Numerical Investigation of the Local Scour for Tripod Pile Foundation

Numerical Investigation of the Local Scour for Tripod Pile Foundation

Waqed H. Hassan Zahraa Mohammad Fadhe* Rifqa F. Thiab Karrar Mahdi
Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Warith Al-Anbiyaa, Kerbala 56001, Iraq
Civil Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kerbala, Kerbala 56001, Iraq
Corresponding Author Email: Waqed.hammed@uowa.edu.iq

OPEN ACCESS

Abstract: 

This work investigates numerically a local scour moves in irregular waves around tripods. It is constructed and proven to use the numerical model of the seabed-tripod-fluid with an RNG k turbulence model. The present numerical model then examines the flow velocity distribution and scour characteristics. After that, the suggested computational model Flow-3D is a useful tool for analyzing and forecasting the maximum scour development and the flow field in random waves around tripods. The scour values affecting the foundations of the tripod must be studied and calculated, as this phenomenon directly and negatively affects the structure of the structure and its design life. The lower diagonal braces and the main column act as blockages, increasing the flow accelerations underneath them.  This increases the number of particles that are moved, which in turn creates strong scouring in the area. The numerical model has a good agreement with the experimental model, with a maximum percentage of error of 10% between the experimental and numerical models. In addition, Based on dimensional analysis parameters, an empirical equation has been devised to forecast scour depth with flow depth, median size ratio, Keulegan-Carpenter (Kc), Froud number flow, and wave velocity that the results obtained in this research at various flow velocities and flow depths demonstrated that the maximum scour depth rate depended on wave height with rising velocities and decreasing particle sizes (d50) and the scour depth attains its steady-current value for Vw < 0.75. As the Froude number rises, the maximum scour depth will be large.

Keywords: 

local scour, tripod foundation, Flow-3D​, waves

1. Introduction

New energy sources have been used by mankind since they become industrialized. The main energy sources have traditionally been timber, coal, oil, and gas, but advances in the science of new energies, such as nuclear energy, have emerged [1, 2]. Clean and renewable energy such as offshore wind has grown significantly during the past few decades. There are numerous different types of foundations regarding offshore wind turbines (OWTs), comprising the tripod, jacket, gravity foundation, suction anchor (or bucket), and monopile [3, 4]. When the water depth is less than 30 meters, Offshore wind farms usually employ the monopile type [4]. Engineers must deal with the wind’s scouring phenomenon turbine foundations when planning and designing wind turbines for an offshore environment [5]. Waves and currents generate scour, this is the erosion of soil near a submerged foundation and at its location [6]. To predict the regional scour depth at a bridge pier, Jalal et al. [7-10] developed an original gene expression algorithm using artificial neural networks. Three monopiles, one main column, and several diagonal braces connecting the monopiles to the main column make up the tripod foundation, which has more complicated shapes than a single pile. The design of the foundation may have an impact on scour depth and scour development since the foundation’s form affects the flow field [11, 12]. Stahlmann [4] conducted several field investigations. He discovered that the main column is where the greatest scour depth occurred. Under the main column is where the maximum scour depth occurs in all experiments. The estimated findings show that higher wave heights correspond to higher flow velocities, indicating that a deeper scour depth is correlated with finer silt granularity [13] recommends as the design value for a single pile. These findings support the assertion that a tripod may cause the seabed to scour more severely than a single pile. The geography of the scour is significantly more influenced by the KC value (Keulegan–Carpenter number)

The capability of computer hardware and software has made computational fluid dynamics (CFD) quite popular to predict the behavior of fluid flow in industrial and environmental applications has increased significantly in recent years [14].

Finding an acceptable piece of land for the turbine’s construction and designing the turbine pile precisely for the local conditions are the biggest challenges. Another concern related to working in a marine environment is the effect of sea waves and currents on turbine piles and foundations. The earth surrounding the turbine’s pile is scoured by the waves, which also render the pile unstable.

In this research, the main objective is to investigate numerically a local scour around tripods in random waves. It is constructed and proven to use the tripod numerical model. The present numerical model is then used to examine the flow velocity distribution and scour characteristics.

2. Numerical Model

To simulate the scouring process around the tripod foundation, the CFD code Flow-3D was employed. By using the fractional area/volume method, it may highlight the intricate boundaries of the solution domain (FAVOR).

This model was tested and validated utilizing data derived experimentally from Schendel et al. [15] and Sumer and Fredsøe [6]. 200 runs were performed at different values of parameters.

2.1 Momentum equations

The incompressible viscous fluid motion is described by the three RANS equations listed below [16]:

(1)

\frac{\partial u}{\partial t}+\frac{1}{{{V}_{F}}}\left( u{{A}_{x}}\frac{\partial u}{\partial x}+v{{A}_{y}}\frac{\partial u}{\partial y}+w{{A}_{z}}\frac{\partial u}{\partial z} \right)=-\frac{1}{\rho }\frac{\partial p}{\partial x}+{{G}_{x}}+fx

(2)

\frac{\partial v}{\partial t}+\frac{1}{{{V}_{F}}}\left( u{{A}_{x}}\frac{\partial v}{\partial x}+v{{A}_{y}}\frac{\partial v}{\partial y}+w{{A}_{z}}\frac{\partial v}{\partial z} \right)=-\frac{1}{\rho }\frac{\partial p}{\partial y}+{{G}_{y}}+\text{f}y

 (3)

\frac{\partial w}{\partial t}+\frac{1}{{{V}_{F}}}\left( u{{A}_{x}}\frac{\partial w}{\partial x}+v{{A}_{y}}\frac{\partial w}{\partial y}+w{{A}_{z}}\frac{\partial w}{\partial z} \right)=-\frac{1}{\rho }\frac{\partial p}{\partial z}+{{G}_{z}}+\text{fz}

where, respectively, uv, and w represent the xy, and z flow velocity components; volume fraction (VF), area fraction (AiI=xyz), water density (f), viscous force (fi), and body force (Gi) are all used in the formula.

2.2 Model of turbulence

Several turbulence models would be combined to solve the momentum equations. A two-equation model of turbulence is the RNG k-model, which has a high efficiency and accuracy in computing the near-wall flow field. Therefore, the flow field surrounding tripods was captured using the RNG k-model.

2.3 Model of sediment scour

2.3.1 Induction and deposition

Eq. (4) can be used to determine the particle entrainment lift velocity [17].

(4)

{{u}_{lift,i}}={{\alpha }_{i}}{{n}_{s}}d_{*}^{0.3}{{\left( \theta -{{\theta }_{cr}} \right)}^{1.5}}\sqrt{\frac{\parallel g\parallel {{d}_{i}}\left( {{\rho }_{i}}-{{\rho }_{f}} \right)}{{{\rho }_{f}}}}

α𝛼  is the Induction parameter, ns the normal vector is parallel to the seafloor, and for the present numerical model, ns=(0,0,1), θ𝜃cr is the essential Shields variable, g is the accelerated by gravity, di is the size of the particles, ρi is species density in beds, and d The diameter of particles without dimensions; these values can be obtained in Eq. (5).

(5)

{{d}_{*}}={{d}_{i}}{{\left( \frac{\parallel g\parallel {{\rho }_{f}}\left( {{\rho }_{i}}-{{\rho }_{f}} \right)}{\mu _{f}^{2}} \right)}^{1/3}}

μ𝜇f is this equation a dynamic viscosity of the fluid. cr was determined from an equation based on Soulsby [18].

(6)

{{\theta }_{cr}}=\frac{0.3}{1+1.2{{d}_{*}}}+0.055\left[ 1-\text{exp}\left( -0.02{{d}_{*}} \right) \right]

The equation was used to determine how quickly sand particles set Eq. (7):

(7)

{{\mathbf{u}}_{\text{nsettling},i}}=\frac{{{v}_{f}}}{{{d}_{i}}}\left[ {{\left( {{10.36}^{2}}+1.049d_{*}^{3} \right)}^{0.5}}-10.36 \right]

vf  stands for fluid kinematic viscosity.

2.3.2 Transportation for bed loads

Van Rijn [19] states that the speed of bed load conveyance was determined as:

(8)

{{~}_{\text{bedload},i}}=\frac{{{q}_{b,i}}}{{{\delta }_{i}}{{c}_{b,i}}{{f}_{b}}}

fb  is the essential particle packing percentage, qbi is the bed load transportation rate, and cb, I the percentage of sand by volume i. These variables can be found in Eq. (9), Eq. (10), fbδ𝛿i the bed load thickness.

(9)

{{q}_{b,i}}=8{{\left[ \parallel g\parallel \left( \frac{{{\rho }_{i}}-{{\rho }_{f}}}{{{\rho }_{f}}} \right)d_{i}^{3} \right]}^{\frac{1}{2}}}

(10)

{{\delta }_{i}}=0.3d_{*}^{0.7}{{\left( \frac{\theta }{{{\theta }_{cr}}}-1 \right)}^{0.5}}{{d}_{i}}

In this paper, after the calibration of numerous trials, the selection of parameters for sediment scour is crucial. Maximum packing fraction is 0.64 with a shields number of 0.05, entrainment coefficient of 0.018, the mass density of 2650, bed load coefficient of 12, and entrainment coefficient of 0.01.

3. Model Setup

To investigate the scour characteristics near tripods in random waves, the seabed-tripod-fluid numerical model was created as shown in Figure 1. The tripod basis, a seabed, and fluid and porous medium were all components of the model. The seabed was 240 meters long, 40 meters wide, and three meters high. It had a median diameter of d50 and was composed of uniformly fine sand. The 2.5-meter main column diameter D. The base of the main column was three dimensions above the original seabed. The center of the seafloor was where the tripod was, 130 meters from the offshore and 110 meters from the onshore. To prevent wave reflection, the porous media were positioned above the seabed on the onshore side.

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Figure 1. An illustration of the numerical model for the seabed-tripod-fluid

3.1 Generation of meshes

Figure 2 displays the model’s mesh for the Flow-3D software grid. The current model made use of two different mesh types: global mesh grid and nested mesh grid. A mesh grid with the following measurements was created by the global hexahedra mesh grid: 240m length, 40m width, and 32m height. Around the tripod, a finer nested mesh grid was made, with dimensions of 0 to 32m on the z-axis, 10 to 30 m on the x-axis, and 25 to 15 m on the y-axis. This improved the calculation’s precision and mesh quality.

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Figure 2. The mesh block sketch

3.2 Conditional boundaries

To increase calculation efficiency, the top side, The model’s two x-z plane sides, as well as the symmetry boundaries, were all specified. For u, v, w=0, the bottom boundary wall was picked. The offshore end of the wave boundary was put upstream. For the wave border, random waves were generated using the wave spectrum from the Joint North Sea Wave Project (JONSWAP). Boundary conditions are shown in Figure 3.

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Figure 3. Boundary conditions of the typical problem

The wave spectrum peak enhancement factor (=3.3 for this work) and can be used to express the unidirectional JONSWAP frequency spectrum.

3.3 Mesh sensitivity

Before doing additional research into scour traits and scour depth forecasting, mesh sensitivity analysis is essential. Three different mesh grid sizes were selected for this section: Mesh 1 has a 0.45 by 0.45 nested fine mesh and a 0.6 by 0.6 global mesh size. Mesh 2 has a 0.4 global mesh size and a 0.35 nested fine mesh size, while Mesh 3 has a 0.25 global mesh size and a nested fine mesh size of 0.15. Comparing the relative fine mesh size (such as Mesh 2 or Mesh 3) to the relatively coarse mesh size (such as Mesh 1), a larger scour depth was seen; this shows that a finer mesh size can more precisely represent the scouring and flow field action around a tripod. Significantly, a lower mesh size necessitates a time commitment and a more difficult computer configuration. Depending on the sensitivity of the mesh guideline utilized by Pang et al., when Mesh 2 is applied, the findings converge and the mesh size is independent [20]. In the next sections, scouring the area surrounding the tripod was calculated using Mesh 2 to ensure accuracy and reduce computation time. The working segment generates a total of 14, 800,324 cells.

3.4 Model validation

Comparisons between the predicted outcomes from the current model and to confirm that the current numerical model is accurate and suitably modified, experimental data from Sumer and Fredsøe [6] and Schendel et al. [15] were used. For the experimental results of Run 05, Run 15, and Run 22 from Sumer and Fredsøe [6], the experimental A9, A13, A17, A25, A26, and A27 results from Schendel et al. [15], and the numerical results from the current model are shown in Figure 4. The present model had d50=0.051cm, the height of the water wave(h)=10m, and wave velocity=0.854 m.s-1.

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Figure 4. Cell size effect

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Figure 5. Comparison of the present study’s maximum scour depth with that authored by Sumer and Fredsøe [6] and Schendel et al. [15]

According to Figure 5, the highest discrepancy between the numerical results and experimental data is about 10%, showing that overall, there is good agreement between them. The ability of the current numerical model to accurately depict the scour process and forecast the maximum scour depth (S) near foundations is demonstrated by this. Errors in the simulation were reduced by using the calibrated values of the parameter. Considering these results, a suggested simulated scouring utilizing a Flow-3D numerical model is confirmed as a superior way for precisely forecasting the maximum scour depth near a tripod foundation in random waves.

3.5 Dimensional analysis

The variables found in this study as having the greatest impacts, variables related to flow, fluid, bed sediment, flume shape, and duration all had an impact on local scouring depth (t). Hence, scour depth (S) can be seen as a function of these factors, shown as:

(11)

S=f\left(\rho, v, V, h, g, \rho s, d_{50}, \sigma g, V_w, D, d, T_v, t\right)

With the aid of dimensional analysis, the 14-dimensional parameters in Eq. (11) were reduced to 6 dimensionless variables using Buckingham’s -theorem. D, V, and were therefore set as repetition parameters and others as constants, allowing for the ignoring of their influence. Eq. (12) thus illustrates the relationship between the effect of the non-dimensional components on the depth of scour surrounding a tripod base.

(12)

\frac{S}{D}=f\left(\frac{h}{D}, \frac{d 50}{D}, \frac{V}{V W}, F r, K c\right)

where, SD𝑆𝐷 are scoured depth ratio, VVw𝑉𝑉𝑤 is flow wave velocity, d50D𝑑50𝐷 median size ratio, $Fr representstheFroudnumber,and𝑟𝑒𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑠𝑡ℎ𝑒𝐹𝑟𝑜𝑢𝑑𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟,𝑎𝑛𝑑Kc$ is the Keulegan-Carpenter.

4. Result and Discussion

4.1 Development of scour

Similar to how the physical model was used, this numerical model was also used. The numerical model’s boundary conditions and other crucial variables that directly influence the outcomes were applied (flow depth, median particle size (d50), and wave velocity). After the initial 0-300 s, the scour rate reduced as the scour holes grew quickly. The scour depths steadied for about 1800 seconds before reaching an asymptotic value. The findings of scour depth with time are displayed in Figure 6.

4.2 Features of scour

Early on (t=400s), the scour hole began to appear beneath the main column and then began to extend along the diagonal bracing connecting to the wall-facing pile. Gradually, the geography of the scour; of these results is similar to the experimental observations of Stahlmann [4] and Aminoroayaie Yamini et al. [1]. As the waves reached the tripod, there was an enhanced flow acceleration underneath the main column and the lower diagonal braces as a result of the obstructing effects of the structural elements. More particles are mobilized and transported due to the enhanced near-bed flow velocity, it also increases bed shear stress, turbulence, and scour at the site. In comparison to a single pile, the main column and structural components of the tripod have a significant impact on the flow velocity distribution and, consequently, the scour process and morphology. The main column and seabed are separated by a gap, therefore the flow across the gap may aid in scouring. The scour hole first emerged beneath the main column and subsequently expanded along the lower structural components, both Aminoroayaie Yamini et al. [1] and Stahlmann [4] made this claim. Around the tripod, there are several different scour morphologies and the flow velocity distribution as shown in Figures 7 and 8.

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Figure 6. Results of scour depth with time

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Figure 7. The sequence results of scour depth around tripod development (reached to steady state) simulation time

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Figure 8. Random waves of flow velocity distribution around a tripod

4.3 Wave velocity’s (Vw) impact on scour depth

In this study’s section, we looked at how variations in wave current velocity affected the scouring depth. Bed scour pattern modification could result from an increase or decrease in waves. As a result, the backflow area produced within the pile would become stronger, which would increase the depth of the sediment scour. The quantity of current turbulence is the primary cause of the relationship between wave height and bed scour value. The current velocity has increased the extent to which the turbulence energy has changed and increased in strength now present. It should be mentioned that in this instance, the Jon swap spectrum random waves are chosen. The scour depth attains its steady-current value for Vw<0.75, Figure 9 (a) shows that effect. When (V) represents the mean velocity=0.5 m.s-1.

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(a)

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(b)

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(c)

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(d)

Figure 9Main effects on maximum scour depth (Smax) as a function of column diameter (D)

4.4 Impact of a median particle (d50) on scour depth

In this section of the study, we looked into how variations in particle size affected how the bed profile changed. The values of various particle diameters are defined in the numerical model for each run numerical modeling, and the conditions under which changes in particle diameter have an impact on the bed scour profile are derived. Based on Figure 9 (b), the findings of the numerical modeling show that as particle diameter increases the maximum scour depth caused by wave contact decreases. When (d50) is the diameter of Sediment (d50). The Shatt Al-Arab soil near Basra, Iraq, was used to produce a variety of varied diameters.

4.5 Impact of wave height and flow depth (h) on scour depth

One of the main elements affecting the scour profile brought on by the interaction of the wave and current with the piles of the wind turbines is the height of the wave surrounding the turbine pile causing more turbulence to develop there. The velocity towards the bottom and the bed both vary as the turbulence around the pile is increased, modifying the scour profile close to the pile. According to the results of the numerical modeling, the depth of scour will increase as water depth and wave height in random waves increase as shown in Figure 9 (c).

4.6 Froude number’s (Fr) impact on scour depth

No matter what the spacing ratio, the Figure 9 shows that the Froude number rises, and the maximum scour depth often rises as well increases in Figure 9 (d). Additionally, it is crucial to keep in mind that only a small portion of the findings regarding the spacing ratios with the smallest values. Due to the velocity acceleration in the presence of a larger Froude number, the range of edge scour downstream is greater than that of upstream. Moreover, the scouring phenomena occur in the region farthest from the tripod, perhaps as a result of the turbulence brought on by the collision of the tripod’s pile. Generally, as the Froude number rises, so does the deposition height and scour depth.

4.7 Keulegan-Carpenter (KC) number

The geography of the scour is significantly more influenced by the KC value. Greater KC causes a deeper equilibrium scour because an increase in KC lengthens the horseshoe vortex’s duration and intensifies it as shown in Figure 10.

The result can be attributed to the fact that wave superposition reduced the crucial KC for the initiation of the scour, particularly under small KC conditions. The primary variable in the equation used to calculate This is the depth of the scouring hole at the bed. The following expression is used to calculate the Keulegan-Carpenter number:

Kc=Vw∗TpD𝐾𝑐=𝑉𝑤∗𝑇𝑝𝐷                          (13)

where, the wave period is Tp and the wave velocity is shown by Vw.

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Figure 10. Relationship between the relative maximum scour depth and KC

5. Conclusion

(1) The existing seabed-tripod-fluid numerical model is capable of faithfully reproducing the scour process and the flow field around tripods, suggesting that it may be used to predict the scour around tripods in random waves.

(2) Their results obtained in this research at various flow velocities and flow depths demonstrated that the maximum scour depth rate depended on wave height with rising velocities and decreasing particle sizes (d50).

(3) A diagonal brace and the main column act as blockages, increasing the flow accelerations underneath them. This raises the magnitude of the disturbance and the shear stress on the seafloor, which in turn causes a greater number of particles to be mobilized and conveyed, as a result, causes more severe scour at the location.

(4) The Froude number and the scouring process are closely related. In general, as the Froude number rises, so does the maximum scour depth and scour range. The highest maximum scour depth always coincides with the bigger Froude number with the shortest spacing ratio.

Since the issue is that there aren’t many experiments or studies that are relevant to this subject, therefore we had to rely on the monopile criteria. Therefore, to gain a deeper knowledge of the scouring effect surrounding the tripod in random waves, further numerical research exploring numerous soil, foundation, and construction elements as well as upcoming physical model tests will be beneficial.

Nomenclature

CFDComputational fluid dynamics
FAVORFractional Area/Volume Obstacle Representation
VOFVolume of Fluid
RNGRenormalized Group
OWTsOffshore wind turbines
Greek Symbols
ε, ωDissipation rate of the turbulent kinetic energy, m2s-3
Subscripts
d50Median particle size
VfVolume fraction
GTTurbulent energy of buoyancy
KTTurbulent velocity
PTKinetic energy of the turbulence
ΑiInduction parameter
nsInduction parameter
ΘΘcrThe essential Shields variable
DiDiameter of sediment
dThe diameter of particles without dimensions
µfDynamic viscosity of the fluid
qb,iThe bed load transportation rate
Cs,iSand particle’s concentration of mass
DDiameter of pile
DfDiffusivity
DDiameter of main column
FrFroud number
KcKeulegan–Carpenter number
GAcceleration of gravity g
HFlow depth
VwWave Velocity
VMean Velocity
TpWave Period
SScour depth

  References

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Figure 5. Simulation of the molten pool under low-speed scanning (1.06 m/s). (a) Sequential solidification of the molten pool at the end of the melt track for laser powers of 190 and 340 W, respectively. (b) Recoil pressure on the molten pool at the keyhole for laser powers of 190 and 340 W, respectively. (c) The force diagram of the melt at the back of the keyhole at t = 750 μs in case B. (d) Temperature gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case A. (e) Temperature gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case B.

Revealing formation mechanism of end of processdepression in laser powder bed fusion by multiphysics meso-scale simulation

다중물리 메조 규모 시뮬레이션을 통해 레이저 분말층 융합에서 공정 종료의 함몰 형성 메커니즘 공개

Haodong Chen a,b, Xin Lin a,b,c, Yajing Sund, Shuhao Wanga,b, Kunpeng Zhu a,b,c and Binbin Dana,b

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ABSTRACT

Unintended end-of-process depression (EOPD) commonly occurs in laser powder bed fusion (LPBF), leading to poor surface quality and lower fatigue strength, especially for many implants. In this study, a high-fidelity multi-physics meso-scale simulation model is developed to uncover the forming mechanism of this defect. A defect-process map of the EOPD phenomenon is obtained using this simulation model. It is found that the EOPD formation mechanisms are different under distinct regions of process parameters. At low scanning speeds in keyhole mode, the long-lasting recoil pressure and the large temperature gradient easily induce EOPD. While at high scanning speeds in keyhole mode, the shallow molten pool morphology and the large solidification rate allow the keyhole to evolve into an EOPD quickly. Nevertheless, in the conduction mode, the Marangoni effects along with a faster solidification rate induce EOPD. Finally, a ‘step’ variable power strategy is proposed to optimise the EOPD defects for the case with high volumetric energy density at low scanning speeds. This work provides a profound understanding and valuable insights into the quality control of LPBF fabrication.

의도하지 않은 공정 종료 후 함몰(EOPD)은 LPBF(레이저 분말층 융합)에서 흔히 발생하며, 특히 많은 임플란트의 경우 표면 품질이 떨어지고 피로 강도가 낮아집니다. 본 연구에서는 이 결함의 형성 메커니즘을 밝히기 위해 충실도가 높은 다중 물리학 메조 규모 시뮬레이션 모델을 개발했습니다.

이 시뮬레이션 모델을 사용하여 EOPD 현상의 결함 프로세스 맵을 얻습니다. EOPD 형성 메커니즘은 공정 매개변수의 별개 영역에서 서로 다른 것으로 밝혀졌습니다.

키홀 모드의 낮은 스캔 속도에서는 오래 지속되는 반동 압력과 큰 온도 구배로 인해 EOPD가 쉽게 유발됩니다. 키홀 모드에서 높은 스캐닝 속도를 유지하는 동안 얕은 용융 풀 형태와 큰 응고 속도로 인해 키홀이 EOPD로 빠르게 진화할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 전도 모드에서는 더 빠른 응고 속도와 함께 마랑고니 효과가 EOPD를 유발합니다. 마지막으로, 낮은 스캐닝 속도에서 높은 체적 에너지 밀도를 갖는 경우에 대해 EOPD 결함을 최적화하기 위한 ‘단계’ 가변 전력 전략이 제안되었습니다.

이 작업은 LPBF 제조의 품질 관리에 대한 심오한 이해와 귀중한 통찰력을 제공합니다.

Figure 5. Simulation of the molten pool under low-speed scanning (1.06 m/s). (a) Sequential solidification of the molten pool at the
end of the melt track for laser powers of 190 and 340 W, respectively. (b) Recoil pressure on the molten pool at the keyhole for laser
powers of 190 and 340 W, respectively. (c) The force diagram of the melt at the back of the keyhole at t = 750 μs in case B. (d) Temperature gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case A. (e) Temperature
gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case B.
Figure 5. Simulation of the molten pool under low-speed scanning (1.06 m/s). (a) Sequential solidification of the molten pool at the end of the melt track for laser powers of 190 and 340 W, respectively. (b) Recoil pressure on the molten pool at the keyhole for laser powers of 190 and 340 W, respectively. (c) The force diagram of the melt at the back of the keyhole at t = 750 μs in case B. (d) Temperature gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case A. (e) Temperature gradient at the solid–liquid interface of the molten pool at the moment the laser is deactivated in case B.

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Figure 2. Different PKW Types.

A review of Piano Key Weir as a superior alternative for dam rehabilitation

댐 복구를 위한 우수한 대안으로서의 Piano Key Weir에 대한 검토

Amiya Abhash &

K. K. Pandey

Pages 541-551 | Received 03 Mar 2020, Accepted 07 May 2020, Published online: 21 May 2020

ABSTRACT

Dams fall in ‘installations containing dangerous forces’ because of their massive impact on the environment and civilian life and property as per International humanitarian law. As such, it becomes vital for hydraulic engineers to refurbish various solutions for dam rehabilitation. This paper presents a review of a new type of weir installation called Piano Key Weir (PKW), which is becoming popular around the world for its higher spillway capacity both for existing and new dam spillway installations. This paper reviews the geometry along with structural integrity, discharging capacity, economic aspects, aeration requirements, sediment transport and erosion aspects of Piano Key Weir (PKW) as compared with other traditional spillway structures and alternatives from literature. The comparison with other alternatives shows PKW to be an excellent alternative for dam risk mitigation owing to its high spillway capabilities and economy, along with its use in both existing and new hydraulic structures.

