에픽 Zen 4와 밀라노-X에 대한 내용을 공개한 AMD

(출처: AMD)

AMD가 내년 서버 시장에 내놓을 제품들에 대해서 이야기했습니다. Zen 4를 적용한 4세대 에픽 프로세서인 제노바 (Genoa) 이외에 클라우드 시장을 겨냥해 베르가모 (Bergamo)를 새롭게 추가했는데, 제노아는 최대 96코어, 베르가모는 Zen4c 코어를 이용해 최대 128 코어까지 지원할 수 있습니다. 실제 모습을 봐야 알 수 있겠지만, Zen4c 코어는 칩렛 간 거리를 줄이거나 패키지에 변화를 주어 더 많은 코어를 탑재하게 만든 것으로 보입니다.

제노바와 베르가모 모두 TSMC의 5nm 공정과 Zen 4 아키텍처가 적용되며 성능은 코어 당 1.25배, 코어 밀도는 1.5-2배 정도 높아집니다. DDR5, PCIe 5.0, CXL 1.1, RAS 등 신기술과 규격도 대거 도입됩니다. 하지만 실제 시장에 등장하는 것은 2022년 하반기부터 2023년 상반기로 아직은 일부 정보를 공개한 정도입니다. 더 구체적인 정보, 특히 5nm 칩렛과 Zen 4 아키텍처에 대한 내용은 좀 더 기다려봐야 할 것 같습니다.

(출처: AMD)

한편 AMD는 2022년 1분기에 3D V 캐시를 적용한 에픽 프로세서인 밀라노 X (Milan-X)를 출시할 계획입니다. 본래 8코어 Zen 3 칩렛은 32MB의 L3 캐시를 지니고 있는데, 여기에 64MB 캐시를 올려 96MB 캐시를 지닌 프로세서로 만드는 것입니다. 64코어 밀라노 X CPU는 256MB + 512MB의 L3 캐시를 지녀 역대 가장 큰 L3 캐시를 지닌 프로세서로 등장할 예정입니다. 총 캐시 메모리의 용량은 무려 804MB에 달해 1GB에 근접하는 용량까지 커졌습니다. 1MB 캐시조차 커보이던 시절도 있었는데, 이제는 GB급을 넘보기 시작한 것입니다.

내년에 등장할 3D V 캐시 적용 라이젠이 등장하면 소비자용 CPU 시장에도 대용량 캐시가 본격 적용될 것으로 보입니다. 얼마나 성능을 끌어올릴지, 그리고 추가적인 전력 소모와 발열은 어떨지 궁금합니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/17055/amd-gives-details-on-epyc-zen4-genoa-and-bergamo-up-to-96-and-128-cores

https://www.tomshardware.com/news/amds-epyc-milan-x-is-official-3d-v-cache-brings-up-to-768mb-of-l3-cache-64-cores

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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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