기본 콘텐츠로 건너뛰기

96코어 384쓰레드 ARM 서버 칩 - 마벨 썬더 X












(출처: Marvell)


 컨트롤러 및 SoC 제조사인 마벨 (Marvell)에서 자사의 ARM 기반 서버 칩인 썬더 X3 (Thunder X)를 공개했습니다. 마벨이라는 이름도 그렇고 칩 이름도 썬더 X라 뭔가 만화에 나올 법한 서버 같지만, 실제로 존재하는 서버 칩입니다. 마벨이 ARM 서버 칩을 제조하게 된 사연은 2018년 ARM 서버칩 제조사인 Cavium을 인수한데서 비롯됩니다. 이 시기만 해도 ARM 서버 칩은 아직 주목받지 못했지만, 최근 1-2년 새 커스텀 ARM 서버 칩에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 아마존 같은 대형 IT 회사가 이를 통해 자사의 클라우드 서비스의 비용을 절감했다고 발표했기 때문입니다. 




 마벨의 3세대 썬더 칩의 가장 흥미로운 특징은 다른 ARM 서버칩과 달리 4way SMT 기술을 지원한다는 것입니다. 따라서 96코어로 384쓰레드를 구현할 수 있습니다. 쓰레드 한 개당 성능은 낮겠지만, 아무튼 단일칩으로 구현할 수 있는 가장 많은 쓰레드라고 할 수 있습니다. 그런 만큼 여러 개의 가상 컴퓨터 지원에 유리합니다. 참고로 8채널 DDR4 3200메모리를 지원하고 TSMC의 7nm 공정으로 제조되었습니다. 


 AWS의 그라비톤 2와 마찬가지로 썬더 X3 역시 인텔과 AMD의 x86 서버칩보다 전력 대 성능비는 물론 절대 성능에서도 앞선다고 주장하고 있습니다. 이 부분은 검증이 필요한 부분이지만, 고성능 ARM 코어를 엄청나게 넣은 이상 어느 정도 성능은 보장할 것으로 생각됩니다. 문제는 얼마에 나오느냐와 얼마나 팔리느냐 입니다. 


 현재 서버 CPU 시장을 인텔이 장악하고 AMD가 여기에 거센 도전을 할 수 있는 이유는 x86 서버가 사실상 거의 표준으로 사용되고 있기 때문입니다. 서버라는 물건은 24시간 365일 쉬지 않고 오류 없이 돌아가야 하는 만큼 안정성이 매우 중요하며 사용하는 어플리케이션과의 호환성도 중요합니다. 아마존의 그라비톤 2야 아예 AWS를 목표로 개발된 만큼 당연히 최적화 되어 나왔겠지만, 썬더 X3의 경우 먼저 도입해서 테스트할 회사가 얼마나 많을지 다소 의문입니다. 


 아무튼 여기 저기서 ARM 기반 서버칩이 등장한다는 것은 그만큼 성능이 올라갔다는 이야기입니다. ARM 기반 CPU가 x86과 리턴 매치에서 승기를 잡을 수 있을지 결과가 궁금합니다. 


 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