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슈토헬 등장인물
증오만을 먹고 싸우는 슈토헬의 전투 장면을 "값을 매길 수조차 없는 아름다운 생물"이라며 매료되었고, 슈토헬이 찾고 있는 '호랑이 남자'를 유르르가 알고 있다는 사실을 알게 되자 '호랑이 남자'를 불러들이기 위한 미끼'라며 두 사람을 끌어들이지만, 슈토헬이 유르르에게 감화되어 서서히 인간의 마음을 되찾기 시작한 것을 참지 못하고 평소 부적을 겸한 자결용으로 몸에 지니고 다니던 독을 묻힌 칼(잠비야)로 유르르를 상처입히고 도주한다. 해독약을 찾아 쫓아온 슈토헬에게 화살막이용 방패가 된 데다 하라발이 쏜 화살에 목이 꿰뚫려 사망한다.
구르샨(吉祥山)
흥경에 있는 서하의 대도서관 '번대학원'(番大学院)의 원장. 번대학원이 불타 사라지던 날까지 직무를 제쳐두지 않았으며, 마지막에 하라발과 대결해다 사망한다. 문인이기는 하지만 하라발이 그를 두고 "네놈은 죽이고 싶지 않은 서하인이었다"고 말하게 할 정도의 기골과 무력을 가진 인물로, 하라발은 그가 쓰던 무게추를 자신의 무기로 들고 다니게 된다.
하라발의 어머니 이파의 아버지, 즉 하라발의 외할아버지이다. 구르샨은 하라발에게 그와 그의 어머니의 이름을 물으면서 눈치챘지만, 정작 하라발은 그것을 눈치채지 못한다.
슈토헬 서지 정보
각 권말에는 부록 형식으로 그 권에서 사망한 캐릭터가 저승의 선술집에 모여, 점원 또는 손님으로서 거리낌없이 만담을 펼치는 단편 만화가 게재되고 있다.
슈토헬 서지 정보
이토우 유『슈토헬』 쇼가쿠칸〈빅 스피리츠 코믹스 스페셜 〉, 전 14권
2009년 3월 30일 발매, ISBN 978-4-09-182529-2
2009년 10월 30일 발매, ISBN 978-4-09-182799-9
2010년 7월 30일 발매, ISBN 978-4-09-183420-1
2011년 4월 28일 발매, ISBN 978-4-09-183866-7
2011년 10월 28일 발매, ISBN 978-4-09-184212-1
2012년 5월 30일 발매, ISBN 978-4-09-184550-4
2012년 12월 27일 발매, ISBN 978-4-09-184830-7
2013년 7월 30일 발매, ISBN 978-4-09-185447-6
2014년 2월 28일 발매, ISBN 978-4-09-186119-1
2014년 9월 30일 발매, ISBN 978-4-09-186499-4
2015년 6월 12일 발매, ISBN 978-4-09-187105-3
2016년 1월 12일 발매, ISBN 978-4-09-187415-3
2016년 9월 12일 발매, ISBN 978-4-09-187830-4
2017년 5월 12일 발매, ISBN 978-4-09-189574-5
엔비디아 DGX
엔비디아 DGX(Nvidia DGX, Deep GPU Xceleration)는 엔비디아가 설계한 서버 및 워크스테이션 시리즈로, 주로 GPGPU를 사용하여 딥 러닝 애플리케이션을 향상시키기 위해 고안되었다. 이 시스템은 일반적으로 마더보드에 고성능 X86 서버 CPU를 특징으로 하는 랙마운트 형식으로 제공된다.
DGX 시스템의 핵심 기능은 독립적인 시스템 보드에 장착된 4개에서 8개의 엔비디아 테슬라 GPU 모듈을 포함한다는 것이다. 이 GPU는 SXM 소켓 버전 또는 PCIe x16 슬롯을 통해 연결될 수 있어 시스템 아키텍처 내에서 유연한 통합을 용이하게 한다. 상당한 열 출력을 관리하기 위해 DGX 장치는 최적의 작동 온도를 유지하도록 설계된 방열판과 팬을 갖추고 있다.
이 프레임워크는 DGX 장치를 인공 지능 및 기계 학습 모델과 관련된 계산 작업에 적합하게 만든다.
엔비디아 DGX 모델
DGX-1 서버는 파스칼 또는 볼타 도터 카드 기반의 8개 GPU를 특징으로 하며, 총 128 GB의 HBM2 메모리를 NVLink 메시 네트워크로 연결한다. DGX-1은 2016년 4월 6일에 발표되었다. 모든 모델은 인텔 제온 E5 CPU의 듀얼 소켓 구성을 기반으로 하며, 다음과 같은 기능을 갖추고 있다.
이 제품 라인은 딥 러닝 워크로드에 특화된 기능을 사용하여 GPU와 AI 가속기 간의 격차를 해소하도록 고안되었다. 초기 파스칼 기반 DGX-1은 170 테라플롭스의 반정밀도 처리를 제공했으며, 볼타 기반 업그레이드는 이를 960 테라플롭스로 증가시켰다.
DGX-1은 초기에는 파스칼 기반 구성으로만 제공되었으며, 첫 번째 SXM 소켓을 사용했다. 이후 DGX-1의 개정판은 SXM-2 소켓을 통해 첫 번째 볼타 카드에 대한 지원을 제공했다. 엔비디아는 파스칼 기반 DGX-1 사용자가 볼타 기반 DGX-1으로 업그레이드할 수 있는 업그레이드 키트를 제공했다.
턴키 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터로 설계된 DGX 스테이션은 냉각, 이중 전원 또는 19인치 랙과 같은 일반적인 데이터센터 인프라 없이도 완전히 독립적으로 작동할 수 있는 타워형 컴퓨터이다.
엔비디아 DGX 모델
DGX 스테이션은 다음과 같은 사양으로 처음 출시되었다.
DGX 스테이션은 총 시스템 구성 요소의 거의 1500W에 달하는 열을 더 잘 관리하기 위해 수랭식으로 냉각되어 부하 시 소음 범위를 35 dB 미만으로 유지할 수 있다. 이러한 기능 외에도 이 시스템은 시끄럽고 많은 열을 방출하며 넓은 영역을 차지할 수 있는 랙마운트 DGX 시스템을 실행할 인프라가 없는 고객에게 매력적인 구매였다. 이는 엔비디아가 고성능 컴퓨팅을 데스크사이드로 가져오는 첫 시도였으며, 이후 엔비디아의 주요 마케팅 전략으로 남아 있다.
엔비디아 DGX 모델
DGX-1의 후속 모델인 엔비디아 DGX-2는 단일 유닛에 16개의 볼타 기반 V100 32 GB (2세대) 카드를 사용한다. 2018년 3월 27일에 발표되었다. DGX-2는 거대한 데이터셋을 처리하기 위해 512 GB의 공유 메모리와 고대역폭 내부 통신을 위한 NVSwitch를 사용하여 2 페타플롭스를 제공한다. DGX-2는 총 512 GB의 HBM2 메모리, 총 1.5 TB의 DDR4를 갖추고 있다. 또한 8개의 100 Gbit/s 인피니밴드 카드와 30.72 TB의 SSD 스토리지가 있으며, 이 모든 것은 거대한 10U 랙마운트 섀시에 내장되어 있으며 최대 부하 시 최대 10 kW를 소비한다. DGX-2의 초기 가격은 $399,000였다.
