´º½ºÅÇ
´º½ºµðÁöÅÐ
CEVA, Edge AI¿Í Edge Compute µð¹ÙÀ̽º¿ë °í¼º´É AI/ML ÇÁ·Î¼¼¼­ NeuPro-M °ø°³
ÀÌÁع® ±âÀÚ  |  jun@newstap.co.kr
ÆùƮŰ¿ì±â ÆùÆ®ÁÙÀ̱â ÇÁ¸°Æ®Çϱ⠸ÞÀϺ¸³»±â ½Å°íÇϱâ
½ÂÀÎ 2022.01.13  11:32:59
Æ®À§ÅÍ ÆäÀ̽ººÏ ¹ÌÅõµ¥ÀÌ ¿äÁò ³×À̹ö ±¸±Û msn

¹«¼± Ä¿³ØƼºñƼ¿Í ½º¸¶Æ® ¼¾½Ì ±â¼ú ¹× ÅëÇÕ IP¼Ö·ç¼Ç ºÐ¾ßÀÇ ¼±µÎ ¶óÀ̼±½º ±â¾÷ÀÎ CEVA´Â ÀΰøÁö´É ¹× ¸Ó½Å·¯´×(AI/ML) Ãß·Ð ¿öÅ©·Îµå¸¦ À§ÇÑ ÃֽŠÇÁ·Î¼¼¼­ ¾ÆÅ°ÅØó NeuPro-M(´ºÇÁ·Î-M)À» ¹ßÇ¥Çß´Ù. NeuPro-MÀº ±¤¹üÀ§ÇÑ ¿§Áö AI(Edge AI)¿Í ¿§Áö ÄÄÇ»ÆÃ(Edge Compute) ½ÃÀåÀ» ´ë»óÀ¸·Î ÇÏ´Â µ¶¸³ÀûÀÎ ÀÌÁ¾ ¾ÆÅ°ÅØóÀÌ´Ù. ½ÉÃþ ½Å°æ¸ÁÀÇ ´Ù¾çÇÑ ¿öÅ©·Îµå¸¦ µ¿½Ã¿¡ ¿øÈ°ÇÏ°Ô Ã³¸®ÇÏ´Â ´ÙÁßÀÇ Æ¯È­ ÄÚÇÁ·Î¼¼¼­(co-processor)ÀÌÀÚ, ¼³Á¤ º¯°æÀÌ °¡´ÉÇÑ Çϵå¿þ¾î °¡¼Ó±â·Î ÀÌÀü ¸ðµ¨ ´ëºñ Çϵå¿þ¾îÀÇ ¼º´ÉÀ» 5-15¹è Çâ»ó½ÃŲ´Ù. ¶ÇÇÑ ¾÷°è ÃÖÃÊ·Î ½Ã½ºÅÛ¿ÂĨ(SoC)°ú ÀÌÁ¾ ½Ã½ºÅÛ¿ÂĨ(HSoC)ÀÇ È®À强À» ¸ðµÎ ³ôÀÌ°í ÃÖ´ë 1,200TOPS(ÃÊ´ç 10Á¶È¸ÀÇ ¿¬»ê ¼Óµµ)¿¡ ´ÞÇÏ´Â ¼º´ÉÀ» ¹ßÈÖÇÏ´Â °ÍÀº ¹°·Ð, °­·ÂÇÑ º¸¾È ºÎÆà ¹× ¿£µå Åõ ¿£µå(end-to-end) µ¥ÀÌÅÍ °³ÀÎ Á¤º¸ º¸È£ ¿É¼ÇÀ» Á¦°øÇÑ´Ù.

NeuPro-M ÇÁ·Î¼¼¼­´Â ÇϱâÀÇ »çÀü ±¸¼ºµÈ(pre-configured) Äھ ¿ì¼± ¸±¸®ÁîµÉ °èȹÀÌ´Ù.

