기본 콘텐츠로 건너뛰기

더 빠른 SSD - 라이트온 PCIe 2.0 X4 M.2 SSD 출시



 올해 중순 삼성전자가 1000 MB/s 이상의 고속 M.2 SSD 를 출시한지 수개월 만에 (  http://blog.naver.com/jjy0501/100190220981 참조) 라이트 온 (Lite-ON) 사에서  PCIe 2.0 X4 M.2 SSD 를 출시했습니다. 이전에도 언급한 바 있지만 M.2 혹은 NGFF 규격은 인텔에서 주도한 차세대 PCIe SSD 규격으로 매우 슬림한 크기 덕분에 울트라북이나 태블릿 PC 에 장착이 가능한 SSD 규격입니다. 그러면서도 기존의 SATA 보다 더 빠른 인터페이스이기도 합니다.  


 이미 최근 등장하는 Z97 보드 가운데는 M.2 규격을 기본 사양으로 탑재하는 메인보드들이 다수 존재합니다. 현재 나온 제품들은 대부분 10 Gbps 를 지원하지만 M.2 규격은 이보다 최대 4 배 수준의 대역폭을 제공할 수 있습니다. 라이트온의 EP1 의 경우 PCIe 2.0 X 4 의 규격으로 2 GB/s 의 속도 지원이 가능하며 실제로 이 대역폭을 활용하는 속도를 보여주고 있습니다.


  480 GB 와 960 GB 의 두가지 용량으로 구성된 이 SSD 는 960 GB 의 경우 110 mm 규격으로 꽤 길쭉한 외형을 하고 있습니다. 빠른 인터페이스를 사용하는 제품답게 속도는 순차 읽기/쓰기 1500/1200 MB/s (960 GB) 와 1500/640 MB/s (480 GB) 를 자랑합니다. 사실 SSD 는 속도면에서 이제 체감이 좀 어려운 수준으로 속도가 빨라졌지만 여전히 빠른 속도를 중요하게 생각하는 유저나 파일 하나의 크기가 매우 큰 특정 전문 영역에서는 이와 같은 빠른 SSD 가 매우 유용하게 사용될 수 있습니다.  




(EP1 Series M.2 PCIe Gen 2x4 의 스펙 시트  )  


 다만 용도를 생각하면 가격은 그다지 저렴하지 않을 것으로 보입니다. 아무튼 메모리 모듈만한 크기의 SSD 의 속도와 용량이 이 정도 까지 커졌다는 것은 새삼스럽게 놀라운 일입니다. 아마도 머지 않아 TB 급 저장 용량과 수 GB/s 의 순차 읽기/쓰기 속도를 가진 M.2 SSD 들이 시장에 등장하게 될 것으로 생각됩니다. 그렇게 되면 울트라북에만 사용되는 것이 아니라 고성능의 미니 PC 를 만들기가 훨신 수월해질 수 있겠죠.  


 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