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메모리

차세대 노트북 메모리 모듈 CAMM, 올 하반기 표준 사양 완성

메모리 표준을 관장하는 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)가 노트북용 차세대 RAM 모듈 표준으로 CAMM(Compression Attached Memory Module) 공통 사양을 공식 채택할 예정이다.   JEDEC 위원이자 델의 수석 DE(Distinguished Engineer)인 톰 슈넬에 따르면, JEDEC는 25년 동안 사용한 기본 SO-DIMM을 대체할 새로운 사양에 대해 결정하는 과정에 있다. 슈넬은 지난 해 델에서 사용하기 위해 원본 CAMM 설계를 만든 인물이다. JEDEC의 CAMM 표준은 슈넬의 CAMM 설계를 기반으로 하지만, 기업들의 합의 과정에서 다소 다른 표준이 될 가능성이 크다. 새로운 하드웨어 표준을 채택하는 것은 수많은 갈등을 조정해야 하는 힘든 일이지만, JEDEC는 이를 공정하고 무난하게 해낸 것으로 보인다. 슈넬은 20여 회원사가 채택을 긍정적으로 검토했으며, 태스크 그룹에서도 새 표준을 지지했다고 전했다.   슈넬은 “만장일치로 0.5 사양을 승인했다”고 밝혔다. 슈넬에 따르면, JEDEC는 2023년 하반기에 1.0 사양을 완성하고 CAMM 기반 시스템이 2024년에 출시되는 목표로 하고 있다. 새 표준을 지지하는 회원사는 밝히지 않았다. 슈넬은 지지 여부를 밝히는 것은 각 회원사의 몫이라 이름을 밝힐 수는 없지만, SoC부터 커넥터, OEM까지 광범위한 공급업체가 참여했으며, 만장일치로 CAMM 공통 사양을 채택하기로 투표했다고 밝혔다. 현재 JEDEC 회원사는 애플부터 ZTE까지 332개 사이며, 모두 다양한 산업군에서 메모리의 여러 측면에 관련되어 있다. 델이 처음 자체 CAMM 설계를 도입한 것은 2022년 4월로, 지금까지도 대부분 게임용 노트북과 워크스테이션 노트북에서 사용하는 SO-DIMM 설계를 대체하기 위한 것이었다. CAMM의 가장 큰 장점은 더 높은 클럭속도와 더 높은 메모리 집적도를 구현할 수 있다는 것이다. ...

노트북 메모리 SO-DIMM 2023.01.16

델의 새 메모리 표준 CAMM을 둘러싼 억측과 소문, 그리고 해명

델이 독점 메모리 표준을 추진 중이라는 소식에 분노한 사용자는 냉정을 되찾을 필요가 있다. 델의 새 메모리 설계는 사실 독점 기술이 아니며 고성능 노트북에 장점을 제공할 수도 있기 때문이다. 지난 주 델의 새 메모리 모듈인 CAMM(Compression Attached Memory Module)의 이미지가 유출되면서 논란이 촉발됐다. IT 미디어는 델이 “사용자 업그레이드를 막는” 길로 가고 있으며, 제 노트북 사용자는 메모리를 업그레이드하고 싶어도 할 “도리가 없을 것“라고 경고했다. 그러나, CAMM 표준을 설계하고 특허를 획득한 당사자와 CAMM 표준이 적용된 델 프리시전(Precision) 노트북의 제품 관리자는 PCWorld와의 인터뷰를 통해 새 메모리 모듈의 목적이 현행 SO-DIMM 설계에 닥칠 대역폭 한계를 미연에 차단하는 것임을 분명히 했다. 이들은 델의 CAMM이 성능 및 안정성을 개선하고 사용자 업그레이드를 지원하며 궁극적으로 비용 절감 효과를 가져온다고 설명했다.   독점 제품 아니다 지난주 인터넷을 달군 비판의 핵심은 CAMM이 독점 제품이라는 것이다. 독점이란 업그레이드 구입처가 한 회사로 한정되는 의미로 인식된다. 그러나 델 관계자는 그렇지 않다고 해명했다. CAMM 설계의 대부분을 맡은 델 선임 엔지니어 톰 슈넬은 “PC 업계에서 표준은 매우 중요한 요소”라면서 “델은 이러한 신조로 제품에 표준을 적용한다. 메모리 설계가 델의 전유물이 아닌 업계 표준으로 자리잡기를 바란다”라고 덧붙였다. 슈넬은 모듈 제작은 델이 직접 하지 않고 인텔을 비롯한 메모리 업체와 협력 중이라고 밝혔다. 향후 CAMM 탑재 노트북에는 아무 서드파티에서나 RAM을 구입해 설치할 수 있다. 물론 처음에는 델에서만 CAMM 업그레이드가 가능하겠지만 표준이 확장되어 타 PC 업체에서도 채택하면 상황이 달라진다. 또한, 새 메모리 모듈은 기존의 SO-DIMM과 마찬가지로 범용 DRAM을 사용해 구축된다. 사실, 델의 지적대로 (CAMM은)델의 자체...

