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CPU를 공짜로 빠르게 만들 수 있다고? 제조사가 정해준 속도를 강제로 뚫어버리는 '오버클럭'의 원리와 내가 CPU를 태워먹을 뻔한 이야기.

맥북 배터리는 왜 오래 갈까? 서버 비용을 줄이려면 AWS Graviton을 써야 할까? 복잡함(CISC)과 단순함(RISC)의 철학적 차이를 정리해봤습니다.

코어가 8개면 컴퓨터가 8배 빨라질까요? 암달의 법칙부터 동시성(Concurrency)과 병렬성(Parallelism)의 차이, 하이퍼스레딩의 비밀, 그리고 크롬이 RAM을 많이 먹는 이유까지. 4부작 심층 가이드.

AI와 딥러닝은 왜 CPU를 버리고 GPU를 선택했을까요? ALU 구조 차이부터 CUDA 메모리 계층, 그래픽 API(Vulakn/DirectX), 그리고 생성형 AI의 원리까지 하드웨어 가속의 모든 것을 다룹니다.

CPU 성능의 90%는 캐시가 결정합니다. 데이터 지역성, MESI 프로토콜, 캐시 사상 방식, TLB, 그리고 분기 예측과 NUMA까지. 개발자가 반드시 알아야 할 성능 최적화의 모든 것.

스펙표의 숫자에 속지 마세요. CPU 성능의 진짜 비밀은 '얼마나 빨리 뛰느냐'가 아니라 '보폭이 얼마나 넓으냐'에 있습니다. 클럭(Hz)과 IPC의 관계를 공장 라인과 근육질 일꾼에 빗대어 완벽하게 파헤칩니다.

CPU가 숨 쉬는 법. 1초에 수십억 번 반복되는 이 3단계 리듬이 컴퓨터의 생명입니다.

CPU는 사실 거대한 공장입니다. 그리고 그 안에는 관리자, 노동자, 그리고 작업대가 있습니다.