셀러론의 부활? AMD 멘도시노 APU 공개

(출처: AMD)

AMD가 라이젠 7000 시리즈와 함께 저전력 크롬북과 윈도우 노트북을 위한 멘도시노 (Mendocino) APU를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 멘도시노가 CPU 코드명으로 사용된 게 처음이 아니라는 것입니다. 아시는 분은 아시겠지만, 1998년 인텔 셀러론 프로세서의 부흥을 알린 코드명 멘도시노가 출시되어 당시 AMD나 사이릭스의 호환칩을 견제한 역사가 있습니다. 당시 멘도시노는 뛰어난 가성비로 현재 셀러론과는 다른 대접을 받았던 프로세서였습니다. (참고로 멘도시노는 캘리포니아의 지명)

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24년의 세월이 흘러 AMD가 발표한 멘도시노는 역시 보급형 프로세서이지만, 가성비보다는 낮은 가격과 저전력에 더 초점을 맞춘 프로세서입니다. 코어의 경우 특이하게도 Zen 3나 Zen 4가 아닌 Zen 2를 사용하는데, 그것도 4코어 8 쓰레드로 다이 크기를 줄이는데 주력한 것으로 보입니다. GPU는 정확한 스펙을 공개하지 않은 RNDA2 GPU로 역시 사이즈가 작아 성능은 크게 기대할 수 없을 것으로 보입니다. 동일한 CPU에 캐시 사이즈를 반으로 줄이고 통합한 멘도시노 셀러론과는 태생적으로 다른 제품입니다.

대신 TSMC의 6nm 공정으로 제조한 만큼 다이 사이즈가 매우 작고 전력 소모량도 매우 작을 것으로 예상됩니다. 399-699달러 사이의 보급형 모델에 들어가는데, 메모리도 LPDDR5 (온보드 방식)이므로 아마도 팬리스 모델이나 태블릿형 모델에 들어가도 되지 않을까 생각합니다. 아무튼 과거 멘도시노 셀러론 유저였는데, 멘도시노라는 이름을 여기서 다시 보게 되니 감회가 새롭습니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/17400/amd-announces-mendocino-apu-6nm-mainstream-mobile-zen-2-laptop-chip-coming-in-q4

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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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