로드맵을 업데이트 한 암페어 ARM 서버 프로세서

(출처: 암페어 컴퓨팅)

ARM 기반 서버칩을 제조하는 스타트업인 암페어 컴퓨팅 (Ampere Computing, 이하 암페어)가 앞으로 로드맵에 대해서 추가로 정보를 공개했습니다. 이 회사는 작년 초 80코어 ARM 서버칩인 암페어 알트라 (Ampere Altra)를 공개했습니다. 암페어 알트라는 Arm Neoverse N1 코어를 기반으로 만든 세미 커스텀 칩으로 64코어 에픽 프로세서에 견줄 수 있는 성능을 지니고 있습니다.

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암페어는 올해 알트라의 업그레이드 버전인 알트라 맥스 (Altra Max)를 출시할 예정입니다. 알트라와 마찬가지로 7nm 공정 기반이지만, 128 코어로 코어 숫자를 늘렸다는 차이가 있습니다. 알트라와 소켓은 호환되지만, 코어 숫자가 늘어난 만큼 성능도 그만큼 증가했습니다. 다만 알트라의 TDP도 이미 250W인데 이보다 코어를 1.6배 늘린다면 과연 TDP가 얼마나 증가할지 궁금합니다.

암페어는 내년에는 5nm 공정을 도입하고 코어 숫자도 더 늘리겠다고 선언했습니다. 차세대 5nm 프로세서는 사이린 (Siryn)으로 명칭이 정해졌는데, 128개 혹은 그 이상의 코어를 사용할 것이라고 합니다. 그리고 2023년에도 새로운 코어를 내놓을 예정입니다.

아직 암페어 CPU는 서버 시장에나 주 목표인 클라우드 서버 시장에서 입지가 크지 않지만, 이 회사에 따르면 마이크로소프트, 오라클, 텐센트 등 여러 IT 기업이 이를 도입했거나 도입할 계획을 갖고 있다고 합니다. 참고로 암페어는 ARM과 오라클에서 투자를 받은 기업이며 서버 제조에서는 레노버와 파트너쉽을 갖고 있습니다.

아마존처럼 자체 서버 칩을 개발하는 것은 자사 서비스에 최적화된 칩을 만들 수 있는 장점도 있으나 적지 않은 비용을 홀로 부담해야 한다는 약점도 있습니다. 그런 만큼 ARM 서버칩을 개발하는 암페어에 IT 기업들의 눈길이 가는 것은 당연한 일입니다. 그러나 다른 한편으로는 성능 뿐 아니라 24시간 365일 운용해도 문제가 없는 신뢰성 확보가 중요한 영역인 만큼 ARM 서버칩 도입에 신중할 것이라는 예상도 가능합니다. 암페어가 몇 년 이내로 서버 시장에서 의미 있는 점유율을 확보할 수 있을지 앞으로 행보가 주목됩니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/16684/ampere-roadmap-full-custom-cores

https://en.wikipedia.org/wiki/Ampere_Computing

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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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

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