RDNA3와 CDNA3를 공개한 AMD

(출처: AMD)

AMD는 Zen 5 아키텍처에 대한 내용과 함께 차세대 GPU 아키텍처에 대해서도 언급했습니다. RDNA 3는 칩렛 패키징 방식을 본격적으로 적용한 GPU로 RDNA 2 대비 50%의 전력 대비 성능 향상을 목표로 하고 있습니다.

다만 칩렛 방식으로 여러 개의 GPU 다이를 연결한다는 점을 생각하면 성능 향상이 상당한 전력 소모 증가와 비용 증가를 의미할 수도 있습니다. RX6900XT처럼 112% 정도 빠르지만 44% 정도 더 전기를 더 먹고 가격도 제법 비싼 물건이 될 가능성이 있다는 것입니다. 물론 이런 사정은 엔비디아라고 다를 것이 없어서 RTX 3000 시리즈에서 상당한 전력 소모량 증가를 보였습니다.

이런 이유로 NAVI 3 그래픽 카드와 RTX 4000 시리즈 그래픽 카드에 대해서는 기대 반 우려 반인 게 사실입니다. 5nm 공정을 사용한다고 해도 생각보다 전력 소모 증가를 막지 못할 가능성이 있기 때문입니다. 트랜지스터 집적도를 대폭 올리는 만큼 성능 향상은 상당한 수준일 것으로 생각되나 전력 소모 증가를 어떻게 효과적으로 억제할 것인지가 중요한 관건이 될 것 같습니다.

(출처: AMD)

한편 AMD는 칩렛 디자인을 도입하면서 CPU + GPU 형태의 고성능 프로세서인 인스팅트 MI 300 시리즈를 준비하고 있습니다. 4세대 에픽 CPU와 CDNA 3를 3D 패키징 방식으로 엮어 고성능 연산용 APU를 만든 것입니다. 이는 엔비디아의 그레이스 슈퍼칩 + GPU 개념이나 인텔의 팔콘 쇼어스 XPU와 유사한 방식입니다.

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인텔, 엔비디아, AMD 모두 고성능 컴퓨팅 시장에 CPU + GPU 하이브리드 구성을 선보일 계획인 가운데 과연 누가 가장 앞선 성능을 보여줄지 궁금합니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/17444/amd-rdnanavi-3x-update-50-better-perfperwatt-using-chiplets-for-first-time

https://www.anandtech.com/show/17445/amd-combining-cdna-3-and-zen-4-for-mi300-data-center-apu-in-2023

https://www.tomshardware.com/news/amd-rdna3-roadmap-chiplets-5nm

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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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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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