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밸브(Valve)는 21일 Linux 버전 Steam의 기능 확장을 발표했다. 최대 변경점은 그래픽 API Vulkan에 대응한 Wine 파생의 호환 계층 "Proton"이 포함된 것으로 성능과 호환성 향상으로 높은 게임 체험이 기대된다.

이 호환 계층 "Proton"은 Vulkan 대응 및 다중 스레드 대응 등이 포함되고 있는데 보통 Wine보다 고속이거나 Direct X11 및 12와의 호환성이 높아지고 있는 것이며 참고로 Proton은 GitHub 상에 오픈 소스 프로젝트로서 공개되고 있다.

지금까지도 Valve는 1개의 플랫폼으로 구입하면 이 타이틀을 Windows/Mac/Linux 관계 없이 플레이가 가능한 "Steam Play"를 제공했다. 이번 업데이트로 Linux 버전 베타 Steam 클라이언트에서 Linux 버전이 제공되지 않은 타이틀도 설치하고 플레이할 수 있다. 한마디로 한정된 타이틀이 Windows 버전에 매우 가까운 상태로 플레이가 가능하다는 것이다.

또 Steamworks와 OpenVR은 네이티브 기능으로서 지원되며 풀 스크린화 대응 및 컨트롤러의 자동 인식 등 세세한 부분에도 대응한다. 완전히 매끄러운 체험을 제공하는 것을 목표로 하는 만큼 상당한 움직임이다.

한편 이 기능은 아직 "initial Beta"로 시행 착오가 있는 단계로 공식 지원되는 타이틀은 한정되어 있다. 비공식적으로 Proton을 사용하고 실행할 수 있지만 제대로 동작하는 보증은 아니다.

또 복잡한 DRM이나 안티 치트 기능이 장착된 게임에 대해서는 앞으로도 대응하지 못할 가능성이 있다. 이 회사는 호환 계층을 꿰는 것으로 생기는 퍼포먼스의 차이에 대해 "이론적으로는 그래픽 API 변환 이외의 요인이 존재하지 않고 Vulkan 대응 타이틀이 있으면 Windows/Linux 관계 없이 같이 실행할 수 있을 것이다"라고 밝혔다.

다음은 SteamPlay의 새 기능으로 지원되는 게임 리스트

Beat Saber
Bejeweled 2 Deluxe
Doki Doki Literature Club!
DOOM
DOOM II:Hell on Earth
DOOM VFR
Fallout Shelter
FATE
FINAL FANTASY VI
Geometry Dash
Google Earth VR
Into The Breach
Magic:The Gathering-Duels of the Planeswalkers 2012
Magic:The Gathering-Duels of the Planeswalkers 2013
Mount&Blade
Mount&Blade:With Fire&Sword
NieR:Automata
PAYDAY:The Heist
QUAKE
STALKER:Shadow of Chernobyl
Star Wars:Battlefront 2
Tekken 7
The Last Remnant
Tropico 4
Ultimate Doom
Warhammer®40,000:Dawn of War®-Dark Crusade
Warhammer®40,000:Dawn of War®-Soulstorm

출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1139387.html

엔비디아가 독일에서 개최한 게임 이벤트 gamescom 2018에서 마침내 튜링 아키텍처를 채용한 실시간 레이 트레이싱 대응 GPU, GeForce RTX 20 시리즈를 발표했다. 오늘부터 예약을 시작하고 9월 20일부터 발매한다.

최대 특징은 RTX로 불리는 레이 트레이싱 기술을 탑재한 것으로 사실적인 레이 트레이싱 영상을 실시간으로 렌더링 할 수 있다. GeForce RTX 2080 Ti의 주된 사양은 CUDA 코어 수가 4352기, 베이스 클럭 1350MHz, 부스트 클럭 1545MHz, 메모리는 11GB GDDR6에 속도는 14Gbps, 인터페이스는 352bit, 대역폭은 616GB/s, TDP는 250W, 가격은 999달러.