DGX-2는 다른 DGX 모델과 달리 각각 8개의 GPU를 가진 두 개의 개별 GPU 도터보드를 포함한다. 이 보드들은 NVSwitch 시스템에 의해 연결되어 보드 간 추가 지연 없이 시스템의 모든 GPU에서 전체 대역폭 통신이 가능하다.
엔비디아 DGX 모델
DGX-2의 고성능 변형인 DGX-2H도 제공되었다. DGX-2H는 DGX-2의 듀얼 인텔 제온 플래티넘 8168을 업그레이드된 듀얼 인텔 제온 플래티넘 8174로 교체했다. 이 업그레이드는 두 CPU 모두 24코어이므로 시스템당 코어 수가 증가하지 않으며, 시스템의 새로운 기능을 활성화하지도 않지만, CPU의 기본 주파수를 2.7 GHz에서 3.1 GHz로 증가시킨다.
2020년 5월 14일 발표 및 출시되었다. DGX A100은 암페어 기반 A100 가속기 8개를 포함하는 3세대 DGX 서버이다. 또한 15 TB의 PCIe gen 4 NVMe 스토리지, 1 TB의 RAM, 그리고 8개의 멜라녹스 기반 200 GB/s HDR 인피니밴드 ConnectX-6 NIC가 포함되어 있다. DGX A100은 이전 모델인 DGX-2보다 훨씬 작은 인클로저에 있어 6랙 유닛만 차지한다.
DGX A100은 64코어 AMD EPYC 7742 CPU로 이동하여 인텔 제온 CPU로 구축되지 않은 최초의 DGX 서버가 되었다. DGX A100 서버의 초기 가격은 $199,000였다.
엔비디아 DGX 모델
기존 DGX 스테이션의 후속 모델인 DGX 스테이션 A100은 조용하고 효율적이며 턴키 방식의 클러스터 인 어 박스 솔루션으로서, 머신러닝을 활용하고자 하는 소규모 기업이나 개인이 구매, 임대 또는 대여할 수 있는 동일한 틈새 시장을 채우는 것을 목표로 한다. 이 모델은 타워형 방향, 단일 소켓 CPU 메인보드, 새로운 냉매 기반 냉각 시스템, 그리고 동일 세대의 랙마운트 DGX A100에 비해 감소된 가속기 수 등 기존 DGX 스테이션의 많은 설계 선택을 따르다. DGX 스테이션 A100 320G 모델의 가격은 $149,000이며, 160G 모델은 $99,000이다. 엔비디아는 또한 소규모로 이러한 시스템을 구현하는 비용을 줄이기 위해 미국(rentacomputer.com) 및 유럽(iRent IT Systems)의 파트너를 통해 월 약 $9000에 스테이션 대여를 제공한다.
DGX 스테이션 A100은 내장된 A100의 두 가지 다른 구성으로 제공된다.
엔비디아 DGX 모델
2022년 3월 22일 발표 및 2022년 3분기 출시 예정인 DGX H100은 4세대 DGX 서버로, 8개의 호퍼 기반 H100 가속기를 탑재하여 총 32 PFLOPs의 FP8 AI 컴퓨팅과 640 GB의 HBM3 메모리를 제공하며, DGX A100의 640GB HBM2 메모리보다 업그레이드되었다.
이 업그레이드는 또한 VRAM 대역폭을 3 TB/s로 증가시킨다. DGX H100은 각 H100 SXM 카드의 700W TDP를 수용하기 위해 랙마운트 크기를 8U로 늘렸다. DGX H100은 또한 운영체제 스토리지를 위한 1.92 TB SSD 2개와 애플리케이션 데이터를 위한 30.72 TB 솔리드 스테이트 스토리지를 갖추고 있다.
엔비디아 DGX 모델
또 다른 주목할 만한 추가 사항은 두 개의 엔비디아 블루필드 3 DPU의 존재와 멜라녹스 ConnectX-7 NIC를 통한 400 Gbit/s 인피니밴드로의 업그레이드로, DGX A100의 두 배 대역폭이다. DGX H100은 각각 4개의 ConnectX-7 400 GB/s 컨트롤러와 시스템당 2개의 카드를 가진 새로운 '시더 피버' 카드를 사용한다. 이는 DGX H100에 인피니밴드를 통해 3.2 Tbit/s의 패브릭 대역폭을 제공한다.
DGX H100은 2개의 제온 플래티넘 8480C 스케일러블 CPU(사파이어 래피즈 코드명)와 2테라바이트의 시스템 메모리를 갖추고 있다.
DGX H100은 출시 당시 £379,000 또는 약 $482,000의 가격이 책정되었다.
엔비디아 DGX 모델
2023년 5월에 발표된 DGX GH200은 32개의 엔비디아 호퍼 슈퍼칩을 단일 슈퍼칩으로 연결하며, 총 256개의 H100 GPU, 32개의 Grace Neoverse V2 72코어 CPU, 400 Gbit/s 인피니밴드를 갖춘 32개의 OSFT 싱글 포트 ConnectX-7 VPI, 그리고 200 Gbit/s 멜라녹스  를 갖춘 16개의 듀얼 포트 블루필드-3 VPI로 구성된다. 엔비디아 DGX GH200은 대규모 추천 시스템, 생성형 AI 및 그래프 분석을 위한 테라바이트급 모델을 처리하도록 설계되었으며, 거대한 AI 모델을 위해 선형 확장성을 갖춘 19.5 TB의 공유 메모리를 제공한다.
2023년 5월에 발표된 DGX 헬리오스 슈퍼컴퓨터는 4개의 DGX GH200 시스템을 특징으로 한다. 각 시스템은 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드 네트워킹으로 상호 연결되어 대규모 AI 모델 훈련을 위한 데이터 처리량을 극대화한다. 헬리오스에는 1,024개의 H100 GPU가 포함되어 있다.
2024년 3월에 발표된  GB200 NVL72는 36개의 Grace Neoverse V2 72코어 CPU와 72개의 B100 GPU를 랙 스케일 디자인으로 연결한다. GB200 NVL72는 액체 냉각 방식의 랙 스케일 솔루션으로, 단일 대규모 GPU처럼 작동하는 72개 GPU NVLink 도메인을 자랑한다. 엔비디아 DGX GB200은 거대한 AI 모델을 위한 선형 확장성을 갖춘 13.5 TB HBM3e 공유 메모리를 제공하며, 이는 이전 모델인 DGX GH200보다 적은 용량이다.
DGX 슈퍼팟은 엔비디아가 DGX 하드웨어를 사용하여 제공하는 고성능 턴키 슈퍼컴퓨터 시스템이다. 이는 DGX 컴퓨팅 노드를 빠른 스토리지 및 고대역폭 네트워킹과 결합하여 고수요 머신러닝 워크로드에 대한 솔루션을 제공한다. 아곤 국립 연구소의 셀레네 슈퍼컴퓨터는 DGX 슈퍼팟 기반 시스템의 한 예이다.
280개의 DGX A100 노드로 구축된 셀레네는 2020년 6월 완공 당시 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 TOP500 목록에서 5위를 차지했으며, 계속해서 높은 성능을 유지하고 있다. 새로운 호퍼 기반 슈퍼팟은 최대 32개의 DGX H100 노드로 확장할 수 있으며, 총 256개의 H100 GPU와 64개의 x86 CPU를 포함한다. 이는 완벽한 슈퍼팟에 20 TB의 HBM3 메모리, 70.4 TB/s의 이등분 대역폭, 그리고 최대 1 엑사플롭스의 FP8 AI 컴퓨팅을 제공한다. 이러한 슈퍼팟은 더 나아가 더 큰 슈퍼컴퓨터를 만들 수 있다.
