RISC-V 기반 128코어 서버 프로세서 개발 중?

(출처: SiFive)

오픈 소스 CPU 아키텍처인 RISC-V 기반 반도체 설계 회사인 SiFive가 차세대 서버급 프로세서에 대한 계획을 일부 발표했습니다. 앞서 소개드린 것처럼 SiFive는 인텔과 협력해 차세대 고성능 코어인 P550을 출시할 예정입니다.

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SiFive가 공개한 내용에 따르면 P550은 7nm 공정 (인텔 4 공정) 기준으로 코어 하나 면적이 0.23㎟ 정도로 매우 작으며 2.4GHz의 속도로 작동할 수 있습니다. 성능은 SPEC2006int 기준 8.7/GHz로 최신 ARM이나 x86 코어에 근접하는 성능을 낼 수 있습니다. 다만 벤치마크라는 게 빠른 부분과 느린 부분이 있는 만큼 종합 성능은 실제 물건이 나와봐야 평가가 가능할 것입니다. 아무튼 크기는 매우 작아 A75 코어와 비교할 때 같은 면적이면 3배의 성능이 가능하다는 것이 SiFive 측의 주장입니다.

P550의 차세대 버전은 매우 강력해진 성능으로 서버 시장에 문을 두드릴 예정입니다. 코어 하나에 2x32KB L1 캐시와 256KB L2 캐시를 사용하면서 4개의 코어 클러스터가 4MB의 L3 캐시를 이용하는 P550과 비교해서 차세대 코어는 128KB의 L1 캐시와 코어 당 2MB의 L2 캐시를 지녀 다른 서버급 프로세서와 비슷한 대용량 캐시를 지니게 됩니다. 그리고 16코어 컴플렉스가 16MB의 L3 캐시를 공유하는 구조를 지닙니다.

SiFive에 따르면 차세대 아키텍처는 최대 128 코어 프로세서가 가능해 멀티 코어 성능에서 최신 ARM 및 x86 서버 칩과 경쟁할 수 있습니다. 물론 실제로 어떤 물건이 나올지는 두고봐야 알 수 있겠지만, 최근 RISC-V에 대한 관심이 높아지는 가운데 서버 부분에서도 이를 도입할 가능성이 있는 만큼 앞으로 결과가 궁금해집니다.

다만 x86과 ARM 진영도 놀고 있는게 아닌데다 막대한 연구 개발비를 감당할 수 있는 가능한 거대 IT 기업들의 투자가 지속적으로 이뤄지고 있다는 점도 감안해야 합니다. 또 이미 생태계가 충분히 구축된 ARM과 x86 진영과 달리 RISC-V 같은 신규 아키텍처가 서버 시장에 진입한다는 것은 쉬운 일은 아닐 것으로 생각됩니다.

참고

https://www.tomshardware.com/news/sifive-develops-ultra-high-performance-risc-v-core

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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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