8코어 타이거 레이크는 2021년 1분기 선적

(출처: 인텔)

인텔이 8코어 타이거 레이크 H 시리즈를 올해 1분기에 선적한다고 발표했습니다. 본래 전통적인 강세 분야였던 노트북에서 AMD의 추격을 상당히 허용한 상태에서 반전을 이뤄낼 수 있을지 주목됩니다. 11세대 코어 H 시리즈의 구체적인 스펙은 공개되지 않았지만, 최상위 모델의 경우 터보 부스트 맥스 3.0의 도움으로 5.0GHz의 클럭이 가능하다고 합니다. 윌로우 코브 코어의 성능 향상 폭을 생각하면 싱글 쓰레드 성능에서는 AMD를 누룰 수 있을 것으로 생각됩니다.

45W TDP의 타이거 레이크 H 시리즈는 20개의 PCIe 4.0 레인을 지니고 있어 PCIe 4.0 x 16 GPU와 PCIe 4.0 x 4 스토리지를 동시에 지원할 수 있습니다. 물론 썬더볼트 4는 네이티브로 지원하며 Wi-Fi 6/6E 역시 지원할 수 있습니다. 다만 45W TDP라는 이야기는 사실 이보다 전기를 더 먹을 수 있다는 이야기로 휴대성이나 발열, 배터리 등은 포기한 제품에 탑재될 것으로 보입니다.

한편 H 라인업이지만, 35W TDP를 지닌 H35 시리즈는 쿼드 코어 프로세서로 역시 터보 부스트 맥스 3.0을 통해 5.0GHz의 클럭을 달성할 수 있습니다. 싱글 쓰레드 성능이 중요한 게이밍 노트북을 노린 제품으로 멀티 쓰레드 성능은 당연히 밀리지만, 싱글 쓰레드 성능 덕분에 AMD의 4900H나 4800HS를 견제할 수 있을 것으로 보입니다. 소비자들은 35W TDP 제품 가운데서 싱글 쓰레드의 타이거 레이크와 멀티 쓰레드의 8코어 라이젠 모바일 사이에서 갈등하게 될 것으로 보입니다.

최근 인텔의 행보를 보면 좀 안쓰러워 보일 정도이지만, 썩어도 준치라고 아직 싱글 쓰레드 성능에서는 팔팔한 모습을 보이고 있습니다. 과거에는 AMD의 선전을 기대했지만, 이제는 반대로 인텔의 선전을 기대해 봅니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/16384/intels-8-core-mobile-tiger-lake-h-at-45-w-to-ship-in-q1

https://www.anandtech.com/show/16381/intels-new-h35-series-pushing-quadcore-mobile-tiger-lake-at-15-w-to-35-w-for-50-ghz

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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

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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