댐은 국제 인도법에 따라 환경과 민간인 생활 및 재산에 막대한 영향을 미치기 때문에 ‘위험한 힘을 포함하는 시설물’에 속합니다. 따라서 유압 엔지니어는 댐 복구를 위한 다양한 솔루션을 재정비해야 합니다.

이 백서에서는 PKW(Piano Key Weir)라는 새로운 유형의 둑 설치에 대한 검토를 제공합니다. PKW는 기존 및 신규 댐 방수로 설치 모두에서 더 높은 방수로 용량으로 전 세계적으로 인기를 얻고 있습니다.

이 백서에서는 구조적 무결성, 배출 용량, 경제적 측면, 폭기 요구 사항, 퇴적물 운반 및 PKW(Piano Key Weir)의 침식 측면과 함께 다른 전통적인 여수로 구조 및 문헌의 대안과 비교하여 기하학을 검토합니다.

다른 대안과의 비교는 PKW가 높은 여수로 기능과 경제성으로 인해 댐 위험 완화를 위한 탁월한 대안이며 기존 및 새로운 수력 구조물 모두에 사용됨을 보여줍니다.

KEYWORDS: 

Figure 2. Different PKW Types.
Figure 2. Different PKW Types.

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Best Ultrabooks and Premium Laptops 2021

FLOW-3D 해석용 노트북 선택 가이드

2023년 01월 11일

본 자료는 IT WORLD에서 인용한 자료입니다.

일반적으로 수치해석을 주 업무로 사용하는 경우 노트북을 사용하는 경우는 그리 많지 않습니다. 그 이유는 CPU 성능을 100%로 사용하는 해석 프로그램의 특성상 발열과 부품의 성능 측면에서 데스크탑이나 HPC의 성능을 따라 가기는 어렵기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 이동 편의성이나 발표,  Demo 등의 업무 필요성이 자주 있는 경우, 또는 계산 시간이 짧은 경량 해석을 주로 하는 경우, 노트북이 주는 이점이 크기 때문에 수치해석용 노트북을 고려하기도 합니다.

보통 수치해석용 컴퓨터를 검토하는 경우 CPU의 Core수나 클럭, 메모리, 그래픽카드 등을 신중하게 검토하게 되는데 모든 것이 예산과 직결되어 있기 때문입니다.  따라서 해석용 컴퓨터 구매 시 어떤 것을 선정 우선순위에 두는지에 따라 사양이 달라지게 됩니다.

해석용으로 노트북을 고려하는 경우, 보통 CPU의 클럭은 비교적 선택 기준이 명확합니다. 메모리 또한 용량에 따라 가격이 정해지기 때문에 이것도 비교적 명확합니다. 나머지 가격에 가장 큰 영향을 주는 것이 그래픽카드인데, 이는 그래픽 카드의 경우 일반적인 게임용이나 포토샵으로 일반적인 이미지 처리 작업을 수행하는 그래픽카드와 3차원 CAD/CAE에 사용되는 업무용 그래픽 카드는 명확하게 분리되어 있고, 이는 가격 측면에서 매우 차이가 많이 납니다.

통상 게임용 그래픽카드는 수치해석의 경우 POST 작업시 문제가 발생하는 경우가 종종 발생하기 때문에 일반적으로 선택 우선 순위에서 충분한 확인을 한 후 구입하는 것이 좋습니다.

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 적합합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 NVIDIA의 Quadro K 시리즈와 AMD의 Fire Pro W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

MSI, CES 2023서 인텔 코어 i9-13980HX 탑재 노트북 벤치마크 공개

2023.01.11

Mark Hachman  | PCWorld

MSI가 새로운 노트북 CPU 벤치마크, 그리고 그 CPU가 내장돼 있는 신제품 노트북 제품군을 모두 CES 2023에서 공개했다. CES에서 인텔은 노트북용 13세대 코어 칩, 코드명 랩터 레이크와 핵심 제품인 코어 i9-13980HX를 발표했다.

ⓒ PCWorld

새로운 노트북용 13세대 코어 칩이 게임 플레이에서 12% 더 빠르다는 정도의 약간의 정보는 이미 알려져 있다. 사용자가 기다리는 것은 실제 CPU가 탑재된 노트북에서의 성능이지만 보통 벤치마크는 제품 출시가 임박해서야 공개되는 것이 보통이다. 올해는 다르다.

CES 2023에서 MSI는 인텔 최고급 제품군인 코어 i9-13980HX 프로세서가 탑재된 타이탄 GT77 HX과 레이더 GE78 HX를 공개했다. 이례적으로 여기에 더해 PCI 익스프레서 5 SSD의 실제 성능을 측정하는 크리스털디스크마크, 모바일 프로세서 실행 속도를 측정하는 시네벤치 벤치마크 점수도 함께 제공했다. 다음 영상의 결과부터 말하자면 인텔 최신 프로세서를 큰 폭으로 따돌릴 만한 수치다.

https://www.youtube.com/embed/3kvrOIEOUlw

ⓒ PCWorld

MSI는 레이더 GE78 HX 외에도 레이더 GE68 HX 그리고 게이밍 노트북 같지 않은 외관의 스텔스 16 스튜디오, 스텔스 14, 사이보그 14 등 2023년에 출시될 다른 노트북도 전시했다. 오래된 PC 애호가라면 MSI 노트북 전면을 장식한 화려한 복고풍의 라이트 브라이트(Lite Brite) LED를 반가워할지도 모른다. 바닥면 섀시가 투명한 플라스틱 소재로 MSI 로고가 새겨져 있는 제품도 있다. 상세한 가격, 출시일, 사양 등은 추후 공개 예정이다.
editor@itworld.co.kr 

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/news/272199#csidx870364b15ea6aa28b53a990bc5c0697 

‘코어 i7 vs. 코어 i9’ 나에게 맞는 고성능 노트북 CP

2021.06.14

고성능 노트북을 구매할 때는 코어 i7과 코어 i9 사이에서 선택의 갈림길에 서게 된다. 코어 i7 CPU도 강력하지만 코어 i9는 최고의 성능을 위해 만들어진 CPU이며 보통 그에 상응하는 높은 가격대로 판매된다.

CPU에 초점을 둔다면 관건은 성능이다. 성능을 좌우하는 두 가지 주요소는 CPU의 동작 클록 속도(MHz), 그리고 탑재된 연산 코어의 수다. 그러나 노트북에서 한 가지 중요한 제약 요소는 냉각이다. 냉각이 제대로 되지 않으면 고성능도 쓸모가 없다. 가장 적합한 노트북 CPU를 결정하는 데 도움이 되도록 인텔의 지난 3개 세대 CPU의 코어 i7과 i9에 대한 정보를 모았다. 최신 세대부터 시작해 역순으로 살펴보자.

11세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔의 11세대 타이거 레이크(Tiger Lake) H는 한 가지 큰 이정표를 달성했다. 인텔이 2015년부터 H급 CPU에 사용해 온 14nm 공정을 마침내 최신 10nm 슈퍼핀(SuperFin) 공정으로 바꾼 것이다. 오랫동안 기다려온 변화다.

인텔이 자랑할 만한 10nm 고성능 칩을 내놓자 타이거 레이크 H를 장착한 노트북도 속속 발표됐다. 얇고 가볍고 예상외로 가격도 저렴한 에이서 프레데터 트라이톤(Acer Predator Triton) 300 SE를 포함해 일부는 벌써 매장에 출시됐다. 모든 타이거 레이크 H 칩이 8코어 CPU라는 점도 달라진 부분이다. 이전 세대의 경우 같은 제품군 내에서 코어 수에 차이를 둬 성능 기대치를 구분했다.

클록 차이도 크지 않다. 코어 i7-11800H의 최대 클록은 4.6GHz, 코어 i9-11980HK는 5GHz로, 클록 속도 증가폭은 약 8.6% 차이다. 나쁘지 않은 수치지만 둘 다 8코어 CPU임을 고려하면 대부분의 사용자에게 코어 i9는 큰 매력은 없다.

다만 코어 i9에 유리한 부분을 하나 더 꼽자면 코어 i9-11980HK가 65W의 열설계전력(TDP)을 옵션으로 제공한다는 점이다. 높은 TDP는 최상위 코어 i9에만 제공되는데, 이는 전력 및 냉각 요구사항을 충족하는 노트북에서는 코어 i7 버전보다 더 높은 지속 클록 속도를 제공할 수 있음을 의미한다.

대신 이런 노트북은 두껍고 크기도 클 가능성이 높다. 따라서 두 개의 얇은 랩톱 중에서(하나는 코어 i9, 하나는 코어 i7) 고민하는 사람에겐 열 및 전력 측면의 여유분은 두께와 크기를 희생할 만큼의 가치는 없을 것이다.

*11세대의 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

10세대: 코어 i9 vs. 코어 i7

인텔은 10세대 코멧 레이크(Comet Lake) H 제품군에서 14nm를 고수했다. 그 대신 코어 i9 CPU 외에 코어 i7에도 8코어 CPU를 도입, 사용자가 비싼 최상위 CPU를 사지 않고도 더 뛰어난 성능을 누릴 수 있게 했다.

11세대 노트북이 나오기 시작했지만 10세대 CPU 제품 중에서도 아직 괜찮은 제품이 많다. 예를 들어 MSI GE76 게이밍 노트북은 빠른 CPU와 고성능 155W GPU를 탑재했고, 전면 모서리에는 RGB 라이트가 달려 있다.

11세대 칩과 마찬가지로 코어와 클록 속도의 차이가 크지 않으므로 대부분의 사용자에게 코어 i7과 코어 i9 간의 차이는 미미하다. 코어 i9-10980HK의 최대 부스트 클록은 5.3GHz, 코어 i7-10870H는 5GHz로, 두 칩의 차이는 약 6%다. PC를 최대 한계까지 사용해야 하는 경우가 아니라면 더 비싼 비용을 들여 10세대 코어 i9를 구매할 이유가 없다.

*10세대 승자: 대부분의 사용자에게 코어 i7

9세대: 코어 i9 대 코어 i7

인텔은 9세대 커피 레이크 리프레시(Coffee Lake Refresh) 노트북 H급 CPU에서 14nm 공정을 계속 유지했다. 코어 i9는 더 높은 클록 속도(최대 5GHz)를 제공하며 8개의 CPU 코어를 탑재했다. 물론 이 칩은 2년 전에 출시됐지만 인텔이 설계를 도운 XPG 제니아(Xenia) 15 등 아직 괜찮은 게이밍 노트북이 있다. 얇고 가볍고 빠르며 엔비디아 RTX GPU를 내장했다.

8코어 4.8GHz 코어 i9-9880HK와 4.6GHz 6코어 코어 i7-9850의 클록 속도 차이는 약 4%로, 실제 사용 시 유의미한 차이로 이어지는 경우는 극소수다. 두 CPU 모두 기업용 노트북에 많이 사용됐다. 대부분의 소비자용 노트북에는 8코어 5GHz 코어 i9-9880HK와 6코어 4.5GHz 코어 i7-9750H가 탑재됐다. 이 두 CPU의 클록 차이는 약 11%로, 이 정도면 유의미한 차이지만 마찬가지로 대부분의 경우 실제로 체감하기는 어렵다.

그러나 코어 수의 차이는 멀티 스레드 애플리케이션에서 큰 체감 효과로 이어지는 경우가 많다. 3D 모델링 테스트인 씨네벤치(Cinebench) R20에서 코어 i9-9980HK를 탑재한 구형 XPS 15의 점수는 코어 i7-9750H를 탑재한 게이밍 노트북보다 42% 더 높았다. 8코어 코어 i9의 발열을 심화하는 무거운 부하에서는 성능 차이가 약 7%로 줄어들었다. 여기에는 노트북의 설계가 큰 영향을 미칠 것이다. 어쨌든 일부 상황에서는 8코어가 6코어보다 유리하다.

또한 수치해석의 경우 결과를 분석하는 작업중의 많은 부분이 POST 작업으로 그래픽처리가 필요하다. 따라서 아래 영상편집을 위한 노트북에 대한 자료도 선택에 도움이 될것으로 보인다.

영상 편집을 위한 최고의 노트북 9선

Brad Chacos, Ashley Biancuzzo, Sam Singleton | PCWorld

2022.12.29

영상을 편집하다 보면 컴퓨터의 여러 리소스를 집약적으로 사용하기 마련이다. 그래서 영상 편집은 대부분 데스크톱 PC에서 하는 경우가 많지만, 노트북에서 영상을 편집하려 한다면 PC만큼 강력한 사양이 뒷받침되어야 한다. 

ⓒ Gordon Mah Ung / IDG

영상 편집용 노트북을 구매할 때 가장 비싼 제품을 선택할 필요는 없다. 사용 환경에 맞게 프로세서, 디스플레이의 품질, 포트 종류 등을 다양하게 고려해야 한다. 다음은 영상 편집에 최적화된 노트북 제품이다. 추천 제품을 확인한 후 영상 편집용 노트북을 테스트하는 팁도 참고하자. 

1. 영상 편집용 최고의 노트북, 델 XPS 17(2022)

ⓒ  IDG

장점
• 가격 대비 강력한 기능
• 밝고 풍부한 색채의 대형 디스플레이
• 썬더볼트 4 포트 4개 제공
• 긴 배터리 수명 
• 시중에서 가장 빠른 GPU인 RTX 3060

단점
• 무겁고 두꺼움
• 평범한 키보드
• USB-A, HDMI, 이더넷 미지원

델 XPS 17(2022)이야말로 콘텐츠 제작에 최적화된 노트북이다. 인텔 12세대 코어 i7-12700H 프로세서 및 엔비디아 지포스 RTX 3060는 편집을 위한 뛰어난 성능을 제공한다. 1TB SSD도 함께 지원되기에 데이터를 옮길 때도 편하다. 

XPS 17은 SD카드 리더, 여러 썬더볼트 4 포트, 3840×2400 해상도의 17인치 터치스크린 패널, 16:10 화면 비율과 같은 영상 편집자에게 필요한 기능을 포함한다. 무게도 2.5kg 대로 비교적 가볍다. 배터리 지속 시간은 한번 충전 시 11시간인데, 이전 XPS 17 버전보다 1시간 이상 늘어난 수치다. 

2. 영상 편집에 최적화된 스크린, 델 XPS 15 9520

ⓒ  IDG

장점
• 뛰어난 OLED 디스플레이
• 견고하고 멋진 섀시(Chassis)
• 강력한 오디오
• 넓은 키보드 및 터치패드

단점
• 다소 부족한 화면 크기
• 실망스러운 배터리 수명
• 시대에 뒤떨어진 웹캠
• 제한된 포트

델 XPS 15 9520은 놀라운 OLED 디스플레이를 갖추고 있으며, 최신 인텔 코어 i7-12700H CPU 및 지포스 RTX 3050 Ti 그래픽이 탑재되어 있다. 컨텐츠 제작 및 영상 편집용으로 가장 선호하는 제품이다. 시스템도 좋지만 투박하면서 금속 소재로 이루어진 외관이 특히 매력적이다. 

15인치 노트북이지만 매일 갖고 다니기에 다소 무거운 것은 단점이다. XPS 17 모델에서 제공되는 포트도 일부 없다. 그러나 멋진 OLED 디스플레이가 단연 돋보이며, 3456X2160 해상도, 16:10 화면 비율, 그리고 매우 선명하고 정확한 색상을 갖추고 있어 좋다. 

3. 최고의 듀얼 모니터 지원, 에이수스 젠북 프로 14 듀오 올레드

ⓒ IDG

장점
• 놀라운 기본 디스플레이와 보기 쉬운 보조 디스플레이 
• 탁월한 I/O 옵션 및 무선 연결
• 콘텐츠 제작에 알맞은 CPU 및 GPU 성능 

단점
• 생산성 노트북 치고는 부족한 배터리 수명
• 작고 어색하게 배치된 트랙패드
• 닿기 어려운 포트 위치

에이수스 젠북 프로 14 듀오(Asus Zenbook Pro 14 Duo OLED)는 일반적이지 않은 노트북이다. 일단 사양은 코어 i7 프로세서, 지포스 RTX 3050 그래픽, 16GB DDR5 메모리, 빠른 1TB NVMe SSD를 포함해 상당한 성능을 자랑한다. 또한 초광도의 547니트로 빛을 발하는 한편 DCI-P3 색영역의 100%를 커버하는 14.5인치 4K 터치 OLED 패널을 갖추고 있다. 사실상 콘텐츠 제작자를 위해 만들어진 제품이라 볼 수 있다.

가장 흥미로운 부분은 키보드 바로 위에 위치한 12.7인치 2880×864 스크린이다. 윈도우에서는 해당 모니터를 보조 모니터로 간주하며, 사용자는 번들로 제공된 에이수스 소프트웨어를 사용해 트랙패드로 사용하거나 어도비 앱을 위한 터치 제어 패널을 표시할 수 있다. 어떤 작업이든 유용하게 써먹을 수 있다.

젠북 프로 14 듀오 올레드는 기본적으로 휴대용이자 중간급 워크스테이션이다. 단, 배터리 수명은 평균 수준이기 때문에 중요한 작업 수행이 필요한 경우, 반드시 충전 케이블을 가지고 다녀야 한다. 그럼에도 불구하고 젠북 프로 14 듀오 올레드는 3D 렌더링 및 인코딩과 같은 작업에서 탁월한 성능을 보여 콘텐츠 제작자들에게 맞춤화 된 컴퓨터이다. 듀얼 스크린은 역대 최고의 기능이다.

4. 영상 편집하기 좋은 포터블 노트북, 레이저 블레이드 14(2021)

ⓒ IDG

장점
• AAA 게임에서 뛰어난 성능
• 훌륭한 QHD 패널
• 유난히 적은 소음 

단점
• 700g으로 무거운 AC 어댑터
• 비싼 가격
• 썬더볼트 4 미지원

휴대성이 핵심 고려 사항이라면, 레이저 블레이드 14(Razer Blade 14) (2021)를 선택해 보자. 노트북 두께는 1.5cm, 무게는 1.7kg에 불과해 비슷한 수준의 노트북보다 훨씬 가볍다. 사양은 AMD의 8-코어 라이젠 9 5900HX CPU, 엔비디아의 8GB 지포스 RTX 3080, 1TB NVMe SSD, 16GB 메모리를 탑재하고 있어 사양도 매우 좋다. 

그러나 휴대성을 대가로 몇 가지 이점을 포기해야 할 수 있다. 일단 14인치 IPS 등급 스크린은 공장에서 보정된 상태로 제공되지만, 최대 해상도는 2560×1440다. 또 풀 DCI-P3 색영역을 지원하지만 4K 영상 편집은 불가능하다. 거기에 레이저 블레이드 14는 SD 카드 슬롯도 없다. 다만 편집 및 렌더링을 위한 강력한 성능을 갖추고 있고 가방에 쉽게 넣을 수 있는 제품인 것은 분명하다. 

5. 배터리 수명이 긴 노트북, 델 인스피론 16

ⓒ Dell

장점
• 넉넉한 16인치 16:10 디스플레이
• 긴 배터리 수명
• 경쟁력 있는 애플리케이션 성능 
• 편안한 키보드 및 거대한 터치패드 
• 쿼드 스피커(Quad speakers)

단점
• GPU 업그레이드 어려움
• 512GB SSD 초과 불가
• 태블릿 모드에서는 어색하게 느껴질 수 있는 큰 스크린 

긴 배터리 수명을 가장 최우선으로 고려한다면, 델 인스피론 16(Dell Inspiron 16)을 살펴보자. 콘텐츠 제작 작업을 하며테스트해보니, 인스피론 16은 한 번 충전으로 16.5시간 동안 이용할 수 있다. 외부에서 작업을 마음껏 편집할 수 있는 시간이다. 그러나 무거운 배터리로 인해 무게가 2.1 kg에 달하므로 갖고 다니기에 적합한 제품은 아니다. 

가격은 저렴한 편이나 몇 가지 단점이 있다. 일단 인텔 코어 i7-1260P CPU, 인텔 아이리스 Xe 그래픽, 16GB 램, 512GB SSD 스토리지를 탑재하고 있다. 이 정도 사양으로 영상 편집 프로젝트 대부분을 작업할 수 있으나, 스토리지 용량이 부족하기 때문에 영상 파일을 저장할 경우 외장 드라이브가 필요하다. 그러나 델 인스피론 16이 진정으로 빛을 발하는 부분은 단연 배터리 수명이다. 또한 강력한 쿼드 스피커 시스템도 사용해 보면 만족할 것이다. 포트의 경우, USB 타입-C 2개, USB-A 3.2 Gen 1 1개, HDMI 1개, SD 카드 리더 1개, 3.5mm 오디오 잭 1개가 제공된다. 

6. 게이밍과 영상 편집 모두에 적합한 노트북, MSI GE76 레이더

ⓒ MSI

장점
• 뛰어난 성능을 발휘하는 12세대 코어 i9-12900HK
• 팬 소음을 크게 줄이는 AI 성능 모드
• 1080p 웹캠과 훌륭한 마이크 및 오디오로 우수한 화상 회의 경험 제공

단점
• 동일한 유형의 세 번째 버전
• 어수선한 UI
• 비싼 가격 

사양이 제일 좋은 제품을 찾고 있을 경우, 크고 무거운 게이밍 노트북을 선택해 보자. MSI GE76 레이더(Raider)는 강력한 14-코어 인텔 코어 i9-12900HK 칩, 175와트의 엔비디아 RTX 3080 Ti가 탑재됐고, 충분한 내부 냉각 성능 덕분에 UL의 프로시온(Procyon) 벤치마크의 어도비 프리미어 테스트에서 다른 노트북보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. MSI GE76 레이더는 심지어 고속 카드 전송을 위해 PCle 버스에 연결된 SD 익스프레스(SD Express) 카드 리더도 갖추고 있다.

동일한 제품의 작년 모델은 게이머 중심의 360Hz 1080p 디스플레이를 지원한다. 영상 편집 과정에서는 그닥 이상적이지 않은 사양이다. 그러나 2022년의 12UHS 고급 버전은 4K, 120Hz 패널을 추가했는데, 이 패널은 콘텐츠 생성에 맞춰 튜닝 되지는 않았으나 17.3인치의 넓은 스크린 크기이기에 영상 편집자에게 꽤 유용하다. 

7. 가성비 좋은 노트북, HP 엔비 14t-eb000(2021) 

ⓒ IDG

장점
• 높은 가격 대비 우수한 성능
• 환상적인 배터리 수명
• 성능 조절이 감지되지 않을 정도의 저소음 팬 
• 썬더볼트 4 지원

단점
• 약간 특이한 키보드 레이아웃
• 비효율적인 웹캠의 시그니처 기능

가장 빠른 영상 편집 및 렌더링을 원할 경우 하드웨어에 더 많은 비용을 들여야 하지만, 예산이 넉넉하지 않을 때가 있다. 이때 HP 엔비(Envy) 14 14t-eb000) (2021)를 이용해보면 좋다. 가격은 상대적으로 저렴한 편이고 견고한 기본 컨텐츠 제작에 유용하다. 

엔트리 레벨의 지포스 GTX 1650 Ti GPU 및 코어 i5-1135G7 프로세서는 그 자체로 업계 최고 제품은 아니다. 하지만 일반적인 편집 작업을 충분히 수행할 수 있는 사양이다. 분명 가성비 좋은 제품이다. 14인치 1900×1200 디스플레이는 16:10 화면 비율로 생산성을 향상하고, 공장 색 보정과 DCI-P3는 지원하지 않지만 100% sRGB 지원을 제공한다. 그뿐만 아니라, HP 엔비 14의 경우 중요한 SD 카드 및 썬더볼트 포트가 포함되며, 놀라울 정도로 조용하게 실행된다. 

8. 컨텐츠 제작에 알맞은 또다른 게이밍 노트북, 에이수스 ROG 제피러스 S17

장점
• 뛰어난 CPU 및 GPU 성능
• 강력하고 혁신적인 디자인
• 편안한 맞춤형 키보드

단점
• 약간의 압력이 필요한 트랙패드
• 상당히 높은 가격

에이수스 ROG 제피러스(Zephyrus) S17은 영상 편집자의 궁극적인 꿈이다. 이 노트북은 초고속 GPU 및 CPU 성능과 함께 120Hz 화면 재생률을 갖춘 놀라운 17.3인치 4K 디스플레이를 탑재하고 있다. 견고한 전면 금속 섀시, 6개의 스피커 사운드 시스템 및 맞춤형 키보드는 프리미엄급 경험을 더욱 향상한다. 거기다 SD 카드 슬롯 및 풍부한 썬더볼트 포트가 포함되어 있어 더욱 좋다. 그러나 이를 위해 상당한 비용을 지불해야 한다. 예산이 넉넉하고 최상의 제품을 원한다면 제피루스 S17을 선택하면 된다. 

9. 강력한 휴대성을 가진 노트북, XPG 제니아 15 KC 

ⓒ XPG 

장점
• 가벼운 무게
• 조용함
• 상대적으로 빠른 속도

단점
• 중간 수준 이하의 RGB
• 평범한 오디오 성능
• 느린 SD 카드 리더 

사양이 좋은 노트북의 경우, 대부분 부피가 크고 무거워서 종종 2.2kg 또는 2.7kg를 넘기도 한다. XPG 제니아 15 KC(XPG Xenia 15 KC)만은 예외다. XPG 제니아 15 KC의 무게는 1.8kg가 조금 넘는 수준으로, 타제품에 비해 상당히 가볍다. 또한 소음도 별로 없다. 원래 게이밍 노트북 자체가 소음이 크기에 비교해보면 큰 장점이 될 수 있다. 1440p 디스플레이와 상대적으로 느린 SD 카드 리더 성능으로 인해 일부 콘텐츠 제작자들이 구매를 주저할 수 있으나, 조용하고 휴대하기 좋은 제품을 찾고 있다면 제니아 15 KC가 좋은 선택지다. 

영상 편집 노트북 구매 시 고려 사항

영상 편집 노트북 구매 시 고려해야 할 가장 중요한 사항은 CPU 및 GPU다. 하드웨어가 빨라질수록 편집 속도도 빨라진다. 필자는 UL 프로시온 영상 편집 테스트(UL Procyon Video Editing Test)를 통해 속도를 테스트해보았다. 이 벤치마크는 2개의 서로 다른 영상 프로젝트를 가져와 색상 그레이딩 및 전환과 같은 시각적 효과를 적용한 다음, 1080p와 4K 모두에서 H.264, H.265를 사용해 내보내는 작업을 어도비 프리미어가 수행하도록 한다. 

