기본 콘텐츠로 건너뛰기

정식 출시된 케플러 K20 시리즈







 엔비디아가 마침내 소문의 K20 테슬라 제품군을 출시했습니다. GK 110 칩으로 제작된 K20X 와 K20 은 엔비디아의 HPC (High Performance Computing) 제품군의 최상위 모델로 상당히 3000 달러 이상의 고가로 등장했습니다. 가장 상위 모델 Tesla K20X 는 2688 개 코어에 732 MHz 클럭, 6 GB GDDR5 메모리에 235 W 라는 비교적 적은 TDP 를 가지고 있으며 K20 은 하나 더 블록된 SMX (모든 SMX 유닛이 사용 가능하면 2880 개의 쿠다 유닛을 가짐. K20X 는 14개 K20 은 13 개의 SMX 를 지니는 것으로 추정) 와 706 MHz 의 클럭으로 225W 의 TDP 를 가지고 있습니다. (아래 표 참조)     



(테슬라 제품군 비교) 


 기존 세대의 페르미 제품군에 비해 케플러 기반의 K20X 와 K20 은 엔비디아 제품으로는 처음으로 단일 제품으로 더블 프리시전 (배 정밀도) 연산에서 테라플롭스 연산을 구현했으며 싱글 프리시전 (단 정밀도)  로는 3 TFLOPS 연산을 구현했습니다. GK110 칩은 지금까지 만들어진 GPU 중에서는 가장 거대한 것으로 71 억개의 트랜지스터를 집적했으며 (현재까지 다이 사이즈는 알려져 있지 않음) 15개의 SMX (Streaming Multiprocessor eXtreme) 와 6개의 ROP/L2/memory controller block 을 가지고 있습니다. 


 단순히 생각하면 8 개의 SMX 와 4 개의 ROP/L2/memory controller block 을 지닌 GK104 의 87% 의 컴퓨팅 능력과 50% 의 메모리 대역폭을 가질 것 같지만 GK 110 의 SMX 는 GK 104 와 약간 구조가 다릅니다. 


   
(이전 엔비디아가 공개한 GK 110 의 다이샷) 



(GK 110 의 SMX 의 블록 다이어 그램) 


 GK 104 에 비해서 GK 110 의 SMX 는 64 개의 DP (더블 프리시전) 연산 유닛을 추가로 가지고 있으며 이것이 GK 104 에 비해서 배 정밀도 연산 능력이 대폭 강화된 이유입니다. 이 부분에 대해서는 이전 포스트에서도 언급한 바 있습니다. ( http://blog.naver.com/jjy0501/100158477707  ) 


 한편 이전 포스터에서 언급했듯이 케플러 기반 GPU 들은 새로운 CUDA 5 기반의 연산이 가능해졌습니다. Hyper - Q, Dynamic Parallelism, Reduced ECC overhead 등으로 보다 효율적인 연산이 가능해진 것이 전세대 페르미에 비해서 실제 배 정밀도 연산이 3 배 정도 증가된 이유라고 합니다. 



 (다아나믹 패레렐리즘을 통해서 GPU 가 처리할 수 있는 일은 가능하면 GPU 가 처리하게 만들어 실제 연산 능력을 더 끌어 올릴 수 있음) 


  

 (테슬라는 93% 의 아키텍처 효율을 지녀 페르미의 65% 보다 실제 성능을 거의 다 끌어낼 수 있다는 것이 엔비디아의 주장. 이로써 3배 높은 연산 능력이 가능하게 됨) 


 엔비디아의 테슬라 K20 제품군은 이전에 소개드린 타이탄 슈퍼컴퓨터 ( http://blog.naver.com/jjy0501/100170438771 ) 에 사용되었는데 여기에는 새로운 옵테론 프로세서와 케플러가 서로 조합되게 됩니다. 아래와 같은 하나의 블레이드에 4 개의 16 코어 옵테론과 4 개의 K20 이 장착되고 쿨링 시스템은 별도로 존재합니다. 



(보기만 해도 엄청난 열이 날 것 같은 타이탄의 기판. 쿨러는 별도로 존재) 


 엔비디아의 케플러는 확실히 이제는 슈퍼 컴퓨터 영역이나 HPC 영역에서 독자적인 위치에 올라섰습니다. 하지만 인텔은 제온 파이를 들고 이 시장에 뛰어들고 있으며 CUDA 와 같은 새로운 프로그래밍 없이 기존의 코드를 그대로 사용할 수 있다는 것을 자사의 제온 파이의 강점으로 강조하고 있습니다. 물론 실제 연산 능력 역시 제온 파이가 K20 에 비해 많이 뒤지는 것도 아니기 때문에 강력한 경쟁 상대라고 할 수 있습니다. 인텔과 엔비디아의 싸움에서 과연 누가 유리할 것인지는 시간이 입증할 과제입니다. 



