기본 콘텐츠로 건너뛰기

GK 110 아키텍처에 대한 소식




 2012 년 5월 엔비디아는 자사의 GPU Technology Conference (GTC) 를 통해 두개의 케플러 GK 104 를 이용한 테슬라 K10 제품과 한개의 케플러 아키텍처 기반 GK 110 을 사용한 테슬라 K20 을 공개했습니다. 여기서 GK 110 의 대략적 스펙이 엔비디아에 의해 확인되었습니다. 








 IT 칼럼리스트인 PCwatch 의 고토 히로시게에 의하면 GK 110 은 15 개의 SMX (Streaming Multiprocessor eXtreme) 유닛 및 71 억개 이상의 트랜지스터를 집적했으며 만약 모든 SMX 유닛이 활성화 된다면 2880 개의 CUDA 유닛을 가지게 될 것이라고 합니다. 그러나 수율등을 위해서 이전에 그랬듯이 한개 정도 줄이면 이보다 약간 작은 수의 CUDA 유닛을 가지게 된다고 합니다. 


 엔비디아는 배 정밀도 (Double Precision )  연산에서 GK 110 이 이전 세대인 페르미 GF 100/110 의 3배라고 이야기하고 있는데 이를 기반으로 생각해 보면 대략 K20 의 배정밀도 연산 능력은 2 TFLOPS 에 달해야 합니다. 만약 GK 104 와 GK 110 의 SMX 가 완전히 동일하다면 이와 같은 배정밀도 연산 능력은 확보하기 힘들기 때문에 (GK 104는 단일 정밀도 연산에 특화) SMX 의 구조에 다소 변화가 있을 것으로 예상해 볼 수 있습니다. 그 차이는 배 정밀도 연산을 위해 64 개의 DP 연산 유닛이 SMX 마다 추가된다는 것으로 (아래 그림에서 노란색) 다른 쿠다 코어는 동일하지만 이를 통해 배 정밀도 연산이 대폭 증가하게 됩니다.  





 엔비디아는 이전 페르미 세대에서도 GK 100/110 에는 GPGPU 연산에 필요한 거대한 칩을 만들고 그 이하 제품군에서는 이를 생략해 게임에서의 성능이 우수한 제품들을 만들었습니다. 이번 케플러 세대에서도 이는 마찬가지로 GK 104 는 이전 GTX 460/560 를 만드는데 사용한 GF 104/114 와 같은 포지션의 제품이라는 것을 알 수 있습니다. 즉 이전 루머상으로 들리던 것과 같이 엔비디아의 플래그쉽 제품은 GK 110 이며 올해 4분기에나 등장할 수 있는 것입니다. 


 GK110 은 CUDA 유닛의 증가에도 불구하고 다이가 워낙 거대해져 클럭은 상대적으로 낮을 것으로 (800 - 880 MHz ?) 알려져 있으며 게임에서의 성능은 GK 104 보다는 물론 빠르겠지만 전력대 성능비는 약간 낮을 것으로 생각됩니다. 다만 이는 실제 제품이 나와봐야 평가가 가능한 부분입니다. 


 GK 110 의 발표와 함께 CUDA 5 의 흥미롭게 새로운 기능들이 같이 소개되었습니다. 그 중에서 가장 주용한 것은 Dynamic Parallelism 으로 이는 케플러 세대에서 새롭게 추가된 기능입니다. Dynamic Parallelism 은 GPU 가 보다 CPU 에 독립적으로 복잡한 연산을 수행할 수 있도록 도와주기 때문에 GPGPU 를 이용한 연산에서 CPU 가 GPU 의 발목을 잡는 일을 크게 방지할 수 있다고 합니다. 






  




 이제까지의 GPU 는 자체적으로 커널을 시작할 수 없었기 때문에 새로운 커널을 시작할 때마다 CPU 로 처리를 돌려보내야 했습니다. 하지만 GK 110 에서는 GPU 스스로 커널을 시작할 수 있게 되어 종래에는 어려웠던 GPGPU 연산이 가능해짐은 물론이고 성능의 향상도 고려할 수 있게 되었다고 합니다. 예를 들어 정확도가 요구되는 부분에만 연산을 집중하는 유체 시뮬레이션이 그 예로 공개되었습니다. 


