192 코어 Arm 프로세서를 공개한 암페어

(Credit: Ampere)

서버 및 HPC 시장용 고성능 Arm CPU 제조사인 암페이가 192코어 암페어원 (AmpereOne) CPU를 공개했습니다. 그런데 사실 현재의 리눅스 커널은 256코어까지 지원이 가능합니다. 워크스테이션의 경우 1소켓이 흔하니 별 문제 없지만, 2소켓 서버의 경우 384코어가 되어 문제가 생깁니다. 이를 해결하기 위해 암페어는 CPUMASK_OFFSTACK 모드를 통해 512 코어를 지원할 수 있게 옵션을 열어놨습니다. 아무튼 192코어 제품이 나왔기 때문에 이전에 공개한 암페어 워크스테이션도 192코어로 업그레이드가 가능해 졌습니다.

128코어 암페어 워크스테이션: https://blog.naver.com/jjy0501/223071089791

암페워원 프로세서는 136, 144, 160, 176코어 구성도 제공하며 모두 TSMC의 5nm 공정으로 제조했습니다. 그리고 ARMv8.6+ 명령어 집합 (instruction set)을 지원하고 듀열 128bit 벡터 유닛과 코어 당 2MB의 L2 캐시, 3GHz 클럭, 8채널 DDR5 메모리를 지원할 수 있습니다. PCIe 5.0 은 128 lane이고 TDP는 250-350W 수준으로 현재 나오는 비슷한 성능의 서버 프로세서를 생각하면 평균적인 수준으로 보입니다.

아무튼 이제 CPU의 코어 숫자가 200개에 가까워졌는데, 첫 200개의 테이프를 끊는 것은 누가 될지도 궁금합니다.

참고

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/yes-you-can-have-too-many-cores-amperes-192-core-cpus-break-arm64-linux-kernel-in-two-socket-systems-company-requests-higher-core-count-support-for-mainline-linux

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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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