(인텔의 병렬 연산 코프로세서인 제온 파이 (Xeon Phi)


 물론 일반 사용자 입장에서 또 궁근한 부분은 GK110 이 게이밍 시장에 투입되는지 여부겠죠. 이 GPU 들이 사실 GPGPU 에 필요없는 그래픽 연산 부분을 가지고 있다는 것은 본래는 그럴 목적으로 제작되었다는 것을 의미합니다. 하지만 경쟁자인 라데온 HD 7000 시리즈가 기대 보다 낮은 성능을 보였기 때문에 엔비디아는 그냥 GK 104 칩과 그 리프레쉬 칩을 플래그쉽으로 투입해도 되는 상황입니다. HD 8000 시리즈가 생각보다 강력하게 등장할 경우 결국 엔비디아가 GK 110 투입이라는 수를 쓸 것인지는 현재로써는 알 수 없는 일이고 시간이 입증할 문제라고 생각합니다. 



 참고 





댓글

이 블로그의 인기 게시물

통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

 사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다.   문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다.  그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다.  사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다.  1. 입문자를 위한 책을 추천해달라  사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

R 스튜디오 설치 및 업데이트

 R을 설치한 후 기본으로 제공되는 R 콘솔창에서 코드를 입력해 작업을 수행할 수도 있지만, 보통은 그렇게 하기 보다는 가장 널리 사용되는 R 개발환경인 R 스튜디오가 널리 사용됩니다. 오픈 소스 무료 버전의 R 스튜디오는 누구나 설치가 가능하며 편리한 작업 환경을 제공하기 때문에 R을 위한 IDE에서 가장 널리 사용되어 있습니다. 아래 링크에서 다운로드 받습니다.    https://www.rstudio.com/  다운로드 R 이나 혹은 Powerful IDE for R로 들어가 일반 사용자 버전을 받습니다. 오픈 소스 버전과 상업용 버전, 그리고 데스크탑 버전과 서버 버전이 있는데, 일반적으로는 오픈 소스 버전에 데스크탑 버전을 다운로드 받습니다. 상업 버전의 경우 데스크탑 버전의 경우 년간 995달러, 서버 버전은 9995달러를 받고 여러 가지 기술 지원 및 자문을 해주는 기능이 있습니다.   데스크탑 버전을 설치하는 과정은 매우 쉽기 때문에 별도의 설명이 필요하지 않을 것 같습니다. 인스톨은 윈도우, 맥, 리눅스 (우분투/페도라)에 따라 설치 파일이 나뉘지만 설치가 어렵지는 않을 것입니다. 한 가지 주의할 점이라면 R은 사전에 반드시 따로 설치해야 한다는 점입니다. R 스튜디오만 단독 설치하면 아무것도 할 수 없습니다. 뭐 당연한 이야기죠.   설치된 R 스튜디오는 자동으로 업데이틀 체크하지 않습니다. 따라서 업데이트를 위해서는 R 스튜디오에서 Help 로 들어가 업데이트를 확인해야 합니다.     만약 업데이트 할 내용이 없다면 최신 버전이라고 알려줄 것이고 업데이트가 있다면 업데이트를 진행할 수 있도록 도와주게 됩니다. R의 업데이트와 R 스튜디오의 업데이트는 모두 개별적이며 앞서 설명했듯이 R 업데이트는 사실 기존 버전과 병행해서 새로운 버전을 새롭게 설치하는 것입니다. R 스튜디오는 실제로 업데이트가 이뤄지기 때문에 구버전을 지워줄 필요는

R 패키지 설치 및 업데이트 오류 (1)

 R 패키지를 설치하거나 업데이트 하다보면 여러 가지 문제가 생기는 경우들이 있습니다. 이 경우 아예 R을 재설치하는 것도 방법이지만, 어떤 경우에는 이렇게해도 해결이 안되고 계속해서 사용자는 괴롭히는 경우도 있습니다. 이런 경우 중 하나를 소개합니다.  새로운 패키지를 설치, 혹은 업데이트 하는 과정에서 같이 설치하는 패키지 중 하나가 설치가 되지 않는다는 메세지가 계속 나왔는데, 사실은 백신 프로그램 때문이었던 경우입니다.   dplyr 패키지를 업데이트 하려고 했는데, 제대로 되지 않아 다시 설치를 진행했습니다. 그런데 일부 패키지가 제대로 설치되지 않는다는 메세지가 나왔습니다.  > install.packages("dplyr") Error in install.packages : Updating loaded packages > install.packages("dplyr") Installing package into ‘C:/Users/jjy05_000/Documents/R/win-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bindr’, ‘bindrcpp’, ‘Rcpp’, ‘rlang’, ‘plogr’ trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindr_0.1.1.zip ' Content type 'application/zip' length 15285 bytes (14 KB) downloaded 14 KB trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindrcpp_0.2.2.zip ' Content type 'application/zip' length 620344 b