• NPM11 - 1.25GHz¿¡¼­ ÃÖ´ë 20TOPS¿¡ ´ÞÇÏ´Â ´ÜÀÏ NeuPro-M ¿£Áø
• NPM18 - 1.25GHz¿¡¼­ ÃÖ´ë 160TOPS¿¡ ´ÞÇÏ´Â 8°³ÀÇ NeuPro-M ¿£Áø

ÃÖ÷´Ü ¼º´ÉÀ» Áö´Ñ ´ÜÀÏ NPM11 ÄÚ¾î´Â ResNet50 ½Å°æ¸Á(convolutional neural network, CNN)À» ó¸®ÇÒ ¶§, ÀÌÀü ¸ðµ¨¿¡ ºñÇØ ¼º´ÉÀº 5¹è Çâ»ó½ÃÅ°°í ¸Þ¸ð¸® ´ë¿ªÆøÀº 1/6·Î °¨¼Ò½ÃÄÑ ¿ÍÆ®´ç ÃÖ´ë 24TOPSÀÇ Å¹¿ùÇÑ Àü·Â È¿À²À» Á¦°øÇÑ´Ù.

ÀÌÀü ¸ðµ¨ÀÇ ¶Ù¾î³­ ¼º´ÉÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ¼³°èµÈ NeuPro-MÀº ±âÁ¸ÀÇ ¸ðµç ½Å°æ¸Á ¾ÆÅ°ÅØó¸¦ ó¸®ÇÑ´Ù. »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó, º¯¾Ð±â, 3D Äܺ¼·ç¼Ç(convolution), ¼¿ÇÁ ¾îÅÙ¼Ç(Self-attention) ¹× ¸ðµç À¯ÇüÀÇ ¼øȯ ½Å°æ¸Á(recurrent neural networks, RNN)°ú °°Àº Â÷¼¼´ë ³×Æ®¿öÅ©¿¡ ´ëÇØ Áغñ°¡ µÇ¾î ÀÖÀ¸¸ç, 250°³ ÀÌ»óÀÇ ½Å°æ¸Á°ú 450°³ ÀÌ»óÀÇ AI Ä¿³Î ¹× 50°³ ÀÌ»óÀÇ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ó¸®Çϴµ¥ ÃÖÀûÈ­µÇ¾ú´Ù. ¶ÇÇÑ ³»ÀåÇü º¤ÅÍ ÇÁ·Î¼¼½Ì À¯´Ö(VPU)Àº »õ·Î¿î ½Å°æ¸Á ÅäÆú·ÎÁö¿Í AI ¿öÅ©·ÎµåÀÇ ¹ßÀü¿¡ ´ëÇØ ¹Ì·¡¿¡ »ç¿ë °¡´ÉÇÑ(future proof) ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ±â¹ÝÀÇ Áö¿øÀ» º¸ÀåÇÑ´Ù. ƯÈ÷ CDNN(CEVA Deep Neural Network) ¿ÀÇÁ¶óÀÎ ¾ÐÃà ÅøÀº Á¤È®µµ¿¡ ¹ÌÄ¡´Â ¿µÇâÀ» ÃÖ¼ÒÈ­Çϸ鼭 ÀϹÝÀûÀÎ º¥Ä¡¸¶Å©¿¡ ´ëÇØ NeuPro-MÀÇ FPS/¿ÍÆ®¸¦ 5-10¹è±îÁö ³ôÀδÙ.