ⓒ Gordon Mah Ung / IDG

성능은 인텔의 11세대 프로세서를 실행하는 크고 무거운 노트북에서 가장 높았고, AMD의 비피 라이젠 9(beefy Ryzen 9) 프로세서를 탑재한 노트북이 바로 뒤를 이었다. 10세대 인텔 칩은 여전히 상당한 점수를 기록하고 있다. 위의 차트에는 없으나 새로운 인텔 12세대 노트북은 더 빨리 실행된다. 최고 성능의 노트북은 모두 최신 인텔 CPU 및 엔비디아의 RTX 30 시리즈 GPU를 결합했는데, 두 기업 모두 어도비 성능 최적화에 많은 시간 및 리소스를 투자했기 때문에 놀라운 일은 아니다. 

GPU는 어도비 프리미어 프로에서 CPU보다 더 중요하지만, 매우 빠르게 수확체감 지점에 다다른다. 최고급 RTX 3080 그래픽을 사용하는 노트북은 RTX 3060 그래픽을 사용하는 노트북보다 영상 편집 속도가 더 빠르나, 속도 차이가 크지는 않다. 델 XPS 17 9710의 점수를 살펴보면, 지포스 RTX 3060 노트북 GPU는 MSI GE76 레이더의 가장 빠른 RTX 3080보다 14% 더 느릴 수 있다. 특히 GE76 레이더가 델 노트북에 비해 얼마나 더 크고 두꺼운지를 고려할 때 수치가 크지는 않다.

일반적으로 그래픽과 영상 편집을 위해 적어도 RTX 3060을 갖추는 것을 권장한다. 그러나 영상 편집은 워크플로에 크게 의존한다. 특정 작업 및 도구는 CPU 집약적이거나 프리미어보다 GPU에 더 의존할 수 있다. 이 경우 원하는 요소의 우선순위를 조정하길 바란다. 앞서 언급한 목록은 기본적으로 여러 요소를 종합적으로 고려해서 만든 내용이다.

인텔 및 엔비디아는 각각 퀵 싱크(Quick Sync) 및 쿠다(CUDA)와 같은 도구를 구축하는 데 수년을 보냈고, 이로 인해 많은 영상 편집 앱의 속도는 크게 향상될 수 있다. AMD 하드웨어는 영상 편집에 적합하나 특히 워크플로가 공급업체별 소프트웨어 최적화에 의존하는 경우, 특별한 이유가 없는 한 인텔 및 엔비디아를 사용하는 것을 추천한다. 

영상 촬영 ⓒ Gordon Mah Ung/IDG

그러나 내부 기능만 신경 써서는 안된다. PC월드의 영상 디렉터인 아담 패트릭 머레이는 “영상 편집에 이상적인 노트북에는 카메라로 촬영 중 영상 파일을 저장하는 SD 카드 리더가 포함되어 있다”라고 강조한다. 또한 머레이는 영상 편집에 이상적인 게임용 노트북에서 흔히 볼 수 있는 초고속 1080p 패널보다 4k, 60Hz 패널을 갖춘 노트북을 선택할 것을 추천한다.

4K 영상을 잘 편집하려면 4K 패널이 필요하며, 초고속 화면 재생률은 게임에서처럼 영상 편집에는 아무런 의미가 없다. 예를 들어, 개인 유튜브 채널용으로 일상적인 영상만 만드는 경우 색상 정확도가 중요하지 않을 수 있다. 그러나 색상 정확도가 중요할 경우, 델타 E < 2 색상 정확도와 더불어 DCI-P3 색 영역 지원은 필수적이다. 

게임용 노트북은 사양이 좋지만 콘텐츠 제작용으로는 조금 부족해 보일 수 있다. 게임용과 콘텐츠 제작용으로 함께 쓰는 노트북을 원한다면, 게임용으로 노트북 한 대를 구매하고, 색상을 정확히 파악하기 위한 모니터를 추가로 구매하는 것도 방법이다. 
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/topnews/269913#csidxa12f167cd9eef5abfb1b6d099fb54ea 

그래픽 카드

AMD FirePro Naver Shopping 검색 결과

2021-12-15 기준

현재 NVIDIA Quadro pro graphic card : 네이버 쇼핑 (naver.com)

코어가 많은 그래픽카드의 경우 가격이 상상 이상으로 높습니다. 빠르면 빠를수록 좋겠지만 어디까지나 예산에 맞춰 구매를 해야 하는 현실을 감안할 수 밖에 없는 것 같습니다.

한가지 유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 모델에 따라 다르기는 하지만, 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상이어야 하고 1GB이상을 권장합니다.


2021-12-15 현재 그래픽카드의 성능 순위는 위와 다음과 같습니다.
출처: https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

주요 Notebook

출시된 모든 그래픽 카드가 노트북용으로 장착되어 출시되지는 않기 때문에, 현재 오픈마켓 검색서비스를 제공하는 네이버에서 Lenovo Quadro 그래픽카드를 사용하는 노트북을 검색하면 아래와 같습니다. 검색 시점에 따라 상위 그래픽카드를 장착한 노트북의 대략적인 가격을 볼 수 있을 것입니다.

<검색 방법>
네이버 쇼핑 검색 키워드 : 컴퓨터 제조사 + 그래픽카드 모델 + NoteBook 형태로 검색
Lenovo quadro notebook or HP quadro notebook 또는 Lenovo firepro notebook or HP firepro notebook


( 2021-12-15기준)

대부분 검색 시점에 따라 최신 CPU와 최신 그래픽카드를 선택하여 검색을 하면 예산에 적당한 노트북을 자신에게 맞는 최상의 노트북을 어렵지 않게 선택할 수 있습니다.

(주)에스티아이씨앤디 솔루션사업부

FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드 (update)

Hardware Selection for FLOW-3D Products – FLOW-3D

부분 업데이트 / ㈜에스티아이씨앤디 솔루션사업부

In this blog, Flow Science’s IT Manager Matthew Taylor breaks down the different hardware components and suggests some ideal configurations for getting the most out of your FLOW-3D products.

개요

본 자료는 Flow Science의 IT 매니저 Matthew Taylor가 작성한 자료를 기반으로 STI C&D에서 일부 자료를 보완한 자료입니다. 본 자료를 통해 FLOW-3D 사용자는 최상의 해석용 컴퓨터를 선택할 때 도움을 받을 수 있을 것으로 기대합니다.

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.

또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

FLOW SCIENCE, INC. 에서는 일반적인 FLOW-3D를 지원하는 최소 컴퓨터 사양과 O/S 플랫폼 가이드를 제시하지만, 도입 담당자의 경우, 최상의 조건에서 해석 업무를 수행해야 하기 때문에 가능하면 최고의 성능을 제공하는 해석용 장비 도입이 필요합니다. 이 자료는 2022년 현재 FLOW-3D 제품을 효과적으로 사용하기 위한 하드웨어 선택에 대해 사전에 검토되어야 할 내용들에 대해 자세히 설명합니다. 그리고 실행 중인 시뮬레이션 유형에 따라 다양한 구성에 대한 몇 가지 아이디어를 제공합니다.

CPU 최신 뉴스

2024년 04월 01일 기준

CPU Benchmarks
이미지 출처 : https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

CPU의 선택

CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가 되면 Intel 과 AMD의 모델 번호와 사양을 이해하는 것이 어려워 보일 것입니다.
그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.

PassMark - CPU Mark
High End CPUs
Updated 31st of March 2024
PassMark – CPU Mark High End CPUs Updated 31st of March 2024

<출처>https://www.cpubenchmark.net/high_end_cpus.html

수치해석을 수행하는 CPU의 경우 예산에 따라 Core가 많지 않은 CPU를 구매해야 하는 경우도 있을 수 있습니다. 보통 Core가 많다고 해석 속도가 선형으로 증가하지는 않으며, 해석 케이스에 따라 적정 Core수가 있습니다. 이 경우 예산에 맞는 성능 대비 최상의 코어 수가 있을 수 있기 때문에 Single thread Performance 도 매우 중요합니다. 아래 성능 도표를 참조하여 예산에 맞는 최적 CPU를 찾는데 도움을 받을 수 있습니다.

CPU 성능 분석 방법

부동소수점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.

FLOW-3D의 CFD 솔버 성능은 CPU의 부동 소수점 성능에 전적으로 좌우되기 때문에 계산 집약적인 프로그램입니다. 현재 출시된 사용 가능한 모든 CPU를 벤치마킹할 수는 없지만 상대적인 성능을 합리적으로 비교할 수는 있습니다.

특히, 수치해석 분야에서 주어진 CPU에 대해 FLOW-3D 성능을 추정하거나 여러 CPU 옵션 간의 성능을 비교하기 위한 최상의 옵션은 Standard Performance Evaluation Corporation의 SPEC CPU2017 벤치마크(현재까지 개발된 가장 최신 평가기준임)이며, 특히 SPECspeed 2017 Floating Point 결과가 CFD Solver 성능을 매우 잘 예측합니다.

이는 유료 벤치마크이므로 제공된 결과는 모든 CPU 테스트 결과를 제공하지 않습니다. 보통 제조사가 ASUS, Dell, Lenovo, HP, Huawei 정도의 제품에 대해 RAM이 많은 멀티 소켓 Intel Xeon 기계와 같은 값비싼 구성으로 된 장비 결과들을 제공합니다.

CPU 비교를 위한 또 다른 옵션은 Passmark Software의 CPU 벤치마크입니다. PerformanceTest 제품군은 유료 소프트웨어이지만 무료 평가판을 사용할 수 있습니다. 대부분의 CPU는 저렴한 옵션을 포함하여 나열됩니다. 부동 소수점 성능은 전체 벤치마크의 한 측면에 불과하지만 다양한 워크로드에서 전반적인 성능을 제대로 테스트합니다.

예산을 결정하고 해당 예산에 해당하는 CPU를 선택한 후에는 벤치마크를 사용하여 가격에 가장 적합한 성능을 결정할 수 있습니다.

<참고>

SPEC의 벤치 마크https://www.spec.org/benchmarks.html#cpu )

SPEC CPU 2017 (현재까지 가장 최근에 개발된 CPU 성능측정 기준)

다른 컴퓨터 시스템에서 컴퓨팅 계산에 대한 집약적인 워크로드를 비교하는데 사용할 수 있는 성능 측정을 제공하도록 설계된 SPEC CPU 2017에는 SPECspeed 2017 정수, SPECspeed 2017 부동 소수점, SPECrate 2017 정수 및 SPECrate 2017 부동 소수점의 4 가지 제품군으로 구성된 43 개의 벤치 마크가 포함되어 있습니다. SPEC CPU 2017에는 에너지 소비 측정을 위한 선택적 메트릭도 포함되어 있습니다.

<SPEC CPU 벤치마크 보고서>

벤치마크 결과보고서는 제조사별, 모델별로 테스트한 결과를 아래 사이트에 가면 볼 수 있습니다.

https://www.spec.org/cgi-bin/osgresults

<보고서 샘플>

  • SPEC CPU 2017

Designed to provide performance measurements that can be used to compare compute-intensive workloads on different computer systems, SPEC CPU 2017 contains 43 benchmarks organized into four suites: SPECspeed 2017 Integer, SPECspeed 2017 Floating Point, SPECrate 2017 Integer, and SPECrate 2017 Floating Point. SPEC CPU 2017 also includes an optional metric for measuring energy consumption.

클럭 대 코어

일반적으로 클럭 속도가 높은 칩은 CPU 코어를 더 적게 포함합니다. FLOW-3D는 병렬화가 잘되어 있지만, 디스크 쓰기와 같이 일부 작업은 기본적으로 단일 스레드 방식으로 수행됩니다. 따라서 데이터 출력이 빈번하거나 큰 시뮬레이션은 종종 더 많은 코어가 아닌, 더 높은 클럭 속도를 활용합니다. 마찬가지로 코어 및 소켓의 다중 스레딩은 오버헤드를 발생시키므로 작은 문제의 해석일 경우 사용되는 코어 수를 제한하면 성능이 향상될 수 있습니다.

CPU 아키텍처

CPU 아키텍처는 중요합니다. 최신 CPU는 일반적으로 사이클당 더 많은 기능을 제공합니다. 즉, 현재 세대의 CPU는 일반적으로 동일한 클럭 속도에서 이전 CPU보다 성능이 우수합니다. 또한 전력 효율이 높아져 와트당 성능이 향상될 수 있습니다. Flow Science에는 구형 멀티 소켓 12, 16, 24 코어 Xeon보다 성능이 뛰어난 최근 세대 10~12 Core i9 CPU 시스템을 보유하고 있습니다.

오버클럭

해석용 장비에서는 CPU를 오버클럭 하지 않는 것이 좋습니다. 하드웨어를 다년간의 투자라고 생각한다면, 오버클럭화는 발열을 증가시켜 수명을 단축시킵니다. CPU에 따라 안정성도 저하될 수 있습니다. CPU를 오버클럭 할 때는 세심한 열 관리가 권장됩니다.

하이퍼스레딩

<이미지출처:https://gameabout.com/krum3/4586040>

하이퍼스레딩은 물리적으로 1개의 CPU를 가상으로 2개의 CPU처럼 작동하게 하는 기술로 파이프라인의 단계수가 많고 각 단계의 길이가 짧을때 유리합니다. 다만 수치해석 처럼 모든 코어의 CPU를 100% 사용중인 장시간 수행 시뮬레이션은 일반적으로 Hyper Threading이 비활성화 된 상태에서 더 잘 수행됩니다. FLOW-3D는 100% CPU 사용률이 일반적이므로 새 하드웨어를 구성할 때 Hyper Threading을 비활성화하는 것이 좋습니다. 설정은 시스템의 BIOS 설정에서 수행합니다.

몇 가지 워크로드의 경우에는 Hyper Threading을 사용하여 약간 더 나은 성능을 보이는 경우가 있습니다. 따라서, 최상의 런타임을 위해서는 두 가지 구성중에서 어느 구성이 더 적합한지 시뮬레이션 유형을 테스트하는 것이 좋습니다.

스케일링

여러 코어를 사용할 때 성능은 선형적이지 않습니다. 예를 들어 12 코어 CPU에서 24 코어 CPU로 업그레이드해도 시뮬레이션 런타임이 절반으로 줄어들지 않습니다. 시뮬레이션 유형에 따라 16~32개 이상의 CPU 코어를 선택할 때는 FLOW-3D 및 FLOW-3D CAST의 HPC 버전을 사용하거나 FLOW-3D CLOUD로 이동하는 것을 고려하여야 합니다.

AMD Ryzen 또는 Epyc CPU

AMD는 일부 CPU로 벤치마크 차트를 석권하고 있으며 그 가격은 매우 경쟁력이 있습니다. FLOW SCIENCE, INC. 에서는 소수의 AMD CPU로 FLOW-3D를 테스트했습니다. 현재 Epyc CPU는 이상적이지 않고 Ryzen은 성능이 상당히 우수합니다. 발열은 여전히 신중하게 다뤄져야 할 문제입니다.

<관련 기사>

https://www.techspot.com/news/78122-report-software-fix-can-double-threadripper-2990wx-performance.html

Graphics 고려 사항

FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다.

특히 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro)는 엔비디아가 개발한 전문가 용도(워크스테이션)의 그래픽 카드입니다. 일반적으로 지포스 그래픽 카드가 게이밍에 초점이 맞춰져 있지만, 쿼드로는 다양한 산업 분야의 전문가가 필요로 하는 영역에 광범위한 용도로 사용되고 있습니다. 주로 산업계의 그래픽 디자인 분야, 영상 콘텐츠 제작 분야, 엔지니어링 설계 분야, 과학 분야, 의료 분석 분야 등의 전문가 작업용으로 사용되고 있습니다. 따라서 일반적인 소비자를 대상으로 하는 지포스 그래픽 카드와는 다르계 산업계에 포커스 되어 있으며 가격이 매우 비싸서 도입시 예산을 고려해야 합니다.

유의할 점은 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.

PassMark - G3D Mark
High End Videocards
PassMark – G3D Mark High End Videocards

출처 : https://www.videocardbenchmark.net/high_end_gpus.html

원격데스크탑 사용시 고려 사항

Flow Science는 nVidia 드라이버 버전이 341.05 이상인 nVidia Quadro K, M 또는 P 시리즈 그래픽 하드웨어를 권장합니다. 이 카드와 드라이버 조합을 사용하면 원격 데스크톱 연결이 완전한 3D 가속 기능을 갖춘 기본 하드웨어에서 자동으로 실행됩니다.

원격 데스크톱 세션에 연결할 때 nVidia Quadro 그래픽 카드가 설치되어 있지 않으면 Windows는 소프트웨어 렌더링을 사용합니다. FLOW-3D 가 소프트웨어 렌더링을 사용하고 있는지 확인하려면 FLOW-3D 도움말 메뉴에서 정보를 선택하십시오. GDI Generic을 소프트웨어 렌더링으로 사용하는 경우 GL_RENDERER 항목에 표시됩니다.

하드웨어 렌더링을 활성화하는 몇 가지 옵션이 있습니다. 쉬운 방법 중 하나는 실제 콘솔에서 FLOW-3D를 시작한 다음 원격 데스크톱 세션을 연결하는 것입니다. Nice Software DCV 와 같은 일부 VNC 소프트웨어는 기본적으로 하드웨어 렌더링을 사용합니다.

RAM 고려 사항

프로세서 코어당 최소 4GB의 RAM은 FLOW-3D의 좋은 출발입니다. POST Processor를 사용하여 후처리 작업을 할 경우 충분한 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다.

현재 주력제품인 DDR4보다 2배 빠른 DDR5가 곧 출시된다는 소식도 있습니다.

일반적으로 FLOW-3D를 이용하여 해석을 할 경우 격자(Mesh)수에 따라 소요되는 적정 메모리 크기는 아래와 같습니다.페이지 보기

  • 초대형 (2억개 이상의 셀) : 최소 128GB
  • 대형 (60 ~ 1억 5천만 셀) : 64 ~ 128GB
  • 중간 (30-60백만 셀) : 32-64GB
  • 작음 (3 천만 셀 이하) : 최소 32GB

HDD 고려 사항

수치해석은 해석결과 파일의 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데, 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.

CPU와 저장장치 간 데이터가 오고 가는 통로가 그림과 같이 3가지 방식이 있습니다. 이를 인터페이스라 부르며 SSD는 흔히 PCI-Express 와 SATA 통로를 이용합니다.

흔히 말하는 NVMe는 PCI-Express3.0 지원 SSD의 경우 SSD에 최적화된 NVMe (NonVolatile Memory Express) 전송 프로토콜을 사용합니다. 주의할 점은 MVMe중에서 SATA3 방식도 있기 때문에 잘 구별하여 구입하시기 바랍니다.

그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르고 가격이 고가였지만 최근에는 많이 저렴해졌습니다. 따라서 예산 범위내에서 NVMe SSD등 가장 효과적인 선택을 하는 것이 좋습니다.
( 참고 : 해석용 컴퓨터 SSD 고르기 참조 )

기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.

하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다.
결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

PassMark – Disk Rating High End Drives

PassMark - Disk Rating
High End Drives
PassMark – Disk Rating High End Drives

출처 : https://www.harddrivebenchmark.net/high_end_drives.html

상기 벤치마크 테스트는 테스트 조건에 따라 그 성능 곡선이 달라질 수 있기 때문에 조건을 확인할 필요가 있습니다. 예를 들어 Windows7, windows8, windows10 , windows11 모두에서 테스트한 결과를 평균한 점수와 자신이 사용할 컴퓨터 O/S에서 테스트한 결과는 다를 수 있습니다. 상기 결과에 대한 테스트 환경에 대한 내용은 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.

참고 : 테스트 환경

페이지 보기

ⓒ ROB SCHULZ / IDG

2021 최고의 SSD 선택 가이드

원문출처 : 본 자료는 ITWORLD 에서 작성된 자료로 수치해석 엔지니어에게 도움이 될 수 있어 인용 제공하였습니다.
https://www.itworld.co.kr/news/185628

“폼팩터와 속도로 구분한” SSD 선택 가이드

Alaina Yee | PCWorldSSD(Solid State Drive)는 분명 구식 하드 디스크 드라이브보다 이점이 있다. SSD가 더 빠르고 조용하며 전력도 덜 소비한다. 문제는 사양에 일련의 약어가 포함되어 있기 때문에 자신에게 필요한 것이 무엇인지 파악하기가 어려울 수 있다는 점이다. 

방법은 간단하다. 폼 팩터와 속도만 선택하면 된다. 이 가이드에서 그 방법을 설명하고자 한다.

SSD 폼팩터 : M.2 드라이브 vs 2.5인치 드라이브

폼팩터부터 시작해 보자. SSD는 모양과 크기가 다양하지만 M.2와 2.5가 가장 보편적인 유형이다. 각 유형은 저마다 장점이 있다. 껌처럼 생긴 M.2 드라이브는 마더보드에 직접 연결되고(그래서 데스크톱 PC의 선정리가 깔끔해지며) 일부 유형은 2.5인치 드라이브보다 빠르다. 일반적인 저장장치처럼 PC에 삽입되는 사각형의 2.5인치 드라이브가 더 저렴한 경우가 많다.

기타 덜 보편적인 폼팩터로는 PCIe 추가 카드와 U.2 드라이브가 있으며, 둘 다 데스크톱 PC에 사용된다. PCIe 추가 카드는 사운드 카드나 그래픽 카드와 비슷해 보이며 같은 PCIe 슬롯을 사용하여 마더보드에 연결된다. U.2 SSD는 2.5인치 드라이브와 비슷해 보이지만 제공업체가 마더보드에 U.2 커넥터를 추가한 경우에만(또는 M.2 슬롯에 사용하기 위해 어댑터를 구매한 경우에만) 작동한다. 또한 구형 노트북이나 미니 PC에 사용되는 mSATA 드라이브도 있지만 최신 하드웨어에서 M.2 드라이브로 대체되었으며 mSATA와 M.2 SSD는 서로 호환되지 않는다.

그렇다면 어떤 유형을 선택할까? 데스크톱이나 노트북이 지원할 수 있는 것과 성능 요구사항, 예산 규모, 제작 선호도에 따라 달라진다. 대부분의 사람들은 2.5인치와 M.2 폼팩터 중에서 선택하는 데 집중할 수 있다. PCIe 추가 카드와 U.2는 더 틈새시장이며, mSATA는 기존 드라이브를 교체하거나 구형 호환 하드웨어에 추가할 때나 사용된다.

ⓒ ROB SCHULZ / IDG

최신 하드웨어나 약간 오래된 고급 하드웨어가 적용된 데스크톱 시스템의 경우 M.2와 2.5인치 드라이브를 모두 사용할 수 있을 것이다. 많은 사람이 둘 중에 선택하지 않고, 조합하여 사용한다. M.2를 부팅 드라이브로 사용하고 2.5인치 드라이브는 추가 저장장치로 사용하는 식이다. 이 조합은 케이블 관리 문제와 일반적인 케이블 복잡성을 줄이면서 제작자가 단일 PC에서 빠르고 합리적인 고용량 SSD를 활용하는 데 도움이 된다.

구형 데스크톱 시스템의 경우 2.5인치 드라이브만 선택할 가능성이 높다. 일부 M.2 드라이브로 더 빠른 속도를 원한다면, 마더보드에 PCIe 3.0 슬롯이 있는 경우 PCIe 추가 어댑터를 고려할 수 있다. 이 확장 카드는 M.2 드라이브를 넣을 수 있어서 PCIe 슬롯에 사용할 수 있다.

노트북의 경우, 신형 노트북을 구성하면서 SSD 폼팩터를 선택할 수 있는 경우 최고의 가성비를 제공하는 것을 선택한다. 하지만 대부분의 노트북은 선택권이 없을 것이다.

M.2 슬롯이 없는 구형 마더보드인가, PCIe 3.0 x4, x8, x16 슬롯이 있으면 M.2 NVMe – PCI 3.0 어댑터 카드를 사용할 수 있다. ⓒ MHQJRH / AMAZON

구형 노트북을 업그레이드할 때도 선택권이 없을 수 있다. 노트북의 구성으로 인해 1가지 폼팩터로 제한될 수 있다. 자신의 모델에 M.2 슬롯, 2.5인치 드라이브 베이 등이 있는지 확인하려면 온라인 사용 설명서를 찾거나 포럼과 레딧(Reddit)에서 검색해야 한다. 또한 고객 지원 부서로 문의할 수 있다. 노트북과 호환되는 드라이브를 구매하되, 인터페이스 유형(다음 섹션에서 다룸)과 오리지널 2.5인치 드라이브의 Z 높이 등의 세부사항에 주의하자. 또한 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있기 때문에 리뷰를 찾아보고 고려 중인 특정 SSD의 소비전력도 확인하자.

시스템에 적합한 것을 선택한 후 우리의 노트북에 SSD 설치하기 단계별 설명에 따라 더 쉽고 빠르게 업그레이드할 수 있다.

SSD 속도 : SATA vs NVMe

이제 속도로 넘어가 보자. SSD를 SATA 또는 NVMe 드라이브라고 지칭할 때 기대할 수 있는 속도 범위를 알 수 있다. 모든 SSD가 동일한 디지털 인터페이스로 데이터를 전송하지 않는다. 일부는 여전히 SATA(Serial ATA)를 사용하며 신형 모델은 PCIe(PCI Express)를 통한 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 프로토콜을 사용한다.

SATA는 구형이며, 예상했듯이 SATA 드라이브는 NVMe보다 느리다. 이 인터페이스는 SSD와의 데이터 전송 속도를 제한한다. 하지만 SATA SSD는 하드 디스크 드라이브(HDD)보다 훨씬 빠르다. 평균 읽기 및 쓰기 속도가 초당 500MB 수준이며, 이는 HDD보다 3~6배 정도 빠른 수치이다. 여기에 가격까지 합리적이기 때문에 가성비 좋은 PC 조립 및 업그레이드를 할 수 있다. 우리는 새 PC를 구매하는 모든 사람에게 SATA SSD를 추천하고 있으며, 구형 PC를 업그레이드하는 경우에는 더욱 그렇다. HDD 대비 성능 개선이 상당하며, 웹 사이트 로딩 같은 일상적인 상황에서도 대부분의 사람들은 완전히 다른 컴퓨터를 사용하고 있는 느낌을 받게 될 것이다.