메모리 SO-DIMM CAMM 2022.04.28

How-To : '자신에게 맞는' RAM 구매해 PC에 설치하는 방법

컴퓨터가 더욱 원활하게 작동하는 가장 간단한 방법은 사용자가 메모리를 업그레이드하는 것이다. 오랜 기간 동안, 윈도우 운영체제와 포토샵 소프트웨어, 크롬 브라우저는 꿀리지 않을 정도로 메모리 용량이 큰 프로그램으로 널리 알려졌다. 반면, 구형 PC의 메모리 용량은 2~4GB인 경우가 많다. 크롬과 데스크톱에서 각각 너무 많은 탭과 프로그램을 열어 놓으면 시스템이 제공하는 메모리가 모두 소진돼 시스템이 느려질 수 있다. 작업량이 많을 때 PC가 불안정하다는 느낌이 들면 RAM을 업그레이드하는 것을 고려해보기 바란다. 크롬을 사용하지 않고 단순한 작업을 한다면 4GB RAM으로도 충분하지만, 최신 데스크톱 PC에 권장되는 RAM의 최소 용량은 8GB이다. 또한, 16GB RAM은 8GB RAM보다 적절한 가격으로 인상된 RAM을 원하는 사용자에게 최적이다. 미래지향적인 게이머는 32GB RAM 사용을 고려해보는 것도 좋다. 물론 더 많은 비용이 든다는 점은 감수해야 한다.   RAM을 구매할 때 고려할 사항 RAM에도 여러 종류가 있다. 최신 PC는 대부분 DDR4 메모리를 사용하지만 구형 시스템에는 DDR3나 DDR2가 필요하다. 고대역폭 DDR5 키트는 인텔의 강력한 12세대 엘더 레이크 프로세서와 동시에 출시됐지만, 가격이 매우 비싸고 CPU도 여전히 오래된 표준을 지원한다. 따라서 현재는 DDR4가 가장 많이 사용된다. RAM을 구매할 때 메모리 키트의 용량뿐만 아니라 속도도 고려해야 한다. 지난 10년 간 실시된 모든 메모리 대역폭 테스트에서 일관성 있게 밝혀진 사실은 가장 빠른 RAM을 구매할 때의 장점이 거의 없다는 것이다. 사용자는 현란한 5,000MHz 키트를 무시하고 가격 대비 성능에 주목해야 한다. DDR4 키트의 용량은 2,666~3,600MHz이다. 웬만하면 싱글 스틱이나 쿼드 채널 제품이 아닌 2개의 모듈로 구성된 RAM 키트를 선택하는 것이 바람직하다. 그 다음에 고려할 사항은 브랜드이다. 메모리 브랜드는 콜세어(Cors...

메모리 RAM PC 2022.03.22

내 PC에 맞는 RAM 고르는 법 : 주요 사양과 기준

PC의 모든 부품은 중요하고 복잡하며, 일반 사용자는 친숙하기 어려운 사양으로 이루어져 있다. RAM(Random Access Memory)는 예외는 아니다. 일반적으로 사람들은 “RAM은 많을수록 좋다”고 알고 있다. 하지만 항상 그게 다는 아니다. 또한 항상 맞는 말도 아니다. 자신의 PC에 맞는 RAM을 고를 때 알아야 할 것은 무엇인지 살펴보자.   현재 PC에서 RAM을 업그레이드하려 한다면, RAM 종류를 확인하는 방법을 참고하기 바란다.    물리 폼팩터 데스크톱 PC에 있는 RAM이 노트북 PC의 RAM과 다르다는 것을 알고 있는가? RAM 모듈은 DIMM (Dual in-line Memory Module) 형식인데, 몇 가지 다른 종류의 DIMM이 있다. UDIMM은 가장 일반적인 DIMM 모듈로, U는 Unbuffered나 Unregistered의 의미다. 그냥 DIMM이라고 표기되어 있으면, 대부분 UDIMM이다. SO-DIMM은 두 번째로 많은 RAM으로, 노트북 PC에 사용된다. SO는 Small Outline의 약자로, 기본적으로 일반 DIMM보다 작은 DIMM을 말한다. 크기만 작은 DIMM이기 때문에 U를 붙여야 하지만, 대부분 생략한다.  MicroDIMM은 SO-DIMM보다 작다. 앞의 두 RAM보다 보기 드물며, 특수 노트북이나 더 작은 디바이스에 사용한다.   DDR 최신 RAM에는 서로 다른 DDR 번호가 붙는다. DDR은 Double Data Rate의 약자로, 뒤에 붙는 숫자는 DDR 표준의 세대를 나타낸다. 초기 컴퓨터 RAM은 보통 DRAM(Dynamic Random Access Memory)이라고 불렀다. 대부분 RAM은 여전히 DRAM이지만, 더 나은 회로 설계를 통해 더 빠르고 더 큰 용량의 메모리를 구현할 수 있다. 첫째, 클럭 신호 인터페이스를 추가해 DRAM이 시스템의 다른 부품과 동기화할 수 있도록 했다. SDRAM이다. 그리고 DDR은 데이터 대역...

