10nm 공정 야스퍼 레이크 기반 인텔 누크 11 에션셜

(Intel NUC 11 Essential (Image credit: FanlessTech))

인텔의 저전력 보급형 CPU인 야스퍼 레이크 (Jasper Lake)를 탑재한 저전력 팬리스 미니 PC인 인텔 누크 (NUC) 11 에션셜이 공개됐습니다. 펜리스 테크 (Fanless Tech)가 판매하는 이 미니 PC는 쿼드 코어인 펜티엄 실버 J6005, 셀러론 J5105, 듀얼 코어 J4505 세 가지 옵션을 선택할 수 있습니다. 야스퍼 레이크는 임베디드 버전인 엘크하크 레이크의 소비자 버전으로 6-10W의 매우 낮은 TDP와 10nm 공정, 트레몬트 코어 아톰, Gen 11 GPU를 사용하고 있어 기존 저성능 아톰 제품군보다는 높은 성능을 기대할 수 있습니다.

야스퍼 레이크 : https://blog.naver.com/jjy0501/222205449035

엘크하트 레이크: https://blog.naver.com/jjy0501/222098079105

펜티엄 실버 J6005 : https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/212327/intel-pentium-silver-n6005-processor-4m-cache-up-to-3-30-ghz.html

누크 11 에센셜은 135x115x36mm의 작은 크기에 M.2 슬롯 한 개와 2.5인치 SSD를 넣을 수 있는 공간을 지니고 있으며 SO-DIMM 메모리 슬롯 두 개를 이용해 16GB DDR4 메모리를 탑재할 수 있습니다. SSD만 빠르면 사실 사무용으로 사용하기에 체감 속도는 충분할 것으로 생각됩니다. 다만 일부 모델은 64GB eMMC를 탑재해 저렴한 가격을 제공할수도 있습니다. 전원은 19VDC 65W 어댑터를 사용하는데 실제 전력 소모는 이보다 훨씬 적을 것입니다.

과거 사용했던 아톰 기반 제품들은 사실 좀 체감 성능이 느리긴 했는데, 야스퍼 레이크는 어떨지 궁금하네요.

참고

https://www.tomshardware.com/news/intel-nuc-11-essential-atlas-canyon-10nm-jasper-lake-cpus

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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