CEVA ºñÀü ºñÁî´Ï½º À¯´Ö ºÎ¹® ºÎ»çÀåÀÌÀÚ Á¦³Ê·² ¸Å´ÏÀúÀÎ ·£ ½º´Ï¸£(Ran Snir)´Â “Á¡Á¡ ´õ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅÍ°¡ »ý¼ºµÇ°í ¼¾¼­ ±â¹Ý ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¿öÅ©·Îµå°¡ ¼º´É°ú È¿À²¼ºÀ» Çâ»ó½ÃÅ°°íÀÚ ½Å°æ¸ÁÀ¸·Î À̵¿ÇÔ¿¡ µû¶ó, ¿§Áö AI¿Í ¿§Áö ÄÄÇ»Æÿ¡ ´ëÇÑ AI/ML ÇÁ·Î¼¼½Ì ¼ö¿ä°¡ ºü¸£°Ô Áõ°¡ÇÏ°í ÀÖ´Ù. µû¶ó¼­ ¿ì¸®´Â ±â±â¿¡ ´ëÇÑ Àü·Â ¼Ò¸ð¸¦ Áõ°¡½ÃÅ°Áö ¾Ê°í Á¡Á¡ ´õ Á¤±³ÇØÁö´Â ½Ã½ºÅÛ¿¡¼­ ¿§Áö AI¸¦ È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â »õ·Î¿î ¹æ¹ýÀ» ã¾Æ¾ß ÇÑ´Ù. NeuPro-MÀº µå·Ð¿¡¼­ º¸¾È Ä«¸Þ¶ó, ½º¸¶Æ®Æù, ¿ÀÅä¸ðƼºê ½Ã½ºÅÛ¿¡ À̸£´Â ¼ö¹é¸¸ ´ëÀÇ ±â±â¿¡ AI ÇÁ·Î¼¼¼­¿Í °¡¼Ó±â¸¦ žÀçÇÑ ÀÚ»çÀÇ °æÇèÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î ¼³°èµÇ¾ú´Ù. Çõ½ÅÀûÀÎ ºÐ»êÇü ¾ÆÅ°ÅØó¿Í °øÀ¯ ¸Þ¸ð¸® ½Ã½ºÅÛ ÄÁÆ®·Ñ·¯´Â ´ë¿ªÆø°ú Áö¿¬ ½Ã°£À» ÃÖ¼ÒÈ­ÇÏ°í Àüü »ç¿ë·ü°ú Àü·Â È¿À²¼ºÀ» ±Ø´ëÈ­ÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ ½Ã½ºÅÛ¿ÂĨ°ú Ĩ·¿(Chiplet)¿¡¼­ ´Ù¼öÀÇ NeuPro-M ÄÄÇöóÀ̾ðÆ® Äھ ¿¬°áÇØ °¡Àå ±î´Ù·Î¿î AI ¿öÅ©·Îµå¸¦ ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, °í°´Àº ½º¸¶Æ® ¿§Áö ÇÁ·Î¼¼¼­ ¼³°è¸¦ ÇÑ ´Ü°è ´õ ¾÷±×·¹À̵åÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÇ¾ú´Ù”¶ó°í ¸»Çß´Ù.

NeuPro-M ÀÌÁ¾ ¾ÆÅ°ÅØó´Â ±â´Éº° ÄÚÇÁ·Î¼¼¼­¿Í ºÎÇÏ ±ÕÇü ±â¹ý(load balancing mechanism)À¸·Î ±¸¼ºµÇ¸ç, ÀÌÀü ¾ÆÅ°ÅØó ´ëºñ ¼º´É°ú È¿À²¼ºÀ» Çâ»ó½ÃÅ°´Â µ¥¿¡ Å« µµ¿òÀ» ÁØ´Ù. ¸ÕÀú Á¦¾î ±â´ÉÀ» ·ÎÄà ÄÁÆ®·Ñ·¯¿¡ ºÐ»ê½ÃÅ°°í ·ÎÄà ¸Þ¸ð¸® ¸®¼Ò½º¸¦ °èÃþÀû ¹æ½ÄÀ¸·Î ½ÇÇàÇÔÀ¸·Î½á µ¥ÀÌÅÍ È帧ÀÇ À¯¿¬¼ºÀ» ³ô¿´´Ù. ±× °á°ú, È°¿ë·üÀº 90% ÀÌ»óÀ» ³Ñ¾úÀ¸¸ç ÁÖ¾îÁø ½Ã°£¿¡ ¼­·Î ´Ù¸¥ ÄÚÇÁ·Î¼¼¼­¿Í °¡¼Ó±â°¡ µ¥ÀÌÅÍ ºÎÁ·À¸·ÎºÎÅÍ ¾È½ÉÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÇ¾ú´Ù. ¶ÇÇÑ CDNN ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿¡ ÀÇÇØ Æ¯Á¤ ³×Æ®¿öÅ©, ¿øÇÏ´Â ´ë¿ªÆø, »ç¿ë °¡´ÉÇÑ ¸Þ¸ð¸® ¹× ¸ñÇ¥ ¼º´É¿¡ ¾²ÀÌ´Â ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È帧 ü°è¸¦ ½ÇÇàÇÔÀ¸·Î½á ÃÖÀûÀÇ ºÎÇÏ ±ÕÇüÀ» ´Þ¼ºÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÇ¾ú´Ù.

NeuPro-M ¾ÆÅ°ÅØó ÁÖ¿ä ±â´ÉÀº ´ÙÀ½°ú °°´Ù.

