인텔 18A 및 20A 공정 개발 완료?

(출처: 인텔)

인텔의 차세대 미세 공정인 18A 및 20A의 개발이 완료되었다고 합니다. 인텔 중국 지사에서 고객들에게 이벤트에서 밝힌 내용으로 사실 이미 작년에 웨이퍼 테스트에 들어가야 하는 시점이기 때문에 놀라운 이야기는 아닙니다. 다만 양산까지는 다소 시간이 걸려 예정대로 되더라도 20A는 2024년 상반기에 18A는 2024년 하반기에서 2025년에 고객사와 인텔 자체 프로세서에 공급될 예정입니다.

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2nm 대신 옴스트롱이라는 다소 이상한 명칭을 사용하는 새 EUV 공정은 리본펫 (RibbonPET)이라는 인텔의 게이트 올 어라운드 (Gate-all-around, GAA) 기술과 전력층과 신호층을 분리하고 그 사이 트랜지스터를 집어 넣는 파워 비아 (PowerVia) 기술을 통해 성능을 끌어올렸습니다. 전자의 경우 이미 삼성전자에서 양산한 기술이고 후자는 후면 전력 공급이라고 부르는 기술로 전력층과 신호층을 분리해 신호 간섭과 잡음을 줄이는 방식입니다.

인텔은 올해 등장할 메테오 레이크에서 최초의 EUV 공정인 인텔 4 (과거 7nm) 공정을 도입할 예정입니다. 인텔 3는 그 개량형이고 20A는 그 다음인데, 20A에서 전 세대 대비 15% 정도 전성비 향상을 장담하고 있습니다. 다만 시간이 그렇게 많이 남은 건 아니라서 (벌써 2023년 상반기) 1년 안에 실제 20A 양산에 돌입할 수 있을지는 다소 의문입니다.

아무튼 메테오 레이크와 그 이후 CPU에서도 성능 향상은 이어질 것이고 AMD 역시 여기에 대응해 성능을 업그레이드 할 것이기 때문에 CPU 성능 향상은 당분간 정체되지 않고 계속 현재 진행형이 될 것으로 생각합니다.

참고

https://www.tomshardware.com/news/intel-completes-development-of-18a-20a-nodes

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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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