기본 콘텐츠로 건너뛰기

엔비디아 파스칼 공개



 엔비디아가 2014 GTC 에서 자사의 GPU 로드맵을 일부 수정했습니다. 이 새로운 로드맵의 가장 두드러진 차이는 이전에 맥스웰 다음으로 예정되어 있던 볼타 대신 파스칼 (Pascal) 이 들어간 점입니다. 이것이 볼타가 취소되고 파스칼이 들어갔다는 의미인지 아니면 볼타 = 파스칼이란 의미인지 그것도 아니면 볼타/파스칼이 병행 개발된다는 의미인지 불분명 하지만 아무튼 파스칼이 새로운 3D 적층 메모리 (3D stacked memory) 와 공유 메모리 (Unified Memory) 아키텍처를 사용한다는 것은 확실합니다.  



(GTC 2014 에서 새로 공개된 로드맵.     Source : Nvidia )


 - 3차원 적층 메모리 (3D stack memory) : 여러개의 메모리를 아파트 처럼 쌓아올린 후 서로 수직으로 연결하는 기술로써 이전에 HMC ( http://blog.naver.com/jjy0501/100197098635  참조) 가 대표적인 방식이라고 할 수 있음. 이 방식을 사용하면 메모리 대역폭은 크게 늘리면서 전력 소모는 줄일 수 있습니다.  엔비디아는 현재 타이탄에 제공되는 336 GB/s 의 메모리 대역폭을 뛰어넘는 1 TB/s 이상의 메모리 대역폭을 달성하면서 메모리 전력 효율을 4 배로 늘리는 목표를 가지고 있는데 2016 년까지 이런 방식의 메모리가 대중화 되야 하는 선결 과제가 있습니다.  

 - NV 링크 (NV Link) : PCIe 를 사용하는 현재의 GPU 와 CPU 간의 데이터 병목 현상을 해결하기 위한 기술로 이를 통해 5 - 12 배 정도 넓은 대역폭을 확보할 수 있다고 합니다. 현재의 16 GB/s 에 불과한 CPU/GPU 간 메모리 대역폭은 심각한 병목 현상을 낳고 있으며 특히 멀티 GPU 환경에서는 더 문제가 심각한 상태입니다. NV 링크는 엔비디아의 주장에 의하면 80 GB/s 이상의 대역폭으로 이와 같은 문제를 줄일 수 있을 것으로 보입니다.  






(NV 링크의 기술 설명     Source : Nvidia)  


 NV 링크 기술은 IBM 과 공동으로 개발한 것으로 향후 CPU/GPU 뿐 아니라 GPU 간의 연결에도 사용될 것이라고 합니다. 또 차기 powerpc cpu 에 NV 링크 지원이 이뤄질 가능성도 있어 보입니다.  


 - 공유 메모리 기술 (Unified Memory) : NV 링크와 더해서 공유 메모리 기술은 CPU 가 GPU 의 메모리에 혹은 반대로 GPU 가 CPU 의 메모리에 접근하는 것을 허용해 개발이 더욱 쉽게 진행될 수 있도록 도와준다고 합니다. 다만 구체적인 것은 역시 뚜껑을 열어봐야 알 수 있을 것 같습니다.  


 - 파스칼 모듈 (Pascal Module) : 엔비디아는 GTC 2014 행사에서 현재의 GPU 보드 보다 훨씬 작은 파스칼 모듈을 선보였습니다. 젠슨 황 CEO 가 들고 있는 것이 진짜 실물이라면 이미 파스칼의 엔지니어링 샘플이 있다는 이야기이기 때문에 더 흥미롭습니다. 파스칼 모듈은 마치 노트북이나 슬림 PC 에 들어가는 모듈 처럼 생겼으며 그 크기는 현재의 보드의 1/3 수준입니다. 



(파스칼 모듈.     Source : Nvidia)   


 파스칼의 정식 출시는 2016 년이라고 합니다. 그렇다면 2 년이나 남은 만큼 그 사이 많은 것들이 변할 수 있을 것으로 보입니다. 개인적으로 궁금한 것은 엔비디아가 만들지 않는 3 차원 적층 메모리가 과연 2016 년까지 대중화 될 수 있는지 입니다. 만약  TSV 를 이용한 차세대 3 차원 적층 메모리 (HMC 를 비롯한) 이 2016 년까지 충분히 가격이 떨어지지 않거나 대중화 되지 않는다면 파스칼 (혹은 볼타) 은 큰 타격을 입을 가능성이 있습니다.


 이런 복병에도 불구하고 사실 엔비디아의 방향성 자체는 맞다고 생각됩니다. 향후 메모리 병목 현상을 줄이고 고성능, 저전력을 확보하기 위해서는 다른 선택의 여지가 많지 않기 때문입니다. 과연 2 년후에 엔비디아의 계획이 결실을 거둘 수 있을 지는 물론 시간만이 알 수 있는 일이지만 말이죠. 


 참고  









댓글

이 블로그의 인기 게시물

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 bytes (605 KB) downloaded 605 KB
trying URL 'https://c…

우분투 18.04 가상 머신에 VMware tools 설치

VMware에 우분투를 설치하고 나서 업데이트를 하거나 혹은 수동으로 우분투를 설치하는 경우 VMware tools을 다시 설치해야 VMware의 기능을 모두 사용할 수 있습니다. 사실 가상 머신에 우분투를 설치하는 과정은 그렇게 어렵지 않지만, VMware tools 설치 과정은 의외로 까다로울 수 있습니다. 

 일단 설치를 위해 WMware창에서 manage -> install VMware Tools 을 선택합니다. 그러면 바탕화면에 VMware Tools라는 DVD 아이콘이 생성됩니다. 





하지만 윈도우와 달리 이 아이콘을 클릭해서 VMware Tools가 설치되지는 않습니다. 그래서 아래 명령어로 설치를하려는 중 흥미로운 내용을 발견했습니다. 
tar xzf /media/`whoami`/VMware\ Tools/VMwareTools-*.tar.gz -C ~/
sudo ~/vmware-tools-distrib/vmware-install.pl
(터미널에 이 내용을 복사해서 붙이면 됩니다) 


 가능하면 open-vm-tools를 사용하라는 메세지가 나옵니다. 그래서 그렇게 해봤습니다. 방법은 간단합니다. 터미널에서 한 줄만 입력하면 됩니다. 

sudo apt install open-vm-tools-desktop (서버 버전은 sudo apt install open-vm-tools)

 입력하면 뭔가가 설치되면서 VMware Tools가 깔립니다. 뭔가 물어보기도 하는데 유지하는 걸로 이야기하면 끝납니다. 정상적으로 설치가 완료되면 재부팅 없이도 실행이 가능합니다. 실행 여부는 간단하게 파일 이동이나 화면 확대 (해상도가 자동 맞춤됨)가 가능할 것입니다. 아무튼 설치가 꽤 편리해졌습니다. 


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 효율성이 떨어질 것입니다. 

 아무튼 수업을 들었는데 잘 기억이…