• 2-16ºñÆ®ÀÇ ´Ù¾çÇÑ Á¤È®¼ºÀ» °®Ãá 4K MACs(Multiple And Accumulates)À¸·Î ±¸¼ºµÈ ¸ÞÀÎ ±×¸®µå ¾î·¹ÀÌ
• Weights ¹× activations¸¦ À§ÇÑ À§³ë±×¶óµå(Winograd) º¯È¯ ¿£ÁøÀÇ Å¾Àç·Î Äܺ¼·ç¼Ç ½Ã°£À» ½·Î ´ÜÃàÇÏ°í, Á¤¹Ðµµ ÀúÇÏ°¡ 0.5% ¹Ì¸¸ÀÎ 8ºñÆ® Äܺ¼·ç¼Ç ÇÁ·Î¼¼½Ì °¡´É
• Èñ¼Ò¼º(Sparsity) ¿£ÁøÀ» ÅëÇØ Á¦·Î ¹ë·ù(zero-value)¸¦ °®´Â layerº° weights ȤÀº activations ÀÛ¾÷À» »ý·«ÇÏ¿© ÃÖ´ë 4¹èÀÇ ¼º´ÉÀ» Çâ»ó½ÃÅ´°ú µ¿½Ã¿¡ ¸Þ¸ð¸® ´ë¿ªÆø°ú Àü·Â ¼Òºñ·®À» °¨¼Ò
• »õ·Î¿î ½Å°æ¸Á ¾ÆÅ°ÅØó´Â 32ºñÆ®ÀÇ ºÎµ¿ ¼Ò¼öÁ¡(Floating Point)¿¡¼­ 2ºñÆ® ÀÌÁø½Å°æ¸Á(Binary Neural Networks)¿¡ À̸£´Â ¸ðµç µ¥ÀÌÅÍ À¯ÇüÀ» Áö¿ø. À̸¦ ó¸®ÇÏ´Â ¿ÏÀüÇÏ°Ô ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÇÒ ¼ö ÀÖ´Â º¤ÅÍ ÇÁ·Î¼¼½Ì À¯´Ö
• ¸Þ¸ð¸® ´ë¿ªÆøÀ» Àý°¨Çϱâ À§ÇØ ¸Þ¸ð¸®¸¦ ÀúÀåÇÏ´Â µ¿¾È °¡º¯Àû Weight°ú µ¥ÀÌÅÍ ¾ÐÃàÀ¸·Î 2ºñÆ®±îÁö ³·Ãß°í, µ¥ÀÌÅ͸¦ Àд µ¿¾È ½Ç½Ã°£ ¾ÐÃà ÇØÁ¦ °¡´É
• ¿ÜºÎ SDRAMÀ¸·Î µ¥ÀÌÅ͸¦ Àü¼ÛÇϴµ¥ ¼ÒºñµÇ´Â Àü·ÂÀ» ÃÖ¼ÒÈ­Çϵµ·Ï µ¿ÀûÀ¸·Î ±¸¼ºµÈ 2´Ü°è ¸Þ¸ð¸® ¾ÆÅ°ÅØó

NeuPro-M ¾ÆÅ°ÅØóÀÇ ÀÌ·¯ÇÑ Çõ½ÅÀûÀÎ ±â´ÉÀ» ÀÔÁõÇϱâ À§ÇØ À§³ë±×¶óµå º¯È¯°ú Èñ¼Ò¼º ¿£Áø ¹× ÀúÇØ»óµµ 4x4 ºñÆ® È°¼ºÈ­ÀÇ Á÷±³ ±â¹ýÀ» µ¿½Ã¿¡ »ç¿ëÇϸé, Resnet50¿Í Yolo V3¿Í °°Àº Å×½ºÆ®¿¡¼­ ³×Æ®¿öÅ©ÀÇ Ã³¸® ¼Óµµ¸¦ 3¹è ÀÌ»ó Áõ°¡½Ãų ¼ö ÀÖ´Ù.

´õºÒ¾î ½Å°æ¸Á Weights¿Í Biases, µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®¿Í ³×Æ®¿öÅ© ÅäÆú·ÎÁö°¡ ¼ÒÀ¯ÀÚÀÇ ÇÙ½É ÁöÀû Àç»êÀÌ µÊ¿¡ µû¶ó, À̸¦ ¹«´Ü »ç¿ëÇÏ´Â °ÍÀ¸·ÎºÎÅÍ º¸È£ÇØ¾ß ÇÒ Çʿ伺ÀÌ ´ëµÎµÇ¾ú´Ù. ÀÌ¿¡ NeuPro-M ¾ÆÅ°ÅØó´Â ¼±ÅÃÀû ½Å·Ú ·çÆ®, ÀÎÁõ ¹× ¾Ïȣȭ °¡¼Ó±â ÇüÅÂÀÇ ¾ÈÀüÇÑ ¾×¼¼½º¸¦ Áö¿øÇÑ´Ù.

