준은 전력 공급 방식을 결정하고 기기는 이 전압에 맞춰야 한다.
문제는 라즈베리 파이 5가 오직 5V 전압만 받아들인다는 점이다. 라즈베리 파이 5에 25W를 공급하려면 어댑터가 5A에서 5V를 지원해야 하는데, 많은 어댑터가 이런 고전류의 위험을 피하고 대신 더 높은 전압의 조합으로 전력을 공급한다. 라즈베리 파이 5에 30W 어댑터를 사용해도 전력이 부족하다는 경고가 뜨는 것도 이 때문이다. 결과적으로 라즈베리 파이 5는 전원 공급에 있어 매우 까다로운 기기다. 가장 안전한 방법은 라즈베리 파이 5를 구매할 때 공식 어댑터를 함께 주문하는 것이다.
벤치마크, 냉각, 오버클럭
라즈베리 파이 5의 전원을 켜면 데스크톱 설정을 하는 데 20초 정도밖에 걸리지 않는다. 이전 모델의 경우 37초 정도 걸렸으니 거의 절반으로 줄었다. 또한 라즈베리 파이 5는 상호작용이 있는 작업을 처리할 때 매우 빠르게 느껴진다. 수치로 이를 확인하기 위해 긱벤치를 이용해 라즈베리 파이 5와 전작인 파이 400을 테스트했다. 다음 표에서 볼 수 있는 것처럼 매우 인상적인 수치가 나왔다. 라즈베리 파이 5의 긱벤치 결과 냉각 장치가 없는 경우 파이 5는 부하 상태에서 85도까지 올라가고 결국 클럭 속도가 1.5GHz로 줄어든다. 따라서 방열판과 팬을 함께 하는 것을 추천한다. 라즈베리 파이 OS가 다이내믹 팬 컨트롤 기능을 지원하므로, 일상적인 환경 혹은 업데이트하는 과정에서는 팬이 조용하게 유지되다가 무거운 작업을 오랜 시간 했을 때만 팬이 동작한다. 단, 이 팬 컨트롤 기능이 라즈베리 파이 OS가 이외에 모든 리눅스 배포판에서 정상적으로 작동하는 것은 아니다. 우분투 23.10의 경우 팬이 항상 최고 속도로 작동해 상당한 노이즈를 만든다. 이런 냉각 장치가 필수적일까? 라즈베리 파이를 집에서 사용할 계획이라면 절대적으로 필요하다. 실내가 아니라면 온도가 크게 올라가도 손상이 생길만큼 뜨거워지기 전에 자동으로 속도를 낮춘다.
파이 5의 성능을 최대한 쓰고 싶다면, 오버클럭이라는 방법이 있다. 이를 위해서는 /boot/config.txt 파일의 일부를 다음과 같이 수정한 후 기기를 재부팅하면 된다.
이 상태에서 기기가 안정적으로 작동한다면 한발 더 나아갈 수 있다. 일단 본격적으로 오버클럭을 하려면 팬이 필수다. 다른 사용자 리뷰를 보면, 오버클럭을 통해 CPU 클럭 속도를 최대 3.1GHz까지 높일 수 있다. 반면 이렇게 하면 전력 소모와 발열도 늘어난다. 이는 전체적으로 기기의 수명 감소로 이어질 수 있다. 오버클럭 관련된 더 자세한 정보는 다음 사이트를 참고하면 된다.
일부 서버용 애플리케이션에서는 CPU 성능만큼 중요한 것이 I/O 속도다. 깃허브의 벤치마크 스크립트에 따르면, 파이 5는 I/O 성능에서도 전작을 크게 앞선다. 더 강력한 I/O 성능이 필요하다면, USB를 통해 SSD를 연결하거나 곧 출시될 PCIe HAT을 활용하면 된다. I/O 벤치마크 결과 ⓒ Storage.sh
새로운 라즈베리 파이 OS
라즈베리 파이 파운데이션은 모델 5를 내놓으면서 라즈베리 파이 OS 배포판 업데이트 버전도 함께 내놓았다. 데스크톱 화면이나 사용법에서는 바뀐 것이 거의 없지만, 그 이면에는 상당한 변화가 있다. 기반 OS가 데비안 12 북웜(Bookworm)으로 변경된 것이 대표적이다.
이번 OS는 공식적으로 64비트를 지원하는 첫 버전이다. 커널은 최신 6.1 버전을 사용하지만 웨이랜드가 표준 그래픽 시스템으로 사용된다. 픽셀 데스크톱은 여전히 LXDE 컴포넌트를 기반으로 하지만, 새로운 웨이랜드 호환 웨이파이어 컴포지터를 사용한다. 오디오 시스템은 파이프와이어(Pipewire)를 사용하고 네트워크 설정은 네트워크 매니저(Network Manager)로 제어한다. 즉, 라즈베리 파이 OS의 소프트웨어에 우분투나 페도라만큼이나 최신 컴포넌트가 적용됐다는 의미다. 픽셀 데스크톱은 웨이랜드 기반의 새로운 웨이파이어 컴포저를 이용한다. ⓒ IDG 단, 라즈베리 파이를 원격 관리로 운영하는 환경에서는 웨이랜드가 오히려 불편할 수 있다. 기존에는 리얼 VNC(Real VNC)를 가장 널리 사용했지만, 웨이랜드와 호환되지 않는다.
