1080p 해상도 중급형 게이밍 그래픽 카드 시장을 목표로 나온 라데온 RX 6600XT

(출처: AMD)

AMD가 Navi 23 XT GPU 풀칩인 RX 6600XT를 출시했습니다. 1080p 게이밍을 목표로 8GB 메모리와 9.7 TFLOPS 연산능력을 지니고 출시됐습니다. 성능상 중급형보다는 중상급형이라고 할 수 있는데, 가격이 379달러로 과거 플래그쉽 제품군만큼 비싼 점이 아쉽습니다. 7nm 공정처럼 꽤 비싼 공정을 기준으로 제작되다보니 생긴 문제겠지만, CPU와 달리 GPU 시장에서는 더 경제적인 8nm 공정을 택한 엔비디아를 누를 만한 힘이 있어 보이진 않습니다.

(AMD 중급형 시리즈 비교. 출처: 아난드텍)

RX 6600XT는 32 CU (컴퓨트 유닛)에 2048개의 스트림 프로세서를 지니고 있고 기본 클럭이 2359MHz, 부스트 클럭이 2589MHz에 달할 정도로 성능 면에서는 제법 빠른 편입니다. 그러면서도 TDP 160W로 비교적 준수한 편입니다. 트랜지스터 집적도는 110.6억개로 Navi 10의 103억개와 큰 차이가 없지만, 높은 클럭과 개선던 아키텍처 덕분에 연산 능력이 RX 5600XT 대비 2.5TFLOPS 증가했습니다.

다만 329달러인 지포스 RTX 3060보다 평균 15% 빠르다는 것이 적절한 홍보인지는 다소 의문입니다. 가격을 생각하면 399달러인 RTX 3060 Ti와 비교하는 것이 더 맞을 것입니다. 174억개의 트랜지스터를 집적한 RTX 3060 Ti는 가격이 20달러 정도 차이에 불과하고 단정밀도 연산 능력도 최대 16.2TFLOPS로 훨씬 높습니다. 레이 트레이싱 및 텐서 연산 능력 등을 고려하면 RTX 3060Ti와 비슷한 가격을 제시하는 것이 좋은 전략인지 모르겠다는 생각입니다.

하지만 제조사에서 제시한 가격은 지금처럼 그래픽 카드 가격이 미친 상황에서는 사실 큰 의미는 없을 것 같습니다. 채굴 광풍이 끝나고 그래픽 카드 가격이 정상을 되찾을 때까지는 그래픽 카드에 별로 눈길이 가지 않는 게 솔직한 심정입니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/16853/amd-announces-radeon-rx-6600-xt-mainstream-rdna2-for-379

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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