초대형 프로세서 제작을 위한 TSMC의 6x 레티클 슈퍼 캐리어 인터포저

(출처: TSMC)

TSMC는 몇 년 전부터 여러 개의 작은 칩렛을 묶어 큰 프로세서를 만드는 기술에 집중하고 있습니다. 그리고 최근 공개한 내용에 따르면 새로운 Chip-On-Wafer-On-Substrate-L (CoWoS-L) 패키징 기술을 통해 최대 6개의 레티클 reticle을 하나의 슈퍼 캐리어 인터포저 Super Carrier interposer 위에 올리기 위해 시도하고 있습니다.

현재 EUV 리소그래피 기술이 만들 수 있는 가장 큰 다이 사이즈는 26 x 33mm, 혹은 858mm2입니다. 6 레티클 슈퍼 캐리어 인터포저는 이론적으로 5148mm2의 엄청난 크기의 시스템 인 패키지 system-in-packages (SiP)를 만들 수 있습니다. 수천억 개의 트랜지스터를 집적한 거대한 프로세서를 만들 수 있는 것입니다.

물론 이렇게 거대한 프로세서 안에는 HBM 메모리를 탑재할 수도 있습니다. 예를 들어 12스택 HBM3 혹은 HBM4 메모리를 탑재해 12288bit 메모리 인터페이스와 9.8TB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다.

하지만 동시에 프로세서의 가격과 전력 소모량은 천정부지로 치솟을 것으로 생각됩니다. 현재 엔비디아 H100 GPU의 6배라면 2.6kW급 전력 소모를 보일 수도 있습니다. 이런 이유로 실제로는 이론적 최대 크기보단 작은 크기의 GPU가 나오지 않을까 생각하지만, 실제 이 기술이 적용될 2025년 쯤에는 지금은 상상할 수 없는 거대한 프로세서가 나올 수 있습니다.

참고

https://www.anandtech.com/show/18876/tsmc-preps-sixreticlesize-super-carrier-interposer-for-extreme-sips

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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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