¶ÇÇÑ ¿ÀÅä¸ðƼºê ½ÃÀåÀÇ °æ¿ì¿¡´Â NeuPro-M ÄÚ¾î¿Í CDNN(CEVA Deep Neural Network) µö·¯´× ÄÄÆÄÀÏ·¯ ¹× ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ÅøŶÀº ISO26262 ASIL-B ±â´É ¾ÈÀü Ç¥ÁØÀ» ÁؼöÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç ¾ö°ÝÇÑ Ç°Áú º¸Áõ Ç¥ÁØÀÎ IATF16949¿Í A-Spice¸¦ ÃæÁ·ÇÑ´Ù.

NeuPro-MÀº CEVAÀÇ ½Å°æ¸Á ÄÄÆÄÀÏ·¯ÀÎ CDNN°ú °­·ÂÇÑ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ȯ°æ°ú ÇÔ²², °í°´ÀÌ AI ¼º´ÉÀ» ±Ø´ëÈ­ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¿ÏÀüÇÏ°Ô ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Çϵå¿þ¾î/¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î AI °³¹ß ȯ°æÀ» Á¦°øÇØ ÁØ´Ù. CDNN¿¡´Â °í°´ÀÇ NeuPro-M ¸ÂÃãÇü Çϵå¿þ¾î¸¦ ÃæºÐÈ÷ È°¿ëÇØ Àü·Â°ú ¼º´É, ´ë¿ªÆøÀ» ÃÖÀûÈ­ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Çõ½ÅÀûÀÎ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î°¡ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ´Ù. ¸Þ¸ð¸® °¨¼Ò¿Í ÃÖÀûÀÇ ºÎÇÏ ±ÕÇü ±â¹ýÀ» À§ÇÑ ¸Þ¸ð¸® ¸Å´ÏÀú¸¦ Æ÷ÇÔÇϸç, ONNX(Open Neural Network Exchange), Caffe, ÅÙ¼­Ç÷οì(TensorFlow), ÅÙ¼­ÇÃ·Î¿ì ¶óÀÌÆ®(TensorFlow Lite), ÆÄÀÌÅäÄ¡(Pytorch) µîÀ» Æ÷ÇÔÇÑ ´Ù¾çÇÑ ³×Æ®¿öÅ© Æ÷¸ËÀ» ±¤¹üÀ§ÇÏ°Ô Áö¿øÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ Glow, tvm, Halide, ÅÙ¼­ÇÃ·Î¿ì µî ÀϹÝÀûÀÎ ¿ÀǼҽº ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í ȣȯµÇ¸ç, Á¤¹Ð º¸Á¸ ¹æ¹ýÀ» »ç¿ëÇϸ鼭 ‘·¹À̾î Ç»Àü(layer fusion)’°ú ‘ÈÄ Æ®·¹ÀÌ´× ¾çÀÚÈ­(post training quantization)’¿Í °°Àº ¸ðµ¨ ÃÖÀûÈ­ ±â´ÉÀ» ¸ðµÎ Æ÷ÇÔÇÑ´Ù.

NeuPro-MÀº ÇöÀç ¼±µÎ¾÷ü ´ë»óÀ¸·Î ¶óÀ̼±½º »ç¿ëÀÌ °¡´ÉÇϸç, ¿À´Â 2022³â 2ºÐ±â¿¡´Â ÀÏ¹Ý ±â¾÷µµ ¶óÀ̼±½º »ç¿ëÀÌ °¡´ÉÇÒ ¿¹Á¤ÀÌ´Ù. NeuPro-M¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °í°´Àº CEVAÀÇ HSoC ¼³°è ¼­ºñ½º¸¦ ÅëÇØ ½Ã½ºÅÛ ¼³°è¿Í Ĩ·¿ °³¹ßÀ» ÅëÇÕÇÏ°í Áö¿øÇÏ´Â µ¥¿¡ µµ¿òÀ» ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ´Ù.