파운더스 에디션도 준비되어 이쪽은 부스트 클럭이 1635MHz으로 오버클럭되고 TDP는 260W, 전원은 8핀+8핀, 모든 제품은 NVLink 브리지로 2장의 SLI에도 대응한다. 디스플레이 인터페이스는 HDMI, DisplayPort 외에 새로운 VR 규격 VirtualLink에 대응하는 USB Type-C도 갖춘다.

GeForce RTX 2080의 주된 사양은 CUDA코어 수가 2944기, 베이스 클럭 1515MHz, 부스트 클럭 1710MHz, 메모리는 8GB GDDR6에 속도는 14Gbps, 인터페이스는 256bit, 대역폭은 448GB/s, TDP는 215W, 가격은 699달러.

파운더스 에디션도 준비되며 부스트 클럭 1800MHz, TDP는 225W, 전원은 6핀+8핀.

아래 영상은 엔비디아 RTX 기술이 적용된 배틀필드 V 데모 영상, 압도적인 그래픽 비주얼을 선사함을 예고.

Real-time ray tracing is coming to Battlefield V with GeForce RTX. Battlefield will never be the same. 

자타공인 GPU 황제, 엔비디아 CEO 젠슨-황 발표 영상 풀버전

Check out the full livestream of NVIDIA's Jensen Huang revealing and showcasing the brand new, Turing-powered GeForce RTX 20-series. 

모든 플랫폼 성장 - 데이터 센터, 게이밍, 전문가 시각화, 자동차
전년 대비 40% 증가한 31억 2000만 달러의 매출
GAAP EPS는 1.76 달러로 전년 대비 91% 증가

4차 산업혁명 시대 인공지능 시장을 이끌고 있는 엔비디아가 2018년 7월 29일 마감된 2분기 실적을 발표했다. 매출은 31억 2천만 달러, GAAP EPS는 1.76 달러를 기록했다.

GAAP 기준 / 엔비디아 프레스 릴리스 

매출액 : 31억 2300만 달러 (40% 증가)

영업 이익 : 11억 5700만 달러 (68% 증가)  

순이익 : 11억 100만 달러 (89% 증가)

사업 부문별 매출액

게이밍 : 18억 달러 (52% 증가)

데이터 센터 : 7억 6000만 달러 (83% 증가)

전문 시각화 : 2억 8100만 달러 (20% 증가) 

자동차 : 1억 6100만 달러 (13% 증가)

※ 괄호는 전년 동기 대비 비교폭

"인공지능, 게임, 전문 시각화, 자율 주행 자동차 등 모든 플랫폼에서의 성장이 이번 분기를 이끌었다. 모든 산업 분야의 컴퓨팅 수요가 우리의 성장을 촉진시키고 있다" (CEO, Jensen Huang)

Q2 Fiscal 2019 Summary

실적 하이라이트

데이터 센터

27000개 이상의 NVIDIA Volta Tensor Core GPU를 탑재한 Oak Ridge National Laboratory에서 세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 Summit 발표

세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 7대중 5대가 NVIDIA GPU로 구동. NVIDIA GPU는 새로운 컴퓨팅 파워의 56% 제공

인공지능 및 고성능 컴퓨팅을 위한 최초의 통합 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA HGX-2 출시로 클라우드 서비스 제공 업체, 서버 OEM 및 ODM을 비롯한 전 세계 여러 파트너가 HGX-2를 통합 한 시스템 구축

Google Cloud는 AI 추론 및 그래픽 가상화에 최적화 된 NVIDIA Tesla P4 GPU와 통합

Fast.ai 연구원은 Amazon Web Services에서 사용할 수있는 NVIDIA Tesla V100 GPU를 사용하여 가장 빠른 인공지능 교육 시간 획득

NetApp과 함께 순수 스토리지 및 ONTAP AI를 갖춘 AIRI Mini를 출시하여 기업에 딥러닝을 구현하고 확장하기 위한 배포용 모듈식 접근 방식 제공

