GPU2 AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장 AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장암호 기술은 개인정보와 시스템을 보호하는 핵심 수단이지만, 랜섬웨어나 범죄 증거 은닉에 사용될 경우 수사와 복구를 어렵게 만들 수 있습니다. 이때 AI와 HPC를 결합한 고속 암호해독 연구가 중요한 역할을 하게 됩니다.왜 HPC가 필요한가AES 같은 고비도 암호와 Scrypt·Argon2 같은 Memory-hard 구조는 무차별 대입 공격의 비용을 크게 높이도록 설계되어 있습니다. 단일 CPU나 GPU로는 현실적인 시간 안에 탐색이 어렵기 때문에 다중 GPU 병렬 처리와 효율적인 작업 분할이 필요합니다.암호 구조를 먼저 이해해야 한다무조건 많은 패스워드를 대입하는 것보다 파일이나 지갑이 실제로 어떤 키 생성 과정과 검증 구조를 사용.. 2026. 9. 16. GPU를 비싸게 샀는데 왜 느릴까 — AI 파이프라인의 스토리지 I/O 병목 GPU를 비싸게 샀는데 왜 느릴까 — AI 파이프라인의 스토리지 I/O 병목AI 학습 시스템에서 GPU가 빠르다고 전체 학습이 빠른 것은 아닙니다. 데이터가 스토리지에서 GPU까지 제때 도착하지 않으면 GPU는 비싼 대기 장치가 됩니다.데이터 경로를 봐야 한다학습 데이터는 스토리지에서 읽혀 CPU에서 전처리되고 네트워크와 호스트 메모리를 거쳐 GPU로 전달됩니다. 이 과정에는 읽기, 디코딩, 메모리 복사, 전송이 연속적으로 발생합니다. 어느 한 단계라도 느리면 GPU 활용률이 떨어집니다.체크포인트도 거대한 I/O다대규모 모델은 장애 복구를 위해 파라미터와 옵티마이저 상태를 주기적으로 저장합니다. 너무 자주 저장하면 학습이 느려지고, 너무 드물게 저장하면 장애 시 손실이 커집니다. 또한 재시작 시 수많은 .. 2026. 9. 16. 이전 1 다음