모바일 지포스 RTX 2050/MX570/MX550 라인업 공개

모바일 지포스 RTX 2050/MX570/MX550 라인업 공개 - 2022년 봄 출시 예정

(출처: 엔비디아)

엔비디아가 내년 봄에 내놓을 엔트리 레벨 그래픽 카드들을 미리 공개했습니다. 흥미로운 부분은 암페어 기반 카드를 2000 시리즈로 내놨다는 점인데, 3040보다 더 나은 이름일 수도 있지만, 소비자에게 혼동을 주는 명칭이기도 한 것 같습니다.

(엔비디아 엔트리 모바일 그래픽 카드)

RTX 3050/3050ti/2050는 모두 GA107 기반으로 삼성 8nm 암페어 칩입니다. 풀 칩이 RTX 3050Ti이고 2560개의 CUDA 코어를 지닌 반면 RTX 3050은 2048개의 CUDA 코어를 지녔습니다. RTX 2050은 여기에 클럭을 낮춰 TDP를 30-45W로 줄이고 메모리 버스를 64bit로 반토막 내 성능을 낮췄습니다. 따라서 성능도 이름과 비슷할 것으로 예상됩니다. 암페어 기반이지만, 사실은 RTX 2060보다 낮은 성능을 지녔을 가능성이 높습니다. 비싼 8nm 공정으로 이런 제품을 내놓은 이유는 아마도 메모리 컨트롤러 쪽에 문제 생긴 칩을 재활용한 것이 아닐까 생각해 봅니다.

이보다 더 낮은 엔트리 보급형 모델인 MX550/570은 이름만 보면 둘 다 MX450의 재활용 같지만, 사실 MX570은 GA107을 더 많이 컷팅한 칩이고 MX550은 MX450처럼 TU117입니다. 따라서 성능이 어떻게 나올지 궁금해지는 대목입니다. 다만 예상 성능은 이름과 부합하는 수준일 것으로 생각됩니다.

엔비디아가 RTX 2000 시리즈를 부활시키는 것과 반대로 본래 RTX 3000 번대 칩을 전 세대 칩으로 둔갑시켜 판매하는 것은 모두 공급량 부족이 원인인 것으로 생각됩니다. 본래 불량품 판정을 받은 칩들을 모아 보급형 모델로 다시 낸 것이죠. 네이밍이 조금 꼬이긴 했지만, 엔비디아 입장에서는 칩이 부족할 때 조금이라도 수익 더 낼 수 있는 방법이고 소비자 입장에서도 그래픽 카드 공급 부족에 대한 대안으로 인식될 수 있을 것 같습니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/17124/nvidia-announces-geforce-rtx-2050-mx570-and-mx550-for-laptops-2022s-entry-level-geforce

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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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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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