게이밍
주요 OEM이 제공하는 Max-Q GeForce 게이밍 노트북 설계가 25개 이상 발표되어 얇고 가벼운 노트북을 위한 최고급 성능 제공

차세대 NVIDIA G-SYNC HDR 디스플레이가 선적되기 시작하여 놀라운 1000 NIT HDR의 끊김없는 게임 제공

전문 시각화
최초의 Turing 기반 GPU, NVIDIA Quadro RTX 8000, RTX 6000, RTX 5000 발표. 이 제품은 5천만명의 디자이너 및 아티스트에게 혁명을 일으킬 것

무어의 법칙이 끝나는대로 전 세계적인 렌더 팜에 큰 발전을 가져올 레이 트레이싱 전역 렌더링 서버 NVIDIA RTX Server 출시

세계 최고의 그래픽 소프트웨어 회사가 제공하는 NVIDIA RTX 플랫폼에 대한 광범위한 업계 지원 발표

자동차
Daimler, Bosch가 내년부터 실리콘 밸리에서 시범 테스트를 시작하는 완전히 자동화 된 무인 차량에 NVIDIA DRIVE 플랫폼 선택 발표

인텔 vs 엔비디아

2018년 2분기 인텔 실적 - https://raptor-hw.net/xe/news/166262

4차 산업혁명 시대 핵심 반도체 시장을 양분하고 있는 인텔과 엔비디아는 2분기 양사 모두 높은 성장세로 좋은 결과를 발표했다. 인텔은 엔비디아의 핵심 사업인 D-GPU (디스크리트, 독립 GPU) 부문에 본격적인 참전을 선언하고, 2020년 첫 제품을 선보일 것이라 공표하면서 한층 더 격렬한 전투가 시작되고 있다. 

We will set our graphics free. #SIGGRAPH2018 pic.twitter.com/vAoSe4WgZX

— Intel Graphics (@IntelGraphics) 2018년 8월 15일

인텔이 8월 15일 공식 Twitter에서 2020년에 발표 예정의 그래픽카드(디스크 리트 GPU) 소개 동영상을 공개했다.

AMD에서 라데온을 총괄하던 라자 코두리가 AMD를 퇴사하고 인텔로 이직하여 그가 이끄는 팀이 선보일 제품이며 세부적인 정보는 아직 공개되지 않았다.

세계 최정상 GPU 기업 엔비디아(NVIDIA)가 SIGGRAPH 기조 강연에서 새로운 GPU 아키텍처 Turing을 공식 발표했다. CEO 젠슨황은 Turing은 NVIDIA의 GeForce와 Quadro를 위한 새로운 GPU이며 과거 GTX 8800과 같이 혁신적인 제품이라고 설명했다.

엔비디아는 발표와 함께 Turing 아키텍처의 프로페셔널 제품으로 Quadro RTX를 공개했다. Quadro RTX의 최대 포인트는 세이더 프로세싱만 아니라 다른 처리 기능을 부가한 것으로서 CUDA 코어의 개수는 4608개로 연산 성능은 FP32에서 16TFLOPS, 딥러닝 텐서 코어(Tensor Core)의 성능은 INT4 500TOPS, 새로운 레이 트레이싱 액셀러레이터 RT 코어(RT Core)는 10Giga Rays/s, 또한 멀티 GPU를 위한 NVLink 2링크를 지원한다.

Turing 세대에서 레이 트레이싱 지원 하드웨어의 성능은 예상을 뛰어넘는다. 10Giga Rays/s라는 엄청난 성능으로 실시간 레이 트레이싱을 전통적 3D 렌더링과 같은 수준으로 실현해 버린다. 또한 RT 코어의 개요는 아직 정확하게 밝혀지지 않았으며 슬라이드에는 Ray Triangles Intersection, Bounding Volume Hierarchy Traversal로 설명하고 있다.