엔비디아가 설계, 구축 및 운영하는 이오스 슈퍼컴퓨터는 18개의 H100 기반 슈퍼팟으로 구성되어 총 576개의 DGX H100 시스템, 500개의 퀀텀-2 인피니밴드 스위치, 그리고 360개의 NVLink 스위치를 갖추고 있어, TOP500(2023년 11월판)에 따르면 이오스는 18 EFLOPs의 FP8 컴퓨팅과 9 EFLOPs의 FP16 컴퓨팅을 제공하며 세계에서 5번째로 빠른 AI 슈퍼컴퓨터가 되었다.
엔비디아는 스토리지 장치나 시스템을 생산하지 않으므로, 엔비디아 슈퍼팟은 파트너에게 고성능 스토리지를 제공하는 데 의존한다. 엔비디아 슈퍼팟의 현재 스토리지 파트너는 델 EMC, DDN, HPE, IBM, 넷앱, 파빌리온 데이터, 그리고 VAST 데이터이다.
컴퓨터 타워
개인용 컴퓨터에서 컴퓨터 타워(computer tower), 타워형 컴퓨터, 타워형 본체 또는 간단히 타워(tower)는 데스크톱 컴퓨터 컴퓨터 케이스의 폼 팩터로, 높이가 너비보다 훨씬 길어 높이 서 있는 고층 건물과 같은 형태를 띠는 것을 의미한다. 이는 너비가 높이보다 길어 평평하게 놓여 있는 전통적인 "피자 박스"형 컴퓨터 케이스와 대조된다.
피자 박스 케이스에 비해 타워형 케이스는 더 크고, 동일한 책상 면적을 차지하면서도 내부 공간이 더 넓어 더 많은 컴퓨터 하드웨어를 설치할 수 있으며 이론적으로 컴퓨터 냉각을 위한 공기 흐름도 더 좋다. 타워 폼 팩터는 다양한 크기를 구별하기 위해 풀타워, 미드타워, 미디타워, 미니타워, 데스크사이드 등 여러 크기 하위 분류가 설정되었으나, 이러한 분류는 모호하게 정의되어 있으며 제조업체마다 일관성 없이 적용된다.
컴퓨터 타워
타워 시스템의 전통적인 배치는 케이스를 컴퓨터 모니터 및 기타 주변기기와 함께 책상 위에 놓는 것이지만, 데스크톱 공간을 다른 물건들을 위해 확보하기 위해 케이스를 책상 아래 바닥이나 책상 밑 수납공간에 두는 것이 훨씬 더 일반적인 구성이다. 1980년대에 IBM PC에 의해 대중화되었으나 1990년대 후반 이후 대량 사용이 줄어든 수평형 "피자 박스" 폼 팩터에 수용된 컴퓨터 시스템은 책상 아래에 자주 위치하는 타워형과 대조하기 위해 데스크톱이라는 용어가 붙여졌다.
컴퓨터 타워 하위 분류
타워 케이스는 주로 미니타워, 미디타워, 미드타워, 풀타워, 데스크사이드로 분류된다. 이 용어들은 주관적이며 제조업체마다 정의가 일관되지 않다.
컴퓨터 타워 하위 분류
풀타워 케이스는 일반적으로 높이가 20 인치%s 이상이며, 최대 확장성을 위해 설계되었다. 케이스 모딩 애호가와 가장 기술적으로 까다로운 비디오 게임을 플레이하려는 게이머에게 풀타워 케이스는 광범위한 수랭 설비와 더 큰 케이스 팬을 수용할 수 있기 때문에 이상적인 게이밍 PC 케이스가 된다. 전통적으로 풀타워 시스템은 4~6개의 외장형 하프 높이 5.25인치 드라이브 베이와 최대 10개의 3.5인치 드라이브 베이를 가졌다.:138 일부 풀타워 케이스는 잠금식 측면 도어 및 기타 물리적 보안 기능을 포함하여 해당 베이 내 디스크의 도난을 방지했다. 그러나 현대 컴퓨팅 기술이 기계식 하드 디스크 드라이브와 광학 디스크 드라이브에서 USB 플래시 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 대용량 외부 저장 장치, 클라우드 스토리지와 같은 솔리드 스테이트 장치로 전환되면서, 이렇게 많은 내부 및 외부 드라이브 베이는 덜 흔해졌다. 최근의 풀타워 케이스는 대신 하나 또는 두 개의 외부 드라이브 베이만 있거나 아예 없으며, 내부 베이는 공간을 확보하고 공기 흐름을 개선하기 위해 케이스의 다른 곳으로 옮겨졌다.
컴퓨터 타워 하위 분류
풀타워 케이스는 풀사이즈 ATX 메인보드에 쉽게 맞지만, 전자의 표준이 장착 구멍에서 호환되기 때문에 더 작은 마이크로ATX 메인보드도 수용할 수 있다. 풀타워 케이스는 또한 더 짧은 케이스에 비해 깊이와 길이가 증가하여 Extended ATX 메인보드, 더 큰 그래픽 카드 및 히트 싱크를 수용할 수 있다. 2010년대 이후로 풀타워 케이스는 사용자 지정 수랭, RGB LED 조명, 강화 유리 또는 아크릴 유리 측면 패널이 있는 전시용 케이스로 애호가들에게 흔히 사용된다. 또한 두 개의 메인보드 (커세어 (기업) 1000D의 경우)와 이중 전원 공급 장치 (컴퓨터)(커세어 900D)를 수용할 수 있다.
컴퓨터 타워 하위 분류
미드타워 케이스는 일반적으로 높이가 16 인치%s에서 20 인치%s 사이이며, 개인용 컴퓨터 타워의 가장 일반적인 폼 팩터이다. 2010년대 후반 이전에는 미드타워에 3~4개의 5.25인치 드라이브 베이와 동일한 수의 3.5인치 베이가 있어 광학 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브 및 하드 디스크 드라이브를 수용하고, 표준 ATX 메인보드와 전원 공급 장치를 위한 충분한 공간을 제공했다. USB 플래시 드라이브, (회전하는 하드 디스크 드라이브보다 훨씬 적은 공간을 차지하는) 솔리드 스테이트 드라이브의 광범위한 채택과 내부 광학 드라이브의 사용 감소로 인해, 드라이브 베이의 수는 현대 컴퓨터 사용자에게 덜 중요한 문제가 되었으며, 미드타워의 내부 공간은 이제 주로 일체형 수랭 쿨러, 이중 그래픽 카드 및 밀집된 SSD를 위해 사용된다.
미디타워라는 마케팅 용어는 때로는 미드타워보다 작지만 미니타워보다는 여전히 큰 케이스(아래 미니타워 참조)를 지칭하며, 일반적으로 2~3개의 외부 베이를 가진다. 다른 경우에는 이 용어가 미드타워와 동의어일 수도 있다.
미니타워 케이스는 높이가 12 인치%s에서 16 인치%s 사이이며, 스몰 폼 팩터 PC용 미니 ITX 규격과 전형적인 미드타워 사이에 위치한다. 미니타워는 일반적으로 마이크로ATX 메인보드만 수용할 수 있으며, 이러한 이유로 다른 크기의 컴퓨터 타워보다 소비자 시장에서 판매량이 적다.:94–95 전통적으로 미니타워는 단 한두 개의 디스크 드라이브 베이(5.25인치 또는 3.5인치)만 가졌다.