ⓒ GORDON MAH UNG

NVMe는 SATA 같은 한계가 없다. NVMe SSD는 매우 빠르다. 현재, SATA 드라이브보다 5~6배 정도 빠르며, 최신 제품은 현재 약 10배 정도 더 빠르다. 제조사들이 디자인을 다듬고 더 빠른 모델을 더 많이 출시하면서 NVMe 드라이브의 속도도 지속적으로 높아질 것이다.

NVMe SSD의 속도를 고려할 때 주의해야 할 용어는 PCIe Gen 3(PCIe 3.0)과 PCIe Gen 4(PCIe 4.0)이다. ‘x2’ 또는 ‘x4’(‘2배속’ 또는 ‘4배속’이라고 읽음)로 표기되어 있는 경우 드라이브가 사용할 수 있는 PCIe 레인 수를 나타낸다. 레인이 많으면 드라이브가 한 번에 전송할 수 있는 데이터도 많아진다. 최신 PCIe Gen3 x4 SSD의 읽기 및 쓰기 속도는 평균 초당 2,500~3,200MB이며 PCIe Gen4 x4 드라이브는 평균 초당 5,000MB이다.

그렇다면 어떻게 선택할까? 폼팩터와 마찬가지로 모든 상황에서 똑같이 결정할 수는 없다. 2.5인치 SSD는 모두 SATA 드라이브이며 M.2 SSD는 SATA와 NVMe로 제공되기 때문에 마더보드가 지원하는 것을 구매해야 한다. M.2 슬롯은 SATA만 지원하거나, NVMe만 지원하거나, 둘 다 지원할 수 있다. 데스크톱 PC 마더보드에서는 보드에서 최소 1개의 슬롯이 둘 다 지원하며, 두 번째 슬롯이 둘 다 또는 SATA만 지원하는 경우가 있다. 노트북에서는 그때그때 다를 수 있기 때문에 특정 모델의 사양을 살펴보자.

일부 노트북은 다른 노트북보다 업그레이드가 편할 수 있다. 위 이미지의 노트북의 경우 MVNe를 지원하는 2개의 M.2 슬롯이 있다. ⓒ IDG

인터페이스 유형의 경우 SATA 드라이브는 일상 작업 및 게이밍에도 충분히 빠르며, NVMe는 대용량 파일 전송 시간을 절약해야 하는 고성능 PC에 좋다. 전체적으로 예산과 PC가 얼마나 오래되었는지에 따라 결정하게 된다. 

NAND 유형과 DRAM이 없는 드라이브

인터페이스 유형은 SSD의 속도를 나타내는 주요 지표가 되지만, SSD에 사용되는 NAND(플래시 메모리)의 구체적인 유형과 DRAM 캐시 포함 여부도 영향을 미친다.

하지만 대부분의 사람은 이런 측면을 심층적으로 고려할 필요가 없으며, 다양한 유형의 파일 전송 시 드라이브의 성능이 더욱 중요하고 이런 결과는 각 리뷰에서 확인할 수 있다. 

SLC(Single-Level Cell), MLC(Multi-Level Cell), TLC(Triple-Level Cell), QLC(Quad-Level Cell) NAND는 각각 장단점이 있지만, 매장에 재고가 있는지가 더욱 중요하기 때문이다. 요즘 제조사들이 이용을 낮추고 드라이브 용량을 늘리면서 대부분의 소비자용 SSD는 TLC와 QLC로 제작된다.

SAMSUNG 삼성의 980 프로는 TLC NAND를 사용한다. MLC NAND를 사용하는 970 프로와 달라진 점이다. 최근에는 MLC NAND를 사용한 일반 소비자용 SSD를 찾기가 쉽지 않다.

마찬가지로 DRAM이 없는 드라이브는 일부 벤치마크에서 DRAM 캐시가 있는 동급 SSD와 비교하여 상대적으로 뒤처지지만(무작위 쓰기 등) 인터페이스 성능이 떨어지는 SSD와 비교한 성능이 여전히 중요하다. DRAM이 없는 NVMe SSD는 여전히 SATA SSD보다 빠르며, DRAM이 없는 SATA SSD는 여전히 HDD보다 빠르다. 이런 기대치를 충족하지 못하는 DRAM이 없는 SSD나 DRAM 캐시가 있는 모델과 가격이 같은 SSD는 피하자. 또한 전반적인 성능이 필요한 경우에도 피하자. 하지만 모든 D램리스 SSD를 피하고자 예산을 늘릴 필요는 없다.

요약

이 모든 정보를 파악하고도 아직 어떻게 해야 할지 모르겠다면 걱정하지 말자. 아래의 두 가지 질문에만 답해보면 구매할 SSD의 유형을 파악할 수 있다.
1. 자신의 PC나 노트북에 장착되는 유형은 무엇인가? (2.5인치 SSD, M.2 SSD, 둘 다?)
2. 자신의 PC나 노트북이 지원하는 인터페이스 유형은 무엇인가? (SATA, NVMe, 둘 다?)

데스크톱 PC의 마더보드 사양을 보거나 노트북의 사용 설명서, 제조사 포럼, 레딧 등만 살펴보아도 이런 질문에 쉽게 대답할 수 있다. 

노트북의 경우 (해당하는) 2.5인치 드라이브의 최대 Z 높이를 확인하여 장착 여부를 판단하고, 고려 중인 SSD의 소비전력도 파악한다. 후자는 배터리 사용 시간에 영향을 미칠 수 있다. 성능을 고려하되 자신의 요구사항도 평가하자. 중간급 또는 가성비 제품으로 충분한 데도 최고의 품질을 위해 비용을 지불할 필요는 없다. 다르게 이야기하는 인터넷 댓글들은 무시하자. editor@itworld.co.kr

삼성 870 EVO SATA

수치해석에 유용한 SSD (메모리디스크) 2021 가이드

본 자료는 ITWORLD 기사에서 2021년 3월과 05일 자료와 2021년 12월 14일 자료에서 발췌 인용된 자료입니다. (출처 : www.itworld.co.kr)

수치해석을 하는 경우 계산과정에서 생성되는 결과 파일 사이즈는 매우 크기 때문에, 빠른 디스크 속도는 사용자의 총 해석시간을 줄이는데 큰 도움이 됩니다.

수치해석에서 SSD가 필요한가?

수치해석 업무를 담당하는 사용자에게 SSD가 필요한가? 한마디로 말하면 수치해석을 하는 모든 사람은 보유하고 있는 수치해석 장비의 디스크를 SSD로 업그레이드하는 것이 좋다. 가장 빠른 기계식 하드 드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다.

기존 노트북, 또는 데스크톱의 하드 드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. 수치해석을 하는 사용자는 SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는데 가장 적합한 옵션이다.

SSD는 기계식 하드 드라이브보다 기가바이트 당 비용이 더 많이 들기 때문에 초 고용량으로 제공되지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 필요한 경우, 128GB 나 256GB의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드 드라이브를 PC의 보조 저장 장치로 사용하면 최선의 선택이 된다.

하드 드라이브는 가격 대비 용량 측면에서 여전히 큰 이점을 제공하며, 자주 사용되지 않는 데이터를 저장하는 용도로 적합하다. 그러나 운영체제, 프로그램, 자주 사용하는 데이터에는 보유하고 있는 시스템이 지원한다면 NVMe SSD, 지원하지 않는다면 SATA SSD를 사용하는 것이 좋다.

아래 그래프를 보면 SSD를 왜 사용해야 하는지 명확해진다.

SSD Speed compare
SSD Speed compare

NVMe/M.2/SATA SSD 비교 정리

 NVMe SSDM.2 SSDSATA SSD
속도PCIe 3.0
최대 3,500MBps

PCIe 4.0
최대 7,500MBps


 
SATA
최대 550MBps

NVMe PCIe 3.0
최대 3,500MBps

NVMe PCIe 4.0
최대 7,500MBps
최대 550MBps






 
폼팩터 종류M.2
U.2*
PCIe 카드*
*일반적이지 않은 종류
N/A


 
2.5인치 드라이브
M.2

 
인터페이스 종류N/A
 
SATA
NVMe
N/A
 
장점속도가 빠름공간을 덜 차지함속도와 가격의 균형
단점가격이 비쌈

 
SATA M.2가
2.5인치 SATA보다
비싼 경우가 있음
속도가 느리고
공간을 많이 차지함
 

SATA SSD vs. NVMe SSD

시장에 SATA SSD와 NVMe SSD가 아직 공존하는 데는 이유가 있다. 메모리 기반 SSD의 잠재력을 감안할 때 결국 새로운 버스와 프로토콜이 필요할 수밖에 없으리란 점은 초기부터 명확했다. 그러나 초창기 SSD는 비교적 속도가 느렸으므로 기존 SATA 스토리지 인프라를 사용하는 편이 훨씬 더 편리했다.

SATA 버스는 버전 3.3에 이르러 16Gbps까지 발전했지만 거의 모든 상용 제품은 여전히 6Gbps에 머물러 있다(오버헤드를 더해 대략 550MBps). 버전 3.3이라 해도 현재 SSD 기술, 특히 RAID 구성으로 낼 수 있는 속도에 비하면 한참 느리다.

그 다음으로 등장한 방법은 역시 기존 기술이지만 대역폭이 훨씬 더 높은 버스 기술인 PCI 익스프레스, 즉 PCIe 활용이다. PCIe는 그래픽 및 기타 애드온 카드를 위한 기본 데이터 전송 계층이다. 3.x 세대 PCIe는 복수의 레인(대부분의 PC에서 최대 16개)을 제공하며, 각 레인은 1GBps(985MBps)에 가까운 속도로 작동한다.

PCIe는 썬더볼트 인터페이스의 기반이기도 하다. 썬더볼트는 게임용 외장 그래픽 카드, 그리고 내장 NVMe와 거의 대등한 속도를 내는 외장형 NVMe 스토리지에서 진가를 발휘하기 시작했다. 많은 사용자들이 이제 느끼고 있지만, 인텔이 썬더볼트를 버리지 않은 것은 현명한 판단이었다.

물론 PCIe 스토리지는 NVMe보다 몇 년 전에 나왔다. 그러나 이전 솔루션은 SATA, SCSI, AHCI와 같은 하드 드라이브가 스토리지 기술의 정점이었던 시절에 개발된 오래된 데이터 전송 프로토콜에 발목을 잡혔다. NVMe는 저지연 명령과 다수의 큐(최대 6만 4,000개)를 제공함으로써 스토리지의 발목을 잡았던 제약을 없앤다. 지속적인 원을 그리며 데이터가 기록되는 하드 드라이브와 달리 SSD에서는 마치 산탄처럼 데이터가 흩어져 저장되므로 특히 후자, 즉 다수의 큐가 큰 효과를 발휘한다.

가격 : NVMe > SATA

예상했겠지만, SSD는 속도가 빠를수록 가격이 비싸다. 시중에 판매되는 1TB SATA SSD의 가격은 10만 원 초반대이며, 1TB NVMe PCIe 3.0 드라이브의 가격은 10만 원 중후반대다. 1TB PCIe 4.0 드라이브 가격은 10만 원 초반대부터 20만 원대까지 다양하다. 조금 저렴한 1TB PCIe 4.0 드라이브는 최대 속도가 5,000MBps 정도다.

폼팩터 종류에 따라 가격 차이가 나지는 않는다. 2.5인치 SATA SSD와 M.2 모델의 가격이 동일한 경우가 대부분이다. 가끔 2.5인치 모델이 M.2 모델보다 저렴한 경우가 있는데, 일반적이지는 않다.

SSD 선택 시 유의해서 봐야할 것

물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.

SSD는 NVMe 혹은 SATA를 사용해 PC의 나머지 부분과 통신한다. 일반적으로 SATA는 NVMe보다 속도가 느리다. 반면 M.2는 사실상 폼팩터에 가까우므로 시중에는 NVMe M.2 SSD와 SATA M.2 SSD가 모두 출시되어 있다. 

다만 제품 광고나 설명서에서 가끔 NVMe 드라이브임을 나타내기 위해 ‘M.2 SSD’라는 표현을 사용하고, 2.5인치 폼팩터 SSD임을 나타내기 위해 ‘SATA SSD’라는 표현을 사용한다. 따라서 ‘M.2 SSD’나 ‘SATA SSD’라는 표현을 액면 그대로 받아들이면 안 된다. 반드시 기술 사양을 확인하고 노트북 또는 데스크톱 PC의 스토리지 드라이브의 대략적인 속도를 확인해야 한다.

유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.

  • SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다.
  • PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, “검정” M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다.
  • NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브를 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.
  • M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다.
  • U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.  

물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA III 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.

구입전 사용자가 알아야 할 NVMe SSD

NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브가 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.  

NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만이 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려하라. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 

NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하기 때문에 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년 전에 구입한 PC는 NVMe 드라이브에서 부팅하는데 아무런 문제가 없지만, 좀 더 오래된 메인보드는 지원하지 않을 수 있다. 구글에서 자신의 메인보드를 검색하고 NVMe 부팅을 지원하는지 확인하라. 보드의 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다.  

2021 최고의 SSD 선택 가이드

Brad Chacos | PCWorldSSD(Solid-State Drive)로 전환하는 것은 PC를 위한 최상의 업그레이드다. SSD는 긴 부팅 시간을 없애고, 프로그램과 게임 로드 속도를 높이는 등 일반적으로 컴퓨터를 빠르게 한다. 그러나 모든 SSD가 동일한 것은 아니다. 최고의 SSD는 합리적인 가격으로 훌륭한 성능을 제공한다. 가격에 고민하지 않을 경우, 놀라울 정도의 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 제공하는 제품도 있다. 

대부분 사용자를 위한 최고의 SSD: SK 하이닉스 골드 S31 SATA SSD  
가성비 최고의 SSD: 애드링크 S22 QLC SATA 2.5인치 SSD 
최고의 NVME SSD: SK 하이닉스 골드 P31 M.2 NVMe SSD(1TB) 
최고의 PCIe 4.0 SSD: 삼성 980 프로 PCIe 4.0 NVMe SSD(1TB)

많은 SSD가 2.5인치 폼 팩터로 제공되며 기존 하드 드라이브에서 사용하는 것과 동일한 SATA 포트를 통해 PC와 통신한다. 그러나 최첨단 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브는 메인보드의 M.2에 직접 연결하는 작은 스틱 형태의 SSD다. PCIe 어댑터에 장착되는 이 드라이브는 구입하기 전에 메인보드에 슬롯이 있는지 확인해야 한다. 그래픽 카드나 사운드 카드처럼 메인보드에 꽂을 수 있는 SSD와 미래형 3D 크로스포인트(3D XPoint) 드라이브 등이 등장함에 따라 완벽한 SSD를 선택하는 것은 예전처럼 간단하지 않다. 

그래서 이 가이드가 필요하다. 본지는 사용자 상황에 적합한 SSD를 찾기 위해 수많은 SSD를 테스트했다. 본지가 선정한 최고 인기 제품과 SSD 선택 시 무엇을 고려해야 하는지 알아보자. 참고로, 이번 가이드는 내장형 SSD만 적용한 것이다. 


최신 SSD 뉴스

  • 구입해야 하는 SSD에 대한 가이드를 확인하고, 각 시스템에서 가장 적합한 SSD의 종류에 대해 알아보자. 
  • 인텔은 모든 데스크톱 소비자 버전의 옵테인(Optane) 드라이브를 단종시켰지만, 이 기술은 노트북과 서버에 그대로 남아있다. 옵테인 SSD는 엄청난 랜덤 액세스 성능과 놀라운 내구성을 제공했지만, 용량이 제한적이면서도 가격은 매우 높았다. 향후 노트북에서 느린 NAND SSD 속도를 높이기 위한 캐싱 형태의 기능으로 사용될 것이다. 
  • 스토리지 제조업체는 공급망 문제로 인해 출시 후 구성 요소를 조정하는 경우가 많지만, 한 PC하드웨어 전문매체는 최근 에이데이타(Adata)가 훨씬 느린 버전으로 XPG 8200 프로의 컨트롤러를 교체한 것을 포착했다.  


대부분 사용자를 위한 최고의 SSD, SK 하이닉스 골드 S31 SATA SSD 

ⓒ SK Hynix

삼성의 주력인 EVO SSD 제품군은 2014년 이래로 줄곧 본지의 권장 목록에서 1위를 차지했으며, 현재 삼성 860 EVO는 여전히 속도, 가격, 호환성 및 5년 보증 및 뛰어난 마법사 관리 소프트웨어의 안정성 등 조화를 원하는 사람들에게 좋은 선택지다. 그러나 대부분의 사람들은 SK 하이닉스 골드 S31을 사는 것이 낫다. 

골드 S31은 지금까지 본지가 테스트 한 가장 빠른 SATA SSD 가운데 하나일뿐만 아니라 동급 최강의 870 EVO와 견줄 수 있을만한 거리에 있다. 하지만 이 드라이브의 가격은 놀랍다. 250GB 드라이브의 경우 44달러, 500GB 드라이브의 경우 57달러, 1TB의 경우 105달러인 골드 S31은 500GB 모델에 70달러를 청구하는 삼성 제품보다 훨씬 저렴하다(국내에서는 1T 13만 5,000원, 500G 7만 5,000원, 250G 4만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주). .

리뷰 당시 본지는 “실제 48GB 사본 테스트 수행시 골드 S31은 지속적인 읽기 및 쓰기 작업에서 테스트한 제품 가운데 가장 빠른 드라이브임을 입증했다”라고 평가했다. 이 제품은 이 평가로 충분하다.

SK 하이닉스는 정확히 제품 이름이 아니기 때문에 브랜드 자체에 대해 조금 딴지를 걸 수도 있다. 그럼에도 불구하고 SK 하이닉스는 지구상에서 가장 큰 반도체 제조업체 가운데 하나다. SK 하이닉스는 시작부터 NAND 및 컨트롤러 기술을 개발해왔으며, 수많은 컴퓨터 업체의 SSD 제조업체였지만 판매선상에는 자리하지 못했다. 이제 그 선상에 섰고, 결과는 훌륭했다. 

더 큰 용량이 필요하거나 단순히 검증된 브랜드를 고수하고 싶다면, 250GB, 500GB, 1TB 및 2TB 모델로 제공하는 삼성 870 EVO를 선택하면 된다. 이 제품은 SK 하이닉스보다 조금 더 빠르지만, 그 대가로 비용이 더 많이 든다. 삼성 870 EVO는 대부분의 SSD에 비해 매우 매력적이고 저렴한 패키지를 제공하고 있기 때문에 골드 S31이 얼마나 더 좋은 것인지 알 수 있다. 삼성 870 QVO는 1TB에서 무려 8TB에 이르는 용량을 가진 또 다른 강력한 경쟁 제품이지만 다음 세션에서 논의할 것이다.


가성비 최고의 SSD: 애드링크(AddLink) S22 QLC SATA 2.5인치 SSD

ⓒ Addlink

매우 저렴한 가격에 훌륭한 성능을 제공하는 SK하이닉스 골드 S31은 최고의 가성비 SSD로, 대부분의 사용자에게 최고의 SSD다. 하지만 어떤 이유로든 골드 S31에 관심이 없는 이들에겐 더 많은 선택지가 있다. 

이제 기존의 MLC(Multi-Level Cell)와 TLC(Triple-Level Cell) SSD 가격이 급락함에 따라 제조업체는 SSD 가격을 더욱 낮출 수 있는 새로운 QLC(Quad-Level Cell) 드라이브를 출시했다. 

이 새로운 기술을 통해 제조업체는 매우 빠른 SSD에 버금가는 속도와 함께 하드 드라이브와 같은 수준의 용량을 가진 SSD를 출시할 수 있었다. 다만 삼성 860 QVO를 포함한 1차 QLC 드라이브는 수십 기가바이트의 데이터를 한번에 전송할 때 쓰기 속도가 하드 드라이브 수준으로 떨어졌다. 

애드링크(Addlink) S22 QLC SSD는 이 같은 어려움을 겪지 않는다. 기존 TLC SSD는 여전히 QLC 드라이브에 비해 속도 우위를 유지하고 있지만, 애드링크 S22는 512GB에 59달러, 1TB에 99달러의 저렴한 가격에 판매하고 있다. 하지만 SK 하이닉스 골드 S31이 거의 같은 금액으로 판매되고 있다는 사실에 주목할 필요가 있다. 

대량의 데이터를 한번에 이동할 계획이 없고, 더 많은 저장공간이 필요하다면 삼성의 2세대 QLC 제품인 삼성 870 QVO가 좋은 선택이다. 실제로 애드링크의 SSD보다 조금 더 빠르다. 그러나 아마존에서 1TB가 110달러, 2TB의 경우 205달러, 4TB 450달러, 8TB 900달러로 더 비싸다. 1TB보다 적은 용량은 판매하지 않는다. 구형 삼성 860 QVO도 여전히 좋은 선택이긴 하지만 최신 870 QVO는 모든 면에서 최고다.

하지만 메인보드가 더 빠르고 새로운 NVMe M.2 드라이브를 지원한다면 선택지는 달라진다. 


최고의 NVMe SSD: SK 하이닉스 골드 P31 M.2 NVMe SSD(1TB) 

ⓒ SK Hynix

성능이 가장 중요하다면 삼성 970 프로 또는 씨게이트 파이어쿠다(Seagate FireCuda) 510이 가장 빠른 NVMe SSD이지만, 대부분의 사람은 SK 하이닉스 골드 P31을 구입하는 것이 좋다. SK 하이닉스는 가성비 범주에서 전체 SSD를 장악하고 있다. 

SK 하이닉스 골드 P31은 128비트 TLC NAND를 탑재한 최초의 NVMe SSD이며, 96 NAND 레이어를 사용하는 다른 제품들을 뛰어넘었다. 본지가 테스트한 모델은 크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 6와 AS SSD의 종합 벤치마크에서도 완전히 인정받았으며, 보도자료에서 주장했던 3.5Gbps 읽기 및 쓰기 속도에 거의 도달했다.

또한 실제 48GB 및 450GB 파일 전송 테스트에서 더 비싼 SSD에 비교했을 때도 뒤지지 않았다. SK 하이닉스 골드 P31은 최상급 드라이브처럼 작동하지만, 저렴한 드라이브보다 조금 더 비쌀 뿐이다. 500G 제품은 75달러에, 1TB 제품은 125달러에 구입할 수 있다(국내에서는 1T 19만 8,000원, 500G 9만 8,000원에 판매하고 있다. 편집자 주). 

마이크론 크루셜(Crucial) P5는 비용 효율적인 NVMe SSD로, 만약 SK 하이닉스 골드 P31이 없었다면, 최고의 선택지가 될 수 있었다. 하지만 골드 P31가 조금 더 빠르고, 조금 더 저렴하다. 그래도 크루셜 P5는 대안 제품이 될 수 있다.

하지만 예산이 빠듯하다면, 약간 더 적은 비용으로 매력적인 선택지를 찾을 수 있다. 웨스턴 디지털 블루(Western Digital Blue) SN550 NVMe SSD는 앞서 언급한 제품처럼 빠르거나 화려한 성능을 갖고 있진 않다. 하지만 가격이 훨씬 저렴하다. 250GB의 경우 45달러, 500GB의 경우 65달러, 1TB의 경우 130달러와 같은 보급형 가격에도 불구하고 WD 블루 SN550은 고가의 제품 성능을 충분히 발휘할 수 있다. 신뢰성에 대한 좋은 이력을 가진 기존 브랜드를 이은 제품이며, 평균보다 긴 5년 보증을 제공한다. 


또 다른 훌륭한 NVMe SSD 

– 애드링크 S70 NVMe SSD: 좀 더 높은 성능을 원한다면 애드링크(Addlink) S70 NVMe SSD 또한 탁월한 선택지가 될 수 있다. 이 제품은 WD 드라이브보다 성능이 약간 우수하다. 하지만 본지는 이 제품의 가격이 인상된 후부터는 일상적인 컴퓨터 사용자에게 WD 블루 SN550을 추천한다. 애드링크는 WD만큼 잘 알려져 있지 않지만, S70 NVMe SSD에 대해 5년 보증을 제공한다.  

– PNY XLR8 CS 3030: 이 제품은 좋은 가격에 빠른 성능을 제공하는 또 다른 선택지다. 하지만 일상적인 사용에는 탁월하지만, 긴 쓰기 작업에서는 수렁에 빠질 수 있다.

– 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤(Kingston) KC2500: 더 빠른 속도를 위해 좀더 많은 비용을 써도 괜찮다면 삼성 970 프로 수준의 성능을 지닌 에이데이타의 XPG SX8200 프로와 킹스톤 KC2500도 있다. 킹스톤 KC2500은 한번의 테스트에서 최고 등급에 도달하지 못했지만, 항상 선두권을 유지하고 있었다. 경쟁 제품과 거의 동일한 가격으로 구입할 수 있으며, 고성능 NVMe SSD를 구입하는 경우 고려해볼 만한 제품이다. 

새로운 유형의 대용량 SSD 덕분에 충분한 저장용량과 함께 엄청난 NVMe 속도를 얻을 수 있게 됐지만, 이에 대한 비용은 감수해야 한다. OWC 아우라 P12는 NVMe 평균 이상의 쓰기 성능과 4TB 제품을 929달러에 제공한다. 최고의 세이브런트 로켓(Sabrent Rocket) Q는 최고의 성능과 놀라운 8TB 용량으로 모든 것을 만족시키지만, 1,500달러라는 놀라운 가격이 기다리고 있다. 최첨단은 저렴하지 않다.


최고의 PCIe 4.0 SSD: 삼성 980 프로 PCIe 4.0 NVMe SSD(1TB)

ⓒ samsung

대부분의 NVMe SSD는 표준 PCIe 3.0 인터페이스를 사용하지만, 최첨단 기술을 지원하는 일부 제품에는 훨씬 더 빠른 PCIe 4.0 드라이브가 있다. 현재 AMD의 라이젠 3000 프로세서만 PCIe 4.0을 지원하며 X570 또는 B550 메인보드에 장착하는 경우에만 지원한다. 하지만 이 기준을 충족하면 PCIe 4.0 SSD는 가장 빠른 PCIe 3.0 NVMe SSD가 따라오지 못할 성능을 보여준다. 