RAM DDR 메모리 2021.10.25

차세대 메모리 DDR5, A부터 Z까지 집중 탐구

PC RAM 서브시스템은 보통 새로운 변화가 있기까지 아주 오랜 시간이 걸리는데, 이번에는 DDR4가 조금 늦게 출시되고 몇 년 지나지 않아 후속 제품이 나왔다.   다음달 DDR5를 지원하는 인텔 앨더 레이크 CPU 출시를 앞두고(내년에는 AMD의 젠 4 칩도 지원할 가능성이 있음) 곧 사용자는 DDR4와 DDR5 중 적합한 메모리를 결정해야 하는 선택의 기로에 서게 된다.   DDR5는 과연 얼마나 빠를까? 이 신제품을 써 보려면 어떤 것이 필요한가? 애초에 DDR5는 도대체 무엇인가? DDR5의 정의부터 활용 여부까지 올바른 결정을 내릴 수 있는 모든 정보를 한데 모았다.   DDR5란 무엇? DDR5는 차세대 PC 주 메모리다. 전력 소비량을 낮추면서 RAM의 집적도와 대역폭을 늘리는 데 초점을 둔다.   PC에 장착할 수 있는 DDR5 RAM 최대 용량은? 현재의 DDR4 기술에서 일반용 RAM 모듈의 최대 용량은 32GB다. DDR5에서는 이 용량이 4배로 늘어난다. DDR4 DIMM 슬롯 4개가 달린 일반 주류 PC라면 최대 용량은 128GB지만 DDR5 DIMM 슬롯이 4개인 최신 시스템의 최대 용량은 512GB가 된다. DDR5 DIMM 슬롯이 8개인 고급 시스템은 무려 1TB RAM까지 설치할 수 있다.   PC에 512GB의 RAM이 꼭 필요할까? 그렇지 않다. 대부분의 일반 사용자나 게이머에게는 현재16GB~32GB 수준으로 충분하고 그보다 많은 메모리는 불필요하다. 그러나 PC를 사용하는 사람마다 환경은 다르니 30명 중 1명 정도의 비율로 16GB 이상의 RAM이 필요한 사람이 있을지도 모르겠다. 난해한 과학, 연구, 또는 극한의 영상 작업을 한다면 512GB가 반가울 것이다.   DDR5의 메모리 대역폭은 얼마나 늘어났나? RAM 제조업체 마이크론은 3200MT/s의 동일한 데이터 전송률에서 DDR5 모듈의 대역폭이 DDR4 모듈에 비해 36% 늘었다고 밝혔다. 마이크론이 테스...

DDR5 RAM 메모리 2021.09.10

내 PC의 메모리 정보를 확인하는 가장 쉬운 방법

메모리 모듈 대부분은 측면에 주요 사양을 표시한 스티커가 붙어있다. 용량과 속도, 심지어 지연시간까지. 하지만 이 정보를 확인하려고 PC를 열어 메모리를 빼낼 필요는 없다. 노트북 PC라면 더욱 쉽지 않은 일이다.  윈도우 10 작업 관리자를 이용하면 클릭 몇 번으로 PC에 탑재된 메모리의 상세한 정보를 알 수 있다.   우선 Ctrl + Shift + Esc로 윈도우 10 작업 관리자를 호출한다.    기본 작업 관리자 화면은 현재 PC에서 구동 중인 프로세스 목록을 보여준다. 여기서 현재 메모리가 얼마나 사용되고 있는지를 확인할 수 있지만, 지금 찾는 정보는 아니다. 화면 위쪽의 성능 탭을 클릭하자. 화면 한가운데 실시간 그래프가 있는 새로운 화면이 나오는데, 왼쪽에서 메모리를 선택한다. 사용 중인 PC에 탑재된 RAM에 대한 모든 정보가 화면 가운데 표시된다. 우측 상단에서 전체 메모리 용량을 확인할 수 있으며, 성능 그래프 아래쪽에서 좀 더 상세한 정보를 볼 수 있다.   특히 중요한 것은 속도와 사용된 슬롯 정보이다. 사용된 슬롯은 PC에 몇 개의 메모리 슬롯이 있고, 그중 몇 개가 사용 중인지를 알려준다. 속도는 메모리의 동작 속도이다. 만약 PC에 메모리를 추가할 생각이라면, 한두 개의 남은 슬롯이 필요한 것은 물론, 새로운 RAM의 속도를 기존 메모리와 맞추는 것이 좋다. 메모리 속도가 뒤섞이는 문제를 방지하는 가장 좋은 방법은 메모리 전체를 교체하는 것이다. edtior@itworld.co.kr

메모리 RAM 작업관리자 2021.03.09

컴퓨팅 핵심 부품 공급 부족 심각…생산부터 물류까지 악재의 연속

컴퓨팅용 부품 공급은 보통 연말연시 휴가 기간에 약간의 공급 부족이 발생하기 마련이지만, 올해는 코로나19 팬데믹 관련 문제로 더욱 상황이 나빴다. 지난 해 인텔은 CPU 물량 부족을 해결하는 데 상당한 노력을 기울였다. 하지만 2020년 하반기는 칩셋 부족으로 어려움을 겪었는데, 지난 연말 B460 및 H410 칩셋은 재고가 바닥나고 Z590 칩셋 역시 공급량이 부족한 것으로 알려졌다.   AMD 역시 CPU를 충분히 생산하지 못하고 있다. 일부 라이젠 프로세서, 특히 라이젠 5 제품군은 시장에서 인기가 높지만, 아무도 아마존이나 뉴에그 같은 온라인 매장에서 이들 제품을 구매하지 못하고 있다. 지난 해 11월, 마이크론의 메모리 생산 시설 중 가장 큰 타이완 생산 공장이 1시간 정도의 정전 사고를 겪었다. 긴 시간은 아니지만, 생산라인에 있던 모든 것은 폐기됐다. 반도체 웨이퍼 생산 공정은 잠깐의 중단도 견디지 못하기 때문에 수백만 달러어치 제품이 못쓰게 된 것이다. 그리고 공장은 곧바로 생산을 재개하지 못한다. 마이크론이 생산을 정상화하는 데 여러 날이 걸렸고, 해당 공장이 전 세계 DRAM 생산의 10%를 담당한다는 점에서 상당한 타격이었다. GPU의 경우, 엔비디아의 새 암페어 아키텍처 기반 제품은 어느 것도 생산량이 충분하지 않다. 지포스 RTX 3080은 거의 찾아보기 힘들 정도이며, CEO 젠슨 황은 최근의 실적 관련 컨퍼런스 콜에서 이번 분기까지 공급 부족이 완화되지 않을 것이라고 밝혔다. 이 때문에 시장에 나와 있는 제품은 점점 더 비싸게 판매되어 일부 제품의 거래 가격은 1,000달러에 육박한다. 여기에 코로나19 팬데믹으로 인한 물류의 혼란까지 더해진다. 모든 사용자가 집에 머물며 아마존에서 제품을 주문하기 때문에 물류 회사는 엄청난 압박을 받고 있다. 월스트리트저널에 따르면, 지난 달 UPS는 자사 기사들에게 몇몇 유통업체의 주문을 받지 말 것을 지시했는데, 대형 업체 중 하나인 뉴에그도 포함됐다. 나쁜 소식은 더 있...