이 불편을 해결하는 방법은 2가지다. 하나는 라즈베리 파이 설정 프로그램의 인터페이스 대화상자에서 VNC 옵션을 설정하는 것이다. 이렇게 하면 새로운 웨이랜드 호환 VNC 서버인 wayvnc가 활성화된다. 이 상태에서 무료인 타이거 VNC(Tiger VNC)를 리눅스나 윈도우 맥OS의 클라이언트로 사용하면 가장 쾌적한 환경이 된다. 두번째 방법은 설정에서 '고급(Advanced Options)' 항목을 열고 기존 X11을 재활성화하는 것이다. 이렇게 하면 리얼 VNC를 다시 사용할 수 있다.
라즈베리 파이 OS를 설치하는 과정은 이전과 같다. www.raspberrypi.com/software에서 라즈베리 파이 이미지를 불러온 후 설치하려는 운영체제 혹은 SD 카드를 선택하면 된다. 미리 설정된 값을 사용해 설치 과정이 진행된다. 라즈베리 파이 OS를 처음 실행하면 라즈베리 파이 설정 프로그램에서 더 상세한 설정이 가능하고 필요한 초기 업데이트도 설치할 수 있다. 전반적으로 라즈베리 파이를 처음 설정하는 과정은 매우 쉽다.
NAS 혹은 미디어 서버로 사용하기
라즈베리 파이 5는 자작 NAS 데이터 서버에 이상적이다. 하지만 2023년 말을 기준으로 여전히 소프트웨어 관련 문제가 남아 있다. 유명 오픈소스 NAS 프로그램인 OMV(Open Media Vault)의 6버전이 라즈베리 파이 OS 북웜과 호환되지 않는다. 현재 베타 상태인 최신 7버전에서 해결되겠지만, 공식 버전이 언제 발표될지 알 수 없다. 또하나 안타까운 것은 OMV 6+라즈베리 파이 OS 불사이(Bullseye) 조합도 사용할 수 없다는 점이다. 이 파이 OS는 라즈베리 파이 5 하드웨어와 호환되지 않는다.
리브레 일렉(Libre Elec)을 활용해 미디어 센터를 구현하는 것도 살펴보자. BCM 2712 시스템 칩에는 4K60을 지원하는 HEVC 디코더가 내장돼 있다. 다른 코덱을 사용한 영상을 보려면 소프트웨어를 이용해 디코드해야 한다. 파이 5의 컴퓨팅 성능은 H264, VC1, VP9 포맷의 1080p 영상을 충분히 부드럽게 재생할 수 있을 정도다. 리브레 일렉 개발자에 따르면, VP9(4K30) 등 일부 영상은 4K 해상도로도 재생할 수 있다.
결과적으로 모델 5는 미디어 센터용 기기로 안성맞춤이다. 미디어 센터용으로 가장 유명한 배포판이 리브레 일렉에 코디(Kodi)를 함께 사용하면 된다. 하지만 여기서도 OMV와 비슷한 상황이 벌어진다. 현재 11버전은 파이 5와 호환되지 않고 최신 12버전은 아직 준비가 되지 않았다. 다행스러운 점은, 리뷰를 위해 개발 단계의 나이틀리 빌드를 써봤는데 안정적으로 작동했다.
또하나 긍정적인 것은 다이내믹 펜 제어기능이다. 리브레 일렉 초기 버전에서도 잘 작동했고 테스트하는 과정 중에도 팬이 조용했다. 예상하겠지만, 리브레 일렉 인터페이스는 매우 부드럽게 작동한다. SD 카드나 NAS 기기 같은 로컬 소스에서 파일을 재생하는 것도, 초기 기본 설정만 한 상태에서도 잘 실행된다. 반면 유튜브, Arte+7 미디어 라이브러리 같은 온라인 서비스용 에드온 경험은 그리 좋지 않다. 거의 항상 매우 낮은 해상도로 라즈베리 파이로 스트리밍한다. CPU가 빨라져도 이 문제는 해결되지 않았다.
한편 사양이 개선된 것과 함께 가격도 올랐다. RAM 4GB 기본 모델이 75달러, 8GB 모델은 115달러 정도다. 데스크톱 컴퓨터처럼 부하가 많은 용도로 사용할 경우에는 다음과 같이 추가로 더 비용이 든다. 즉 기본 모델 가격에 다음 부품 비용을 더하면 전체 비용을 추산할 수 있다. 더 큰 문제는 라즈베리 파이 5 본품을 구매할 수 있느냐다. 2023년 10월 출시 이후 초기 생산분이 빠르게 판매되면서 상당수 사이트에서 품절 상태다.
라즈베리 파이 파운데이션은 모델 5와 새로운 라즈베리 파이 OS를 내놓으면서 사용성을 크게 개선했다. 이제 파이어폭스와 크로미움, VS 코드 등을 부드럽게 실행할 수 있다. 일반적인 사용환경에서는 매우 조용하고 장시간 무거운 작업을 하지 않는 한 팬도 돌지 않는다. 파이 5는 NAS 서버, 미디어 센터, 홈 오토메이션은 물론 데스크톱 용도로도 이상적인 기기다.
가장 큰 단점은 가격이다. 이전 제품이 모험적인 프로젝트를 위한 가벼운 충동구매도 가능할 만큼 저렴했다면, 이제는 명확한 목적 없이 구매하기에 다소 부담스럽다. 이는 곧 이전 제품이 취미용 프로젝트를 하고픈 이들에게 더 적합하다는 의미이기도 하다. 충분히 빠르고 전력 공급도 파이 5만큼 예민하지 않다. 발열 문제가 없는 것은 물론 더 저렴하다. 무엇보다 재고가 충분해 쉽게 구매할 수 있다.
