16코어 라이젠 9 3950X와 3세대 스레드리퍼를 공개한 AMD

(출처: AMD)

AMD 가 16코어 라이젠 9 3950X의 출시 날짜를 11월 25일로 확정했습니다. 본래 9월에 출시하겠다고 했다가 두 달 정도 출시일이 늦어진 셈인데, 그 이유에 대한 자세한 설명을 없었지만 아마도 TSMC의 7nm 수요가 공급을 초과했기 때문으로 보입니다. 이 미세 공정을 사용하는 제조사들 (애플 등)의 수요가 많아서 공급이 부족하다는 이야기가 나오고 있기 때문입니다.

이번 발표에서 흥미로운 사실은 7nm 웨이퍼 공급 문제 때문인지 같이 출시될 3세대 스레드리퍼 역시 24/32 코어 제품만 등장했다는 것입니다. 당초 기대를 모은 48/64코어 스레드리퍼 제품은 등장하지 않았는데, 네이밍을 보면 결국 나중에 출시 가능성은 남겨둔 것으로 생각됩니다. 3970X와 3960X는 이름만 보면 상위 라인업이 아니라 하위 라인업이기 때문입니다.

2세대에서도 2990WX가 최상위 라인업이었음을 생각하면 3980WX와 3990WX가 존재할 가능성이 크지만, 현재 공급도 충분하지 않은데 굳이 저렴한 가격에 많은 코어를 넣은 제품을 판매할 이유가 없을 것입니다. 가격도 1399/1999달러로 전 세대 대비 낮추지 않았습니다. 아마도 내년에 새 제품이 투입되지 않을까 생각합니다.

3세대 스레드리퍼는 신형 칩셋인 TRX 40과 함께 출시됩니다. 이 칩셋은 스레드리퍼 버전의 X570 칩셋으로 글로벌 파운드리의 14nm 공정으로 제조됩니다. 64개의 PCIe 4.0 대역폭을 지니고 있는 3세대 스레드리퍼는 여러 개의 GPU를 사용하는 고성능 컴퓨팅에 크게 유리할 것입니다. 넉넉한 대역폭과 PCIe 레인 덕분에 NVMe SSD 4개나 USB 3.2 4개 등 다양한 조합이 가능합니다. 다만 그만큼 메인보드 가격도 비쌀 것으로 예상됩니다.

11월에는 예상하지 않았던 신제품인 애슬론 3000G도 같이 출시됩니다. 기존의 히트 상품인 애슬론 GE200 시리즈의 후속 모델로 12nm 공정 제품입니다. 애슬론 GE200보다 저렴한 출시 가격인 49달러에 클럭은 300MHz 더 높여 보급형 CPU의 새로운 강자가 될 것으로 기대됩니다.

일단 AMD는 막강한 하반기 라인업을 공개했습니다. 인텔의 대응이 제한적일 수밖에 없는 시점에서 AMD 역시 전력을 다한다기 보다는 힘을 아끼고 있는 모습입니다. 이렇게 되면 오히려 인텔의 부진이 아쉬운 대목입니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/15062/amds-2019-fall-update

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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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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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