마이크로소프트 애저를 위해 설계한 커스텀 에픽 + HBM3 등장

(Image credit: Future)

AMD가 마이크로소프트의 애저 (Azure) 가상 머신을 위한 커스텀 에픽 CPU를 개발했다는 소식입니다. 이 커스텀 에픽 프로세서의 가장 큰 특징은 HBM3 메모리를 탑재하고 있다는 것입니다. HBv5 VMs은 네 개의 88코어 커스텀 에픽 프로세서 (총 352코어)를 이용하는데, HBM3 메모리의 총 용량은 450GB라고 합니다. 아마도 96코어 칩을 사용하는데, 가상 머신을 구동하기 위해 8개의 코어를 할당했을 가능성이 높으며 메모리 역시 480GB 혹은 그 이상일 가능성이 높습니다.

CPU에 탑재된 HBM3 메모리는 3D V 캐시보다는 느리지만, 용량이 매우 큰 L4 캐시처럼 사용할 수 있습니다. 덕분에 메모리 속도가 DDR5 메모리를 사용한 기존 모델보다 매우 빠른 특징이 있습니다. 마이크로소프트에 다르면 Genoa-X CPUs를 사용한 HBv4 VMs보다 9배나 데이터 전송 속도가 9배 빠르고 Milan-X를 사용한 HBv3 VMs 보단 20배 빠릅니다. 따라서 대규모의 데이터를 처리해야 하는 작업에서 매우 빠른 작업 속도를 기대할 수 있습니다.

HBM 메모리는 초기에 주로 GPU에 사용되었으나 인텔 사파이어 래피즈 이후 서버 CPU에도 적용이 되기 시작했으며 이제는 AMD CPU도 이를 지원하고 있습니다. 그런 만큼 HBM 메모리의 사용폭이 넓어지면서 생산량도 늘어나고 앞으로는 더 많은 분야에서 사용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 일반 소비자용 CPU나 GPU에 적용되는 것은 언제가 될지 궁금합니다.

그리고 사족이지만, 2015년에 초기 HBM 메모리를 적용한 GPU인 피지 (라데온 R9 나노/퓨리)가 이미 등장한 사례도 있습니다. 하지만 결국 GDDR 메모리를 사용한 엔비디아에 밀려 사장되고 말았습니다. 이때 대등하게라도 싸웠으면 HBM 메모리의 대중화가 좀 더 빨리 이뤄지지 않았을까 하는 아쉬움이 남습니다.

참고

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-crafts-custom-epyc-cpu-for-microsoft-azure-with-hbm3-memory-cpu-with-88-zen-4-cores-and-450gb-of-hbm3-may-be-repurposed-mi300c-four-chips-hit-7-tb-s

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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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