Project Sol: A Real-Time Cinematic Scene Powered by NVIDIA RTX

이러한 요소는 레이 트레이싱에서 처리량이 많은 부분을 액셀러레이터에서 처리하는 것을 의미하며 엔비디아가 본격적인 레이 트레이싱 액셀러레이터를 구현한 것이다. 엔비디아 자체적으로 실시간 레이 트레이싱에서 Turing은 기존 Pascal 아키텍처 대비 6배 고속이라고 밝혔다. 6배라는 차이는 전체 처리 시간을 비교한 것으로 딥러닝 기반의 DLAA를 포함한 시간이며 이 비교는 Microsoft의 DirectX Ray Tracing에서 비교됐다.

새로운 튜링 아키텍처는 12나노 프로세스가 적용되고, 186억 트랜지스터, 강력한 RT 코어를 갖추며 다이 사이즈는 754mm2로 기존 GP102의 471mm2 다이 사이즈보다 더 커지고 있다. CUDA 코어는 4608개로 연산 성능은 FP32에서 16TFLOPS, SM(Streaming Multiprocessor)은 64개의 CUDA 코어로 갖춰져 있다. SM 또한 새로운 설계가 적용되고 있는데 부동 소수점 연산 유닛과 정수 연산 유닛을 병렬로 동작시킬 수 있도록 변경되고 있기 때문에 기존의 SM 구성과 단순 성능 비교가 힘들다. 또, Turing은 처음으로 텐서 코어를 탑재하고 있다. 텐서 코어는 FP16, INT8, INT4, 추론 성향으로 8-bit 정수와 4-bit 정수가 지원됐다. INT8과 INT4는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data)로 연산 성능은 각각 FP16의 2배와 4배나 많다.

메모리는 GDDR6가 탑재되어 전송 속도는 14Gbps, 메모리 인터페이스는 384-bit, 메모리 대역은 672GB/s로 확인됐다. 메모리 용량은 최대 48GB로 이는 GDDR6에서는 16Gb 용량의 칩이 양산되고 있기 때문이며 온 다이 L2 캐시를 6MB 탑재한다. 메모리 스펙도 레이 트레이싱에 유리한데 이는 레이 트레이싱에서 렌더링 하는 3D스페이스가 커지기 때문에 더 큰 메모리가 필요하며 메모리 접근 패턴이 보다 디테일하게 되는 경우가 많아 메모리 입도가 작은 쪽이 좋기 때문이다.

엔비디아는 칩 간 접속 기술로 NVLink를 개발했다. Turing에도 NVLink가 2링크 탑재되고 있으며 1링크에 50GB/s 쌍방향 대역으로 합계 100GB/s의 대역을 지원한다. Quadro RTX는 NVLink 인터페이스가 탑재되고 있어 NVLink 브리지를 연결해 2개의 카드를 100GB/s 대역으로 접속할 수 있다. 호스트와의 접속은 기존과 같이 PCI Express이며 2장의 카드에 의한 시스템의 메모리 용량은 최대 96GB 라는 계산이 된다. 디스플레이는 8K DisplayPort 지원 외 Virtuallink 지원이 추가됐다. 주로 VR(가상현실)용으로 USB type-C 경유로 비디오 출력과 제어의 단일화가 가능한 규격이다. 때문에 USB type-C의 PHY를 다이에 싣고 있다.

Turing은 GPU 진화가 새로운 단계로 접어든 것을 나타내고 있다. Turing 아키텍처를 보면 전통적인 CUDA 코어 보다 레이 트레이싱을 위한 RT 코어 하드웨어와 딥러닝을 위한 텐서 코어, 그리고 칩 간 접속을 위한 NVLink PHY 등을 보다 더 강화하고 있다. 이러한 방향은 그래픽 GPU의 진화 방향은 이제 단순히 세이더 프로세싱 성능 강화가 큰 의미가 없다는 것을 의미한다. 엔비디아는 전통적인 래스터 라이즈 파이프 라인의 증량이 아닌 레이 트레이싱과 딥러닝을 통합한 하이브리드 그래픽 파이프 라인 아키텍처 확립으로 새로운 GPU 방향을 제시하기 시작했다. 