반도체 공급부족 코노라19 2021.01.07

“소프트웨어 정의 메모리 솔루션” 멤버지, 메모리 머신 출시

대용량 메모리 소프트웨어 전문 스타트업인 멤버지(MemVerge)가 DRAM과 인텔 옵테인 메모리로 소프트웨어 정의 메모리 풀을 구현하는 메모리 머신(Memory Machine) 소프트웨어를 출시했다. 옵테인과 같은 영구 메모리(persistent memory, PMEM)를 이용해 DRAM을 성능을 구현하는 것이 핵심이다.   인텔의 메모리 및 스토리지 제품 그룹 총괄 책임자인 알페르 일크바하르는 멤버지와의 컨퍼런스 콜에서 “스토리지 분야의 모든 발전에도 불구하고 메모리와 스토리지 간의 지연 격차는 여전히 세자리수 이상으로, 데이터 이동의 비효율성을 낳고 있다”고 지적했다. 또 무어의 법칙이 둔화되고 DRAM 속도는 데이터센터에서 일어나는 데이터의 증가는 물론, 연산 성능도 따라잡지 못하면서 오늘날 컴퓨팅 환경에서 심각한 비용 및 성능 병목이 되고 있다고 덧붙였다.  멤버지 CEO 찰스 팡은 “만약 빠른 데이터 문제만 있다면, 그러니까 데이터를 실시간으로 처리해야 하지만 양은 많지 않다면, 이 문제는 DRAM에서 구동하는 인메모리 앱으로 해결할 수 있다. 하지만 우리는 크고 빠른 데이터의 시대로 접어드는 세상에 살고 있다. 데이터의 양과 속도가 동시에 증가한다. 이 때문에 인프라가 이 문제를 해결하는 데 필요한 조건에 격차가 생긴다. DRAM은 충분히 크지 않고 스토리지는 충분히 빠르지 않다”고 설명했다. 인텔의 옵테인 영구 메모리는 이 문제를 해결하기 위해 개발된 것이다. SSD와 같은 지속성 있는 스토리지이지만, 속도의 거의 DRAM에 가깝다. 기능적으로는 DRAM과 스토리지 사이에서 캐시처럼 동작한다. 설정을 바꾸면, 고속 DRAM 모드로 사용할 수 있지만, DRAM의 속도를 얻는 대신 지속성은 없어진다. 멤버지의 메모리 머신은 특정 DRAM 대 PMEM 비율을 갖춘 가상머신을 구축해 최적의 성능을 얻을 수 있다. 현재 제온 기반의 서버는 최대 1.5TB의 DRAM과 3TB의 PMEM에 액세스할 수 있는데, 표준 듀얼 소켓 시스...

멤버지 옵테인 영구스토리지 2020.09.28

"GPU 성능 파워업!" LMS기술 테스트 결과

딥러닝(Deep learning)이든 전통적인 HPC(High Performance Computer)든 GPU(Graphics Processing Unit)를 사용하시는 모든 분들이 골치 아파하시는 것 중 하나가 바로 ‘GPU 메모리’입니다. GPU에서 무언가를 연산하기 위해서는 해당 로직과 데이터를 CPU 메모리에서 GPU 메모리로 복사(Copy)부터 해야했습니다. 그런데 보통 12GB~24GB 정도인 작은 GPU 메모리 때문에 원하는 데이터를 다 복사해 올 수도 없고 속도도 느려 성능상 만족스럽지 못했죠. IBM은 이를 보완하기 위해 획기적인 솔루션, LMS(Large Model Support)을 개발했습니다. 그리고 테스트를 통해 월등히 나아진 성능을 확인할 수 있었습니다. 주요 내용 - GPU 메모리 부족(out of memory) 문제 해결 - ‘유니파이드 메모리(UM)’ 개발... 편리하지만 활용도 낮아 - IBM, 새로운 돌파구 ‘LMS’로 GPU 성능 끌어올린다 - 경희대 MLVC Lab, 고해상도 영상 위해 IBM LMS 테스트 - LMS 테스트 결과, 눈에 띄게 향상된 GPU 성능  