데스크사이드(deskside)는 주로 워크스테이션 시장에서 사용되는 전문 용어로, 전통적인 일반 타워형 본체보다 훨씬 넓은 면적을 가진 컴퓨터 타워를 지칭한다. 이 더 넓은 데스크사이드 케이스는 다른 장치들 외에도 훨씬 더 많은 중앙 처리 장치(CPU), 드라이브 베이, 메모리 슬롯, 확장 슬롯, 주변기기, 그리고 입출력 어댑터를 수용할 수 있다.:20:57
컴퓨터 타워 역사
타워 폼 팩터는 메인프레임 컴퓨터와 미니컴퓨터의 비례적인 소형화로 볼 수 있는데, 이들 중 일부는 천장에 거의 닿을 듯한 거대한 수직형 인클로저로 구성되어 있다. 마이크로컴퓨터 시대가 도래하면서 대부분의 시스템은 [[키보드 컴퓨터|키보드가 주 시스템 회로 기판이 있는 동일한 섀시에 내장]]된 형태로 구성되었다. 이러한 컴퓨터들은 가정용 컴퓨터라고도 불렸으며, 애플 II, TRS-80, VIC-20, 코모도어 64 등과 같은 인기 있는 시스템들이 포함되었다. 1981년, IBM은 IBM PC를 출시했으며, 이 시스템은 몇 년 안에 기업과 가정 사업에서 널리 채택되어 마이크로컴퓨터의 물리적 구성에 대한 새로운 사실상의 표준을 정립했다. IBM PC 및 후속 기종들은 시스템 보드와 확장 카드를 별도의 수평형 유닛에 담았고, 키보드는 보통 전면에, 지정된 브라운관 모니터는 시스템 유닛 위에 놓였다. 시스템 유닛의 전면에는 하나 이상의 디스크 드라이브가 위치했다.
컴퓨터 타워 역사
1982년, NCR은 Tall, upright configuration(높고 수직적인 구성) 때문에 이름 붙여진 타워 시리즈의 워크스테이션 컴퓨터를 출시했는데, 책상 아래에 보관할 수 있도록 의도되었다. 첫 번째 모델인 타워 1632는 29인치 높이였으며 모토로라 68000 마이크로프로세서를 탑재했다. 12,500달러가 넘는 가격에 판매된 1632는 유닉스를 실행하도록 고안되었으며 최대 16명의 동시 네트워크 사용자를 지원했다. NCR은 1980년대 후반까지 타워 라인에 제품을 계속 추가했다.
1983년, 탠디 코퍼레이션은 탠디 2000을 선택 사양인 바닥 스탠드와 함께 제공하여, 일반적으로 수평으로 놓이는 데스크톱 케이스를 옆으로 세워 책상 아래에 보관할 수 있게 했다. 탠디 2000의 사각형 배지는 제거하여 똑바로 회전시킬 수 있었다. IBM은 1984년 PC/AT로 이를 따랐는데, 165달러에 선택 사양인 "바닥 고정형 인클로저"를 포함했다. 1986년 회사 RT PC 라인의 세 가지 초기 제품 중 두 가지는 타워 유닛이었고, 다른 하나는 AT 및 이전 PC와 같은 전통적인 수평 케이스였다.
컴퓨터 타워 역사
1987년, IBM은 자사의 퍼스널 시스템/2 라인업의 초기 제품인 IBM PS/2 모델 60을 출시했다. 이 모델은 IBM의 최초 인텔 기반 PC로, 완전히 타워형 케이스로 제작되었다. PS/2 모델 60은 자매 모델인 수평형 데스크톱 폼 팩터의 IBM PS/2 모델 50과 기술 사양에서 비견할 만했다. 그러나 모델 50이 확장 슬롯 4개와 드라이브 베이 3개만을 가졌던 반면, 모델 60은 확장 슬롯 8개와 드라이브 베이 4개를 특징으로 했다. 후자의 연결성과 멀티태스킹 잠재력이 증가했기 때문에 기술 언론인들은 PS/2 모델 60을 다중 사용자 기기로 구상했지만, 1987년에는 모델 50과 60 모두의 인텔 80286 프로세서를 지원하는 다중 사용자 운영 체제를 찾기 어려웠다. IBM은 같은 해 후반에 타워 기반의 IBM PS/2 모델 80을 내놓았는데, 이는 인텔 80386 프로세서로 구동되는 최초의 PC였다.
뉴욕 타임스에 따르면 1988년, PS/2 모델 60과 80이 컴퓨터 제조업체들이 선택 사양으로 타워 폼 팩터의 IBM PC 호환기종을 제공하는 추세를 시작했다:
컴퓨터 타워 역사
PCs를 책상에서 치워 바닥에 놓는 역트렌드가 나타났다. IBM은 PS/2 모델 60과 80의 타워형 구성을 시작했으며, 컴덱스에서는 적어도 12개 회사가 바닥에 놓는 PC를 전시했다. 책상에 맞출 필요가 없어지면서, 일부 타워형 모델은 큰 디스크 드라이브, 다양한 플로피 드라이브 및 백업 장치, 그리고 플러그인 보드를 위한 최대 12개의 슬롯을 수용하기 위해 실제로 더 커지고 있다.
기존 수평형 데스크톱 컴퓨터를 바닥에 똑바로 보관할 수 있게 해주는 애프터마켓 바닥 스탠드는 1980년대 후반 커티스 컴퓨터 제품(Curtis Computer Products)과 같은 회사에서 판매되었다. 1989년 워싱턴 포스트에서 이러한 키트를 추천하며 브릿 흄(Brit Hume)은 타워형이 인체공학적으로 가장 좋은 구성이라고 언급하며 "대중적인 신화와는 달리, 수직으로 세운다고 해서 컴퓨터가 손상되거나 디스크 드라이브가 오작동하지 않는다"고 밝혔다.
컴퓨터 타워 역사
PC 위크의 한 기사에 따르면, 수평형 데스크톱 컴퓨터에서 타워형으로의 지배적 전환은 1994년경에 거의 완료되었다고 한다. 이후 전통적인 수평 폼 팩터로 제공되는 컴퓨터 케이스 또는 사전 제작된 시스템은 일반적으로 바닥에 놓이는 타워형과 대조하기 위해 별도로 데스크톱으로 분류되었다.
핵어데이의 브라이언 벤초프(Brian Benchoff)는 매킨토시 콰드라 700의 인기가 컴퓨터 제조업체들이 타워 폼 팩터로 대거 전환하는 전환점이었다고 주장했다. 콰드라 700의 타워 폼 팩터는 필요에 의한 것이었다. 콰드라의 일반적인 주변기기는 1990년대 탁상출판 산업에서 선호되었던 상대적으로 매우 무거운 컬러 CRT 모니터였다(화면 대각선이 20인치 이상인 모니터는 80파운드 이상 나갈 수 있었다). 이러한 모니터는 매킨토시 IIcx와 매킨토시 IIci의 플라스틱 프레임을 부술 위험이 있었고, 고객들은 수평 폼 팩터 때문에 IIcx와 IIci 위에 이렇게 무거운 모니터를 올리려 했을 수 있다.
폭군의 셰프
《폭군의 셰프》는 2025년 8월 23일부터 2025년 9월 28일까지 방송했던 tvN 토일 드라마로 가장 권위 있는 프랑스 요리 대회에서 우승한 날 뜻하지 않게 조선시대로 타임슬립한 셰프가 최고의 미식가이자 최악의 폭군으로 평가받는 왕을 만나 벌어지는 서바이벌 판타지 로맨틱 코미디 드라마였다.