AMD가 새롭게 발표한 라이젠 스레드리퍼2 시리즈의 벤치마크 자료입니다. (탐스 하드웨어)

최상위 2990WX는 32코어 64스레드 구성, 베이스/부스트 클럭은 각각 3.0 / 4.2, L3 캐시는 64MB, PCIE 64레인 쿼드채널 DDR4-2933 메모리, TDP 250W 가격은 $1799

2970WX는 24코어 48스레드 구성, 베이스/부스트 클럭은 각각 3.0 / 3.2, L3 캐시는 64MB, PCIE 64레인 쿼드채널 DDR4-2933 메모리, TDP 250W 가격은 $1299

2950X는 16코어 32스레드 구성, 베이스/부스트 클럭은 각각 3.5 / 4.4, L3 캐시는 32MB, PCIE 64레인 쿼드채널 DDR4-2933 메모리, TDP 180W 가격은 $899

출처 - https://www.tomshardware.com/

대만의 기술 사이트 BenchLife.info는 유출 된 문서를 통해 곧 출시 될 인텔의 프리미엄 LGA1151 프로세서에 대한 세부 정보를 공개했다.

지난번 뉴스보다 좀 더 흥미로운 것은 내장 그래픽을 탑재하고 있다는 점과 두 모델의 클럭 속도에 대한 중요한 정보를 제공하고 있는 것으로서 두 칩 모두 3.60GHz의 공칭 클럭 속도를 갖지만 터보 부스트 클럭이 다르다. i7-9700K는 1코어 최대 터보 부스트 (Turbo Boost) 클럭으로 4.90GHz를 제공하며 이 칩은 하이퍼 스레딩을 지원하지 않는 최초의 코어 i7 SKU모델이다. 이 칩의 2코어 부스트 클럭은 4.80GHz, 4코어 부스트는 최대 4.70GHz, 모든 코어는 4.60GHz를 제공한다. i9-9900K는 1코어 및 2 코어 모두 최대 5.00GHz의 부스트 클럭을 제공하며 4코어 부스트 상태는 4.80GHz, 모든 코어는 4.70GHz를 제공하기 때문에 상당히 높은 클럭으로 강력한 메리트를 제공할 것이다.

해당 정보는 인텔의 공식 정보가 아닌 "루머" 임을 참고

해외 어낸드텍(www.anandtech.com) 사이트에서 인텔의 최신 CPU 로드맵을 공개했다.

공개 내용에 따르면 인텔은 이미 알려진 캐스케이드 레이크(Cascade Lake)와 아이스 레이크(Ice Lake) 사이에 향상된 14나노 공정을 사용하는 새로운 쿠퍼 레이크(Cooper Lake)를 추가하고 있다. 쿠퍼 레이크는 BFLOAT16 (반 정밀도 부동 소수점 명령어)를 비롯하여 몇 가지 새로운 명령어가 보강되는 Deep Learning Boost 기능 세트가 탑재되며 전체적인 동작 클럭도 향상 될 것으로 보이고 있다.

인텔은 금년 말에 위스키 레이크(Whisky Lake, Coffee Lake Refresh)를 발표하고, 엔터프라이즈 부문에서는 캐스케이드 레이크 (Cascade Lake)를 발표한다. Cascade Lake는 옵테인 퍼시스턴트 메모리 지원, 보안 취약성에 대한 실리콘 레벨의 대응이 적용된다. 또한 VNNI(가변 길이 신경망 명령)으로 통칭되는 하드웨어 가속 신경망 네트워크 구축 / Deep Learning Boost 기능이 강화된다.