커세어(Corsair), 기가바이트(Gigabyte), 세이브런트는 최초의 PCIe 4.0 SSD를 출시했으며, 모두 약 200달러에 1TB 용량과 유사한 성능을 제공했다. 하지만 본지가 선정한 최고의 PCIe 4.0 SSD는 조금 더 비싸다. 

본지는 최근에서야 PCIe 4.0 SSD 테스트를 추가했지만, 지금까지 테스트한 제품 가운데 최고는 삼성 980 프로였다. 이 제품은 테스트에서 삼성이 주장한 7Gbps 읽기 속도와 5Gbps 쓰기 속도를 초과했다. 이 제품은 실제 파일 전송 테스트를 통과했지만, 450GB 전송 테스트에서 발견한 것처럼 막대한 양의 데이터를 전송하는 경우 속도가 약간 느려질 수 있다. 하지만 대부분의 사용자가 SSD를 이렇게 힘들게 다루진 않는다.

하지만 모든 성능은 프리미엄급이다. 그럼에도 불구하고 250GB 90달러, 500GB 150달러, 1TB 용량은 230달러이다. 

WD 블랙 SN850은 삼성 980 프로의 성능에 뒤처져 있지만, 거의 같은 가격으로 판매한다. 본지는 리뷰에서 “최강의 단일 SSD PCIe4 스토리지 성능을 찾는다면 어느 쪽도 문제가 되지 않을 것”이라고 평가했다. 

 

PCIe 4.0 속도가 빠른 SSD를 원하지만 삼성의 동급 최고의 성능을 위해 많은 비용을 소비하고 싶지 않다면 XPG 겜믹스 S50 라이트를 고려한다. 본지는 “XPG 겜믹스 S50 라이트는 우리가 테스트한 최초의  PCIe 4 SSD로, 차세대라는 추가 비용이 들지 않는다. 실제로 시스템을 실행하는 시스템에서는 삼성 980 프로와 차이를 구분하기 어려울 것이다”라고 설명했다.  

겜믹스 S50 라이트는 1TB의 경우 140달러, 2TB의 경우 260달러다.


NVMe SSD 설정시 알아야 할 사항

NVMe 드라이브는 구입하기 전에 어떤 특징을 갖고 있는지 알고 있어야 한다. 표준 SATA SSD는 이미 PC 부팅 시간과 로딩 시간을 대폭 단축하고 훨씬 저렴하다. NVMe 드라이브는 특히 대량으로 데이터를 정기적으로 전송하는 경우, 삼성 960 프로와 같은 M.2 폼 팩터나 또는 PCIe 드라이브를 가장 많은 효과를 누릴 수 있다. 그렇지 않으면 NVMe 드라이브는 가격만 비쌀뿐 가치도 없다.  

NVMe SSD를 구입하기로 결정한 경우, PC에서 SSD를 처리할 수 있는지 확인해야 한다. 이는 비교적 새로운 기술이므로, 지난 몇 년 내에 제작한 메인보드만 M.2 연결이 가능하다. 스카이레이크 시대의 AMD 라이젠과 주류 인텔 칩을 고려한다. PCIe 어댑터에 탑재된 NVMe SSD는 M.2 채택이 확산되기 전인 초기에 널리 사용됐지만 지금은 매우 드물다. NVMe SSD를 구입하기 전에 실제로 NVMe를 사용할 수 있는지 확인하고 최대한 활용하기 위해서는 4개의 PCIe 레인이 필요하다는 점에 유의해야 한다. 

NVMe 드라이브를 최대한 활용하려면 운영체제를 실행해야 하므로 드라이브를 인식하고 부팅할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 지난 1~2년동안 구입한 PC라면 NVMe 드라이브를 부팅하는 데 문제가 없어야하지만, 이전 메인보드에서는 지원이 어려울 수 있다. 구글에서 메인보드를 검색하고 NVMe에서 부팅을 지원하는지 확인한다. 보드에서 BIOS 업데이트를 설치해야 할 수도 있다. 하드웨어가 NVMe SSD에서 부팅할 수 없는 경우에도 시스템은 이를 보조 드라이브로 사용할 수 있어야 한다. 


SSD 선택에서 고려해야 할 것

물론 저장 용량과 가격이 중요하다. 또한 긴 보증기간은 조기 데이터 사망에 대한 우려를 완화시킬 수 있다. 대부분의 SSD 제조업체는 3년 보증을 제공하며 일부 더 좋은 모델은 5년을 보증한다. 그러나 이전 세대의 SSD와는 달리, 몇 년 전에 혹독한 내구성 테스트로 입증한 것처럼 최신 SSD는 일반 소비자가 어지간히 사용해서는 마모되지 않는다.

가장 유의해야 할 것은 SSD를 PC에 연결하는 데 사용되는 기술이다.
– SATA: 연결 유형과 전송 프로토콜을 나타내며, 대부분의 2.5인치 및 3.5인치 하드 드라이브와 SSD를 PC에 연결한다. SATA III 속도는 약 600MBps에 달할 수 있으며, 대부분의 현대 드라이브는 최대 속도를 제공한다. 

– PCIe: 이 인터페이스는 컴퓨터의 4개의 PCIe 레인을 활용해 SATA 속도를 훨씬 능가해 거의 4GBps를 제공한다(PCIe 3세대). 이런 파괴적인 속도는 강력한 NVMe 드라이브와 잘 어울린다. 메인보드의 PCIe 레인과 M.2 슬롯 모두 PCIe 인터페이스를 지원하도록 유선으로 연결할 수 있으며, M.2 드라이브를 PCIe 레인에 슬롯화할 수 있는 어댑터를 구입할 수 있다. 

– NVMe: 비휘발성 메모리 익스프레스(Non-Volatile Memory Express) 기술은 PCIe의 풍부한 대역폭을 활용해 SATA 기반 드라이브와는 비교조차 못할 정도로 매우 빠른 SSD를 만든다. NVMe에 대해 더 자세히 알고 싶다면 여기를 클릭하라.  

– M.2: 설명이 쉽지 않다. 많은 사람이 M.2 드라이브가 모두 NVMe 기술과 PCIe 속도를 사용한다고 생각하지만 사실이 아니다. M.2는 단순히 폼 팩터에 불과하다. 물론 대부분의 M.2 SSD는 NVMe를 사용하지만 일부는 여전히 SATA를 사용한다. 많은 최신 울트라북이 저장을 위해 M.2를 사용한다. 

– U.2 및 mSATA: mSATA 및 U.2 SSD에서도 문제가 발생할 수 있지만, 이 형식을 지원하는 메인보드와 제품 가용성은 드물다. M.2가 대중화되기 전에 일부 구형 울트라북에 mSATA가 포함되어 있으며, 필요할 경우 드라이브를 사용할 수 있다.  

물론 속도도 중요하지만, 대부분의 최신 SSD는 SATA 3 인터페이스를 지원한다. 그러나 전부 다 그런 것은 아니다.


SSD vs. 하드 드라이브 

SSD가 필요한가? “필요하다.” 본지는 모든 사람이 SSD로 업그레이드할 것으로 진심으로 권장한다. 가장 빠른 기계식 하드드라이브도 SSD 속도에는 미치지 못한다. 기존 노트북, 데스크톱의 하드드라이브를 SSD로 교체하면 완전히 새로운 시스템처럼 느낄 수 있다. SSD를 구입하는 것은 컴퓨터를 업그레이드하는 데 가장 적합한 선택이다. 

SSD는 기계식 하드드라이브보다 기가바이트 당 저장 비용이 많이 들기 때문에 대용량으로 제공하지 않는 경우가 많다. 속도와 저장 공간이 동시에 필요한 경우, 128GB 크루셜 BX300과 같은 제한된 용량의 SSD를 구입해 부팅 드라이브로 사용하고, 기존 하드드라이브를 PC의 보조 저장장치로 설정한다. 프로그램을 부팅 드라이브에 넣고 미디어 및 기타 파일을 하드드라이브에 저장하면 준비가 다 된 것이다. editor@itworld.co.kr 

FLOW-3D 수치해석 프로그램 Supported Platforms 보기

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

활성화 된 슬러지 모델링

Activated Sludge Model

폐수 처리 플랜트 (WWTP) 내부의 생화학 적 반응 및 유체 역학에 대한 자세한 이해는 설계자와 엔지니어가 새로운 플랜트 설계를 평가하고, 관리 결정을 정량화하고, 새로운 제어 계획을 개발하고, 안전한 작업자 교육을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 블로그에서는 독자들에게 대규모 생화학 반응 시스템을 동적으로 해결 하는 FLOW-3D 의 새로운 ASM (Activated Sludge Model)을 소개합니다.

폭기조

폭기조는 대부분의 생화학 반응이 WWTP의 2 차 처리 부분에서 발생하는 곳입니다. 일반적으로 폭기 탱크는 대부분의 생화학 반응이 완료되는 데 걸리는 시간을 허용하는 긴 경로를 가지고 있습니다. 종이 폭기조의 전체 길이를 횡단하는 데 걸리는 시간을 잔류 시간이라고합니다. 폭기조에 산소가 주입되어 폐수에서 박테리아가 증식합니다. 박테리아는 산소를 사용하여 물에있는 폐기물을 분해하고 그렇게하면서 플록 또는 슬러지 블랭킷이라고하는 응집체를 형성합니다. 활성화 된 슬러지의 일부는 폐수의 생화학 적 처리를 더욱 촉진하기 위해 폭기조로 다시 재활용됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도

생화학 반응의 표준 시스템

국제 물 협회 (IWA)는 지난 40 년간 생화학 적 반응을 설명하는 세 가지 주요 수학적 시스템을 제안했다. 이러한 각 시스템 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3은 폭기조 내부의 다양한 종의 성장 및 붕괴 역학을 다양한 세부 수준으로 포착합니다. ASM-3이 가장 포괄적입니다. 첫 번째 시스템 인 ASM-1은 아래 표 형식과 확장 형식으로 표시됩니다.

결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템
결합 편미분 방정식의 확장 시스템으로서의 생화학 반응의 ASM-1 시스템

ASM 솔버 기능

대부분의 생화학 반응은 Monod 모델 또는 유사한 모델을 기반으로합니다. Monod 모델은 미생물의 성장 및 붕괴 속도를 예측하는 수학적 모델이며 간단한 방정식으로 설명됩니다.

여기서 a 와 k 는 최대 비 성장률 상수이고 기질 농도는 최대 비 성장률의 절반에 해당합니다. C 는 시간에 따라 변화하는 미생물 종의 농도 t 입니다. Monod 모델은 종의 농도에 따라 반응의 순서를 동적으로 변경하는 특성이 있습니다.

For C   >> A는 , 변화율 C는  0 차에 접근한다.

For C   << a는 , 변화율 C는 일차 접근한다.

이 모든 것은 미생물 종의 농도가 높으면 썩고 자라는 속도가 빨라지고, 종의 양이 적으면 썩거나 자라는 속도가 느리다는 것입니다. Monod 방정식의 해는 다음과 같이 Lambert 함수에 의해 제공됩니다.

간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교
간단한 Monod 방정식에 대한 분석 솔루션과 FLOW-3D 솔루션의 비교

생화학 반응을 설명하는 표준 시스템에는 Monod 용어의 긴 사슬이 포함되어 있습니다. FLOW-3D 의 ASM 모델은 WWTP에서 박테리아 종의 Monod 기반 성장 및 붕괴를 완벽하게 추적 할 수 있습니다. ASM 모델은 FLOW-3D 의 유체 역학 솔버 와 통합되어 속도 및 압력 장을 기반으로 한 박테리아의 움직임이 성장 및 붕괴 속도와 결합 될 수 있습니다.

FLOW-3D 의 ASM 솔버 결과가 벨기에 Zele의 폐수 처리장 (WWTP)에서 배출 될 때 다양한 유입수 종 농도의 붕괴 및 성장에 대해 보여줄 것 입니다. 종 및 유체 역학 계산을 정확하게 추적하면 폐수 처리 전문가가 정량적으로 뒷받침되는 설계 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

Zele WWTP

Zele WWTP는 1983 년 50,000 명의 주민을 위해 벨기에에서 건설되었습니다. 일반적으로이 WWTP의 유입수는 가정용 폐수 40 %와 산업 폐수 60 %로 구성됩니다. 1 차 처리 공정 후 유입수는 생물학적 활성 슬러지 처리장으로 흘러 재활용 활성 슬러지와 혼합됩니다.

벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.
벨기에 Zele에서 나온 WWTP의 개략도 [2]. 녹색 상자는 2 차 처리 과정을 나타냅니다.

활성 오니 조 또는 폭기조는 약 400 m의 레인 6으로 분할되어 하나의 플러그 유동 폭기조 구성 3 각. 폭기조에서 나오는 유출 물은 각각 2050 m 3 용적의 2 개의 2 차 정화기 (SC1 및 SC2)로 이동합니다 . 최종 폐수는 인근 하천으로 배출됩니다. 2 차 정화기 아래에서 활성 슬러지의 일부는 폭기조로 다시 재활용되어 2 차 처리의 효율성을 높입니다.

우리는 2 차 처리 구성 요소의 기하학적 구조와 다양한 종의 유입 농도에 대한 자세한 정보를 이용할 수 있기 때문에 사례 연구를 위해이 WWTP를 선택했습니다. 정보는 상세하지만 완전하지는 않으며이 불완전한 정보는 폐수 농도에 중대한 영향을 미칠 것이며 나중에 논의 할 것입니다.

기하학, 메싱 및 물리학

지오메트리 생성 및 메싱은 간단했습니다. FLOW-3D 에는 완전한 WWTP를 완전히 정의하는 데 사용 된 기본 지오메트리 모양 모음이 있습니다. 이러한 모양은 생성하기 쉽고 외부 CAD 소프트웨어를 사용하여 생성 된 일부 지오메트리와 달리 오류가 없습니다. 마찬가지로, 구조화 된 그리드를 사용하면 구조화되지 않은 그리드 생성과 관련된 일반적인 오류를 처리하는 시간이 절약되었습니다.

폭기조 내부의 물리학은 복잡하며 질량 및 운동량 보존 방정식 (Navier-Stokes 방정식), 종 수송, 반응 역학, 산소 용해 및 연속 밀도 평가의 완전한 시스템을 해결해야합니다. FLOW-3D 는 가장 정확한 계산을 위해 완전히 결합 된 방식으로 이러한 모든 물리학을 설명합니다.

FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.
FLOW-3D의 Zele WWTP 설정. 화살표는 흐름 방향을 나타내며 유입수는 녹색 화살표의 시작 부분에서 도메인으로 들어갑니다.

세 가지 표준 수학적 모델 인 ASM-1, ASM-2 및 ASM-3 중에서 연구자들은이 WWTP에서 ASM-1 수학적 모델을 사용합니다. 이는 간단하면서도 많은 중요한 생화학 과정을 다루기 때문입니다. ASM-1 모델은 일반적으로 폐수에서 발견되거나 처리 과정에서 생성되는 13 종의 진화를 고려합니다 [표 1].

종 IDZele의 초기 유입 농도 (mg / l)
가용성 불활성 유기물SI7.5
쉽게 생분해되는 기질SS400.0
미립자 불활성 유기물XI40.0
천천히 생분해되는 기질XS40.0
활성 종속 영양 바이오 매스XB, H120.0
활성 독립 영양 바이오 매스XB, A5.0
바이오 매스 붕괴로 인한 미립자 제품XP0.0
산소SO0.0
질산염 및 아질산염 질소SNO0.0
암모늄 질소SNH15.0
용해성 생분해 성 유기 질소SND8.2
미립자 생분해 성 유기 질소XND11.3
알칼리도SALKNot included

표 1. 표준 ASM-1 수학 시스템의 종 목록과 Zele WWTP에서 측정 된 초기 유입수 농도. 이러한 초기 농도 중 일부는 추론되며 큰 불확실성이 관련 될 수 있습니다. S와 X는 각각 용해성 물질과 미립자 물질을 나타냅니다.

이들 종 각각은 반응하지 않는 불활성 종 (SI 및 XI)을 제외하고 하나 이상의 생화학 적 과정에 의존합니다. 불활성 종의 유입 및 유출 농도는 XI의 경우와 같이 침전으로 인해 달라질 수 있습니다. SALK는 WWTP에서 측정되지 않았기 때문에이 사례 연구에서 무시되었습니다.

관심 유출량

폐수 엔지니어가 관심을 갖는 주요 유출량은 총 화학적 산소 요구량 (COD tot ), 암모늄 질소 (SNH) 농도, 아질산염 및 질산염 질소 (SNO) 및 총 킬달 질소 (TKN)입니다.

  • COD tot = SI + SS + XI + XS
  • TKN ~ XND + SND + SNH

이 양은 처리 된 물의 전반적인 품질을 나타냅니다.

유출량측정 된 유입 농도 (mg / l)FLOW-3D 유출 농도 (mg / l)
CODtot600264.04
SNH1530.34
SNO01.86
TKN3537.28

총 COD, SNH 및 TKN의 농도는 폐수가 폭기조를 통과하여 WWTP를 빠져 나 가면서 감소해야합니다. 이 동작은 총 COD [표 2]에 대해 올바르게 예측되지만 SNH 및 TKN에 대해서는 그렇지 않습니다. SNO의 농도는 증가 할 것으로 예상되며 이는 ASM 솔버에 의해 정확하게 예측됩니다. 모든 폐수 종의 농도는 아래 애니메이션에 표시됩니다.

Zele WWTP에 있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과

애니메이션은 Zele WWTP에있는 모든 종의 진화에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

WWTP 데이터에 대한 결과의 민감도

나는 폐수에서 일부 종의 잘못된 진화를 모델링의 가정과 누락된 WWTP 데이터에 기인합니다. 유입수에서 측정 된 종 농도의 불확실성; 초기 농도에 대한 정보 누락; 그리고 입자상 물질의 침강 특성에 대한 누락 된 데이터는 폐수의 종 농도에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다.

마찬가지로 불완전한 지오메트리 사양은 WWTP 내부의 유체 역학 계산의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 폭기조에 산소를 살포하는 것에 대한 정보는 부분적으로 만있었습니다. 산소는 다른 종의 부패와 성장에 큰 영향을 미치는 중요한 구성 요소입니다.

WWTP의 모든 데이터를 항상 측정 할 수있는 것은 아닙니다. 이러한 경우 보정 된 수치 모델을 가상 실험실로 효과적으로 사용하여 다양한 WWTP 설계를 테스트 할 수 있습니다. 이 사례 연구는 특히 폭기조에서 WWTP의 2 차 처리 부분에서 종의 농도를 추적 할 수 있음을 보여줍니다. 그리고 이것은 유체 역학 효과를 고려하면서 할 수 있습니다. 완전한 WWTP 데이터와 문제 사양이 존재하는 경우 엔지니어와 설계자는 WWTP 플랜트 운영 및 설계 최적화에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

우리는 활성 슬러지 모델을 추가로 개발하고 보정하기 위해 폐수 처리 산업의 연구원 및 전문가와 협력 할 수 있습니다. 귀하의 WWTP 프로젝트 및 연구에 대해 논의하려면 adwaith@flow3d.com 으로 이메일을 보내 주십시오 .

참고 문헌

[1] Henze M., Lossdrecht M.C.M., Ekama G.A., Brdjanovic D., Biological Wastewater Treatment, Principles, Modelling and Design, IWA publishing 2008.

[2] Peterson B., Vanrollenghem P.A., Gernaey K., Henze M. (2002) Evaluation of an ASM-1 model calibration procedure on a municipal–industrial wastewater treatment plant, Journal of Hydroinformatics, 4(1): 15-38.

[3] Henze, M., Grady, C. P. L. Jr., Gujer, W., Marais, G. v. R. & Matsuo, T. (1987) Activated Sludge Model No. 1. IAWPRC Scientific and Technical Reports No. 1. London, UK.

2019년 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

고성능 컴퓨팅(HPC)

고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학, 공학 또는 거대한 비지니스 요구 사항들을 해결하기 위해, 우리가 흔히 사용하는 일반적인 데스크탑 컴퓨터나 워크스테이션보다 훨씬 더 높은 성능을 발휘하도록 컴퓨팅 파워를 결합하여 고성능을 발휘하도록 하는 것을 의미합니다.
시뮬레이션이나 분석과 같은 HPC  워크로드는 계산 속도, 메모리 사용 및 데이터 관리가 매우 중요합니다.
클러스터나 슈퍼컴퓨터라고도 불리는 일반적인 HPC 시스템은 고속의 네트워크에 연결된 다수의 서버를 이용한 확장을 통해, 여러 애플리케이션들을 병렬 실행하도록 설계됩니다.
HPC 시스템에는 관련 소프트웨어, 도구, 구성요소, 스토리지 및 서비스가 포함된 경우가 많습니다.

고성능 컴퓨팅은 일반적으로

  • 100Gbps의 초고속 네트워킹
  • 확장 가능한 고성능 스토리지
  • 고성능 컴퓨팅 소프트웨어 스텍 (최근에는 거의 Linux가 대세로 자리 잡음)
  • 에너지 효율성
  • GPU 가속지원

등이 핵심 성능지표로 고려되어 개발됩니다.
이러한 컴퓨터는 매우 고가이고 특별한 관리환경과 전문가들이 필요하여, 일반인들은 쉽게 접하기가 어렵습니다.
그러나 최근에는 시스템 구성은 전문가들이 하고, 시스템 사용은 일반 엔지니어들이 사용할 수 있도록 UI나 시스템 사용환경이 많이 편리해져서 대기업이나 국책 연구기관의 연구원들이 쉽게 사용할 수 있는 기반이 많이 갖추어져 있습니다.

이러한 HPC와는 스케일 규모면에서는 차이가 많지만, 최근에는 단일 컴퓨터에서도 많은 core로 구성된, 수퍼컴에 가까운 단일 컴퓨팅 고성능 PC가 판매되고 있습니다.
따라서 본 기사에서는 고성능 PC 하드웨어를 통해 수치해석을 수행할 수 있는 전세계의 최신 컴퓨터 기술을 소개하는 PC 기반 하드웨어 기사를 소개합니다.
본 기사는 itworld 에서 작성된 자료입니다.

AMD 라이젠 3000 리뷰 | 인텔의 시대를 끝내러 왔다

2019.07.09
업데이트 기사에서는 성능 테스트 결과 중 3D 뷰포트와 시너지 시네스코어(Cinescore) 성능 결과를 더했다. 또한, 게임 외적인 이유로 데이터에 나타나지 않았던 파 크라이(Far Cry) 5와 데우스 엑스: 맨카인드 유나이티드(Deus Ex: Mankind United)에서의 구형 라이젠 칩 게이밍 벤치마크 차트도 추가했다.

AMD의 12코어 라이젠 9 3900X CPU 리뷰를 한마디로 요약한 문장은 이렇지 않을까?“와, 이 CPU 진짜 빠르다.”

그러나 결론만 보기는 아쉽다. 라이젠 9 3900X는 1GHz를 처음으로 넘어섰던 AMD의 오리지널 K7 애슬론 시리즈 CPU, 데스크톱 PC의 64비트 시대를 열었던 애슬론 64 CPU만큼이나 중요한, 시장을 바꾸는 CPU가 될 물건이기 때문이다.

라이젠 9 3900X가 앞으로 저런 제품이 세운 위대함을 달성하기 어려울 것이라고 생각할지 모른다. 이전 세대의 무시무시한 게이밍 성능 지표를 모두 넘어서는 정도는 아니다. 그러나 발매 직후의 혼란이 가라앉으면 AMD 라이젠 3000 시리즈는 단숨에 가장 인기 있는 CPU가 될 것이다.

라이젠 3000 시리즈는 어찌됐든 7나노 공정으로 생산된 최초의 사용자 x86 칩이다. 인텔의 현재 데스크톱 칩은 모두 아직도 14나노 공정으로 제작된다. 올해 말쯤 되어야 10나노 공정으로의 이전이 시작될 것이다. AMD가 7나노 공정에 먼저 도달한 것을 부러워하면서 말이다.

기술적인 우위를 바탕으로 AMD는 라이젠 3000을 위해 재설계된 2세대 젠 코어를 발표했다. 이전 라이젠 2000 시리즈에 비해 부동 소수점 성능이 2배 증가했고, 클럭당 명령어 처리 횟수가 15% 향상되었다.

AMD는 명령 프리-패치를 개선했고, 명령 캐시를 한층 강화했고, 마이크로-op 캐시를 2배로 늘렸다고 말했다. AMD는 부동 소수점 성능을 2배로 늘린 것에 더해 이제 AVX-256까지 도입했다(256비트 고급 벡터 확장). 인텔 코어는 AVX-512이다. 오늘날 AVX는 주로 동영상 인코딩 분야에 영향을 주지만, 다른 분야에서도 진가를 발휘한다.

AMD는 기본적으로 라이젠 3000 칩에서 L3 캐시를 2배 늘리고, 이것을 게임 캐시라고 부르면서 애플과 비슷한 마케팅을 펼치고 있다. 라이젠 9 3900X에서 70MB를 차지하는 이 캐시는 라이젠 3000 시리즈의 메모리 지연성을 크게 줄인다. 또 CPU의 게이밍 성능을 극적으로 향상한다. 그래서 게임 캐시라고 부르면서 일반 사용자의 이해를 돕고 있다.  게임 캐시는 애플리케이션 성능 개선에도 유용하지만, 앱 캐시라고 불렀을 때 기뻐할 사람은 아무도 없을 테니까.

라이젠 3000 시리즈에는 7나노 CCD가 2개 들어간다. ⓒAMD

코어와 함께 칩셋 설계도 크게 손을 보았다. 처음의 젠 기반 라이젠은 메모리 및 PCIe 컨트롤러가 인피니티 패브릭으로 결합된 2개의 14 나노 CCD를 특징으로 했다. 젠 2에 기반한 라이젠 3000은 메모리 컨트롤러와 PCIe 4.0 컨트롤러를 별개의 IO 다이로 분리한다. 7나노 연산 코어와 달리 IO 다이는 12나노 공정으로 제작된다. 이는 CPU의 전체 원가 절감에 기여한다. 7나노 공정 웨이퍼가 훨씬 가치 있는데, AMD의 팹 협력사인 TSMC가 IO 다를 제작에 사용하지 않아도 되기 때문이다.

