🧩 1. Proof of Useful Work (PoUW)✅ 개념**의미 있는 작업(예: AI 연산, 과학 계산, 비디오 인코딩 등)**을 수행하고, 그 작업 결과를 통해 보상을 받는 합의 방식기존 PoW의 에너지 낭비 문제를 해결✅ 구성 요소구성 요소설명작업 생성자처리할 유용한 작업을 생성 (예: 이미지 처리, 수치 해석 문제 등)작업 제출자 (클라이언트)CPU/GPU로 실제 작업을 수행하고 결과 제출작업 검증자 (노드 or 블록 생성자)결과가 정확한지 검증 후 블록에 포함보상 메커니즘정확히 수행된 작업에 대해 토큰 또는 점수 보상 ✅ 설계 포인트① 작업 식별 및 난이도 정의각 작업에 task_id, input_hash, expected_output_hash, difficulty 포함GPU가 필요한 ..

CPU/GPU 분산처리를 위한 블록체인 시스템에서 클라이언트 프로그램을 Rust로 효율적으로 설계하려면 다음과 같은 구조적인 접근이 필요합니다. 목적은 다음과 같습니다:다양한 작업을 GPU/CPU에서 병렬 처리결과를 안전하게 제출 (블록체인에 기록)리소스 측정 및 보상 처리 포함네트워크 통신 및 검증 구조 포함✅ 아키텍처 개요 🔧 주요 모듈별 설계 전략1. Task Scheduler역할: 블록체인 또는 노드로부터 작업 수신 → 작업 큐에 배치구조:async 기반 수신기 (tokio or async-std)작업 큐 (tokio::sync::mpsc)작업 유형별로 CPU/GPU에 분배2. CPU Worker PoolRust의 rayon이나 tokio::task 기반작은 병렬 작업이나 I/O 작업은 CPU에..

"Zero-copy DPDK framework 솔루션"을 찾고 있다면, 일반적으로 DPDK( Data Plane Development Kit) 기반의 고성능 네트워크 프레임워크 중에서 zero-copy, 즉 패킷 복사 없이 직접 메모리에서 처리하는 기능을 제공하는 솔루션들을 의미합니다. 아래는 대표적인 zero-copy DPDK 기반 프레임워크 및 솔루션 종류입니다:✅ 대표 Zero-Copy DPDK Framework/솔루션 종류1. VPP (Vector Packet Processing)설명: FD.io 프로젝트의 핵심 구성 요소로, DPDK를 기반으로 한 고성능 패킷 처리 프레임워크.특징:DPDK + Zero-copy forwarding 지원다양한 플러그인 및 기능성 (IPSec, NAT, L2/L3 ..

AI 운영체계: 단일 자동화를 넘어서요약먼저 AI 자동화에서 단일 자동화 도구나 AI 에이전트를 판매하는 방식이 점차 한계에 도달했으며, 앞으로는 **완전한 AI 운영체계(AI Operating System)**를 구축하고 판매하는 것이 훨씬 더 높은 수익과 장기적인 고객 관계를 창출하는 핵심 전략임을 강조한다.단일 자동화는 이미 대중화되어 가격 경쟁력이 낮아지고 있으며, 고객 또한 직접 배우거나 더 저렴한 대안을 쉽게 찾을 수 있어 차별화가 어렵다. 반면, AI 운영체계는 AI, 자동화, 데이터베이스, 프론트엔드 UI를 통합해 유연하게 비즈니스 문제를 해결하는 시스템으로, 고객 비즈니스의 근본적인 문제 해결에 집중한다. 이를 통해 고부가가치 서비스를 제공할 수 있고, 기업 고객과 장기적이고 견고한 관계..

DSPy를 사용한 LLM 최적화: AI 시스템 구축, 최적화 및 평가를 위한 단계별 가이드LLM(대형 언어 모델)의 기능이 계속 확장됨에 따라 해당 잠재력을 활용하는 강력한 AI 시스템을 개발하는 것이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 기존 접근 방식에는 도메인별 제약 조건을 준수하기 위한 복잡한 프롬프트 기술, 미세 조정을 위한 데이터 생성, 수동 지침이 포함되는 경우가 많습니다. 그러나 이 프로세스는 지루하고 오류가 발생하기 쉬우며 사람의 개입에 크게 의존할 수 있습니다.엔터 버튼 DSPy, LLM으로 구동되는 AI 시스템 개발을 간소화하도록 설계된 혁신적인 프레임워크입니다. DSPy는 LM 프롬프트와 가중치를 최적화하기 위한 체계적인 접근 방식을 도입하여 개발자가 최소한의 수동 노력으로 정교한 애플리케..

1. Docker Desktop 설치 (도커가 설치되어 있다면 2번으로 패스하세요.)먼저, Docker 공식 사이트에 접속해 주세요. 자신의 컴퓨터에 맞는 버전(Mac, Windows)을 선택해서 Docker Desktop을 다운로드하고 설치합니다.2. 터미널을 이용해 n8n 컨테이너 실행하기이제 Docker를 설치했으니, 바로 터미널을 이용해 n8n을 실행해봅시다!2.1 n8n 데이터를 저장할 볼륨 만들기먼저, n8n 데이터를 저장할 Docker 볼륨을 생성합니다.docker volume create n8n_data 2.2 n8n 컨테이너 실행하기이제 아래 명령어로 n8n 컨테이너를 실행합니다.docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home..