ÀÌÁع® ±âÀÚÀÇ ´Ù¸¥±â»ç º¸±â  
ÆùƮŰ¿ì±â ÆùÆ®ÁÙÀ̱â ÇÁ¸°Æ®Çϱ⠸ÞÀϺ¸³»±â ½Å°íÇϱâ
Æ®À§ÅÍ ÆäÀ̽ººÏ ¹ÌÅõµ¥ÀÌ ¿äÁò ³×À̹ö ±¸±Û msn µÚ·Î°¡±â À§·Î°¡±â
°¡Àå ¸¹ÀÌ º» ±â»ç
1
Çѱ¹ÈÄÁöÇʸ§ºñÁî´Ï½ºÀ̳뺣À̼Ç, ÀÓÁ÷¿ø Âü¿© ģȯ°æ È°µ¿ ¡®Ã»°è¾Æ¶ì¡¯ 2³â ¿¬¼Ó Âü¿©
2
Á¦ÀÓ½¼, Áö±Ý±îÁö º¼ ¼ö ¾ø¾ú´ø Â÷º°È­µÈ Æ˾÷ °ø°£ ¡®Á¦ÀÓ½¼ ¸¶´ç¡¯¡¦ ¡®Á¦ÀÓ½¼ ¹Ù¡¯ ÄܼÁÆ® Á¦´ë·Î ÅëÇß´Ù
3
¾ÆÀÌƼºí·ç X Áö¸¶ÄÏÄÚ¸®¾Æ, Àαâ¸ð´ÏÅÍPG27AQN Ư°¡ Çà»ç ÁøÇà
4
Çѵ¶°ú ±Û·Î¹ú ¹ÙÀÌ¿ÀÁ¦¾à±â¾÷ ¼Òºñ, Èñ±ÍÁúȯ ºñÁî´Ï½º¸¦ À§ÇÑ ÇÕÀÛ¹ýÀÎ ¡®Çѵ¶¼Òºñ¡¯ °ø½Ä Ãâ¹ü
5
´ÙÅ©Ç÷¡½¬, À¯¹«¼± ±â°è½Ä Å°º¸µå GD87 È÷¾Æ½Å½º Ä÷¯ Ãâ½Ã
6
ºêÀÌÆÄÀÌºê °ÔÀÓÁî, ¸ð¹ÙÀÏ MMORPG ¡®¶óÅ×ÀÏ Ç÷¯½º¡¯ ÆÛºí¸®½Ì È®Á¤
7
¿¹ÀÛ, °¨»çÀÇ ´Þ ±â³ä ¡®¶¯½º ¿¹ÀÛ¡¯ ÇÁ·Î¸ð¼Ç ÁøÇà
8
ÁöŬ¸¯Ä¿, ½½¸²ÇÏ°í ¿¹»Û ¡®¿òÁ÷ÀÌ´Â ¸¶Ä«·Õ Àú¼ÒÀ½ ºí·çÅõ½º Å°º¸µå¡¯ Ãâ½Ã
9
ÀÌ¿¥ÅØ, ±¹³» ÃÖÃÊ NVIDIA RTX ÃֽŠ±â´ÉÀ» È°¿ëÇÏ´Â ¿ÏÀü ¹«¼ÒÀ½ ±×·¡ÇÈÄ«µå! ÀÌ¿¥ÅØ ÁöÆ÷½º RTX 3050 KalmX D6 6GB Ãâ½Ã
10
ÄÄÀÌÁö, Æijë¶ó¹Í ºä ŸÀÔÀÇ ¾îÇ× ÄÉÀ̽º 'ºñ¹Ù¸®¿ò ¹Ì´Ï' Ãâ½Ã
½Å¹®»ç¼Ò°³¤ý±â»çÁ¦º¸¤ý±¤°í¹®ÀǤýºÒÆí½Å°í¤ý°³ÀÎÁ¤º¸Ãë±Þ¹æħ¤ýû¼Ò³âº¸È£Á¤Ã¥¤ýÀ̸ÞÀϹ«´Ü¼öÁý°ÅºÎ
¼­¿ïƯº°½Ã ¿µµîÆ÷±¸ ¿µ½Å·Î34±æ 10 ¿µ³²ºôµù 5Ãþ 504È£  |  ´ëÇ¥ÀüÈ­ : 070-7527-0410
µî·Ï¹øÈ£ : ¼­¿ïƯº°½Ã ÀÚ00408  |  µî·Ï³â¿ùÀÏ : 2013³â 4¿ù 15ÀÏ
¹ßÇàÀÎ : (ÁÖ)À̳뿥¾Ø¿¥ ÀÌÁع®  |  ÆíÁýÀÎ : ÀÌÁع®  |  Ã»¼Ò³âº¸È£Ã¥ÀÓÀÚ : ÀÌÁع®
Copyright © 2013 ´º½ºÅÇ. All rights reserved. mail to news@newstap.co.kr