여기서 중요한 질문은 GPU가 제한 요소가 아닌 상황에서, 오랫동안 라이젠 성능의 발목을 잡았던 게이밍 문제가 마침내 해소되었느냐는 것이다. 차이는 이제 매우 근소해졌다. 심지어 엔비디아의 무자비하게 빠른 RTX 2080 Ti를 구동하더라도 거의 99% 문제가 없을 것이다.

PCIe4.0?!

그렇다. PCIe4.0이다. PCIe의 차세대 버전 PCIe4.0은 기본적으로 클럭 속도와 스루풋을 PCIe3.0보다 2배로 늘린다. AMD가 PCIe4.0으로 이동한 것도 또 한가지 유리한 점이다. 인텔은 CPU에서 PCIe3.0 속도로 정체되어 있고, 마찬가지로 엔비디아도 PCIe3.0 기반 GPU만을 보유한 상황이다.

현재 PCIe 4.0 실제 성능은 SSD를 제외하고 손쉽게 구현하기 어려울 것이다. 그러나 새 표준은 PC에서 더 많은 경로와 더 많은 포트를 지원한다. PCIe4.0 SSD의 혜택을 원한다면 AMD의 라이젠 3000과 새 X570 칩셋이 유일한 수단이다.

PCIe의 설명 자료는 여기서 소개한다(all about PCIe 4.0). 개발 초기 단계인 PCIe5.0과 PCIe6.0이 동시에 존재해 혼란을 준다면, 초기 사양이 실제 하드웨어로 구현되기까지는 시간이 걸린다는 점을 기억하기 바란다. 기본적으로 PCIe 4.0가 현재의 유일한 해법이고, AMD는 이 성과를 자랑할만하다.

가격

아직 가격이 남았다. 인텔의 플래그십 제품인 8코어의 코어 i9-9900K는 488달러인 반면, 더 빠르지는 않더라도 최소한 같다고 주장하는 AMD의 12코어는 499달러에 RGB 쿨러를 더했다.

AMD 라이젠 3000 제품군은 가격으로 인텔 제품을 압박한다. ⓒAMD

쓰레드당 가격은 AMD가 인텔보다 우세하다. 각종 CPU의 쓰레드당 가격 차트를 보면 라이젠 9 3900X는 쓰레드당 21달러이고, 코어 i9-9900K는 31달러로 게임이 되지 않는 지경이다.

ⓒAMD

그러나 쓰레드당 가격, 환상적인 7나노 공정도 성능이 뒷받침되지 않는다면 가치가 없다. 그럼 이제부터 라이젠 9 3900X가 얼마나 빠른지 살펴보자.

테스트 방법

이번 리뷰에는 대표적 CPU 3개를 선택했다. AMD의 2세대 라이젠 7 2700X가 테스트의 기준으로 활용된다. 두 번째는 최고의 경쟁자인 488달러의 인텔의 코어 i9-9900K이다. 마지막은 AMD의 499달러짜리 라이젠 9 3900K이다.

CPU는 나란히 테스트되었다. 라이젠 7 2700X는 MSI X470 게이밍 M7 AC에, 코어 i9-9900K는 아수스 막스무스 XI 히어로에, 라이젠 9 3900X는 MSI X5700 가드라이크에 각각 탑재했다.

그래픽의 경우 초반 CPU와 게임 테스트는 파운더스 에디션 지포스 GTX 1080를 사용하였다. 추가적 게임 테스트에서는 파운더스 에디션 지포스 RTX2080 Ti 카드를 이용하였다.

세 PC 모두 최신 UEFI/BIOS와 드라이버를 이용하고, 윈도우 10 프로페셔널 1903을 새로 설치하였다. 윈도우 버전은 특히 중요하다. AMD가 이제 버전 1903에 스케줄 최적화가 포함되어 라이젠 3000에서 더 효율적으로 쓰레드를 전송할 수 있다고 말했기 때문이다.

기억할 점은 AMD의 CPU는 CPU 코어의 작은 집단과 빠른 속도를 갖도록 구축되지만 CPU 코어 집단 사이의 액세스 속도는 더 느리다는 것이다. 구 버전 윈도우에서 스케줄러는 클러스터 내의 한 집단으로 한 쓰레드를 전송한다. 윈도우는 멀티 다이 설계를 감안하여 설계되지 않았기 때문에 두 번째 쓰레드를 다른 CPU 코어 클러스터로 전송할 것이고 이는 성능을 낮추는 원인이 된다.

단순히 두 쓰레드를 같은 CPU 코어 클러스터로 전송하는 경우가 아니면, 두 코어 클러스터 사이의 교차를 처리해야 하기 때문에 속도가 느려지는 것이다. 이제 이 문제가 해소되었다. 윈도우 1903은 가능한 경우 동일한 CPU 코어 클러스터로 쓰레드를 전송할 것이다. AMD의 주장에 따르면 윈도우의 변화를 통해 최대 15%의 성능 향상을 가져올 수 있다. 다만, 모든 애플리케이션에서 적용되는 것은 아니므로 애플리케이션마다 차이가 있을 것이라고 전했다.

ⓒAMD

세 빌드에서 모두 듀얼 채널 모드의 DDR4를 동일하게 이용했지만, 한 가지 차이를 두었다. 코어i9-9900K와 라이젠 7 2700X는 16GB DDR4/3200 CL 14를 이용했고, 라이젠 9 3900K는 16GB DDR4/3600 CL 15를 이용했다. 라이젠 9를 최적의 메모리 클럭인 3,600MHz로 테스트하고 싶었기 때문이다. 3,200 MHz에서도 역시 테스트할 예정이다. 시간적 제약으로 인해 먼저 DDR4/3600 성능만 제시하고, 시간이 허락하면 DDR4/3200 테스트 결과를 추가로 업데이트할 예정이다. 그러나 AMD가 PCWorld에 밝힌 바에 따르면 DDR4/3200CL14는 DDR4/3600CL15에 비해 성능에서 큰 차이가 없다고 한다.

여기서 다른 변수는 저장 공간이다. 라이젠 7과 코어 i9은 초고속 MLC 기반의 삼성 960 프로 512GB SSD을 사용해 PCIe3의 3세대 속도로 테스트되었다. 라이젠 9 3900X는 PCIe4.0을 지원하는 최초의 CPU이자 플랫폼이다. PCIe4.0은 새 플랫폼의 핵심 기능이므로 CPU의 PCI 레인으로 직접 연결된 2TB의 커세어 MP600 PCIe 4.0 SSD를 이용하였다. 이번에 PCWorld가 실행한 테스트에서 스토리지는 CPU 성능에 영향을 주지 않을 것이다.

커세어 MP600 ⓒAMD

MCE인가, 아닌가?

코어 i9-9900K 리뷰와 마찬가지로 이번에도 ‘다중 코어 강화(Multi-Core Enhancement, MCE)’ 기능을 이용할 것인지를 놓고 의견이 엇갈렸다. MCE는 메인보드 지원 기능으로, 인텔 ‘K’ CPU를 더 높은 클럭 속도로 실행한다. 하지만, 전력 소비도 더 크고 열도 더 많이 발생한다. MCE는 기술적으로 인텔의 표준 규격을 넘긴 ‘오버클럭’으로 간주된다.

그렇다면 이 기능을 끄면 되지 않느냐고 생각할 수 있을 것이다. 그런데 문제는 거의 모든 중급 이상의 인텔 메인보드는 즉시 사용할 수 있도록 MCE가 자동으로 설정되어 있다는 점이다. 이 기능을 끈 상태로 새 CPU를 테스트한 결과는 대부분의 사용자가 경험하게 될 코어 i9-9900K의 진정한 속도와는 거리가 멀 것이다.

켠 상태로 두는 것은 더 난감하다. 왜냐하면 메인보드 업체마다 이 설정을 조금씩 다르게 구현하기 때문이다. MCE가 켜진 상태에서 성능을 정확히 측정할 수 있는 쉬운 방법은 없다.

결국 인텔 CPU에 대해 MCE를 끈 채로 테스트를 했고, AMD의 유사한 정밀 부스트 오버드라이브(Precision Boost Overdrive) 역시 끈 상태로 테스트했다. 다른 기사에서 이 부분을 한층 깊이 있게 다룰 것이다. 그러나 현재까지는 MCE를 끈 채 인텔 CPU를 실행하는 것은 PBO를 끈 채 AMD CPU를 실행하는 것보다 인텔 CPU에 훨씬 불리하다는 점은 유의해야 한다.

그렇다면 이제부터 차트의 세계로 나가도록 하자.

라이젠 9 3900x 3D 모델링 성능

12코어 CPU가 8코어를 쉽게 압도할 것이라는 점은 그다지 놀랍지 않다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X의 싱글 쓰레드 성능이 인상적이다. ⓒIDG
시네벤치 R20으로 옮겨가면 라이젠 9 3900X의 싱글 쓰레드 성능이 더 돋보인다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X가 인텔 코어 i9를 멀티 쓰레드 성능에서 압도하는 것은 어쩌면 당연하다. ⓒIDG
코로나 모델러 테스트 결과도 8코어보다 12코어 성능이 더 높게 나왔다. ⓒIDG
비슷한 결과다. V레이 넥스트 테스트에서도 다른 모델링 앱과 별반 다르지 않은 결과를 냈다. ⓒIDG
ⓒIDG
놀랍지도 않다. 라이젠 9가 코어 i9을 가지고 노는 수준이다. ⓒIDG
5GHz 클럭이라는 강점을 지닌 코어 i9가 라이젠 9를 싱글 쓰레드로 설정된 POV레이 테스트에서 근소하게 앞섰다. ⓒIDG
H.265 코덱을 활용한 4K 인코딩 작업에서도 라이젠 9 3900X가 월등했다. ⓒ

라이젠 9 3900X 인코딩 성능

라이젠 9 3900X는 H.265 코덱을 사용한 4K 인코딩에서 코어i9를 간단히 앞질렀다. ⓒIDG
시너지 시네스코어 10.4 테스트에서도 라이젠 9의 성능이 코어 i9 칩을 상당히 앞섰다. ⓒIDG
프리미어 CC 2019 작업에서는 코어 i9가 더 우세하다. ⓒIDG
프리미어 HEVC 인코더 프로젝트에서도 코어 i9가 우세했지만 차이는 조금 줄어들었다. ⓒIDG

포토샵 성능 테스트

포토샵 성능에서는 라이젠 9 2900X가 근소하게 앞섰다. ⓒIDG

압축 테스트

압축 테스트 결과. 라이젠 9 3900X와 라이젠 7 2700X의 성능 차가 크다. ⓒIDG
WinRAR결과는 좋게도 나쁘게도 해석할 수 있다. 라이젠 7 2700X 결과에서 보듯, WinRAR는 전통적으로 인텔 CPU와 상성이 좋았는데, 라이젠 9 3900X가 코어 i9와 크게 차이나지 않는 수준의 결과를 냈다. ⓒIDG
7ZIP 압축 테스트에서의 싱글 쓰레드 성능은 코어 i9가 조금 더 앞섰다. ⓒIDG
멀티쓰레드 성능은 라이젠 9가 압도적이었다. ⓒIDG
압축 풀기 테스트는 전통적으로 성능 확인의 정수이자 CPU가 브랜치 오예측을 얼마나 잘 감당하는지와 관련이 있었다.  ⓒIDG​​​​​
7Zip 압축 풀기 테스트에서는 3개 제품이 모두 엇비슷한 성능을 나타냈다. 가장 우수한 것은 코어 i9였다. ⓒIDG

라이젠 9 3900X의 게이밍 성능 테스트

섀도우 오브 툼 레이더는 1,920×1,080 해상도에서 플레이했는데도 GPU에 의한 병목 현상이 나타났다. ⓒIDG
최신 게임을 플레이할 때는 두 제품 모두 빠른 GPU가 필요하다. ⓒIDG
조금 더 오래된 라이즈 오브 더 툼레이더로 옮겨 가면 역시 구형인 지포스 GTX 1080 FE가 병목 현상임을 알 수 있다. ⓒIDG
라이젠 9 3900X가 코어 i9를 앞서지는 못했지만, 차이는 아주 근소하다. ⓒIDG
ⓒIDG
파 크라이 5는 코어 i9가 라이젠 시리즈를 앞선 성능을 보인 게임 중 하나다. ⓒIDG
데우스 엑스 맨카인드 디바이디드 결과. 라이젠 7과 라이젠 9의 차이에서 게임 성능 개선 폭을 짐작할 수 있다.  ⓒIDG
레인보우 식스 시지 결과 ⓒIDG
CPU 포커스드 테스트 결과는 전적으로 CPU 테스트나 다름 없다. 지포스 GTX 1080과 RTX 2080Ti에서의 프레임 차이가 거의 없었기 때문이다.  ⓒIDG

결론

1쓰레드에서 24 쓰레드까지의 시네벤치 테스트로 리뷰를 마치고 싶다. 시네벤치 R20은 3D 모델링 벤치마크로서 게이밍 성능이나 여타 애플리케이션 성능을 예측하지 않는다. 그러나 수많은 게임과 애플리케이션이 현대 CPU의 쓰레드를 모두 활용하는 혜택을 누릴 수는 없다. 그런 면에서 시네벤치 R20이 가치가 있다. CPU를 1개 쓰레드에서 시작해 끝까지 로딩 했을 때의 성능을 살펴볼 수 있기 때문이다.

아래의 차트에서 AMD는 통상적으로 차트 우측에서 두드러진다. 거의 언제나 인텔 칩에 비해 코어 수에서 우세하기 때문이다.

반면 인텔은 통상적으로 우측에서는 패배하지만, 좌측에서는 승리한다. 인텔 칩은 AMD 칩에 비해 클럭 속도와 IPC가 우세하기 때문이다. 인텔의 코어 칩이 강점을 지닌 부분은 기본적으로 여기뿐이다. 대다수 애플리케이션과 게임은 차트의 좌측에 있는 성능에 의존한다. 라이젠 9 3900K와 코어 i9-9900K 사이의 차트를 보면 그 강점은 이제 사라졌다.

시네벤치 r20을 1쓰레드에서 24쓰레드까지 돌리자, 전 구간에서 라이젠 9 3900x의 진정한 강점이 드러났다. ⓒIDG

동일 데이터를 다른 관점으로 보기 위해 성능 우세 정도를 비율로 보여주는 차트를 만들었다. 차트에서 알 수 있듯이 12코어는 8코어를 간단히 압도한다.

이번에도 인텔의 코어 i9에 있어 가장 나쁜 소식은 차트의 좌측에 있다. 여기서도 인텔의 우위가 사라졌다. 두 CPU는 6쓰레드까지 거의 대등하고 이후부터 라이젠 9가 앞서기 시작한다.

라이젠 9는 8쓰레드 이후부터 코어 수로 인텔 코어 i9를 제압했다. ⓒIDG

쓰레드 수가 적은 경우를 봐도 라이젠 9 3900K는 언제나 코어 i9 9900K만큼이나 빠르다. 이는 기본적으로 이제 코어 i9을 사야 할 이유가 거의 없음을 의미한다. 남은 이유도 분명 존재하지만, 고급 CPU를 구입하려는 사용자 10명 중 9명은 라이젠 9 3900X를 선택할 것이 틀림없다. editor@itworld.co.kr


컴퓨텍스 2018에서 소개된 강력한 PC 하드웨어 소개

본 기사는 PCWorld 및 itworld에서 부분 발췌된 내용입니다.

컴퓨텍스 2018에서는 게이밍이 뜨겁다.
PC의 핵심 칩들이 크게 발전하면서 성능을 크게 높였다.

스레드리퍼(Threadripper) 2 인텔의 발표 직후, AMD는 32코어 64스레드 플래그십인 스레드리퍼 2를 소개하면서 코어 전쟁에 불을 붙였다. 새 24코어 CPU도 출시되며 새 칩들은 2세대 라이젠(Ryzen)과 같은 기본 기술에 기초하여 개발되었다. 또한 AMD는 쿨러 마스터와 협력하여 32코어의 온도를 관리할 수 있는 거대한 공냉식 쿨러인 레이스 리퍼(Wraith Ripper)를 제작했다.

AMD를 전격 채용한 에이서 헬리오스(Acer Helios) 500 컴퓨텍스에서 AMD의 기술이 예상치 못한 곳에서 공개되었다. AMD를 전격 채용한 이 모델에는 6코어 12스레드 라이젠 7 2700 데스크톱 프로세서뿐만이 아니라 라데온 베가(Radeon Vega) 56 그래픽이 탑재되어 있으며, 외장 베가 GPU가 탑재된 노트북은 이번이 처음이다. 에이서는 이 노트북에 144Hz 프리싱크 디스플레이를 매치하여 베가의 성능을 최대한 발휘할 수 있도록 했다.

MSI 노트북(치터(Cheater) 모드 적용) MSI는 컴퓨텍스에서 모든 가격 대의 노트북을 선보였다. MSI가 엔비디아 GTX 1050 그래픽을 내장한 프레스티지(Prestige) PS42가 있다. 매우 인상적일 것이며 기록을 달성할 수 있을지 기대된다. 보급형의 경우 MSI GF63은 999달러란 저렴한 가격에 6코어 8세대 인텔 코어 CPU와 GTX 1050이 내장되어 있다.

독특한 에이수스 노트북 에이수스는 컴퓨텍스에서 프로젝트 프리코그 외에도 혁신적인 하드웨어를 선보였다. 또한 기본적으로 트랙패드(Trackpad)를 상황에 따라 PC용 보조 화면으로 변신시키는 “스크린패드(ScreenPad)” 기술이 포함된 젠북 프로(ZenBook Pro) 15의 새로운 버전을 공개했다.

2017년 수치해석 분야에 기대되는 최신 컴퓨터 소식

수치해석을 하는 많은 분들은 대부분 시간과의 전쟁을 치루고 있습니다.
좀 더 빨리, 좀 더 상세한 결과를 얻어야 하기 때문에, 많은 분들이 예산이 허락하는 한 성능 좋은 컴퓨터를 확보하는 것이 최대의 목표가 되고 있습니다.

한 동안 AMD가 인텔의 경쟁자로 존재하면서 두 회사는 선의의 성능 경쟁을 치열하게 전개해 왔는데, AMD가 서서히 경쟁력을 잃고 있다가 최근에 젠 CPU를 통해 다시 경쟁에 불을 지피고 있습니다.
여기에 두 회사의 최신 주력 CPU 의 내용을 기사에서 인용하여 소개합니다.


인텔, 18코어 36스레드 갖춘 코어 i9 칩 발표 “AMD 쓰레드리퍼와 전면전” (기사 출처 : itworld)

인텔이 코어 i9을 무기로 본격적인 AMD와의 전쟁에 돌입했다. 인텔은 30일 대만 컴퓨텍스에서 하이엔드 PC시장에서 AMD의 16코어 32스레드 스레드리퍼(Threadripper)와 경쟁할 18코어 36스레드의 ‘몬스터 마이크로프로세서’를 발표했다.

이 프로세서에는 코어 i9 익스트림 에디션 i9-7980XE라는 이름이 붙었다. 첫 번째 테라플롭(Teraflop) 데스크톱 PC프로세스로 아주 고가이다. 올해 말 출하되는 프로세서의 가격은 1,999달러이다. 한 단계 낮은 코어 i9 제품군 제품들은 가격이 조금 더 저렴하다. 10코어, 12코어, 14코어, 16코어로 구성된 코어 i9 X 시리즈 가격은 999~1,699달러 사이다. 모두 스카이레이크 기반 프로세스이며, 기존 브로드웰-E보다 높은 성능을 제공한다. 인텔에 따르면, 싱글스레드 앱은 15%, 멀티스레드는 10% 빠르다.

인텔은 ‘베이진 폴스(Basin Falls)”라는 코드 네임을 가진 코어 i9 X 시리즈가 너무 비싼 사람들을 위해 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩(339~599달러)과 1종의 쿼드 코어 코어 i5(242달러)도 공개했다. 인텔은 몇 주 이내에 신제품 칩을 출하할 예정이라고 설명했다.

대부분의 코어 i9칩에 터보 부스트 맥스 기술 업데이트(Updated Turbo Boost Max Technology) 3.0이 탑재될 예정이다. 터보 부스트 맥스는 칩이 최고의 코어 2개를 파악하고, 필요할 때 가변적으로 속도를 높여 오버클러킹을 하는 기능이다. 옵테인 메모리도 지원한다. 인텔은 130개 이상의 옵테인 지원 메인보드가 출시될 예정이라고 설명했다.

신제품 165W, 140W, 112W 칩은 역시 새로운 소켓인 R4에 맞춰 설계되어 있다. 2,066핀 LGA 소켓과 호환되는 인텔 칩셋은 X299가 유일하다.

다시 한번, 인텔과 AMD가 제대로 한 판 붙을 전망이다. 둘 중 누가 승리할지 지켜보는 사용자들의 관심도 뜨겁다. 인텔은 코어 i9을 발표하면서 하이엔드 시장에 공격적으로 접근했다. AMD도 스레드리퍼의 10코어, 12코어, 14코어 버전과 가격을 공개할 수밖에 없는 실정이다. 인텔이 먼저 패를 공개했다. 게임은 이제부터가 시작이다.

인텔의 새 코어 i9 칩은 모든 PC관련 제품이 전시되는 종합 전시회로 발전한 컴퓨텍스에서 가장 중요한 발표 중 하나로 꼽혔다. 기대되는 소식은 아직 많이 남아있다. 홍보 담당자에 따르면, 인텔 경영진이 차세대 10nm 칩인 캐논 레이크에 대해 발표할 예정이라고 한다. 기존 케이비 레이크 칩보다 30% 높은 성능을 자랑하는 제품이다.

또, HTC 바이브 VR 헤드셋을 WiGig 기술을 이용해 무선 연결하는 기술에 대해 더 자세한 정보가 발표될 계획이다. 인텔과 HTC는 지난 1월 CES에서 파트너십 체결을 발표했다. 인텔은 또 8월부터 컴퓨트 카드(Compute Card)를 출시한다고 발표할 계획이다.

코어 i9의 속도와 피드
클록 속도가 4GHz를 넘으면서, 제조업체들이 직면한 도전 과제는 추가된 코어를 모두 사용하는 방법을 찾는 것이었다. 앞서 링크된 기사에서 설명했듯, 하나의 프로세스 코어만 집중적으로 사용하는 게임들이 여전히 많다. 인텔은 게임 플레이는 물론, 게임에 이용하지 않는 다른 코어로 트위치나 유튜브 스트리밍을 인코딩하고, 더 나아가 백그라운드에서 음악도 재생할 수 있는 새로운 세대의 ‘스트리머(Streamer)’로 눈길을 돌렸다. 인텔은 이런 동시다발 작업에 ‘메가태스킹’이라는 명칭을 붙였다. 이 회사는 이를 갈수록 증가하는 코어 수에 맞게 ‘수요’를 유지하는 아주 좋은 방법으로 판단하고 있다.

이와 관련, X시리즈 마케팅 매니저인 토니 베라는 “게이머가 콘텐츠 창작자로 변모하는 추세”라고 강조했다.

제품 가격은 자연스럽게 최고 2,000달러로 아주 비싸고, 경제력이 있거나 기업의 후원을 받는 사용자만 최신 코어 i9 제품들을 구입할 수 있을 전망이다. 다음은 제품 별 가격과 코어, 스레드 수를 정리한 내용이다.

Core i9-7980XE: 18코어/ 36스레드, 1,999달러
Core i9-7960X: 16코어/ 32스레드, 1,699달러
Core i9-7940X: 14코어/ 28스레드, 1,399달러
Core i9-7920X: 12코어/ 24스레드, 1,199달러
Core i9-7900X (3.3GHz): 10코어/ 20스레드, 999달러

인텔은 또 한정된 예산에 제약 받는 사용자를 대상으로 3종의 새로운 코어 i7 X 시리즈 칩을 판매할 계획이다.

Core i7 7820X (3.6GHZ), 8코어/ 16스레드, 599달러
Core i7-7800X (3.5GHz), 6코어/ 12스레드, 389달러
Core i7-7740X (4.3GHz), 4코어/ 8스레드, 339달러
케이비 레이크 코어에 맞춰 설계된 i7-7740X를 제외한 모든 칩이 인텔의 ‘스카이레이크-X’에 기반을 두고 있다.

새 칩에서 가장 큰 관심을 끄는 기능은 터보 부스트 맥스 기술 업데이트 3.0이다. 고든 마 웅이 인텔 브로드웰-E 리뷰에서 설명한 것처럼, 터보 부스트 맥스 기술 3.0은 (칩에 따라 차이가 있지만) 최고의 코어를 식별한다. 그리고 CPU 집약적 싱글 스레드 애플리케이션을 이 코어로 연결해 전체 성능을 향상한다.
또, 최고의 코어 2개를 식별하고, 가장 CPU 집약적인 스레드에 할당한다. 더 많은 코어를 더 효과적으로 활용하는 게임과 애플리케이션에 도움을 주는 기능이다. 그러나 이 새로운 기능을 탑재하지 않은 칩도 있다. 새 6코어, 2종의 4코어 X시리즈 칩이 여기에 포함된다.

다음은 속도와 피드를 요약 설명한 표다.

오버클럭이 포인트
인텔은 새 X시리즈에 공냉 쿨러를 추천하지 않는다. 인텔은 165W와 140W의 새 칩이 방출할 열을 효과적으로 냉각시킬 수 있는 TS13X 쿨러를 판매할 예정이다.

TS13X는 PG(Propylene Glycol)을 이용, 열을 73.84-CFM 팬으로 보낸다. 이 팬의 소음은 21~35dBA이고, 회전 속도는 800~2,200rpm이다. 별도 판매될 TS13X의 가격은 85~100달러 사이이다.

인텔은 또 XTU(Extreme Tuning Utility)를 이용, 코어 당 오버클러킹과 전압 조절을 계속 지원할 계획이다. AVX 512 비율 오프셋, 메모리 전압 조절, PEG/DMI 오버클러킹 등 새 기능이 포함되어 있다.
또 ‘성능 튜닝 보증 서비스(Performance tuning protection plan)’를 제공할 계획이다. 이는 오버클로킹 사용자를 위한 일종의 ‘보험’이다. 칩이 고장 날 경우, 1회 교체를 해주는 보증 서비스이며, 두 번째부터는 유료로 진행된다.

