마이크로소프트는 13일, CPU 투기 실행 취약성을 이용한 스펙터(Spectre), 멜트다운(Meltdown)에 시스템이 대응하고 있는지 등을 관리자가 쉽게 확인할 수 있는 기능을 윈도우 애널리틱스(Windows Analytics)에 추가했다.


이 기능이 추가 됨으로써 관리하는 클라이언트 디바이스에서 설치된 안티 바이러스 소프트웨어가 최신 윈도우 보안 업데이트에 호환성이 있는지, OS 업데이트가 적용되고 있는지, 펌웨어가 업데이트 됐는지 등의 확인이 가능하다.


윈도우 애널리틱스 : https://www.microsoft.com/en-us/windowsforbusiness/windows-analytics

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AMD가 신형 레이븐릿지(Raven Ridge) Ryzen Desktop Processors with Radeon Vega Graphics를 공식 출시했다. Ryzen Desktop Processors with Radeon Vega Graphics는 기존 젠 마이크로 아키텍처 기반 CPU에 Vega 아키텍처 GPU를 통합한 APU로 제품 라인 업은 Ryzen 5 2400G와 Ryzen 3 2200G의 2가지 제품이 출시됐다.



Raven Ridge 스펙표
모델명Ryzen 5 2400GRyzen 3 2200G
프로세스14nm
CPU 아키텍처Zen
코어 개수44
쓰레드 수84
L3 캐시4MB4MB
베이스 클럭3.6GHz3.5GHz
부스트 클럭3.9GHz3.7GHz
GPU 아키텍처Vega
내장 GPURadeon Vega 11Radeon Vega 8
Compute Unit118
스트림 프로세서704512
GPU 클럭1250MHz1100MHz
대응 메모리DDR4-2933(2채널)
TDP65W


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인텔은 12일(현지 시간) 2in1을 위한 2코어/4스레드 CPU "Core i3-8130U"을 발표했다.


8세대에 속하는 Core i3 모델이지만 개발 코드 네임은 Kaby Lake R이 아닌 7세대 Kaby Lake. 구세대 "Core i3-7130U"는 2.7GHz로 고정됐지만 Core i3-8130U는 새로 Turbo Boost 2.0을 지원해 베이스 2.2GHz/부스트 3.4GHz에서 구동된다.


또 캐시는 3MB에서 4MB로, 대응 메모리는 DDR4-2133/DDR3L-1600에서 DDR4-2400/LPDDR3-2133, GPU는 Intel HD Graphics 620에서 Intel UHD Graphics 620 등 주변이 강화되고 있다.


TDP는 15W로 변경은 없지만 Configurable TDP-down은 7.5W에서 10W로 증가됐다. 패키지 사이즈는 종래와 같은 42×24mm, 최대 동작 온도는 100℃.


출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1106382.html

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미국 구글은 12일(미국 시간) 동사의 클라우드 서비스 "Google Cloud Platform(GCP)" 위에서 "Cloud TPU"의 베타 제공 시작을 발표했다. 이용 비용은 1시간당 6.5달러.


Cloud TPU는 Google이 설계한 머신러닝용 액셀러레이터 "TPU(Tensor Processing Unit)"를 클라우드 상에서 이용할 수 있는 것으로 TPU는 머신러닝 프레임워크 "TensorFlow"로 프로그래밍 된 머신러닝 워크로드의 고속화와 스케일 업에 최적화 된 전용 엑셀러레이터다. 각 Cloud TPU는 4기의 커스텀 ASIC, 64GB의 HBM을 1개의 보드에 탑재하여 최대 180TFLOPS의 부동 소수점 연산 성능을 발휘한다.


기존에는 며칠~수주일 동안 머신러닝 모델을 훈련한 반면 Cloud TPU에서는 같은 모델의 복수의 바리에이션을 하룻밤 만에 훈련시켜 모델을 운용할 수 있다. 구체적으로는 200달러 이하의 비용으로 "ResNet-50"을 하루 이내에 ImageNet 벤치마크로 훈련할 수 있다.


또 Cloud TPU는 공유 컴퓨팅 클러스터에서 작업의 스케줄을 기다리는 대신 Google Compute Engine VM 경유로 네트워크에 접속된 Cloud TPU에 배타적인 접근을 하기 때문에 시간을 절약할 수 있다. Google은 TPU에서 훈련을 간단히 하기 때문에 화상 분류를 위한 "ResNet-50" 머신 번역과 언어 모델링을 위한 "Transformer", 물체 검출 "RetinaNet" 같은 대표적인 모델 TPU에 실장을 오픈 소스화해 공개하고 있다.


또한 TPU의 각 보드를 초고속 전용 네트워크를 매개로 접속하고 PFLOPS 규모의 머신러닝 슈퍼 컴퓨터로 이용하는 "TPU Pod"도 2018년 후반에 GCP에서 이용 가능하게 될 예정이다. 동사는 TPU Pod를 사용하면 지금까지 하루가 걸린 ResNet-50과 Transformer의 학습을 30분 만에 끝낼 수 있다고 밝혔다.