    


 그 외에도 안드로메다 은하와 우리 은하가 충돌하는 시뮬레이션도 다이나믹 패러렐리즘으로 구현되었습니다. 





CUDA 5 및 Dynamic Parallelism 은 GPU 연산 및 프로그래밍에 있어 큰 진전이라고 엔비디아는 선전하고 있습니다. 특히 CPU 로 연산을 다시 돌려보내는 과정을 크게 줄여서 GPU 의 빠른 연산 성능을 최대한 활용할 수 있게 되었다고 합니다. 





 (CUDA 5 에서 Dynamic Parallelism 을 이용안 코드의 예) 


 또 CUDA 5 는 이전의 페르미 세대의 CUDA 4 와는 달리 Dynamic Parallelism 을 통해 동적으로 개체를 호출하여 연결할 수 있다고 합니다. GPU 에서 실행중인 커널에서 다른 커널을 호출할 수 있기 때문에 라이브러리의 효율적 사용이 가능하다고 합니다. 






  


 2012 년 4분기가 과연 10월인지 12 월인지 혹은 아예 내년을 연기될 지는 알수 없지만 일단 GK 110 의 성능에 관심이 가는 것이 사실입니다. 현재 알려지기로는 TDP 가 300W 에 이르러 GTX 690 과 동일한 수준으로 전기를 소모할 것으로 보이는데 과연 성능도 비슷한 수준을 확보할 수 있을 지가 관건이라고 하겠습니다. 연말에는 TSMC 의 28 nm 공정도 성숙하게 될 것이므로 과연 어디까지 전력대 성능비를 달성하는 지 기대되는 시점이라고 하겠습니다. 다만 가격은 현재의 GTX 680 을 상회할 것으로 생각되네요. 


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

150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

  ( The katydid Prophalangopsis obscura has been lost since it was first collected, with new evidence suggesting cold areas of Northern India and Tibet may be the species' habitat. Credit: Charlie Woodrow, licensed under CC BY 4.0 ) ( The Museum's specimen of P. obscura is the only confirmed member of the species in existence. Image . Credit: The Trustees of the Natural History Museum, London )  과학자들이 1869년 처음 보고된 후 지금까지 소식이 끊긴 오래 전 희귀 곤충의 울음 소리를 재현하는데 성공했습니다. 프로팔랑곱시스 옵스큐라 ( Prophalangopsis obscura)는 이상한 이름만큼이나 이상한 곤충으로 매우 희귀한 메뚜기목 곤충입니다. 친척인 여치나 메뚜기와는 오래전 갈라진 독자 그룹으로 매우 큰 날개를 지니고 있으며 인도와 티벳의 고산 지대에 사는 것으로 보입니다.   유일한 표본은 수컷 성체로 2005년에 암컷으로 생각되는 2마리가 추가로 발견되긴 했으나 정확히 같은 종인지는 다소 미지수인 상태입니다. 현재까지 확실한 표본은 수컷 성체 한 마리가 전부인 미스터리 곤충인 셈입니다.   하지만 과학자들은 그 형태를 볼 때 이들 역시 울음 소리를 통해 짝짓기에서 암컷을 유인했을 것으로 보고 있습니다. 그런데 높은 고산 지대에서 먼 거리를 이동하는 곤충이기 때문에 낮은 피치의 울음 소리를 냈을 것으로 보입니다. 문제는 이런 소리는 암컷 만이 아니라 박쥐도 잘 듣는다는 것입니다. 사실 이들은 중생대 쥐라기 부터 존재했던 그룹으로 당시에는 박쥐가 없어 이런 방식이 잘 통했을 것입니다. 하지만 신생대에 박쥐가 등장하면서 플로팔랑곱

9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson )  그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다.   이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠.   아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는  Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다.   강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다.   참고  https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html