데이터 전송 성능을 향상한 새 X299 칩셋
테라플롭급 연산력을 갖춘 PC의 경우, 다른 부품과의 데이터 전송 성능이 아주 중요하다. x299 칩셋은 최신 DMI 3.0을 도입해 SATA 3.0포트와 USB 포트 연결 대역폭을 2배로 증가시킨다. X299 칩셋에는 최대 8개의 SATA 3.0포트, 10개의 USB 3.0 포트가 장착되어 있다. 기존 X99 칩셋의 USB 3.0포트 수는 최대 6개였다.

브로드웰-E X99 칩셋은 8개의 PCIe 레인을 지원했었다. 그러나 X299은 최대 24개의 PCIe 3.0 레인을 지원한다. 고속 PCIe NVM3 드라이브 등 추가 PCIe를 CPU와 연결된 PCI3에 직접 연결할 수 있다. 코어가 10개 이상인 CPU의 경우, 최대 44개의 PCIe 3.0 레인을 이용할 수 있다.

X299는 속도가 빨라진 DDR4-2066을 지원한다. 그러나 어느 정도 RAM 용량을 지원하는지 확실하지 않다. 인텔은 캐시 계층(Cache Hierarchy)을 조정했다. 이를 통해 개별 프로세서 근처에 더 많은 캐시를 배치하는 방법보다 캐시 크기를 더 많이 줄일 수 있다. 인텔은 새로운 캐시의 ‘히트(Hit)’ 레이트가 더 높다고 설명한다. 칩 크기를 줄였지만 캐시 성능을 유지할 수 있었다는 의미이다.

이번 신제품 소식은 코어 i9, 코어 i7 X 시리즈 사용자 모두 크게 기뻐할 기능 및 성능 향상이다. 메인보드와 PC 제조사도 하이엔드 시장에서 수익을 증대하기 위해 코어 i9 제품들을 출시할 것으로 예상된다. 이번 주 컴퓨텍스에서 전해질 더 많은 소식에 사용자들의 관심이 쏠리고 있다. editor@itworld.co.kr


2018년 인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표

본 기사는 itworld.co.kr 기사를 인용하였습니다.

아래 기사를 보면 이젠 해석용 컴퓨터도 고성능 노트북으로 가능하게 되어 가는 것 같습니다. ItWorld의 기사를 게재합니다.

인텔의 새로운 6코어 모바일 코어 i9 칩은 가장 빠른 노트북 CPU로, 새로운 코어 i9-8950HK의 기본 클럭 속도는 2.9GHz이며 여기에 “열 속도 가속(Thermal Velocity Boost)”이라는 신기술을 사용해 최대 4.8GHz까지 올라간다. 새로운 언락 8세대 코어 i9를 최상위 제품으로, 그 아래에 5개의 신형 코어 i5와 코어 i7 고성능 모바일 H 시리즈 칩, 그리고 저전력 시스템을 위한 4개의 U 시리즈 코어 칩이 포진한다. 모두 14나노 커피레이크 칩이다. 인텔은 새로운 데스크톱 코어 프로세서 제품군과 노트북 PC 내의 하드 드라이브 성능을 강화하는 옵테인 메모리 내장을 나타내기 위한 브랜드 로고(코어 i7+)도 새로 발표했다.

인텔에 따르면 코어 i9는 7세대 코어 프로세서에 비해 게임 프레임 재생률 기준 최대 41% 더 우수하며, 게임 플레이 스트리밍 및 녹화 성능은 32% 더 빠르다. 인텔은 새로운 코어 i9는 언락 상태로 제공되므로 게임 PC 제조 업계에서 5GHz 시스템도 출시하게 될 것이라고 밝혔다. 옵테인 메모리가 포함되면 성능 향상 폭은 더욱 커진다. 다만 인텔이 성능 비교에 사용한 7세대 시스템에는 SSD가 아닌 느린 기계식 하드 드라이브가 탑재돼 있어 SSD에서의 성능 향상이 어느 정도인지는 정확히 알 수 없다.

인텔 프리미엄 및 게이밍 노트북 부문 총괄 책임자인 프레드릭 햄버거는 “코어 i9는 인텔이 지금까지 발표한 가장 빠른 게이밍 프로세서”라며, “데스크톱에 거의 근접한 성능을 노트북에서 얻을 수 있다”고 강조했다.

새로운 모바일 코어 칩은 인텔이 스펙터 및 멜트다운 취약점을 수정하기 위해 패치한 소프트웨어 완화책을 지원한다(이후 나올 하드웨어 재설계는 적용되지 않는다). 인텔 측은 제시된 성능 수치가 이러한 완화책으로 인한 성능 감소를 반영한 것이라고 밝혔다.

인텔이 출시하는 모든 모바일 프로세스가 그렇듯이, 중요한 점은 가격이다. 인텔은 보통 모바일 칩 가격을 공개하지 않으며, 이번에도 마찬가지다. 다만 새로운 제품군 중에서 코어 i9 칩의 경우 게임 노트북 중에서도 상위 기종에만 들어갈 것으로 보인다. 그 외의 다른 칩은 훨씬 더 폭넓게 보급될 전망이다.

인텔 코어 H 시리즈 CPU

인텔은 현재 폭발적으로 성장 중인 PC 게임 시장을 노골적으로 정조준하고 있다. 햄버거는 인텔 코어 칩을 내장한 일반 판매용 게임 노트북이 전년 대비 45% 성장했다고 말했다.

인텔의 새로운 45W H 시리즈에는 각각 2종의 새로운 코어 i7과 코어 i5 칩 및 신형 제온이 포함된다. 사실 모바일 코어 i9 칩은 제온 E-2186과 상당히 흡사해 보인다. 클럭 속도, 코어 수, 열 설계 전력 등이 동일하다. 그러나 코어 i9의 클럭 속도는 완전히 언락된 상태로 제공된다. 코어 i9의 가격이 너무 부담스럽다면, 동일한 6개의 코어와 12개 쓰레드를 탑재한 새로운 코어 i7-8850H이 있다.

새로 출시되는 칩은 모두 인텔이 노트북을 대상으로 밀고 있는 옵테인 메모리를 지원하며, 기업용 시스템을 위한 vPro 기술이 옵션으로 제공된다.
인텔의 라데온 RX 베가(“케이비레이크-G”) 칩은 울트라북 수준에서 1080p 성능을 제공하도록 설계됐지만, 신형 8세대 코어 i9 칩은 햄버거의 표현대로라면 “머슬북(Musclebook)”에 맞게 설계돼 노트북에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 성능을 제공한다. 햄버거는 “이 칩으로 만족할 수 없다면 어떤 칩으로도 만족하지 못할 것”이라고 덧붙였다.

Intel

인텔은 이번에 처음으로 이른바 “열 속도 가속” 기능을 포함했다. 이 기능은 클럭 속도를 정상보다 더 높여준다. 평상시 코어 i9-8950HK에서 터보 부스트가 활성화된 후 최대 클럭 속도는 4.6GHz다. 그러나 햄버거는 칩의 온도가 충분히 낮은 상태에서 최대 속도로 작동 중이라면, 클럭 속도가 한층 더 올라간다면서 단일 코어를 200MHz 더 높여 4.8GHz로 작동하거나 모든 코어를 약 100MHz 높여 작동하게 된다고 설명했다.

다만 햄버거는 열 속도 가속 기술이 “자동적인 기능이 아닌 기회에 따라 작동하는 기능”이며, 인텔은 시스템 온도 섭씨 50도 이하에서 이 기능이 작동하도록 설계했다고 거듭 강조했다. 햄버거는 “OEM 파트너와 함께 전력 성능을 최적화하고 열 특성을 조정해 성능을 더 끌어올리기 위해 많은 시간을 투자했다”면서 “지금의 추세는 가장 얇게 만들기 위해 성능을 희생하는 게 아니라, 더 오래 지속되는 더 얇은 규격에 더 효율적인 성능을 집어넣는 것”이라고 말했다.

인텔 코어 U 시리즈 CPU

성능은 좀 낮아도 배터리가 오래 가는 제품을 찾는 사용자를 위해 인텔은 새로운 U 시리즈 칩 4종도 함께 출시했다. 28W TDP 저전력 8세대 코어 칩은 모두 4코어 8스레드 구성이 적용되며 모바일 구성의 옵테인 메모리 기술을 지원한다.

Intel

모든 칩은 인텔이 선보인 새로운 300 시리즈 칩셋인 H370, H310, Q370, B360에 연결된다. 또한 인텔 대변인에 따르면 모든 칩은 향상된 오디오 및 I/O, 기가비트 처리량을 갖춘 통합 인텔 802.11ac 와이파이, 10Gbit/s 통합 2세대 USB 3.1 I/O 등 플랫폼 수준에서 더 많은 기능을 제공한다.

게이밍 노트북 판매가 “폭증”하고 시장 성장에 보조를 맞춰 유통업체들도 매장 진열대에서 이런 제품의 비중을 계속 늘리고 있다. 인텔도 투자를 지속할 계획이다. 게이밍 노트북에서 코어 수를 늘리고 5GHz 벽을 돌파하게 되면 인텔은 성능의 한계를 확실히 더 높이게 될 것이다.  editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/108803#csidx218d62dae70faefa8f8cdc4efd8ea92 


AMD 마이크로아키텍처 (기사 출처 : itworld)

AMD 라이젠 3월 2일 출시…코어 i7보다 가격도 성능도 “우세”

Mark Hachman | PCWorld

“40% 성능 향상”이라는 말은 보수적인 자체 평가였다. AMD는 첫 번째 라이젠 프로세서 3가지를 오는 3월 2일 출시할 계획이라고 밝혔다. 인텔 코어 제품군을 능가하는 성능으로 기대를 받고 있는 라이젠 프로세서는 가격도 절반 가까이 저렴하다.

22일 열린 라이젠 출시 행사에서 발표에 나선 AMD 임원들은 인텔 코어 i7을 공략하기 위한 세 가지 데스크톱용 CPU를 공개했다. 신형 라이젠 CPU는 여러 곳의 주요 메인보드 업체와 전문가용 맞춤형 PC 업체가 지원한다. 특히 AMD는 신형 라이젠 프로세서가 더 적은 비용으로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. 최고 성능 제품인 라이젠 7 1800X는 인텔의 1,000달러짜리 코어 i7-6900K의 절반에도 못 미치는 가격이지만, 성능은 더 뛰어나다.

인텔과 마찬가지로 AMD의 라이젠 프로세서 역시 역시 3가지 제품군으로 구성되어 있는데, 고급형 라이젠 7, 중급형 라이젠 5, 가장 저렴한 보급형 라이젠 3이 그것이다. AMD는 고성능 라이젠 7부터 먼저 출시하는데, 1800X(499달러), 1700X(399달러), 1700(329달러)의 세 가지 모델이다. 라이젠 5와 라이젠 3은 올해 하반기에 출시할 예정인데, 구체적인 출시 일정은 밝히지 않았다.

이번 행사 직전까지 공개되지 않은 라이젠 관련 정보는 가격과 정확한 출시일이었다. 애널리스트들은 AMD가 그간의 실책을 모두 개선한 것 같다고 평가했으며, 인텔은 자칫 기반이 되는 PC용 마이크로프로세서 시장의 점유율을 잃을 수 있는 위험에 처했다. 물론 인텔도 대응책은 있다. 가격 인하도 그중 하나일 가능성이 있고, 더 많은 코어를 가진 신제품이나 옵테인 기술을 적극 내세우는 것도 방법이 될 수 있다.

인텔이 지난 1월 케이비 레이크 칩 40가지를 대대적으로 출시한 것과는 달리 AMD는 서두르지 않고 있다. 이번에 출시된 라이젠 7 칩의 세부 사양을 살펴보자.

Mark Hachman

라이젠 7 1800X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.6GHz, 부스트 모드에서는 4GHz로 동작한다. 499달러 1800X의 대응 제품은 8코어 인텔 코어 i7-6900K로 무려 1,089달러짜리이다. AMD에 따르면, 1800X는 시네벤치 상에서 단일 쓰레드 점수가 162로 동점을 기록했다. 하지만 코어를 모두 구동하자 1,601점으로 6900K보다 9% 높은 점수를 기록했다.

라이젠 7 1700X. 95와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3.4GHz, 부스트 모드에서는 3.8GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 399달러 1700X는 시네벤치 멀티코어 벤치마크 테스트에서 1,537점을 기록해 6900K보다 4% 높은 성능을 보였다.

라이젠 7 1700. 655와트 8코어 16쓰레드 프로세서로, 기본 클럭 속도는 3GHz, 부스트 모드에서는 3.7GHz로 동작한다. AMD에 따르면, 1700은 시네벤치 멀티코어 테스트에서 1,410점으로 339달러짜리 코어 i7 7700K보다 46% 더 높은 성능을 기록했다. 핸드브레이크 비디오 인코딩 테스트에서는 1700은 61.8초를, 7700K는 71.8초를 기록했다.

Mark Hachman

AMD에 따르면 라이젠 7 1700은 신형 레이스 스파이어(Wraith Spire) 쿨러를 기본 쿨러로 제공해 소음이 32데시벨에 불과하다.

라이젠의 눈에 띄는 성능 향상에는 설계팀의 역할이 컸다. AMD는 자사의 목표 중 하나가 젠 아키텍처의 클럭당 명령어 처리수(IPC, instructions per clock)를 40% 늘리는 것이라고 밝힌 바 있다. 그리고 실제로 AMD는 IPC를 52% 향상했다. CEO 리사 수는 “단지 목표를 맞춘 것이 아니라 크게 초과 달성했다”라고 강조했다. editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/103594#csidx36e903474b838daa0638fbf87957a25


CFD 업무에 종사하는 사람들은 빠른 컴퓨터는 갖고 싶은 품목1위가 아닐까 싶습니다.
최근에는 소위 슈퍼컴퓨터라 불릴만한 성능을 가진 데스크탑 CPU 의 발전이 놀라운데, 이번에 AMD에서 발표한 CPU도 놀라울 정도의 가벽 대비 성능을 자랑하는 CPU를 발표하였습니다.
저렴한 비용으로 책상위의 슈퍼컴을 장만할 수 있는 기회가 오고 있는 것 같습니다.
아래 ITWOLD에서 2018.08.07에 게재한 기사를 인용 소개합니다.

AMD 32코어 쓰레드리퍼, 코어수와 가격으로 인텔에 정면 승부

Gordon Mah Ung | PCWorld
자료출처 : 본 기사는 ITWORLD의 기사를 인용게재한 내용입니다. (원문보기)
AMD가 2세대 라이젠 쓰레드리퍼(Ryzen Threadrippers, 또는 쓰레드리퍼 2)를 공식 발표했다. 코어수도 놀랍지만 가격이 인텔을 정조준하고 있다.

2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX는 32코어 64쓰레드로, 권장 가격은 1,799달러(뉴에그나 아마존 예약 주문 가격)이다. 물론 엄청난 가격이지만, 인텔의 최상위 제품과 비교하면 상당히 저렴하다. 지난 해 출시된 인텔의 코어 i9-7980XE는 18코어 제품이지만 가격은 2,000달러이다.

쓰레드당 가격으로 따지면, 인텔의 코어 i9-7980XE는 약 55달러인데 반해 쓰레드리퍼 2는 약 28달러에 불과하다.

IDG
마치 대형 할인판매점과 같다. 쓰레드가 많을수록, 쓰레드당 가격은 떨어진다.

32코어 2990WX는 주력 제품이며, AMD는 다음과 같은 다양한 쓰레드리퍼 제품을 발표했다.

– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2920X, 12코어 24쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.3GHz, 가격 649달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2950X, 16코어 32쓰레드, 기본 클럭속도 3.5GHz, 부스트 클럭속도 4.4GHz, 가격 899달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2970WX, 24코어 48쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,299달러.
– 2세대 라이젠 쓰레드리퍼 2990WX, 32코어 64쓰레드, 기본 클럭속도 3.0GHz, 부스트 클럭속도 4.2GHz, 가격 1,799달러.

32코어 쓰레드리퍼 2990WX는 현재 예약 주문이 가능하며, 정식 출하일은 8월 13일로 예상된다. 16코어 2950X의 출시일은 8월 31일이며, 나머지 24코어, 12코어 제품은 10월에 출시된다.

2세대 쓰레드리퍼는 모두 AMD가 올해 초 2세대 라이젠 칩과 함께 내놓은 향상된 12나노 젠+ 아키텍처를 기반으로 한다. 또한 모든 CPU는 기존 X399 메인보드와 호환되며, 구형 CPU 없이도 BIOS 업데이트를 지원한다.

신형 CPU는 1세대 제품과 비교해 확연한 성능 향상을 제공하며, 동급 인텔 제품과의 비교를 불허한다. AMD는 32코어 쓰레드리퍼 2990WX가 시네벤치 R15를 기준으로 인텔의 18코어 코어 i9-7980XE보다 50% 더 빠르다고 밝혔다. POV-Ray 같은 다른 멀티쓰레드 기반 테스트에서도 47% 앞섰다.

모델명에 추가된 W
사실 AMD가 일부 2세대 쓰레드리퍼의 모델명에 W를 추가한 것도 이 때문이다. AMD는 많은 애플리케이션과 게임이 쓰레드나 코어수보다는 더 높은 클럭속도를 선호한다며, W가 없는 두 모델은 바로 이런 사용자를 위한 것이라고 설명했다.

24코어와 32코어 제품의 모델명에 WX를 붙인 것은 이들 CPU가 창작자나 혁신가를 정조준하고 있음을 나타내기 위한 것이다. 즉 W가 추가된 모델은 픽셀이나 프레임, 그리고 광선을 극한까지 추구하는 사람들을 위한 것으로, 이들은 가능한 많은 코어와 쓰레드를 필요로 한다.

주요 이정표
일반 소비자용 CPU에 32코어를 도입하면서 CPU 전쟁은 새로운 전기를 맞이한다. 불과 2년 전, 인텔은 10코어 코어 i7-6950X를 무려 1,723달러에 출시했는데, 지금은 32코어 CPU가 1,799달러에 나왔다.

IDG
날로 치열해지는 코어 전쟁

조만간 나올 인텔의 대응 기대
물론 인텔이 한가로이 앉아 레모네이드나 홀짝거리는 것은 아니지만, 경쟁은 치열하다. AMD가 지난 컴퓨텍스에서 32코어 괴물을 공개하기 하루 전날, 인텔은 28코어에 클럭속도 5GHz짜리 괴물을 소개했다. 이 제품은 올해말 출시될 것으로 예상된다.

인텔의 문제는 이 CPU의 시연을 솔직하게 보여주지 않은 것이다. 인텔 임원은 28코어 CPU가 5GHz로 동작한다고 밝혔지만, 이를 위해 산업용 수랭 시스템을 사용했는지를 밝히지 않았다. 나중에 인텔은 시연이란 것이 언제나 그렇듯이 오버클러킹 시연처럼 가능성을 확인하기 위한 것이라고 설명했다.

이런 논란과 관계없이 AMD 쓰레드리퍼 2990WX는 몇 개월 먼저 출시된 상태이다. 더구나 인텔이 28코어 CPU를 어떤가격에 판매해야 AMD의 신작과 경쟁할 수 있을지도 의문이다. 기업 사용자와의 형평성이 걸림돌이 되는데, 현재 28코어 제온 플래티넘 8176의 가격은 8,719달러이다.

기존 워크스테이션 고객을 걱정할 필요가 없는 AMD는 다시 한 번 가격 파괴 전략을 펼치고있다. 이런 식으로 AMD는 인텔과 코어와 가격으로 정면 대결하기를 원하지만, 인텔은 이런 직접 대결을 최대한 피하고자 한다.  editor@itworld.co.kr

수치해석 담당자가 궁금한 현재 살 수 있는 최강 성능의 PC 하드웨어

수치해석 업무를 담당하는 엔지니어들은 항상 시간에 쫒기며 산다고 해도 과언은 아니다. 새로운 강력한 컴퓨터를 갖는 것이 항상 소원이 되가는 수치해석 엔지니어에게 유용한 정보를 제공합니다.
아래에 한국 ITWORLD에서 PCWorld의 기사를 번역 게시한 기사를 소개합니다.

현재 살 수 있는 최강 성능의 PC 하드웨어

PCWorld
PC의 장점 가운데 하나는 뛰어난 유연성이다. 다양한 형태와 크기, 제조업체 및 모델을 갖춘 수많은 하드웨어가 있기 때문에 구매자가 아무리 돈이 많더라도 혼선이 생기게 마련이다. 이번 기사에서 AMD의 괴물 같은 스레드리퍼(Threadripper) 칩에서부터 지포스 RTX 2080 Ti에 이르기까지 오늘날 구입할 수 있는 최고 성능의 PC 구성 요소를 소개한다.

Credit: Gordon Mah Ung/IDG

CPU
PC의 핵심은 프로세서다. AMD의 32코어, 64 스레드 라이젠 스레드리퍼 2990WX만큼 강력한 CPU는 없다(아마존 1,750달러). 다만 비즈니스 및 데이터센터 장비는 일반 소비자용보다 더 강력하다.

이 CPU는 인텔 18코어 대표작인 코어 i9-7980XE(아마존 2,000달러)보다 거의 2배 많은 코어와 쓰레드를 갖고 있음에도 200달러 이상 싸다. 인텔의 코어는 개별적으로는 더 빠르지만, 2990WX의 엄청난 코어 수를 제대로 활용할 수 있다면 그 어떤 것도 비교할 수 없다.

최상의 PC 게임 성능을 원한다면 코어 i7-8700K(아마존 350달러)가 가장 적합한 프로세스로, 6코어, 12쓰레드는 3.7GHz와 4.7GHz 사이에서 동작하면서 인텔의 18코어보다 훨씬 더 높은 성능이다.

바로 지금 사용할 수 있는 것을 구매한다면, 첫번째 코어 i7-8086K(이 칩은 창립 40주년을 기념해 만들어졌다)은 싱글 쓰레드 애플리케이션에서 5GHz로 출시된 최초의 인텔 칩이다. 또한 수동으로 오버클럭된 경우, 모든 코어에서 5GHz를 기록하는 것이 확실하다. 그러나 표준 성능은 훨씬 저렴한 8700K와 유사하다. 이 칩은 5만 개만 만들어졌다. 뉴에그, 아마존, 베스트바이에서 425달러에 판매하고 있다.

Credit: Gordon Mah Ung

메인보드
프로세서를 골랐다면 메인보드 유형을 알 수 있다. 스레드리퍼 칩은 AMD의 X399 메인보드와 호환된다. 본지는 MSI MEG X399 크리에이션(Creation)(뉴에그 499달러)으로, 스레드리퍼 2990WX를 검토했다. 이 메인보드는 연결성이 좋으며 스틱 형태의 SSD를 냉각할 M.2 프로저 히트싱크, 견고한 전력 공급 시스템을 자랑한다.

여기에서는 간략하게 정리하고 AMD X399 메인보드에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하라.

Credit: MSI

메모리
인텔의 X99 플랫폼은 64GB RAM 한계를 넘어섰으며 DDR4는 이전보다 더 빠른 메모리를 지원한다. 128GB 키트까지 보장하는 3,200MHz 커세어 도미네이터 플레티넘(Corsair Dominator Platinum) 메모리(아마존 1,750달러), 세계에서 가장 큰 RAM 디스크를 만든 이유는 무엇일까. 적절한 속도를 느끼고 싶다면 벤전스(Vengeance) LPX DDR4의 16GB 키트(아마존 430달러)가 적합하다.

이렇게 많은 RAM을 가진 PC를 가질 적절한 이유가 없다는 점에서 이 가격은 단점이 될 수 있다. 용량이 더 작은 키트나 다른 공급업체의 제품을 선택하더라도 DDR3가 아닌 DDR4 메모리여야 한다. X299 메인보드는 최첨단이다.

Credit: Gordon Mah Ung

그래픽 카드
지금 당장 가장 강력한 그래픽 카드를 구입해야 한다면, 대부분의 게임 사용자는 지포스 GTX 1080Ti 또는 EVGA GTX Ti SC2(아마존 670달러)와 같은 맞춤형 오버클럭킹 버전을 선택할 것이다. 이 제품은 GTX 1080보다 25~35% 더 빠르며 4K 해상도로 60fps를 기록할 수 있는 최초의 저렴한 일반 소비자용 그래픽 카드로, 이미 많은 게임에서 적절하게 호환을 이뤘다.

그러나 조금 시간적 여유가 있다면 지금 이를 살 필요는 없다. 엔비디아는 이미 차세대 지포스 RTX 2080 Ti의 예약 구매 신청을 받고 있다. 이는 전작을 날려버릴 준비가 됐다. 2080 Ti 제품의 리뷰는 아직 나오지 않았지만 9월 20일이면 출시된다. 가능한 한 본지의 리뷰를 읽어 검토하고 사전 예약을 해도 늦지 않다.

Credit: Brad Chacos/IDG

모니터
그래픽카드에 큰 돈을 쓸 계획이라면, 하이엔드 디스플레이도 원할 것이다. 하이엔드 디스플레이의 경우, 기본적으로 G싱크(G-Sync) HDR 디스플레이라는 걸출한 제품이 있다.

에이서 프레데터(Acer Predator) X27, 에이수스(Asus) ROG 스위프트(Swift) PG27UQ(뉴에그 각각 2,000달러) 또한 최대 144Hz로, 고급스러운 27인치 4K 패널이다. 말 그대로 이 패널들은 384개 백라이트 영역과 함께 최대 1,000니트의 밝기로 HDR(High-Dynamic Range) 영상을 지원한다. 비-HDR 콘텐츠 또한 아름답게 보인다. 이 모니터는 어도비RGB(AdobeRGB) 색역의 99%를 차지하고 지싱크는 게임 플레이를 부드럽게 해준다.

Credit: Martyn Williams/IDG

주 스토리지
스토리지는 다양한 옵션을 제공한다. 4TB 삼성 860 EVO(아마존 1,400달러)와 WD 골드(아마존 500달러)는 각각 소비자용 SSD와 HDD 시장에서 최고의 성능을 자랑하는데, 본지의 리뷰에서 최고 점수를 받았다.

삼성의 SSD는 분명히 빠르지만 많은 비용이 든다. WD 골드의 7,200rpm 플래터는 기계식 하드드라이브에서 놀라운 엑세스 속도를 제공한다. 이 제품은 같은 가격 제품대에서는 찾아볼 수 없는 엔터프라이즈급 기능으로 자랑한다.