출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1106629.html

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Arm는 13일(영국 시간), IoT 분야에서 에지(클라이언트 단말기)측에서 머신러닝 처리에 적합한 프로세서 IP(지적 재산)으로 "Project Trillium"을 발표했다. 머신러닝(ML)이나 뉴럴 네트워크(NN), 오브젝트 검출(OD) 같은 고도의 처리를 에지 측에서 고속·저전력으로 실행하여 통상적인 CPU와 GPU, 프로그래머블 DSP 보다 훨씬 고속인 것을 강조하고 있다.


Project Trillium으로 제공되는 IP는 머신러닝(ML)과 오브젝트 검출(OB)에 대한 디자인 및 그것들의 프로세서에 최적화 된 라이브러리 등의 소프트웨어 등이다. 고객은 이들을 필요에 따라 조합하고 이용함으로써 다양한 용도로 엣지 사이드에서 ML, OB의 고도의 처리를 실현할 수 있다는 것이다.


"Arm ML Processor"는 ML 처리에 고정적으로 최적화 된 부분과 프로그래머블 영역을 갖고, 1초당 4.6조회 이상의 연산(4.6TOPs)을 가능하게 하며 그것을 와트로 나눈 TOPs/W도 매우 높은 3TOPs/W로 열과 소비 전력의 관점에서도 뛰어나다고 밝혔다.


"Arm OD Processor"는 인체의 인식에 특화 된 것이며 얼굴 뿐만 아니라 어깨나 머리 등 부분적으로도 인체를 인식할 수 있다. 이어 60fps의 풀HD(1920×1080) 동영상 입력에도 대응하면서 거의 실시간 처리를 실현하고 있어 종래의 DSP(신호 처리 장치)대비 80배 이상 고속인 것으로 알려졌다.


초기는 모바일에 집중되어 제공되지만 순차적으로 AI 스피커 같은 다양한 용도의 것을 제공할 예정이다. 또 "Project Trillium"도 코드 네임으로 2018년 중반을 예정하는 정식 발표까지 상표도 바뀔 수 있다.


출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1106439.html

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MIT는 타원 곡선 암호 처리에 특화된 암호 처리 칩을 제작함으로써 소프트웨어 수행 대비 공개 키 암호 방식 처리에서 최대 500배 빠른 속도, 메모리 소비량은 10분의 1이하, 소비 전력은 400분의 1을 실현하는 논문을 발표했다. 이 기술은 무수한 소형 기기를 이용하는 IoT 분야에서 에너지 절약성과 보안의 트레이드 오프를 해결하는 디딤돌이 된다고 밝혔다.


MIT가 개발한 칩은 CPU 부분에 암호 처리 회로를 포함시킨 것으로 타원 곡선 암호를 사용하여 암호 키 길이는 최대 256bit를 지원한다. 기존 소프트웨어에서 실행되는 공개키 암호 방식 관계 처리를 전용 회로로 고속·저전력으로 실행하기 위한 것이다. 또 모든 타원 곡선 암호 처리가 가능한 점도 특징으로 타원 곡선 암호 방식에서 "어느 타원 곡선이 더 바람직한가" 라는 점에서 아직도 전문가들의 논의가 계속 되고 있지만 장기적으로 새로운 타원 곡선이 제안되는 경우에도 대응이 가능하다.


IoT 분야는 대체로 많은 센서가 사용되고, 네트워크에 연결되기 때문에 보안이 중요하며 또한 에너지 절약성을 양립하는 기술이 요구된다. 그래서 ZigBee를 비롯해 오버헤드를 절감하는 통신 프로토콜 개발 등 다양한 접근의 성능 향상이 시도되고 있다.

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인텔이 6세대 프로세서 이상 내장 GPU에 대응한 새로운 그래픽 드라이버 발표


신규 드라이버는 컨트롤 패널에 새로운 설정 아이콘이 추가되어 아직 출시되지 않은 프로세서 및 Radeon RX Vega M Graphics을 포함한 6세대 이상 프로세서에서 게임에 맞추어 자동적으로 게임 내의 그래픽 설정을 최적화하는 기능을 지원한다.


엔비디아의 GeForce Experience와 비슷한 기능이며 현 시점에서는 아직 베타 단계로 게임의 호환성과 기능면에서 제한이 있다.


현 시점 지원 게임


Battlefield 1
Battlefield 4
American Truck Simulator
Call of Duty WWII, Destiny 2
DOTA 2
Grand Theft Auto V
League of Legends
Overwatch
World of Tanks


그 외 최대 부하시 파워 매니지먼트 기능 강화, 모든 코덱의 비디오 인코딩 성능 강화, 비디오 재생시 전력 최적화, 7세대 이상의 프로세서는 UHD 게이밍 지원 등이 강화.


다운로드 - https://downloadcenter.intel.com/download/27484/Graphics-Intel-Graphics-Driver-for-Windows-15-65-?product=80939

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