폭군의 셰프 기획 의도
이 드라마는 폭군이자 절대 미각을 겸비한 왕 ‘연희군’과 미래에서 온 셰프 ‘연지영’이 만나 요리의 맛에 진심을 느끼고 요리의 완성을 위해 목숨을 거는 왕과 요리사의 사랑, 그리고 시대와 세대를 초월한 ‘요리정치’에 관한 이야기이다.
대체 왕의 사랑과 정치가 요리와 무슨 상관이냐고? 시대를 막론하고 요리는 정치와 함께 성장해 왔다. 언젠가 사랑을 위해 순정을 바치는 것이 당연했던 것처럼. 왕은 백성을 배불리 먹이기 위해 정치를 했고, 신하는 왕을 배불리 먹이기 위해 헌신했고, 부모는 자식을 배불리 먹이기 위해 일을 했고, 자식은 부모를 배불리 먹이기 위해 열심히 살았다.
이토록 사랑하는 자들은 사랑하는 이들을 배불리 먹이기 위해 자신의 모든 것을 바쳐 살았고,
그것은 결국 우리가 살아가기 위해 가장 중요한 것은 ‘먹는’ 것이라는 사실을 일깨운다. 아마도 먹이기 위한 행위와 먹는 것 사이 그 어딘가쯤 정치가 있을 것이다.
결국 요리(料理)란, 헤아리고 다스린다는 그 뜻처럼, 사람의 마음을 어루만지고 헤아릴 수 있는
가장 강력한 사랑이자, 사람과 사람의 사이를 잇는 가장 강력한 정치 수단이었다.
폭군의 셰프 기획 의도
이 드라마는 그러한 ‘요리’에 주목하고자 한다. 각기 다른 색과 맛을 지닌 그들의 사연과 사랑 이야기. 그리고 그들이 만나 벌이는 요리정치의 세계.
정성이 담긴 요리를 먹으면 사람은 건강해진다. 그것이 민심과 멀어진 채로 폭정을 일삼으며 살아가던 연희군을 변화시킨 연지영의 요리 신념이다.
폭군의 셰프 제작진
이희명 : SBS 금요 드라마 <공룡선생>, SBS 토요 드라마 <열정시대>, SBS 토요 드라마 <도시남녀>, SBS 월요 드라마 <재동이>, SBS 수목 드라마 <미스터Q>, SBS 수목 드라마 <토마토>, SBS 수목 드라마 <팝콘>, SBS 수목 드라마 <수호천사>,  SBS 수목 드라마 <명랑소녀 성공기>, SBS 아침 드라마 <얼음꽃>, SBS 수목 드라마 <요조숙녀>, SBS 수목 드라마 <불량가족>, SBS 특집 드라마 <박치기왕>,  SBS 수목 드라마 <옥탑방 왕세자>, SBS 월화 드라마 <야왕>, SBS 수목 드라마 <냄새를 보는 소녀>, SBS 주말 특별 기획 드라마 <미녀 공심이>, SBS 수목 드라마 <다시 만난 세계> 집필
폭군의 셰프 참고 사항
드라마 속 음식 총괄 자문은 신종철과 이정민, 퓨전 요리 부분에 대한 자문은 오세득, 최강록이 맡았다. 5성급 호텔의 신종철 총괄 셰프는 극 중 등장하는 메뉴 개발 및 요리와 교육 등 전반적인 부분에서 총괄을 맡있고, 전통음식연구소 이정민 대표가 궁중 요리와 전통 음식에 대한 자문을 진행했다. 오세득 셰프와 최강록 셰프는 메뉴 개발 어드바이저로 참여해 극 중 등장하는 퓨전 요리를 완성했다.
폭군의 셰프 참고 사항
드라마 설정을 보면 역사적 재현도는 일반적인 트랜디 가상 역사극임을 알 수 있다. 예를 들어, 상위 여성 왕족들이 입는 당의 어깨와 배에 용포를 넣는 것은 조선 후기도 아니고 '대한제국 풍'이다. 또한, 8화 속 땅콩은 명나라가 아니라 청국 강희제 시대 이후에 중국에 전파된 작물인데, 드라마에서는 명나라 숙수 아비수가 이 재료와 라유(붉은 기름)을 사용함으로써 '계정'이라는 요리를 만들었다. 이에 대해 연지영이 "계정이라는 요리는 청나라 때 나온 음식인데 설마 아비수가 계정의 창시자?"라고 말하는 장면이 나오기도 한다. 또한 가장 총애 받는 후궁인 강목주에게 꼬박꼬박 마마라고 부르는 것이나 대군을 '자가'가 아닌 '대군 마마'로 부르는 것처럼 역사적 재현에 예민한 시청자들에게 거슬릴 만한 부분이 몇 가지 있기는 하나 가상 역사라는 장르적 특성과 사극 제작에서 현실적 한계로 보아 넘어갈 만한 정도이다.
반정밀도 부동소수점수
컴퓨팅에서 반정밀도, 반정도 또는 하프 프리시전(half precision, FP16 또는 float16)은 주기억장치에서 16비트(현대 컴퓨터에서는 2바이트)를 차지하는 이진 부동소수점 컴퓨터 숫자 형식이다. 이는 더 높은 정밀도가 필수적이지 않은 응용 프로그램, 특히 영상 처리 및 신경망에서 부동소수점 값을 저장하는 데 사용된다.
거의 모든 현대적인 사용은 IEEE 754-2008 표준을 따르며, 여기서 16비트 밑이 2인 형식은 binary16으로 참조되며, 지수는 5비트를 사용한다. 이는 ±65,504 범위의 값을 표현할 수 있으며, 1보다 큰 최소값은 1 + 1/1024이다.
컴퓨터에 따라 반정밀도는 배정밀도보다 한 자릿수 이상 빠를 수 있다. 예를 들어, 한 클라우드 공급자에서는 반정밀도가 550 PFLOPS인 반면, 배정밀도는 37 PFLOPS이다.
반정밀도 부동소수점수 역사
몇 가지 이전의 16비트 부동소수점 형식이 존재했다. 여기에는 1982년 히타치 HD61810 DSP (4비트 지수 및 12비트 가수)의 형식, 1991년 토마스 J. 스콧(Thomas J. Scott)의 WIF (5비트 지수, 10비트 가수), 그리고 1995년 3dfx 부두 그래픽스 프로세서 (히타치와 동일)가 포함된다.
ILM은 넓은 동적 범위를 처리할 수 있지만, 단정밀도 또는 배정밀도 부동소수점의 하드 드라이브 및 메모리 비용이 없는 이미지 형식을 찾고 있었다. 존 에어리(John Airey)가 이끄는 SGI(실리콘 그래픽스)의 하드웨어 가속 프로그래밍 가능 셰이딩 그룹은 1997년 '발리' 디자인 노력의 일환으로 s10e5 데이터 유형을 사용했다. 이는 SIGGRAPH 2000 논문(섹션 4.3 참조)에 설명되어 있으며, 미국 특허 7518615에 추가로 문서화되어 있다. 이는 오픈 소스 OpenEXR 이미지 형식에서의 사용으로 대중화되었다.