메모리 HPC gpu 2019.12.03

“크거나 빠르거나” 커세어 5GHz 속도, 지스킬 256GB 용량

PC 메모리 애호가에게 환상적인 시절이 시작됐다. 최근 출시된 두 가지 RAM 제품은 초고속 메모리를 중시하는 사용자와 대용량 메모리를 좋아하는 사용자 모두를 만족시킬 수 있기 때문이다. 우선 커세어는 5GHz 장벽을 넘은 최초의 상용 DDR4 RAM을 출시했다. AMD 라이젠 3000 기반 시스템용인 16GB 벤전스 LPX 키트는 8GB 모듈 한쌍을 사용한다.    오버클러킹으로 5.7GHz가 넘는 메모리 클럭속도를 이용하기도 하지만, 이런 메모리 오버클러킹 기록의 대부분은 극강의 냉각 시스템을 기반으로 이루어진 것이다. 커세어가 발표한 상용 제품은 쉽게 구매할 수 있고, 본질적으로 5GHz라는 클럭속도를 보장한다.  이 놀라운 속도의 대가는 싸지 않다. 커세어 5GHz 벤전스 메모리 키트의 가격은 1,225달러이다. 더구나 아무 CPU나 메인보드에서 이런 속도를 얻을 수 있는 것도 아니다. AMD의 신형 라이젠 3000 프로세서가 필요하며, 메인보드도 MSI X570 시리즈 제품을 사용해야 한다. 물론 다른 메인보드나 CPU에서도 5GHz 속도를 얻을 수는 있지만, 커세어가 성능을 보장하지는 않는다. 5GHz 메모리 클럭속도에 별다른 감흥을 느끼지 못한다면, 지스킬의 신형 메모리 키트를 살펴보기 바란다. 무려 256GB이다.   지스킬(G.Skill)는 인텔 코어 i9-9820X 프로세서와 X299 에이수스 램피지 VI 익스크림 엔코어 메인보드 상에서 최대 256GB 용량을 구현했다. 32GB RAM 모듈 8개로 구성된 지스킬의 트라이던트 Z 로열은 JEDEC 사양의 DDR4/3200 속도를 제공한다. 커세어의 5GHz와 비교할 속도는 아니지만, 메모리 버스를 가득 채운 상태에서 실질적인 한계치에 가까운 속도이다. 지스킬은 좀 더 안정적으로 사용하기 원한다면, 전압을 1.2볼트로 낮추고 8개의 32GB 모듈을 DDR4/2666 속도로 사용할 수 있다고 밝혔다. 좀 더 빠른 속도를 원한다면, 메모리 용량을 줄...

메모리 DDR4 ram 2019.10.14

“메모리부터 SSD까지” 인텔 옵테인 제품의 종류와 특징 총정리

인텔의 옵테인 기술은 확실한 성능 향상을 약속하지만, 옵테인 제품군 모두가 같은 방식으로 동작하는 것은 아니다. 따라서 옵테인의 이점을 제대로 취하기 위해서는 다양한 제품 형태의 차이점을 이해하는 것이 중요하다. 현재 공식적인 옵테인 기술 기반 제품은 세 가지다. 같은 3D 크로스포인트 기반 미디어를 기본으로 하지만, 완전히 다른 용도로 만들어져 성능에 미치는 영향도 다르다. 공식적인 분류는 아니지만, 4번째 종류도 추가했다.   1. 옵테인 SSD 옵테인이란 말을 듣고 PC 애호가 대부분이 생각하는 제품일 것이다. 기본적으로 인텔의 3D 크로스포인트 미디어를 소형 M.2 스틱에 탑재한 노트북용 제품이다. 용량은 58~905GB이다. 옵테인 SSD는 전통적인 NAND 플래시 기반 SSD와 기본적으로 동일하다. 가격은 훨씬 비싸지만, 낮은 지연시간과 대기시간을 우선시하는 사용자에게는 투자할 가치가 있다. 본지 리뷰를 참고하기 바란다.    2. 옵테인 메모리 가장 먼저 출시된 옵테인 제품으로, 비교적 소용량인 16GB나 32GB 옵테인 모듈이 하드디스크를 위한 캐시 역할을 한다. 개념은 새로운 것이 아니지만, 옵테인을 사용하는 것은 새로운 접근이다. 그리고 하드디스크와 비교하면 결과는 상당히 좋다. 옵테인 메모리는 요즘 보급형 노트북에서 쉽게 볼 수 있는데, 하드디스크를 사용하는 이들 노트북에서 가속화 기술로 사용된다. 옵테인 메모리는 또한 보급형 데스크톱에도 마찬가지 용도로 사용되는데, 아이러니하게도 최근에야 셀러론이나 펜티엄 등의 보급형 CPU를 지원하게 됐다. 옵테인 메모리란 용어도 설득력이 있다. 16GB나 32GB의 용량이 1차 스토리지로 사용하기에는 턱없이 부족하다. 동작 방식은 SSD와 비슷하지만, 드라이브라고 부르기에 적합하지 않다.   3. 옵테인 DC 퍼시스턴트 메모리 세 번째 제품은 서버용 기술로 일반 사용자에게 큰 의미가 없다. 옵테인 DC(Data Center) 퍼시스턴트 메모리는 ...

