기본 콘텐츠로 건너뛰기

파스칼에 대한 추가 정보를 공개한 엔비디아



 엔비디아가 GTC 2015에서 이전의 로드맵을 수정해 발표했습니다. 이날 발표에 의하면 맥스웰 이후 차세대 GPU는 파스칼이며 볼타는 그 이후 등장하는 것으로 되어 있습니다. 젠슨 황 CEO는 이날 파스칼이 맥스웰 대비 10배의 성능을 지닐 것이라고 주장했습니다. 





(출처 : 엔비디아) 

 물론 10배라는 말에는 아주 뻔한 과장이 들어가 있기는 하지만 몇 가지 면에서 파스칼은 맥스웰 대비 분명한 향상을 보일 수 있을 것입니다. 우선 파스칼에는 두 가지 큰 변화가 있습니다. 바로 3D 적층 메모리를 통해서 메모리 대역폭을 1TB/s로 끌어올림과 동시에 메모리 용량도 크게 증가시키는 것이죠. 이는 동시에 에너지 효율 역시 크게 향상시킬 수 있습니다. 두 번째는 PCIe 의 한계를 극복할 고속 인터페이스인 NVLINK로 특히 슈퍼컴퓨팅 분야에서 큰 향상이 기대됩니다. 그런데 사실 이 내용들은 이전에도 공개된 것이죠. 

 300 페타플롭스 슈퍼 컴퓨팅을 계획하는 엔비디아 :  http://jjy0501.blogspot.kr/2014/11/300PFOLPS-supercomputer.html


 따라서 이 내용 자체는 사실 새로울 것이 없는 부분일 수도 있습니다. 다만 이날 공개한 내용은 좀더 디테일한 내용이 들어가 있습니다. 엔비디아에 의하면 새로운 파스칼 GPU는 적층 메모리를 이용해 무려 32GB의 VRAM을 제공할 수 있다고 합니다. (하지만 요즘 나오는 농담으로 31.5 GB + 0.5 GB 가 아닌지 검증해볼 필요가 있겠죠) 여러 개의 메모리를 쌓아올리는 만큼 용량 면에서는 확실히 장점이 있을 것입니다. 



(엔비디아 파스칼. GPU 주변에 메모리로 생각되는 칩이 존재 출처 : 엔비디아)  

 파스칼의 3D 메모리는 맥스웰 대비 3배의 메모리 대역폭은 물론이고 프레임 버퍼 역시 3배 가까이 향상된 능력을 제공한다고 합니다. 엔비디아에 의하면 이는 개발자들이 더 큰 뉴럴 네트워크 구축/ 딥 러닝 훈련 등에 유용하게 사용할 수 있을 것이라고 합니다.

 이날 소개한 것 중에 새로운 부분은 혼합 정밀(Mixed precision) 컴퓨팅이라는 것으로 FP32 이나 FP64 연산에 비해서 매우 에너지 효율적으로 작동할 것이라고 합니다. 실제 퍼포먼스는 나중에 실물이 나온뒤 확인이 가능하겠지만 엔비디아가 고성능 컴퓨팅은 물론 에너지 효율 부분이 특히 중요한 모바일 부분에도 많은 신경을 쓰고 있다는 인상을 주고 있습니다. 

 NVLINK에 대한 내용은 사실 새로운 부분은 없었습니다. 이 기술은 특히 고속의 데이터 처리가 중요한 슈퍼컴퓨팅 부분에서 큰 역할을 담당하게 될 것으로 보입니다.

 파스칼은 2016년 출시 예정입니다. 공정은 16nm FinFET이 사용될 것이라고 하는데, 그전에 맥스웰이 28nm 보다 미세 공정으로 등장할 수 있을지는 아직 확실하지 않습니다. 아무튼 차기 미세 공정, 차세대 아키텍처, 차세대 적층 메모리가 사용되는 만큼 성능 향상이 없다면 오히려 그게 더 이상한 일이겠죠. 10배는 아니더라도 확실히 빠르기는 할 것입니다. 다만 언제 출시되느냐가 관건이겠죠. 

 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