432 코어 RISC-V 프로세서를 준비하는 SiPearl

(Image credit: HPC Wire)

유럽 연합과 유럽 우주국 (ESA)의 지원을 받은 프랑스의 고성능 CPU 스타트업인 SiPearl이 취리히의 스위스 연방 공과대학 (ETH Zürich)과 볼로냐 대학 (University of Bologna)의 협업해 개발중인 오카미 (Occamy) 프로세서에 대한 정보를 공개했습니다.

오카미 프로세서는 216개의 RISC-V 코어를 집적한 두 개의 칩렛을 연결해 최대 432개의 RISC-V 코어를 지닌 구조로 되어 있습니다. 흥미로운 부분은 TSMC나 삼성의 최신 미세 공정을 사용하는 것이 아니라 글로벌 파운드리의 12LPP 공정을 사용합니다.

그래도 총 73㎟의 면적을 지닌 것으로 볼 때 하나의 프로세서가 매우 작은 크기라는 점을 알 수 있습니다. 총 연산 능력은 0.75TFLOPS/s로 그다지 빠르지 않지만, 저렴한 저전력 프로세서를 여러 개 연결해서 속도를 높이는 구성으로 보입니다.

한 가지 의외인 점은 마이크론에서 공급받은 16GB HBM2e 메모리를 두 개 쓴다는 것입니다. 메모리 대역폭은 넉넉하겠지만, CPU 다이에서 아낀 비용을 비싼 메모리가 상쇄하지 않을까 하는 생각이 드는 구성입니다.

구체적인 성능은 나와보면 알겠지만, 구성상 AMD나 인텔의 고성능 프로세서를 대체하기는 어려울 것으로 보입니다. AI 작업에 특화된 프로세서라고 하는데, 어떤 성능을 낼지 주목됩니다.

참고

https://www.tomshardware.com/news/432-core-occamy-cpu-for-use-in-space-tapes-out

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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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