SO-DIMM을 대신할 차세대 노트북 메모리 규격 CAMM

(Some insight into why the new memory standard might be easier to coax to higher speeds is provided by the SO-DIMM vs CAMM diagram, above, sketching out comparative memory traces to the CPU. (Image credit: Dell))

현재 노트북 메모리 규격이 표준은 만든지 사반세기가 되가는 SO-DIMM입니다. 당연히 현재 사용하기에는 구조가 원시적이고 너무 두껍다는 문제가 있습니다. 델 (Dell) 은 차세대 규격으로 CAMM (Compression Attached Memory Module, 압축 추가 메모리 모듈)을 개발했고 최근에는 JEDEC의 승인을 받아 v0.5를 공개했습니다.

CAMM은 얇은 두께에도 불구하고 메모리 밀도를 높이고 속도를 더 높일 수 있는 형태로 되어 있습니다. 따라서 얇은 노트북에서도 기판에 메모리를 붙이는 대신 메모리를 교체하거나 추가할 수 있게 됩니다. CAMM은 상당히 큰 접촉부를 지니고 있으며 이를 나사로 고정하는 방식으로 기존의 SO-DIMM보다 57%나 얇게 만들 수 있습니다.

CAMM은 이미 델의 프리시전 7670 노트북에 사용된 적이 있습니다. 높은 밀도 덕분에 한 개로도 128GB까지 장착이 가능합니다. 또 과거엔 무조건 기판에 붙어 나오던 LPDDR 규격 메모리도 교체나 확장이 가능해진다는 것이 큰 매력입니다. 마지막으로 SO-DIMM 규격은 6400MT/s 이상의 속도를 지원하기 어렵기 때문에 앞으로 JEDEC v1.0이 완성되면 CAMM이 표준 규격으로 널리 채택될 가능성이 높습니다.

2023년 하반기에는 JEDEC v 1.0 이 정식으로 공개될 것으로 보이며 실제 노트북에 채택되는 것은 2024년부터일 것으로 보입니다. 하지만 SO-DIMM이 워낙 널리 퍼져 있어 완전히 교체되는 데는 꽤 시간이 걸릴 수도 있습니다. 그럼에도 속도와 밀도, 두께를 생각하면 교체는 필연적입니다. 아마도 DDR6 부터는 CAMM 으로만 나오지 않을까 생각합니다. 내년에 노트북 구매 계획이 있다면 이런 내용을 미리 알고 구매해야 할 것 같습니다.

참고

https://www.tomshardware.com/news/camm-to-usurp-so-dimm-laptop-memory-form-factor-says-jedec-member

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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