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DRAM·NAND 실적, 가격·비트 출하량·제품 믹스를 나눠 읽는 법

메모리 매출이 늘었다고 해서 판매가격만 그만큼 오른 것은 아닙니다. DRAM·NAND 실적은 가격, 판매한 메모리 용량인 비트 출하량, 어떤 제품을 더 팔았는지를 뜻하는 제품 믹스를 나눠 읽어야 합니다. 특히 기업 전체 잠정실적이나 시장 가격지수만으로 특정 회사의 DRAM·NAND 가격 효과를 역산하면 판단이 어긋날 수 있습니다. 같은 ‘메모리 호황’이라도 매출이 늘어난 경로는 다릅니다. 가격이 더 올랐는지, 더 많은 용량을 팔았는지, HBM이나 서버용 제품의 비중이 바뀌었는지에 따라 다음 분기에 확인할 숫자도 달라집니다. 아래는 2026년 10월 21일 KST에 확인한 공식 자료와 직접 검산한 가상 예제 로 실적을 읽는 방법입니다. 개별 종목의 매수·매도 추천이나 주가 전망을 보장하는 글은 아닙니다. 먼저 확인할 세 가지 범위: 연결 전체 매출인가, DRAM·NAND 제품군 매출인가? 분모: 전분기 대비인가, 전년 동기 대비인가? 가격과 물량의 제품·기간 기준은 같은가? 정밀도: 실제 수치인가, 반올림·범위 표현인가? 모르는 값을 억지로 채우지 않았는가? 목차와 핵심 용어 ASP와 비트 출하량 : 평균 판매단가와 판매한 메모리 용량입니다. 가격·물량의 곱셈 : 증가율은 같은 기준에서 곱으로 결합합니다. 제품 믹스 : 제품별 판매 비중이 바뀌는 효과입니다. 마이크론 공시 읽기 : 근삿값으로 만든 검산과 회사 보고값을 구분합니다. 삼성·SK하이닉스 자료 범위 : 잠정 연결 실적과 제품별 설명을 섞지 않습니다. 매출과 이익 : 매출총이익률·영업이익률은 다른 항목입니다. 요약·비교와 출처 : 다음 실적에서 확인할 순서를 정리합니다. 1. ASP와 비트 출하량은 같은 단위부터 맞춘다 ASP(Average Selling Price)는 평균 판매단가입니다. 다만 ‘무엇 하나당’ 가격인지가 중요합니다. 같은 제품 범위에서 용량당 가격을 볼 때와 칩·모듈·완제품 한 개당 가격을 볼 때는 분모가 다릅니다. 회사가 단순히 가격 변화라고 발표했다면 그 표현과 ...

CUDA 메모리 부족 오류, allocated·reserved·peak 로그는 어떻게 읽을까

CUDA 메모리 부족 오류를 읽을 때는 현재 텐서 사용량인 allocated, 할당기가 관리하는 reserved, 측정 구간의 최대 텐서 사용량인 peak를 같은 측정 구간·장치 기준으로 기록해야 합니다. 먼저 작업 전후 로그와 peak 초기화 위치를 확인하세요. reserved와 allocated를 더하거나, 둘의 차이를 곧바로 단편화로 해석하면 진단이 어긋납니다. 30초 진단 순서 종료 로그는 낮은데 OOM이 난다: 한 작업 직전 peak를 초기화하고, 작업 후 현재값과 peak를 함께 기록합니다. 반복할수록 allocated가 오른다: 같은 입력 크기에서 기준선을 비교하고 결과 텐서·참조가 남는 위치를 확인합니다. 이 패턴만으로 누수라고 확정하지 않습니다. reserved만 높아 보인다: 먼저 allocator backend와 로그 범위를 확인합니다. 무작정 empty_cache나 allocator 설정 변경부터 하지 않습니다. 적용 범위: PyTorch 2.14 공식 CUDA 문서, NVIDIA CUDA GPU를 쓰는 단일 프로세스의 단일 장치 진단입니다. 확인일은 2026-10-20 KST입니다. 아래 GPU 계측 코드는 문서 기반 미실행 예제 이며, 실제로 실행한 부분은 GPU가 필요 없는 가상 로그 계산과 Python 문법 검사 입니다. 다중 GPU·다중 프로세스·CUDA Graph 캡처 중인 서비스에 그대로 넣는 예제가 아닙니다. 목차와 한 줄 정의 allocated·reserved : 현재 텐서 사용량과 캐싱 할당기의 관리량입니다. peak와 기준 구간 : 마지막 초기화 이후 기록한 최대 텐서 사용량입니다. 작업 전후 계측 : 같은 GPU에서 한 작업의 전후와 피크를 기록합니다. 가상 로그 해석 : 종료 4 GiB와 구간 최대 9 GiB를 구분합니다. 증상별 다음 행동 : 원인을 단정하지 않고 확인 범위를 좁힙니다. 요약·비교와 Appendix : 실행 여부와 제약을 다시 확인합니다. 1. allocated와 reserved는...

Aside vs ego lite, AI 브라우저는 무엇이 다를까? 기능·비용·보안 비교

Aside와 ego lite의 차이는 AI가 있느냐보다, 내가 쓰는 에이전트와 브라우저를 어떤 방식으로 연결하느냐에 있습니다. 브라우저 안에서 작업·기억·반복 실행을 묶어 시작하려면 Aside를, 기존 AI 에이전트가 웹을 조작하는 작업 공간을 붙이려면 ego lite를 먼저 살펴볼 만합니다. 다만 Aside도 CLI·MCP·REPL을 지원하므로 ‘Aside는 내장형만, ego lite는 외부 연결만’이라는 이분법은 정확하지 않습니다. 이 글에서 Aside는 aside.com의 AI 브라우저 , ego lite는 egolite.app의 브라우저 를 뜻합니다. 기준일은 2026년 10월 20일이며, 공식 문서·다운로드 안내·공개 요금 화면을 비교했습니다. 두 제품을 같은 PC에서 설치해 속도·메모리·성공률을 겨룬 실측 리뷰는 아닙니다. 아래 선택 기준은 문서에 대한 해석이며 성능 우열이나 보안 인증을 뜻하지 않습니다. 30초 선택: 이미 쓰는 에이전트부터 확인하세요. “브라우저에서 요청하고 반복 작업까지 한곳에서 관리하고 싶다” → Aside의 기본 작업 흐름과 루틴을 확인합니다. “쓰던 코딩 에이전트에 로그인된 웹 작업을 연결하고 싶다” → ego lite의 연결 방식과 Space를 확인합니다. Aside의 MCP 연결도 비교 후보입니다. 회사·고객 정보를 다룬다 → 무료 여부보다 조직의 사용 승인과 모델 전송 범위를 먼저 확인합니다. ‘로컬’이라는 표현만으로 안전하다고 판단하지 않습니다. 목차와 핵심 용어 AI 브라우저와 에이전트 : 화면을 여는 프로그램과 다음 행동을 결정하는 AI는 서로 다른 역할입니다. Aside : 브라우저와 AI 작업 기능을 묶은 제품이며 외부 도구 연결도 제공합니다. ego lite : 기존 에이전트에 브라우저 조작 환경을 연결하는 데 초점을 둡니다. 작업 흐름 : 요청이 모델과 웹사이트까지 이동하는 경로입니다. 비용 : 브라우저 요금과 에이전트·모델 요금을 분리해서 봅니다. 데이터와 권한...