메모리 인텔 ssd 2019.04.12

“옵테인 메모리는 스토리지일 뿐” 오해를 부르는 PC 광고 주의 필요

PC 메모리가 24GB라면? 스토리지는 보조하는 인텔 옵테인 메모리를 주류 PC에서 흔히 보는 4GB나 8GB, 16GB의 RAM에 더해버리면 나타나는 현상이다. 전통적인 RAM과 옵테인 메모리는 전혀 다른 것인데, 일부 PC가 이렇게 혼재된 사양을 표시해 연말 쇼핑객을 혼란에 빠트리고 있다. 광고 내용을 찬찬히 살펴보고 실제로 RAM은 얼마나 되는지 알아보자.   샘스 클럽 블랙 프라이데이 광고를 보자. 광고의 PC는 8GB RAM에 16GB의 옵테인 메모리를 더해 “24GB 메모리”라고 강조한다. 하지만 PC 사용자라면, RAM은 데이터를 일시적으로 저장하는 곳이란 사실을 잘 알고 있다. 일단 전원이 끊어지면 RAM의 모든 데이터는 지워진다. RAM이 부엌의 조리대라면, 스토리지에 해당하는 하드디스크는 냉장고라고 할 수 있다. 저녁 식사가 끝나면 조리대는 깨끗이 치워지고 남은 음식은 냉장고로 들어가거나 버린다. 마찬가지로 PC 전원을 끄기 전에 모든 것을 하드디스크에 저장한다. 그렇지 않으면 RAM에 있는 모든 것은 버려진다. 이에 반해 옵테인 메모리는 인텔의 엄청나게 빠른 옵테인 스토리지 기술이다. 기본적으로 옵테인의 속도는 하드디스크를 크게 앞지르고 보급형 SSD와 맞먹는다. 그리고 RAM과는 달리 전원을 꺼도 데이터는 지워지지 않는다.  인텔은 옵테인 메모리를 스토리지이자 경제적이지만 느린 하드디스크를 사용하는 PC를 좀 더 빠르게 만드는 저렴한 방법으로 사용한다. 옵테인 메모리는 사용자가 자주 액세스하는 애플리케이션과 데이터를 저장하며, 사용 빈도가 낮은 데이터는 하드디스크에 그대로 둔다. 옵테인 메모리의 파급 효과는 크다. 비슷한 가격대의 노트북으로 8GB RAM과 16GB 옵테인 메모리, 2TB 하드디스크를 탑재한 노트북과 옵테인 메모리 없이 16GB RAM과 2TB 하드디스크를 장착한 노트북 중 고른다면, 옵테인 메모리 모델을 선택할 것이다. 조리대와 냉장고의 비유를 다시 한 번 들자면...

광고 메모리 저장장치 2018.11.30

멀쩡한 코드가 프로덕션만 가면 느려지는 5가지 이유와 해결 방법

애정을 담아 공들여 만든 애플리케이션이 배치 이후 느리게 실행되고 있다면, 개발 장비에서는 잘 작동하던 코드가 프로덕션 환경에서는 완전히 망가지는 5가지 일반적인 이유가 있다. 물론 소프트웨어가 프로덕션 환경에서 잘 동작하지 않는 데는 다른 이유들도 있다. 하지만 개발자들이 “내 장비에서는 잘 동작했다”고 항변하다가 규모가 커지면 규모만큼이나 큰 책임이 따른다는 것을 뒤늦게 깨닫는 경우, 이 5가지가 필자가 본 가장 중요한 이유들이다. 원인 1. 한 개의 커다란 쓰레드가 있다 Node.js 같은 일부 최신 프레임워크는 개발자 대신 쓰레드를 처리해준다. 작업을 처리하러 가기 위해 적절한 시점에 올바른 논블로킹(Nonblocking) 입출력 호출을 수행하고 코드의 주요 부분이 수많은 까다로운 작업을 처리하도록 하는 것은 개발자의 몫이다. 이렇게 하지 못하면, 시스템의 실제 쓰레드를 고갈될 수 있다. 이런 문제가 있다면, 몇 가지 의문을 가져야 한다. 가장 기본적인 의문은 Node.js에서 실행중인 어떤 자바스크립트 내부에서 주요 알고리즘을 수행하고 있는 경우, Node.js 그리고 자바스크립트가 여기서 사용하기에 적합한 기술인가? 반드시 사용해야 한다면, Node.js가 동시성(Concurrency)을 어떻게 처리하는지 그리고 이벤트 루프 차단(Blocking)을 회피하는 방법에 대해 공부해야 한다. 대신 워커풀(Workerpool)에 작업을 제출하는 방법을 배워야 한다. 더 나가서는 쓰레드에 대해 배워야만 할 수도 있다. 원인 2. 사용 중인 데이터베이스가 정말 XX같다 데이터베이스가 망가질 수 있는 이유는 아주 많다. 첫 번째 그리고 가장 명백한 이유는 인덱스 부재다. SQL 데이터베이스를 사용하는 경우, 인덱스 동작 원리를 알아야만 한다. 3개의 키/값 쌍(Key/Value Pair)이 있는 where 절이 있고 서로 다른 값을 사용해서 반복해서 그 절을 실행하고 있다면, 그것이 인덱스이다. 다음 예제는 ...