반정밀도 부동소수점수 역사
엔비디아와 마이크로소프트는 2002년 초에 출시된 Cg 언어에서 half 자료형을 정의하고, 2002년 말에 출시된 GeForce FX에서 하드웨어로 구현했다. 그러나 16비트 부동소수점 가속 하드웨어 지원은 엔비디아가 나중에 중단했다가 2015년 테그라 X1 모바일 GPU에 다시 도입했다.
2012년의 F16C 확장 기능은 x86 프로세서가 머신 명령을 사용하여 반정밀도 부동소수점을 단정밀도 부동소수점으로 변환하고 그 반대로 변환할 수 있도록 한다.
반정밀도 부동소수점수 IEEE 754 반정밀도 이진 부동소수점 형식: binary16
IEEE 754 표준은 binary16이 다음 형식을 갖도록 지정한다.
형식은 다음과 같이 배치된다.
지수 필드가 모두 0으로 저장되지 않는 한, 형식은 값 1의 암묵적인 선행 비트를 갖는 것으로 가정한다. 따라서 메모리 형식에는 가수의 10비트만 나타나지만 총 정밀도는 11비트이다. IEEE 754 용어로는 10비트 가수를 갖지만, 11비트 가수의 정밀도(log10(211) ≈ 3.311 십진수 자릿수, 또는 4자릿수 ± 5 최하위 자릿수 단위보다 약간 적음)를 갖는다.
반정밀도 이진 부동소수점 지수는 오프셋 이진 표현을 사용하여 인코딩되며, 0 오프셋은 15이다. 이는 IEEE 754 표준에서 지수 바이어스(exponent bias)로도 알려져 있다.
따라서 오프셋 이진 표현에 의해 정의된 대로, 실제 지수를 얻기 위해서는 저장된 지수에서 오프셋 15를 빼야 한다.
반정밀도 부동소수점수 IEEE 754 반정밀도 이진 부동소수점 형식: binary16
저장된 지수 000002와 111112는 특별히 해석된다.
최소 엄격 양수(비정규) 값은
2−24 ≈ 5.96 × 10−8이다.
최소 양수 정규 값은 2−14 ≈ 6.10 × 10−5이다.
최대 표현 가능한 값은 (2−2−10) × 215 = 65504이다.
이 예시는 부동소수점 값의 비트 표현으로 주어진다. 여기에는 부호 비트, (바이어스된) 지수, 그리고 가수가 포함된다.
기본적으로 1/3은 배정밀도와 마찬가지로 반올림되어 내림한다. 이는 가수에 홀수 비트가 있기 때문이다. 반올림 지점 너머의 비트는 0101...이며, 이는 최하위 자릿수 단위의 1/2 미만이다.
65520 이상의 숫자는 무한대로 반올림한다. 이는 짝수로 반올림하는 경우이며, 다른 반올림 전략은 이 임계값을 변경할 수 있다.
반정밀도 부동소수점수 ARM 대체 반정밀도
ARM 아키텍처 프로세서는 (부동소수점 제어 레지스터 비트를 통해) "대체 반정밀도" 형식을 지원한다. 이 형식은 지수 값 31 (111112)에 대한 특별한 경우를 없앤다. 이는 IEEE 형식과 거의 동일하지만, 무한대나 NaN에 대한 인코딩은 없다. 대신, 지수 31은 65536에서 131008 범위의 정규화된 숫자를 인코딩한다.
반정밀도 부동소수점수 반정밀도의 사용
반정밀도는 MATLAB, OpenEXR, JPEG XR, GIMP, OpenGL, 벌컨 (API), Cg, Direct3D, D3DX를 포함한 여러 컴퓨터 그래픽스 환경에서 픽셀을 저장하는 데 사용된다. 8비트 또는 16비트 정수에 비해 증가된 동적 범위는 이미지의 하이라이트와 그림자에서 더 많은 디테일을 보존할 수 있게 하고, 감마 보정을 피할 수 있다는 장점이 있다. 32비트 단정밀도 부동소수점에 비해 절반의 저장 공간과 대역폭을 필요로 한다는 장점이 있다(정밀도 및 범위 손실을 대가로).
반정밀도는 메시 양자화에 유용할 수 있다. 메시 데이터는 일반적으로 정점에 32비트 단정밀도 부동소수점을 사용하여 저장되지만, 일부 상황에서는 정밀도를 16비트 반정밀도로 줄이는 것이 허용되며, 이는 정밀도 손실을 대가로 저장 공간을 절반으로 줄일 수 있다. 메시 양자화는 요구 사항에 따라 8비트 또는 16비트 고정 정밀도로도 수행할 수 있다.
반정밀도 부동소수점수 반정밀도의 사용
기계 학습 또는 신경망을 위한 하드웨어 및 소프트웨어는 반정밀도를 사용하는 경향이 있다. 이러한 응용 프로그램은 일반적으로 많은 계산을 수행하지만 높은 수준의 정밀도를 요구하지 않는다. 하드웨어가 16비트 반정밀도 부동소수점을 지원하지 않는 경우가 많기 때문에, 신경망은 종종 16비트로 잘린 단정밀도 부동소수점 형식인 bfloat16 형식을 사용한다.
하드웨어에 반정밀도 연산을 위한 명령어가 있다면, 종종 단정밀도 또는 배정밀도보다 빠르다. 시스템에 단일 명령어 내에서 여러 부동소수점을 처리할 수 있는 SIMD 명령어가 있다면, 반정밀도는 동시에 두 배 많은 숫자를 처리함으로써 두 배 빠르게 작동할 수 있다.
반정밀도 부동소수점수 프로그래밍 언어별 지원
Zig는 `f16` 유형으로 반정밀도를 지원한다.
닷넷 5는 `System.Half` 표준 라이브러리 유형으로 반정밀도 부동소수점을 도입했다. 2024년 1월년 기준, 어떤 닷넷 언어(C#, F#, Visual Basic, C++/CLI, C++/CX)도 해당 유형에 대한 리터럴(예: C#에서 `1.0f`는 `System.Single` 유형을, `1.0m`는 `System.Decimal` 유형을 가짐) 또는 키워드를 가지고 있지 않다.
스위프트는 Swift 5.3에서 `Float16` 유형으로 반정밀도 부동소수점을 도입했다.
OpenCL도 IEEE 754-2008 반정밀도 저장 형식에서 half 데이터 유형으로 반정밀도 부동소수점을 지원한다.
2024년년 기준, 러스트는 현재 IEEE 반정밀도 16비트 부동소수점을 위한 새로운 `f16` 유형 추가 작업을 진행 중이다.
줄리아는 `Float16` 유형으로 반정밀도 부동소수점을 지원한다.
C++는 C++23부터 `std::float16_t` 유형으로 반정밀도를 도입했다. GCC는 이미 이를 지원한다.
반정밀도 부동소수점수 하드웨어 지원
ARM 아키텍처의 여러 버전은 반정밀도에 대한 지원을 포함한다.
x86 명령어 집합에서 반정밀도 부동소수점 변환에 대한 지원은 F16C 명령어 집합 확장에 명시되어 있으며, 이는 2009년 AMD에 의해 처음 도입되었고 2012년까지 AMD와 인텔 CPU에 상당히 널리 채택되었다. 이는 인텔 Sapphire Rapids 프로세서에 구현된 AVX-512_FP16 명령어 집합 확장으로 더욱 확장되었다.
RISC-V에서는 `Zfh` 및 `Zfhmin` 확장이 16비트 반정밀도 부동소수점에 대한 하드웨어 지원을 제공한다. `Zfhmin` 확장은 `Zfh`에 대한 최소 대안이다.
