기본 콘텐츠로 건너뛰기

GK 110 아키텍처에 대한 소식




 2012 년 5월 엔비디아는 자사의 GPU Technology Conference (GTC) 를 통해 두개의 케플러 GK 104 를 이용한 테슬라 K10 제품과 한개의 케플러 아키텍처 기반 GK 110 을 사용한 테슬라 K20 을 공개했습니다. 여기서 GK 110 의 대략적 스펙이 엔비디아에 의해 확인되었습니다. 








 IT 칼럼리스트인 PCwatch 의 고토 히로시게에 의하면 GK 110 은 15 개의 SMX (Streaming Multiprocessor eXtreme) 유닛 및 71 억개 이상의 트랜지스터를 집적했으며 만약 모든 SMX 유닛이 활성화 된다면 2880 개의 CUDA 유닛을 가지게 될 것이라고 합니다. 그러나 수율등을 위해서 이전에 그랬듯이 한개 정도 줄이면 이보다 약간 작은 수의 CUDA 유닛을 가지게 된다고 합니다. 


 엔비디아는 배 정밀도 (Double Precision )  연산에서 GK 110 이 이전 세대인 페르미 GF 100/110 의 3배라고 이야기하고 있는데 이를 기반으로 생각해 보면 대략 K20 의 배정밀도 연산 능력은 2 TFLOPS 에 달해야 합니다. 만약 GK 104 와 GK 110 의 SMX 가 완전히 동일하다면 이와 같은 배정밀도 연산 능력은 확보하기 힘들기 때문에 (GK 104는 단일 정밀도 연산에 특화) SMX 의 구조에 다소 변화가 있을 것으로 예상해 볼 수 있습니다. 그 차이는 배 정밀도 연산을 위해 64 개의 DP 연산 유닛이 SMX 마다 추가된다는 것으로 (아래 그림에서 노란색) 다른 쿠다 코어는 동일하지만 이를 통해 배 정밀도 연산이 대폭 증가하게 됩니다.  





 엔비디아는 이전 페르미 세대에서도 GK 100/110 에는 GPGPU 연산에 필요한 거대한 칩을 만들고 그 이하 제품군에서는 이를 생략해 게임에서의 성능이 우수한 제품들을 만들었습니다. 이번 케플러 세대에서도 이는 마찬가지로 GK 104 는 이전 GTX 460/560 를 만드는데 사용한 GF 104/114 와 같은 포지션의 제품이라는 것을 알 수 있습니다. 즉 이전 루머상으로 들리던 것과 같이 엔비디아의 플래그쉽 제품은 GK 110 이며 올해 4분기에나 등장할 수 있는 것입니다. 


 GK110 은 CUDA 유닛의 증가에도 불구하고 다이가 워낙 거대해져 클럭은 상대적으로 낮을 것으로 (800 - 880 MHz ?) 알려져 있으며 게임에서의 성능은 GK 104 보다는 물론 빠르겠지만 전력대 성능비는 약간 낮을 것으로 생각됩니다. 다만 이는 실제 제품이 나와봐야 평가가 가능한 부분입니다. 


 GK 110 의 발표와 함께 CUDA 5 의 흥미롭게 새로운 기능들이 같이 소개되었습니다. 그 중에서 가장 주용한 것은 Dynamic Parallelism 으로 이는 케플러 세대에서 새롭게 추가된 기능입니다. Dynamic Parallelism 은 GPU 가 보다 CPU 에 독립적으로 복잡한 연산을 수행할 수 있도록 도와주기 때문에 GPGPU 를 이용한 연산에서 CPU 가 GPU 의 발목을 잡는 일을 크게 방지할 수 있다고 합니다. 






  




 이제까지의 GPU 는 자체적으로 커널을 시작할 수 없었기 때문에 새로운 커널을 시작할 때마다 CPU 로 처리를 돌려보내야 했습니다. 하지만 GK 110 에서는 GPU 스스로 커널을 시작할 수 있게 되어 종래에는 어려웠던 GPGPU 연산이 가능해짐은 물론이고 성능의 향상도 고려할 수 있게 되었다고 합니다. 예를 들어 정확도가 요구되는 부분에만 연산을 집중하는 유체 시뮬레이션이 그 예로 공개되었습니다. 


    


 그 외에도 안드로메다 은하와 우리 은하가 충돌하는 시뮬레이션도 다이나믹 패러렐리즘으로 구현되었습니다. 





CUDA 5 및 Dynamic Parallelism 은 GPU 연산 및 프로그래밍에 있어 큰 진전이라고 엔비디아는 선전하고 있습니다. 특히 CPU 로 연산을 다시 돌려보내는 과정을 크게 줄여서 GPU 의 빠른 연산 성능을 최대한 활용할 수 있게 되었다고 합니다. 