메모리 데이터베이스 성능 2018.06.04

엔비디아, 3GB GTX 1050 출시…게임 성능 10% 향상 기대

보급형 게임용 그래픽카드의 왕좌를 차지하고 있는 지포스 GTX 1050과 1050 Ti가 출시된 지도 벌써 1년 반이 지난 시점에서 엔비디아는 두 제품을 섞어 놓은 새 그래픽 카드를 조용히 출시했다. 지난 주말 엔비디아 웹사이트에 3GB 지포스 GTX 1050이 아무런 홍보 문구도 없이 다소 이상한 구성으로 등장한 것이다. 새 제품은 이름 그대로 GTX 1050의 2GB 온보드 GDDR5 메모리와 GTX 1050 Ti의 4GB 중간에 있다. 2GB로는 e스포츠게임 외에는 2018년 최신 게임을 실행하기 무리라는 점에서 추가 메모리는 좀 더 나은 게임 성능에 도움이 될 것으로 보인다. 하지만 엔비디아는 메모리 대역폭을 줄여버렸다. 3GB GTX 1050은 96비트 버스를 장착해 전체 메모리 대역폭이 84Gbps로 제한된다. 원작은 128비트 버스에 112GBps의 대역폭을 제공한다. 이름과는 달리 3GB GTX 1050의 중심에 있는 GPU는 실제로 GTX 1050 Ti와 더 가깝다. Ti 모델처럼 768개의 CUDA 코어를 집적했는데, GTX 1050은 640개의 CUDA 코어를 담고 있다. 클럭 속도 역시 1,518MHz로 높였다. 기존 GTX 1050과 1050 Ti의 클럭 속도는 각각 1,455MHz, 1,392MHz이다. 더 빠른 클럭 속도는 엔비디아가 메모리 대역폭을 제한한 이유일 수도 있다. 그렇지 않으면 GTX 1050 Ti와 차이가 없어지기 때문이다. 엔비디아의 대변인은 “게임에 따라 다르지만, 3GB GTX 1050는 2GB GTX 1050보다 평균 10% 정도 더 빠르다”고 밝혔다. 물론 이런 그래픽 카드 가뭄기에 새 제품이 출시되는 것은 반가운 일이지만, 혼란스러운 메모리와 GPU 코어 사양 때문에 GTX 1050 제품군은 소비자 친화적으로 느껴지지는 않는다. 엔비디아가 다양한 모델을 좀 더 분명하게 알아볼 수 있는 방법을 찾기를 기대해 본다. 한편, 엔비디아 웹사이트는 가격과 ...

메모리 게임 지포스 2018.05.23

“연속 흑자로 부활 재확인” AMD 분기 실적에서 알 수 있는 것

수년간 적자 행진을 계속하던 AMD가 라이젠 CPU와 베가 칩의 성공으로 2분기 연속 흑자를 기록했다. 또한 젠 2 아키텍처에는 스펙터 취약점 완화책을 구현할 계획이라고 밝혔다. 월스트리트 애널리스트들과의 컨퍼런스 콜은 이런 모든 요소가 AMD의 향후 수익, 더 나아가 주가에 미칠 영향에 중점을 두고 진행됐다. 하지만 여기서도 사용자에게 직접 영향을 미칠 몇 가지 정보를 가려낼 수 있다. 1. 젠 2 아키텍처에 스펙터 완화책 탑재 스펙터와 멜트다운 취약점의 영향을 가장 많이 받는 업체는 인텔이다. AMD CEO 리사 수는 AMD의 칩은 멜트다운에 취약하지 않고, 일부 스펙터 취약점 공격의 변종에도 영향을 받지 않는다는 것을 다시 한 번 강조했다. 스펙터 변종 1에 대해서는 생태계 내 협력업체와 함께 완화책을 적극적으로 만들고 있으며, 스펙터 변종 2는 영향이 없다고 믿지만 이에 대한 대응도 준비하고 있다는 것. 리사 수는 “장기적으로는 젠 2 설계부터 시작해 차기 프로세서 코어를 변경해 잠재적인 스펙터류의 취약점 공격을 해결할 것”이라며, “이들 취약점에 대해 업계와 밀접한 협업을 계속할 것이며, 이번 취약점은 물론 다른 보안 위협이 발생하면 AMD 사용자를 반드시 보호하겠다”라고 강조했다. 다시 말해 2020년이 되어야 AMD가 스펙터 문제를 근본적으로 해결한다는 것. AMD가 최근 공개한 로드맵에 따르면, 젠 2 아키텍처는 내년까지는 출시되지 않는다. 2. 암호화폐도 AMD의 성공에 일부 기여 월스트리트 애널리스트들이 AMD 임원들에게 던진 또 하나의 질문은 “비트코인 같은 암호화폐 채굴이 미친 영향을 어느 정도이며, 앞으로는 어떻게 될 것인가?”이다. 리사 수는 시치미를 떼고 암호화폐가 자사 연 매출에 미친 영향은 한 자릿수 정도라고 주장했다. 하지만 암호화폐가 GPU 가격의 고공 행진을 장기적으로 유지하는 역할을 할 것인지에 대해서는 말하지 않았다...

AMD 라데온 실적 2018.01.31

인기 압축 프로그램 7-Zip에 보안 취약점 발견…최신 버전 업데이트

지난 해 말 스스로 “암호와 역엔지니어링, 정보 보안 주제를 좋아하는 컴퓨터 공학도”라고 소개하는 한 블로거 landave가 인기 압축 프로그램인 7-Zip에서 2개의 보안 허점을 발견했다. 결론부터 말하자면, 최근 며칠 내에 7-Zip을 업데이트하지 않았다면, 당장 업데이트해야 한다. 이번에 발견된 취약점은 미묘한 것이고, 아직 실제로 해킹 등에 악용된 적은 없다. 하지만 landave의 분석이 널리 알려지면 이런 상황은 바뀔 것이다. 이번에 발견된 취약점은 7-Zip의 메모리 오염(Memory Corruption)과 힙 버퍼 오버플로우와 관련된 것으로, 메모리 오염의 경우 ASLR(Address Space Layout Randomization)과 DEP(Data Execution Prevention)를 실행하지 않기 때문에 더 큰 문제가 된다. 랜데이브는 자신이 발견한 취약점을 보안 정보 사이트인 MITRE에 보내 CVE-2017-17969란 번호도 받았다. 이 버그에 대한 논쟁이 이어졌지만, 최종적으로 7-Zip 개발자인 이고르 파블로프가 1월 28일 7-Zip 18.01을 발표하면서 문제가 해결됐다. 만약 7-Zip 사용자라면 도움말 메뉴에서 현재 사용 중인 7-Zip의 버전을 확인하기 바란다. 18.01 이전 버전을 사용 중이라면 당장 업데이트하는 것이 좋다.  editor@itworld.co.kr

