DG2 그래픽 카드 출시를 준비하는 인텔

(Image credit: Raja Koduri/Twitter)

인텔은 올해 초 20년 만에 독립 그래픽 카드인 DG1을 출시했습니다. DG1은 타이거 레이크에 탑재된 Iris Xe MAX의 독립 그래픽 카드 버전이기 때문에 사실 성능은 내장 그래픽 최상위 수준이고 그래픽 카드 시장에 인텔의 복귀를 알리는 것 이외에는 큰 의미가 없었습니다.

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하지만 인텔은 올해와 내년에 게이밍 및 HPC 용 GPU들을 잇따라 출시할 계획입니다. DG1 (Xe-LP)을 시작으로 게이밍 GPU인 DG2 (Xe-HPG), 그리고 폰테 베키오라는 코드명으로 알려진 데이터 센터용 고성능 GPU (Xe-HPC) 등이 그것입니다.

최근 인텔 GPU 부분의 수장인 라자 코두리는 DG2-512라고 써진 엔지니어링 샘플을 공개했습니다. 이 엔지니어링 샘플이 의미하는 것은 512개의 실행유닛 (EU)을 지닌 DG2 GPU로 생각됩니다. 최대 96개의 실행 유닛을 지닌 DG1이 2TFLOPS 이상의 연산 능력일 지닌 점을 생각할 때 512개의 EU를 지닌 DG2 512는 클럭에 따라 다르겠지만 10TFLOPS급 연산 능력을 지녔을 가능성이 있습니다. AMD나 엔비디아의 플래그쉽 GPU에는 미치지 못하지나 RTX 3060이나 RX 6600XT는 충분히 견제할 수 있는 성능입니다.

라자 코두리가 인텔로 자리를 옮긴지도 이제 4년이 넘어가는데, 올해는 그만한 결과물을 보여줄 수 있을지 DG2의 모습이 궁금합니다. 처음에는 분명 라데온과 지포스의 벽을 넘지 못하겠지만 인텔의 막대한 자금력을 생각하면 미래는 장담할 수 없다고 봅니다. 그리고 지금의 그래픽 카드 대란을 생각하면 성능만 그럭저럭 나오면 의외의 성공을 할 수도 있지 않을까 하는 생각도 듭니다.

참고

https://www.tomshardware.com/news/intel-xe-hpg-dg2-128eu-leak

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

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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.

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