Power ISA에서는 VSX와 아직 승인되지 않은 SVP64 확장이 PowerISA v3.1B 이상에서 16비트 반정밀도 부동소수점에 대한 하드웨어 지원을 제공한다.
IBM Z의 반정밀도 지원은 IBM이 Telum과 함께 도입한 신경망 처리 보조 기능의 일부이다. IBM은 반정밀도 부동소수점 데이터를 NNP-데이터-유형 1 (16비트)로 지칭한다.
컴퓨터 숫자 형식
컴퓨터 숫자 형식(Computer number format)은 프로그래밍 가능한 컴퓨터 및 계산기와 같은 디지털 장치 하드웨어 및 소프트웨어에서 숫자 값의 내부 표현이다. 숫자 값은 바이트 및 워드와 같은 비트 그룹으로 저장된다. 숫자 값과 비트 패턴 간의 인코딩은 컴퓨터 작동의 편의성을 위해 선택된다. 컴퓨터의 명령어 집합에서 사용되는 인코딩은 일반적으로 인쇄 및 표시와 같은 외부 사용을 위해 변환이 필요하다. 프로세서 유형에 따라 숫자 값의 내부 표현이 다를 수 있으며, 정수 및 실수에 대해 다른 규칙이 사용된다. 대부분의 계산은 프로세서 레지스터에 맞는 숫자 형식으로 수행되지만, 일부 소프트웨어 시스템은 여러 워드의 메모리를 사용하여 임의로 큰 숫자를 표현할 수 있도록 한다.
컴퓨터 숫자 형식 이진수 표현
컴퓨터는 데이터를 이진수 형태로 표현한다. 이 표현은 비트로 구성되며, 이 비트는 다시 바이트와 같은 더 큰 집합으로 그룹화된다.
비트는 두 가지 상태 중 하나를 나타내는 이진 숫자이다. 비트의 개념은 1 또는 0, 켜짐 또는 꺼짐, 예 또는 아니오, 참 또는 거짓의 값으로 이해할 수 있으며, 어떤 종류의 스위치나 토글에 의해 부호화된다.
단일 비트 자체는 두 가지 값만 나타낼 수 있지만, 비트 문자열은 더 큰 값을 나타내는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 세 비트의 문자열은 표 1에 설명된 대로 최대 여덟 개의 고유한 값을 나타낼 수 있다.
문자열을 구성하는 비트의 수가 증가함에 따라 가능한 0과 1 조합의 수는 기하급수적으로 증가한다. 단일 비트는 두 가지 값 조합만 허용하며, 두 비트는 네 가지 별도의 값을 만들 수 있고, 세 비트는 여덟 가지 값을 만들 수 있으며, 이는 2n 공식에 따라 증가한다. 표 2에 설명된 대로 각 이진 숫자가 추가될 때마다 가능한 조합의 양은 두 배가 된다.
특정 수의 비트로 구성된 그룹은 다양한 것을 나타내는 데 사용되며 특정 이름을 갖는다.
컴퓨터 숫자 형식 이진수 표현
바이트는 문자를 나타내는 데 필요한 비트 수를 포함하는 비트 문자열이다. 대부분의 최신 컴퓨터에서 이는 8비트 문자열이다. 바이트의 정의가 문자를 구성하는 비트 수와 관련되어 있기 때문에 일부 구형 컴퓨터에서는 바이트에 다른 비트 길이를 사용했다. 많은 컴퓨터 아키텍처에서 바이트는 가장 작은 주소 지정 가능한 단위이자 주소 지정 가능성의 원자라고 할 수 있다. 예를 들어, 64비트 프로세서는 한 번에 64비트 메모리에 액세스할 수 있지만, 여전히 그 메모리를 8비트 조각으로 나눌 수 있다. 이를 바이트 주소 지정 가능한 메모리라고 한다. 역사적으로 많은 CPU는 8비트의 배수로 데이터를 읽었다. 8비트 바이트 크기가 매우 일반적이지만 정의가 표준화되지 않았기 때문에 8비트 시퀀스를 명시적으로 설명하기 위해 때때로 옥텟이라는 용어가 사용된다.
니블 (때로는 nybble)은 네 비트로 구성된 숫자이다. 하프 바이트이기 때문에 니블은 말장난으로 이름이 붙여졌다. 사람은 한 입 먹기 위해 여러 니블이 필요할 수 있는 것처럼, 니블은 바이트의 일부이다. 네 비트가 16개의 값을 허용하기 때문에 니블은 때때로 16진수로 알려져 있다.
컴퓨터 숫자 형식 팔진법 및 16진법 숫자 표시
팔진법 및 16진법 인코딩은 컴퓨터에서 사용되는 이진수를 표현하는 편리한 방법이다. 컴퓨터 엔지니어는 종종 이진수 양을 작성해야 하지만, 실제로 1001001101010001과 같은 이진수를 작성하는 것은 지루하고 오류가 발생하기 쉽다. 따라서 이진수 양은 8진법 또는 "팔진법", 또는 훨씬 더 일반적으로 16진법인 "16진법"(hex) 숫자 형식으로 작성된다. 십진법에는 0부터 9까지 10개의 숫자가 있으며, 이들을 조합하여 숫자를 형성한다. 팔진법에는 0부터 7까지 8개의 숫자만 있다. 즉, 팔진법 "10"의 값은 십진법 "8"과 같고, 팔진법 "20"은 십진법 "16" 등과 같다. 16진법에는 0부터 9까지의 숫자 뒤에 관례적으로 A부터 F까지의 16개 숫자가 있다. 즉, 16진법 "10"은 십진법 "16"과 같고 16진법 "20"은 십진법 "32"와 같다. 다른 기수법의 숫자에 대한 예시 및 비교는 아래 차트에 설명되어 있다.
컴퓨터 숫자 형식 팔진법 및 16진법 숫자 표시
숫자를 입력할 때, 숫자 체계를 설명하기 위해 서식 문자를 사용한다. 예를 들어 이진수에는 000_0000B 또는 0b000_00000을 사용하고, 16진수에는 0F8H 또는 0xf8을 사용한다.
이러한 각 숫자 체계는 위치 체계이지만, 십진법의 가중치가 10의 거듭제곱인 반면, 팔진법의 가중치는 8의 거듭제곱이고 16진법의 가중치는 16의 거듭제곱이다. 16진수나 팔진수를 십진수로 변환하려면, 각 자리에 대해 숫자의 값을 해당 위치의 값으로 곱한 다음 그 결과를 더한다. 예를 들어:
컴퓨터 숫자 형식 이진수로 분수 표현
고정소수점 형식은 이진수로 분수를 표현하는 데 유용할 수 있다.
원하는 정밀도와 범위에 필요한 비트 수는 숫자의 소수 부분과 정수 부분을 저장하기 위해 선택해야 한다. 예를 들어, 32비트 형식을 사용하는 경우, 정수 부분에 16비트, 소수 부분에 16비트를 사용할 수 있다.
8의 자릿수 다음에는 4의 자릿수, 그 다음에는 2의 자릿수, 그 다음에는 1의 자릿수가 온다. 소수 비트는 정수 비트가 설정한 패턴을 계속한다. 다음 비트는 1/2의 비트, 그 다음에는 1/4의 비트, 그 다음에는 1/8의 비트 등이다. 예를 들어:
이러한 인코딩 형식은 일부 값을 이진수로 나타낼 수 없다. 예를 들어, 십진수로 0.2인 분수 ⁠1/5⁠는 가장 가까운 근사치가 다음과 같다:
더 많은 자릿수를 사용하더라도 정확한 표현은 불가능하다. 십진수로 0.333333333...으로 쓰이는 숫자 ⁠1/3⁠은 무한히 계속된다. 일찍 종료되면 값은 ⁠1/3⁠을 정확하게 나타내지 않는다.