출처 - https://www.anandtech.com/show/13194/intel-shows-xeon-2018-2019-roadmap-cooper-lakesp-and-ice-lakesp-confirmed

구글은 미국 시간으로 2018년 7월 24일부터 26일까지 샌프란시스코에서 Google Cloud Next 2018 행사를 개최했다. 이번 행사에서 주요 내용으로는 Google Kubernetes Engine, GCP의 BigQuery에 인공지능 머신러닝을 추가한 BigQuery ML, 에지 디바이스 딥러닝 전용 칩 Edge TPU 등이 주요 내용으로 발표됐다.

발표 내용 중 BigQuery ML은 GCP의 DWH 서비스인 BigQuery에 커스텀 머신러닝 모델 개발과 DWH 내부 데이터에 대한 추론을 실행하는 머신러닝 기능을 추가한 서비스로써 DWH 내부의 구조화 또는 반 구조화 된 데이터 세트를 대상으로 SQL 문을 사용하여 매출 예측이나 고객 세그먼트 작성 등의 예측 분석을 진행할 수 있다.

발표를 진행한 Rajen Sheth(Google Cloud Director of Product Management)는 DWH에서 머신러닝을 실행할 수 있기 때문에 데이터를 다른 프레임워크로 이동시킬 필요가 없다고 설명했다. 또 BigQuery ML은 단순한 SQL 문으로 머신러닝 모델을 구축, 배포할 수 있는 것이 특징이다. 데이터 분석가(과학자)는 적지만 SQL 문을 다루는 개발자는 많다. 세계에 존재하는 2000만명 정도의 개발자가 딥러닝이나 머신러닝을 활용할 수 있게 된다는 것.

BigQuery ML의 선행 도입 사례로는 미국 영화 회사 20th Century Fox가 소개됐다. Fox는 SQL로 선형 회귀 모델을 작성하고, BigQuery 내의 청중 데이터에서 프로그램별 시청 예측을 실행하고 있다. 추론 계산을 BigQuery 내에 몇 분만에 결과를 얻을 수 있다. 

BigQuery ML은 발표 당일부터 베타 버전을 사용할 수 있게 됐다. 또한 BigQuery 업데이트로 클러스터화 된 테이블을 작성하는 BigQuery clustering(베타), Google Earth 지리 공간 데이터와 BigQuery의 기능을 통합한 BigQuery GIS(퍼블릭 알파)가 발표되고 있다.

한편 에지 디바이스 딥러닝 전용 칩으로 Edge TPU가 발표됐다. Edge TPU는 구글이 지금까지 자사 데이터 센터의 서버에 탑재한 딥러닝 커스텀 칩 TPU(Tensor Processing Unit)을 에지 디바이스 기기용으로 소형화, 저전력화 것으로 심층 학습 프레임워크 TensorFlow의 경량 버전인 TensorFlow Lite를 이용하여 에지 디바이스 상에서 딥러닝 추론을 실행할 수 있다.

발표에서는 Edge TPU 실제품을 선보이며 컴플리언스와 사생활 관점에서 데이터를 클라우드로 보내지 않고 수집한 장소에서 처리하는 경우, 또는 네트워크가 필요없는 데이터를 위해 개발했다고 밝혔다. 

Edge TPU의 사이즈는 1센트에 4개 정도를 올릴수 있을 정도로 작고 2W 소비 전력으로 4TOPS의 연산 성능을 발휘한다. 네덜란드 NXP의 Arm CPU, Wi-Fi 모듈, I/O 포트 등을 탑재한 개발 키트에 포함한 형태로 2018년 10월부터 일반 발매될 예정이다.

또한 Edge TPU 전용 소프트웨어 스택으로 Cloud IoT Edge도 발표됐다. OS는 Android Things와 리눅스에 대응하고 TensorFlow Lite의 런타임 Edge ML, 게이트 웨이 기능으로 Edge IoT Core 2개의 컴포넌트로 구성된다. Edge IoT Core는 Edge TPU 탑재 장치를 GCP에 접속하는 기능으로 GCP 측에서 학습한 머신러닝 모델을 Edge TPU로 내보내고 Edge TPU 탑재 장치를 GCP에 접속하여 소프트웨어 및 펌웨어를 갱신할 수 있다.