 (CUDA 5 에서 Dynamic Parallelism 을 이용안 코드의 예) 


 또 CUDA 5 는 이전의 페르미 세대의 CUDA 4 와는 달리 Dynamic Parallelism 을 통해 동적으로 개체를 호출하여 연결할 수 있다고 합니다. GPU 에서 실행중인 커널에서 다른 커널을 호출할 수 있기 때문에 라이브러리의 효율적 사용이 가능하다고 합니다. 






  


 2012 년 4분기가 과연 10월인지 12 월인지 혹은 아예 내년을 연기될 지는 알수 없지만 일단 GK 110 의 성능에 관심이 가는 것이 사실입니다. 현재 알려지기로는 TDP 가 300W 에 이르러 GTX 690 과 동일한 수준으로 전기를 소모할 것으로 보이는데 과연 성능도 비슷한 수준을 확보할 수 있을 지가 관건이라고 하겠습니다. 연말에는 TSMC 의 28 nm 공정도 성숙하게 될 것이므로 과연 어디까지 전력대 성능비를 달성하는 지 기대되는 시점이라고 하겠습니다. 다만 가격은 현재의 GTX 680 을 상회할 것으로 생각되네요. 


참고



댓글

이 블로그의 인기 게시물

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

R 스튜디오 설치 및 업데이트

 R을 설치한 후 기본으로 제공되는 R 콘솔창에서 코드를 입력해 작업을 수행할 수도 있지만, 보통은 그렇게 하기 보다는 가장 널리 사용되는 R 개발환경인 R 스튜디오가 널리 사용됩니다. 오픈 소스 무료 버전의 R 스튜디오는 누구나 설치가 가능하며 편리한 작업 환경을 제공하기 때문에 R을 위한 IDE에서 가장 널리 사용되어 있습니다. 아래 링크에서 다운로드 받습니다.    https://www.rstudio.com/  다운로드 R 이나 혹은 Powerful IDE for R로 들어가 일반 사용자 버전을 받습니다. 오픈 소스 버전과 상업용 버전, 그리고 데스크탑 버전과 서버 버전이 있는데, 일반적으로는 오픈 소스 버전에 데스크탑 버전을 다운로드 받습니다. 상업 버전의 경우 데스크탑 버전의 경우 년간 995달러, 서버 버전은 9995달러를 받고 여러 가지 기술 지원 및 자문을 해주는 기능이 있습니다.   데스크탑 버전을 설치하는 과정은 매우 쉽기 때문에 별도의 설명이 필요하지 않을 것 같습니다. 인스톨은 윈도우, 맥, 리눅스 (우분투/페도라)에 따라 설치 파일이 나뉘지만 설치가 어렵지는 않을 것입니다. 한 가지 주의할 점이라면 R은 사전에 반드시 따로 설치해야 한다는 점입니다. R 스튜디오만 단독 설치하면 아무것도 할 수 없습니다. 뭐 당연한 이야기죠.   설치된 R 스튜디오는 자동으로 업데이틀 체크하지 않습니다. 따라서 업데이트를 위해서는 R 스튜디오에서 Help 로 들어가 업데이트를 확인해야 합니다.     만약 업데이트 할 내용이 없다면 최신 버전이라고 알려줄 것이고 업데이트가 있다면 업데이트를 진행할 수 있도록 도와주게 됩니다. R의 업데이트와 R 스튜디오의 업데이트는 모두 개별적이며 앞서 설명했듯이 R 업데이트는 사실 기존 버전과 병행해서 새로운 버전을 새롭게 설치하는 것입니다. R 스튜디오는 실제로 업데이트가 이뤄지기 때문에 구버전을 지워줄 필요는

R 패키지 설치 및 업데이트 오류 (1)

 R 패키지를 설치하거나 업데이트 하다보면 여러 가지 문제가 생기는 경우들이 있습니다. 이 경우 아예 R을 재설치하는 것도 방법이지만, 어떤 경우에는 이렇게해도 해결이 안되고 계속해서 사용자는 괴롭히는 경우도 있습니다. 이런 경우 중 하나를 소개합니다.  새로운 패키지를 설치, 혹은 업데이트 하는 과정에서 같이 설치하는 패키지 중 하나가 설치가 되지 않는다는 메세지가 계속 나왔는데, 사실은 백신 프로그램 때문이었던 경우입니다.   dplyr 패키지를 업데이트 하려고 했는데, 제대로 되지 않아 다시 설치를 진행했습니다. 그런데 일부 패키지가 제대로 설치되지 않는다는 메세지가 나왔습니다.  > install.packages("dplyr") Error in install.packages : Updating loaded packages > install.packages("dplyr") Installing package into ‘C:/Users/jjy05_000/Documents/R/win-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bindr’, ‘bindrcpp’, ‘Rcpp’, ‘rlang’, ‘plogr’ trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindr_0.1.1.zip ' Content type 'application/zip' length 15285 bytes (14 KB) downloaded 14 KB trying URL ' https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.4/bindrcpp_0.2.2.zip ' Content type 'application/zip' length 620344 b