취약점 메모리 7-Zip 2018.01.31

“서버용 메모리가 부족하다” 하이퍼스케일 데이터센터의 급성장이 원인

지난 수 개월간 메모리 가격이 상당히 올랐다는 것을 눈치 챘다면, 아마존과 페이스북, 구글을 범인으로 지목해도 좋다. 하이퍼스케일 데이터센터의 폭발적인 성장은 이들 업체에 부품을 공급하는 회사라면 환영해 마지않을 일이지만, 이들 부품을 구매해야 하는 사용자에게는 반갑지 않은 일이다. DRAMeXchange에 따르면, 서버용 DRAM의 가격은 올해 1분기에도 공급이 여유롭지 않은 탓에 계속 오를 전망이다. 서버용 DRAM 시장은 데이터센터 시장의 대규모 건설 프로젝트 덕분에 지난 해 2분기부터 계속 공급이 부족한 상태이다. 특히 구장보다 큰 초대규모 하이퍼스케일 데이터센터가 큰 영향을 미쳤다. 이 때문에 메모리 수요가 예상 외로 증가했으며, 가격 인상으로 이어졌다. 수요에 맞춘 새로운 생산 용량은 올해 하반기에나 가능할 것으로 보인다. DRAMeXchange는 빡빡한 공급과 가격 인상은 최소한 올해 상반기까지 이어질 것으로 추측했다. 희망적인 부분도 있다. 서버용 DIMM의 표준 메모리 속도인 2133MHz 제품 생산을 클럭 속도가 더 빠른 2666MHz와 2400MHz 메모리 제품 생산이 앞질러 고대역 서버 모듈이 주류 제품이 될 전망이다. 데이터센터의 성장이 미치는 영향을 과소평가해서는 안된다. 최근 발표된 딜로이트 테크놀로지(Deloitte Technology)의 보고서는 2018년 말까지 데이터센터와 소프트웨어, 서비스 대상의 서비스로서의 IT(IT as a Service)에 대한 지출이 5,470억 달러에 이를 것으로 추정했다. 이런 속도라면 2021년이면 서비스로서의 IT가 전체 IT 지출의 절반을 차지한다. 클라우드 컴퓨팅의 성장 속도는 IT 부서가 워크로드를 클라우드로 이전하면서 기존 IT 지출을 능가할 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 성장은 하이퍼스케일 데이터센터의 성장을 의미한다. IDC는 하이퍼스케일 데이터센터를 최소한 5,000대의 서버를 갖추고 최소한 1만 평방피트의 규모의 데이터센터로 정의한다. 하지만 보통은...

메모리 공급 수요 2018.01.16

DIY GPU 서버 : 딥 러닝용 PC 직접 만들기

딥 러닝을 하다 보면 딥 러닝용 컴퓨터를 직접 만들어 클라우드를 벗어나고 싶다는 생각이 들 때가 있다. 클라우드는 딥 러닝을 시작하기에 이상적이며 대규모 딥 러닝 모델을 학습하기 위한 최선의 방법인 경우가 많다. 그러나 자기만의 딥 러닝 시스템을 만들면 비용 효율성을 훨씬 더 높일 수 있다. 비용 효율적이라는 말은 값이 싸다는 말은 아니다. 딥 러닝 모델을 처리할 정도의 컴퓨터와 고급 GPU를 갖추기 위해서는 1,500~2,000달러 정도가 든다. 그러나 매번 며칠에 걸쳐 광범위한 모델 학습을 실행하는 경우라면 자체 전용 컴퓨터를 제작하면 3~4개월 내에 비용을 회수할 수 있다. 특히 연산 시간과 클라우드 스토리지 및 진입 비용을 감안하면 더욱 매력적이다. 여기서는 필자가 올해 초 제작한 딥 러닝 컴퓨터에 대해 알아보면서 이 과정에서 직면하게 되는 여러 가지 선택과 비용에 대해 설명할 것이다. 가격은 2017년 12월 기준 아마존 가격이다. 딥 러닝에 더 깊게 들어가고자 한다면(더 큰 데이터 집합을 대상으로 연구하거나 캐글(Kaggle) 대회에 참여할 예정이거나 둘 다인 경우 등) 자체 딥 러닝 시스템을 만드는 편이 유리하다. 엄청나게 큰 데이터 집합을 다루면서 학습을 위해 수십 개의 GPU가 필요해지는 상황이 될 때가지는 자체 컴퓨터에서 모델을 실행하는 것이 최선일 가능성이 높다. 그런 상황이 되면 다시 클라우드를 찾으면 된다. 단, 그 연산 시간에 대한 비용을 지불할 수 있을 만큼 자금 사정이 넉넉한 친구도 함께 필요할 것이다. 딥 러닝 PC 만들기 : GPU와 CPU 딥 러닝 PC를 직접 만들 때 가장 중요하고 많은 비용을 좌우하는 의사 결정은 그래픽 카드, 즉 GPU 선택이다. 그러나 선택의 여지 자체는 별로 없다. 700~900달러의 가격대를 감당할 수만 있다면 엔비디아 지포스 GTX 1080 Ti를 사야 한다. 1080 Ti는 이제 주요 클라우드 업체에서 채택하기 시작한 신형 엔비디아 볼타 GPU보다는 성능이 떨어지지만...

GPU 조립 메모리 2018.01.10

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