컴퓨터 숫자 형식 이진수로 분수 표현
디지털 시스템에서 부호 없는 정수와 부호 있는 정수 모두 사용되지만, 32비트 정수조차도 계산기가 처리할 수 있는 모든 범위의 숫자를 처리하기에 충분하지 않으며, 이는 분수를 포함하지도 않는다. 실수의 더 넓은 범위와 정밀도를 근사화하기 위해 우리는 부호 있는 정수와 고정 소수점 숫자를 버리고 "부동소수점" 형식으로 가야 한다.
십진법에서 우리는 다음과 같은 형태의 부동소수점 숫자에 익숙하다 (과학적 기수법):
1.1030402 × 105 = 1.1030402 × 100000 = 110304.02
또는 더 간결하게:
1.1030402E5
이는 "1.1030402 곱하기 1 뒤에 0이 5개"를 의미한다. 우리는 "유효 숫자"로 알려진 특정 숫자 값(1.1030402)을 가지며, 이는 "지수"로 알려진 10의 거듭제곱(E5, 즉 105 또는 100,000을 의미)으로 곱해진다. 음수 지수가 있으면 그 숫자는 소수점 오른쪽으로 그만큼의 자릿수만큼 1을 곱한다. 예를 들어:
2.3434E−6 = 2.3434 × 10−6 = 2.3434 × 0.000001 = 0.0000023434
컴퓨터 숫자 형식 이진수로 분수 표현
이 방식의 장점은 지수를 사용하여 훨씬 더 넓은 범위의 숫자를 얻을 수 있다는 것이다. 비록 유효 숫자의 자릿수, 즉 "숫자 정밀도"가 범위보다 훨씬 작더라도 말이다. 유사한 이진 부동소수점 형식은 컴퓨터에 대해 정의될 수 있다. 이러한 방식은 여러 가지가 있으며, 가장 널리 사용되는 것은 IEEE에 의해 정의되었다. IEEE 754-2008 표준 사양은 다음과 같은 64비트 부동소수점 형식을 정의한다.
8바이트 메모리에 저장된 비트:
"S"는 부호 비트, "x"는 지수 비트, "m"은 유효 숫자 비트를 나타낸다. 여기서 추출된 비트는 다음 계산으로 변환된다.
<부호> × (1 + <소수 유효 숫자>) × 2<지수> − 1023
이 방식은 약 15십진 자릿수까지 유효한 숫자를 제공하며, 숫자의 범위는 다음과 같다.
이 사양은 또한 정의되지 않은 여러 특수 값을 정의하며, "숫자가 아님"을 의미하는 NaN으로 알려져 있다. 이는 프로그램에서 유효하지 않은 연산 등을 지정하는 데 사용된다.
컴퓨터 숫자 형식 이진수로 분수 표현
일부 프로그램은 32비트 부동소수점 숫자도 사용한다. 가장 일반적인 방식은 부호 비트와 23비트 유효 숫자를 사용하며, "excess-127" 형식의 8비트 지수를 사용하여 7개의 유효한 십진 자릿수를 제공한다.
비트는 다음 계산으로 숫자 값으로 변환된다.
<부호> × (1 + <소수 유효 숫자>) × 2<지수> − 127
다음과 같은 범위의 숫자가 생성된다.
이러한 부동소수점 숫자는 일반적으로 "실수" 또는 "부동소수점"으로 알려져 있지만, 여러 가지 변형이 있다.
32비트 부동소수점 값은 때때로 "real32" 또는 "single"이라고 불리며, "단정밀도 부동소수점 값"을 의미한다.
64비트 부동소수점은 때때로 "real64" 또는 "double"이라고 불리며, "배정밀도 부동소수점 값"을 의미한다.
컴퓨터 숫자 형식 이진수로 분수 표현
숫자와 비트 패턴 사이의 관계는 컴퓨터 조작의 편의를 위해 선택된다. 컴퓨터 메모리에 저장된 8바이트는 64비트 실수, 두 개의 32비트 실수, 또는 네 개의 부호 있는 또는 부호 없는 정수, 또는 8바이트에 맞는 다른 종류의 데이터를 나타낼 수 있다. 유일한 차이점은 컴퓨터가 이를 해석하는 방식이다. 컴퓨터가 네 개의 부호 없는 정수를 저장한 다음 이를 64비트 실수로 메모리에서 다시 읽어들인다면, 거의 항상 완벽하게 유효한 실수이겠지만, 이는 쓰레기 데이터일 것이다.
주어진 비트 수로는 유한한 범위의 실수만 표현할 수 있다. 산술 연산은 오버플로 또는 언더플로가 발생하여 표현할 수 없을 정도로 너무 크거나 너무 작은 값을 생성할 수 있다.
표현은 제한된 정밀도를 갖는다. 예를 들어, 64비트 실수로는 15자리 십진수만 표현할 수 있다. 아주 작은 부동소수점 숫자가 큰 숫자에 더해지면 결과는 그냥 큰 숫자가 된다. 작은 숫자는 15자리 또는 16자리의 해상도에 나타나기에는 너무 작아서 컴퓨터는 효과적으로 이를 버린다. 제한된 정밀도의 영향을 분석하는 것은 잘 연구된 문제이다. 반올림 오류의 크기 추정 및 대규모 계산에서 그 영향을 제한하는 방법은 모든 대규모 계산 프로젝트의 일부이다. 정밀도 제한은 범위 제한과 다르다. 이는 지수에는 영향을 미치지 않고 유효 숫자에 영향을 미치기 때문이다.
유효 숫자는 십진 분수와 반드시 완벽하게 일치하지 않는 이진 분수이다. 많은 경우에 2의 역수 거듭제곱의 합은 특정 십진 분수와 일치하지 않으며, 계산 결과는 약간 오차가 있을 수 있다. 예를 들어, 십진 분수 "0.1"은 무한히 반복되는 이진 분수 0.000110011 ...과 동등하다.
컴퓨터 숫자 형식 프로그래밍 언어의 숫자
어셈블리어로 프로그래밍하려면 프로그래머가 숫자의 표현을 추적해야 한다. 프로세서가 필요한 수학 연산을 지원하지 않는 경우, 프로그래머는 연산을 수행할 적절한 알고리즘과 명령어 시퀀스를 고안해야 한다. 일부 마이크로프로세서에서는 정수 곱셈조차도 소프트웨어로 수행해야 한다.
루비 및 파이썬과 같은 상위 프로그래밍 언어는 유리수, 큰 정수 또는 복소수와 같이 확장된 유형일 수 있는 추상 숫자를 제공한다. 수학 연산은 언어 구현에서 제공하는 라이브러리 루틴에 의해 수행된다. 소스 코드의 주어진 수학 기호는 연산자 오버로딩에 의해 숫자 유형의 표현에 적합한 다른 오브젝트 코드를 호출한다. 부호 있는, 부호 없는, 유리수, 부동소수점, 고정소수점, 정수 또는 복소수 등 어떤 숫자든 수학 연산은 정확히 동일한 방식으로 작성된다.
REXX 및 자바와 같은 일부 언어는 십진 부동소수점 연산을 제공하여 다른 형태의 반올림 오류를 발생시킨다.