Credit: Western Digital

급속 스토리지
저장 용량과 상관없이 순수하게 속도가 주요 목표라면 좋은 제품이 있다. 약간의 공간에 대한 대가로, 사용자는 M.2 PCI-e NVMe SSD의 엄청난 전송 속도를 즐길 수 있다. 4TB 삼성 960 프로(뉴에그 1,50달러)는 크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark) 리뷰에서 읽기 속도가 3.5GBps를 훨씬 웃도는 가장 빠른 드라이브 가운데 하나다.

이 제품을 부팅 드라이브로 삼으면 지연에 대해 걱정할 필요가 없다. 시간 절약을 위해 아주 많은 비용을 투자하는 것이 부담스럽다면 1TB WD 블랙 3D NVMe(아마존 450달러)를 대신 사용하자.

또한 인텔의 혁신적인 옵테인 900P SSD(뉴에그 600달러)는 삼성이 독차지하는 시장에 타격을 가하고 작은 파일을 많이 읽을 때 엄청난 성능을 자랑하지만 280GB 및 480GB 용량으로만 제공한다.

다른 제품을 찾고자 한다면 본지의 “나에게 맞는” SSD 선택 가이드 2018에서 최고의 SSD를 찾을 수 있을 것이다.

Credit: Samsung

사운드카드
PC의 다른 부분에 엄청난 비용을 지불했다면 최고 수준의 오디오에도 투자할 수 있을 것이다. 크리에이티브 테크놀로지의 사운드블라스트(Sound Blaster)X AE-5(아마존 150달러)는 32비트, 384KHz ESS ES9016K2M SABRE32 Ultra DAC 칩셋을 사용한다. 가격은 기본적으로 고가의 전문 사운드 장치에서 볼 수 있는 DAC 수준이다.

이 제품은 최초의 프리미엄 일반 소비자용 사운드카드로, 5.1 아날로그 서라운드 사운드, 600 옴 헤드셋까지 구동할 수 있는 듀얼 앰프 Xamp, RGB 조명 등을 제공한다.

Credit: Gordon Mah Ung/IDG

전원공급장치
현재 인텔 프로세서와 엔비디아 그래픽카드의 놀라운 전력 효율성으로 인해 대부분의 단일 GPU 시스템은 아마도 600W 이상의 전원공급장치를 필요로 하지 않을 것이다.
그러나 이번 기사는 최상의 제품에 관한 것이기에 최고 전원공급장치를 소개한다. 여러 개의 그래픽 카드를 사용하거나 미래 확장을 위해 공간을 확보하길 원한다면, 이 제품을 사용해도 좋다.

커세어(Corsair) AX1500i(아마존 450달러)는 본질적으로 전력 공급에 있어 모범적이다. 요즘 코인 채굴작업으로 인해 수요가 많아 종종 재고가 없을 수 있다. 이 모듈식 커세어 AX1500i PSU는 최첨단 디지털 제어시스템 덕분에 모든 면에서 완벽한 등급을 자랑한다. 최근 커세어는 한단계 진보한 AX1600i(뉴에그 500달러)도 발표했다.

이번 기사에서 설명한 바와 같이 유사한 장비를 설치하고 하나 또는 2개의 그래픽 카드를 사용할 경우, 좀더 낮은 전원 공급장치를 구입할 수 있다.

editor@itworld.co.kr

FLOW-3D 해석용 컴퓨터 안내 – 2018년 2분기 업데이트

FLOW-3D 수치해석용 컴퓨터 선택 가이드

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 수치해석용 컴퓨터의 선정을 위해서 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소를 복합적으로 검토하여 결정하게 됩니다.

또한 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 방법으로 CPU 계산 처리속도인 Flops/sec 성능도 중요하지만 수치해석을 수행할 때 방대한 계산 결과를 디스크에 저장하고, 해석결과를 분석할 때는 그래픽 성능도 크게 좌우하기 때문에 SSD 디스크와 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

현재 고성능컴퓨터는 장기적인 전망으로 보는 Quantum Computing, DNA-based Computing, Optical Computing 등의 미래의 컴퓨팅 기술과 단기적인 고성능 컴퓨터 기술인  Symmetric -Multi Processing 기술과 MPP(Massively Pallel Processing)기술이 일반화되고 있습니다. (아래 그림 참조)

일반적으로 슈퍼컴퓨터로 불리는 고성능 HPC는 규모가 큰 운영관리시설과 전문인력이 필요하고 매우 고가이기 때문에, 실제 업무를 수행하는 대부분의 기업이나 기관에서는 단일 SMP 컴퓨터를 많이 사용하고 있습니다.

FLOW-3D에 적합한 일반적인 최소 권장사양은 아래 사양을 참고하시면 됩니다.

다만, 가능하면 최신 CPU의 고성능, 저전력 등 최신기술이 반영된 제품을 선택하는 것은 언제나 투자비와 연관되어 있기 때문에 항상 고민의 대상인 것은 틀림없는것 같습니다.

1) Processors

– FLOW-3D는  x86-64 (Intel/AMD) 프로세스를 지원합니다.

CPU는 전반적인 성능에 큰 영향을 미치며, 대부분의 경우 컴퓨터의 가장 중요한 구성 요소입니다. 그러나 데스크탑 프로세서를 구입할 때가되면 인텔과 AMD의 모델 번호와 사양이 어려워 보일 것입니다.
그리고, CPU 성능을 평가하는 방법에 의해 가장 좋은 CPU를 고른다고 해도 보드와, 메모리, 주변 Chip 등 여러가지 조건에 의해 성능이 달라질 수 있기 때문에 성능평가 결과를 기준으로 시스템을 구입할 경우, 단일 CPU나 부품으로 순위가 정해진 자료보다는 시스템 전체를 대상으로 평가한 순위표를 보고 선정하는 지혜가 필요합니다.

부동소숫점 계산을 하는 수치해석과 밀접한 Computer의 연산 성능 벤치마크 방법은 대표적으로 널리 사용되는 아래와 같은 방법이 있습니다.

2) Operating Systems
  • 64-bit Windows 7, Windows 8, Windows 8.1, Windows 10, Windows Server 2008, and Windows Server 2012
  • 64-bit Red Hat Enterprise Linux 6, Red Hat Enterprise Linux 7 and SUSE 11*

Windows 및 Linux에 대한 시뮬레이션 시간은 대등합니다. 사용자가 사용하기 편리한 운영 체제를 선택하면 됩니다.

3) Graphics Support
FLOW-3D는 OpenGL 드라이버가 만족스럽게 수행되는 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 최소한 OpenGL 3.0을 지원하는 것이 좋습니다. FlowSight는 DirectX 11 이상을 지원하는 그래픽 카드에서 가장 잘 작동합니다. 권장 옵션은 엔비디아의 쿼드로 K 시리즈와 AMD의 파이어 프로 W 시리즈입니다. 엔비디아의 GTX 게이밍 하드웨어는 볼륨 렌더링의 속도가 느리거나 오동작 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 일반적으로 노트북에 내장된 통합 그래픽 카드보다는 개별 그래픽 카드를 강력하게 추천합니다. 최소한 그래픽 메모리는 512MB 이상을 권장합니다.
4) Memory and Processor Speed

프로세서 코어 당 최소 2GB의 RAM을 권장합니다. 예를 들어, 두 개의 6 코어 CPU가 있을 경우 워크스테이션의 메모리는 최소 24 GB가 있어야합니다. 필요한 RAM의 양은 해석 대상 문제에 매우 의존적입니다. 큰 도메인 또는 복잡한 형상에서 좋은 해상도를 원하는 시뮬레이션은 필요한 최소한 RAM보다 훨씬 더 많은 RAM이 필요합니다. 메모리 속도는 시뮬레이션 시간에 영향을 적게 받지만 통상적으로 1333MHz 또는 1600 MHz이면 충분합니다.

5) HDD

수치해석은 해석결과 데이터 양이 매우 크기 때문에 읽고 쓰는데 속도면에서 매우 빠른 SSD를 적용하면 성능면에서 큰 도움이 됩니다. 다만 SSD 가격이 비싸서 가성비 측면을 고려하여 적정수준에서 결정이 필요합니다.
그리고 SSD를 선택할 경우에도 SSD 종류 중에서 PCI Express 타입은 매우 빠르지만 가격 또한 매우 고가이므로 예산 범위내에서 선택을 고민해야 합니다.

기존의 물리적인 하드 디스크의 경우, 디스크에 기록된 데이터를 읽기 위해서는 데이터를 읽어내는 헤드(바늘)가 물리적으로 데이터가 기록된 위치까지 이동해야 하므로 이동에 일정한 시간이 소요됩니다. (이러한 시간을 지연시간, 혹은 레이턴시 등으로 부름) 따라서 하드 디스크의 경우 데이터를 읽기 위한 요청이 주어진 뒤에 데이터를 실제로 읽기 까지 일정한 시간이 소요되는데, 이 시간을 일정한 한계(약 10ms)이하로 줄이는 것이 불가능에 가까우며, 데이터가 플래터에 실제 기록된 위치에 따라서 이러한 데이터에의 접근시간 역시 차이가 나게 됩니다.

하지만 HDD의 최대 강점은 가격대비 용량입니다. 현재 상용화되어 판매하는 대용량 HDD는 12TB ~ 15TB가 공급되고 있으며, 이는 데이터 저장이나 백업용으로 가장 좋은 선택이 됩니다.
결론적으로 데이터를 직접 읽고 쓰는 드라이브는 SSD를 사용하고 보관하는 용도의 드라이브는 기존의 HDD를 사용하는 방법이 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

Intel CPU i9

인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표

인텔 6코어 코어 i9 CPU 발표

2018-04-04
본 기사는 itworld.co.kr 기사를 인용하였습니다.

아래 기사를 보면 이젠 해석용 컴퓨터도 고성능 노트북으로 가능하게 되어 가는 것 같습니다. ItWorld의 기사를 게재합니다.

인텔의 새로운 6코어 모바일 코어 i9 칩은 가장 빠른 노트북 CPU로, 새로운 코어 i9-8950HK의 기본 클럭 속도는 2.9GHz이며 여기에 “열 속도 가속(Thermal Velocity Boost)”이라는 신기술을 사용해 최대 4.8GHz까지 올라간다. 새로운 언락 8세대 코어 i9를 최상위 제품으로, 그 아래에 5개의 신형 코어 i5와 코어 i7 고성능 모바일 H 시리즈 칩, 그리고 저전력 시스템을 위한 4개의 U 시리즈 코어 칩이 포진한다. 모두 14나노 커피레이크 칩이다. 인텔은 새로운 데스크톱 코어 프로세서 제품군과 노트북 PC 내의 하드 드라이브 성능을 강화하는 옵테인 메모리 내장을 나타내기 위한 브랜드 로고(코어 i7+)도 새로 발표했다.

인텔에 따르면 코어 i9는 7세대 코어 프로세서에 비해 게임 프레임 재생률 기준 최대 41% 더 우수하며, 게임 플레이 스트리밍 및 녹화 성능은 32% 더 빠르다. 인텔은 새로운 코어 i9는 언락 상태로 제공되므로 게임 PC 제조 업계에서 5GHz 시스템도 출시하게 될 것이라고 밝혔다. 옵테인 메모리가 포함되면 성능 향상 폭은 더욱 커진다. 다만 인텔이 성능 비교에 사용한 7세대 시스템에는 SSD가 아닌 느린 기계식 하드 드라이브가 탑재돼 있어 SSD에서의 성능 향상이 어느 정도인지는 정확히 알 수 없다.

인텔 프리미엄 및 게이밍 노트북 부문 총괄 책임자인 프레드릭 햄버거는 “코어 i9는 인텔이 지금까지 발표한 가장 빠른 게이밍 프로세서”라며, “데스크톱에 거의 근접한 성능을 노트북에서 얻을 수 있다”고 강조했다.

새로운 모바일 코어 칩은 인텔이 스펙터 및 멜트다운 취약점을 수정하기 위해 패치한 소프트웨어 완화책을 지원한다(이후 나올 하드웨어 재설계는 적용되지 않는다). 인텔 측은 제시된 성능 수치가 이러한 완화책으로 인한 성능 감소를 반영한 것이라고 밝혔다.

인텔이 출시하는 모든 모바일 프로세스가 그렇듯이, 중요한 점은 가격이다. 인텔은 보통 모바일 칩 가격을 공개하지 않으며, 이번에도 마찬가지다. 다만 새로운 제품군 중에서 코어 i9 칩의 경우 게임 노트북 중에서도 상위 기종에만 들어갈 것으로 보인다. 그 외의 다른 칩은 훨씬 더 폭넓게 보급될 전망이다.

인텔 코어 H 시리즈 CPU

인텔은 현재 폭발적으로 성장 중인 PC 게임 시장을 노골적으로 정조준하고 있다. 햄버거는 인텔 코어 칩을 내장한 일반 판매용 게임 노트북이 전년 대비 45% 성장했다고 말했다.

인텔의 새로운 45W H 시리즈에는 각각 2종의 새로운 코어 i7과 코어 i5 칩 및 신형 제온이 포함된다. 사실 모바일 코어 i9 칩은 제온 E-2186과 상당히 흡사해 보인다. 클럭 속도, 코어 수, 열 설계 전력 등이 동일하다. 그러나 코어 i9의 클럭 속도는 완전히 언락된 상태로 제공된다. 코어 i9의 가격이 너무 부담스럽다면, 동일한 6개의 코어와 12개 쓰레드를 탑재한 새로운 코어 i7-8850H이 있다.

새로 출시되는 칩은 모두 인텔이 노트북을 대상으로 밀고 있는 옵테인 메모리를 지원하며, 기업용 시스템을 위한 vPro 기술이 옵션으로 제공된다.
인텔의 라데온 RX 베가(“케이비레이크-G”) 칩은 울트라북 수준에서 1080p 성능을 제공하도록 설계됐지만, 신형 8세대 코어 i9 칩은 햄버거의 표현대로라면 “머슬북(Musclebook)”에 맞게 설계돼 노트북에서 얻을 수 있는 절대적인 최고의 성능을 제공한다. 햄버거는 “이 칩으로 만족할 수 없다면 어떤 칩으로도 만족하지 못할 것”이라고 덧붙였다.

Intel

인텔은 이번에 처음으로 이른바 “열 속도 가속” 기능을 포함했다. 이 기능은 클럭 속도를 정상보다 더 높여준다. 평상시 코어 i9-8950HK에서 터보 부스트가 활성화된 후 최대 클럭 속도는 4.6GHz다. 그러나 햄버거는 칩의 온도가 충분히 낮은 상태에서 최대 속도로 작동 중이라면, 클럭 속도가 한층 더 올라간다면서 단일 코어를 200MHz 더 높여 4.8GHz로 작동하거나 모든 코어를 약 100MHz 높여 작동하게 된다고 설명했다.

다만 햄버거는 열 속도 가속 기술이 “자동적인 기능이 아닌 기회에 따라 작동하는 기능”이며, 인텔은 시스템 온도 섭씨 50도 이하에서 이 기능이 작동하도록 설계했다고 거듭 강조했다. 햄버거는 “OEM 파트너와 함께 전력 성능을 최적화하고 열 특성을 조정해 성능을 더 끌어올리기 위해 많은 시간을 투자했다”면서 “지금의 추세는 가장 얇게 만들기 위해 성능을 희생하는 게 아니라, 더 오래 지속되는 더 얇은 규격에 더 효율적인 성능을 집어넣는 것”이라고 말했다.

인텔 코어 U 시리즈 CPU

성능은 좀 낮아도 배터리가 오래 가는 제품을 찾는 사용자를 위해 인텔은 새로운 U 시리즈 칩 4종도 함께 출시했다. 28W TDP 저전력 8세대 코어 칩은 모두 4코어 8스레드 구성이 적용되며 모바일 구성의 옵테인 메모리 기술을 지원한다.

Intel

모든 칩은 인텔이 선보인 새로운 300 시리즈 칩셋인 H370, H310, Q370, B360에 연결된다. 또한 인텔 대변인에 따르면 모든 칩은 향상된 오디오 및 I/O, 기가비트 처리량을 갖춘 통합 인텔 802.11ac 와이파이, 10Gbit/s 통합 2세대 USB 3.1 I/O 등 플랫폼 수준에서 더 많은 기능을 제공한다.

게이밍 노트북 판매가 “폭증”하고 시장 성장에 보조를 맞춰 유통업체들도 매장 진열대에서 이런 제품의 비중을 계속 늘리고 있다. 인텔도 투자를 지속할 계획이다. 게이밍 노트북에서 코어 수를 늘리고 5GHz 벽을 돌파하게 되면 인텔은 성능의 한계를 확실히 더 높이게 될 것이다.  editor@itworld.co.kr

원문보기:
http://www.itworld.co.kr/news/108803#csidx218d62dae70faefa8f8cdc4efd8ea92

열응력 개선 / Thermal Stress Evolution

열응력 개선 / Thermal Stress Evolution

FLOW-3D의 TSE(Thermalstressdiversion)모델은 모델링 가능한 주조 프로세스의 범위를 확장합니다. FSI/SETSE모델은 주변 유체, 열 구배 및 지정된 구속 조건의 압력에 대응하여 솔리드 및 단단한 구성 요소의 응력 및 변형을 모델링 하는 유한 요소 접근 방식을 사용하여 유체와 솔리드 사이의 완전 결합 상호 작용을 설명합니다.

균일하지 않은 냉각에 의해 발생하는 응고 과정 동안 열 스트레스가 발생합니다. 이러한 응력은 주형 벽의 수축 및 주물 형상의 불규칙에 의해 영향을 받습니다.Thermal stress evolution simulation
Von Mises stresses in a solidified aluminum V6 engine block

위의 시뮬레이션은 VonMises가 단단한 알루미늄 V6엔진 블록에서 응력을 나타냅니다. 이 블록은 강철 다이 내에서 주조된 알루미늄 A380합금으로 구성되어 있습니다.

알루미늄의 주입 온도는 527°C였으며 초기 다이 온도는 125°C였습니다. 부품을 60초 동안 다이 내에서 냉각한 후 주변 조건(125°C)에서 9분 동안 부품을 계속 냉각시켜 총 10분의 시뮬레이션 시간을 제공했습니다. 표시된 VonMises 응력은 부품 내 전단 응력의 크기를 측정한 것이며, 따라서 찢어지기 쉬운 부위를 보여 줍니다.

응력은 금형과 응고 금속에서 동시에 계산할 수 있습니다. FLOW-3D의 구조화된 메쉬를 초기 템플릿으로 사용하여 자동으로 메쉬 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 중첩 또는 링크된 메쉬 블록을 만들고 V1.1.0의 새로운 적합한 메쉬 기능을 사용하여 메쉬의 로컬 해상도를 제어할 수 있습니다. 또는, Exodus-II형식의 타사 메쉬 생성 소프트웨어에서 유한 요소 메쉬를 가져올 수 있습니다.

Simulating Thermal Stress

아래에 표시된 알루미늄 커버는 강철 다이 내 알루미늄 A380합금으로 구성되어 있습니다. 주입 온도는 654°C였으며 초기 다이 온도는 240°C였습니다. 부품이 다이 내에서 6s동안 냉각되었으며 이때 부품이 완전히 경화되었습니다(러너 시스템 제외). 그런 다음 다이를 열고 부품이 주변 조건(25°C)에서 10초 이상 냉각되도록 했습니다. 그런 다음 탕도(runner)시스템을 제거했고, 이후 주변 조건에서 10초간 더 냉각했습니다. 여기에 표시된 정상 변위는 부품 표면의 움직임을 나타내며, 최대 변형 영역을 강조하기 위해 30회 증폭됩니다.

Displacements in a die cast part, die closed
Displacements in a die cast part, die closed.
Displacements in the part and runners, die open
Displacements in the part and runners, die open.
Displacements in the part with runner system removed
Displacements in the part with runner system removed.

Component Coupling within the Fluid-Structure Interaction and Thermal Stress Evolution Models

FLOW-3Dv11의 새로운 기능은 인접한 FSI(유체-구조물 상호 작용)구성 요소 및/또는 TSE(열 스트레스 진화)고체화된 유체 영역 간의 탄성 응력을 결합할 수 있는 기존의 유한 요소 고체 역학 용제의 업그레이드입니다. 이 새로운 기능은 복합 재료 부품(예:주형에서 응고되는 금속 주물 응고제 또는 바이메탈 게이지)의 열 응력과 변형을 시뮬레이션하고 반경 게이트 및 파이프 라인 지지 시스템과 같은 연결된 유압 구조에 가해지는 힘을 시뮬레이션하는 등 다양한 모델링 가능성을 열어 줍니다.

모델에는 복잡한 프로세스를 효율적으로 계산할 수 있는 여러가지 옵션이 있습니다.

No coupling

이 옵션은 인접 FSI구성 요소가 응력을 교환하지 않는 단순화된 경우를 나타냅니다. 그것은 계산적으로 효율적이며 요소들 간의 스트레스 상호 작용이 중요하지 않은 시나리오에 적합하다.

Full coupling

전체 커플링 옵션은 서로 다른 재료 특성을 가진 인접 FSI구성 요소를 모델링 하기 위한 것입니다. 두 구성 요소는 서로 당기거나 미끄러질 수 없지만 인터페이스의 응력은 구성 요소 간에 전달됩니다. 이는 바이메탈과 같이 접합된 구조물을 모델링 하는 데 이상적입니다.

Partial coupling

부분 커플링 옵션은 인접 FSI구성 요소가 마찰력과 정상적인 힘을 통해 상호 작용하지만 분리될 수 있는 일반적인 문제를 모델링 하기 위한 것. 이 옵션은 FSI구성 요소와 TSE의 고체화된 유체 영역을 결합하는 데 사용될 수 있으므로 부품이 다이에서 냉각될 때 주조 부품 및 다이에 대한 열 응력의 영향을 조사하는 데 이상적입니다.

두가지 시뮬레이션이 제시되어 모델의 새로운 특징을 보다 자세히 보여 줍니다. 첫번째 상황에서는 완전한 커플링 옵션을 사용하여 시간이 변화하는 온도에 대응하여 바이메탈 벤딩을 모델링 하는 반면, 두번째 예에서는 다이에서 V6엔진 블록을 응고하는 동안 부분 커플링 모델을 사용하여 열 응력을 확인하는 것을 보여 줍니다.

Full Coupling Example: Bimetallic Strip

전체 커플링 옵션의 가장 간단한 예 중 하나는 온도 구배에 대한 반응으로 바이메탈이 움직이는 것입니다. 이러한 스트립은 온도 변화에 대응하여 두 금속이 동일한 속도로 팽창하지 않기 때문에 열 스위치 및 벤딩에 일반적으로 사용됩니다. 시뮬레이션에서 모델링 된 바이메탈은 그림 1과 같이 길이 15cm, 두께 0.5cm의 강철 스트립으로 구성된 캔틸레버 빔입니다.

Schematic of bimetallic strip
그림 1:예제 시뮬레이션에 사용된 바이메탈의 개략도; 검은 색 화살표는 편향이 프로브 되는 위치를 나타내고, 양의 편향은 상향이다.

그리고 나서 스트립은 온도가 70초에 걸쳐 균일하게 변화하는 환경에 배치되었다. 그림 2는 시간 경과에 따른 다양한 온도에서 시뮬레이션 및 분석 용액을 위한 스트립 팁의 편향을 보여 준다. 결과는 온도가 변한 시기와 스트립의 열적 관성으로 인한 스트립의 반응 사이의 약간의 지연을 포함하여 몇가지 흥미로운 특징을 보여 준다. 이러한 지연은 분석 솔루션이 온도의 즉각적인 변화를 가정하기 때문에 계산된 편향과 분석적 편향 사이의 타이밍 차이에도 영향을 미친다. 변위의 진폭 차이는 분석 결과에서 무한대의 얇은 스트립의 가정에 기인할 수 있다. 계산 모델의 두께는 장착 지점에 응력을 추가하여 편향을 증가시킵니다.

Bimetallic deflection plot FLOW-3D
그림 2:스트립의 끝에서 시뮬레이션 시간에 걸쳐 처짐. 그림에 표시된 것은 스트립의 평균 온도( 진한 파란 색)뿐만 아니라 분석적( 연한 파란 색)및 계산( 빨간 색)편향입니다.

Partial Coupling Example: Metal Casting within a Deformable Die

Temperature profile of a v6 engine block
Figure 3: V6 엔진 블록의 온도 프로파일 단면도. 시뮬레이션 시작 7 초.

두번째 예제 시뮬레이션에서는 부분 커플링 모델을 사용하여 변형 가능한 강철 다이 내 금속 주물의 응력 개발을 보여 줍니다. 다이의 두 절반과 응고된 유체는 부분적으로 서로 결합되어 정상적인 응력과 마찰을 통해 상호 작용합니다. 시뮬레이션은 다이와 주물 부품의 열 응력 변화를 770,000 K의 solidus온도 바로 아래에서 298K의 주변 온도로 냉각하는 모습을 보여 줍니다. 주물 부분은 A380알루미늄 합금으로 구성되어 있고 다이 반쪽은 H-13강철로 구성되어 있습니다.

주조 부품과 주변 다이의 유한 요소 메시는 그림 3과 같이 3,665,533 요소와 3,862,378개 노드로 구성됩니다. 또한 각 다이의 절반에 대해 분리된 메쉬와 TSE고형화된 유체 영역도 나와 있습니다. 전면의 빨간 색 원은 서포트 피스톤 때문입니다(그림과 같이 표시되지 않음).

Thermal stress model
Figure 4 는 채워진 후 고압 다이 캐스팅 부품 300s의 주조물 온도와 변위 크기로 채색 된 강철 다이 조각을 결합한 이미지를 보여줍니다. 이 시뮬레이션에서, 다이는 응고하는 알루미늄에 연결되어 응력이 그들 사이에 전달됩니다. 변위 크기는 다이의 에지에서 0에서부터 주조에 인접한 0.1mm 이상까지 다양합니다.

금형과 응고된 유체 표면 사이의 경계면에서 발생하는 응력이 부분적으로 결합되어 제한된 수축을 확인할 수 있습니다. 그림 4는 시뮬레이션을 통해 주형 부분의 변형과 다이 부분의 절반의 변형을 보여 줍니다. 온도가 감소함에 따라 다이 캐스트와 주물이 서로 다른 속도로 수축하여 간섭 영역에 큰 응력이 발생하고 잠재적인 문제 영역이 나타납니다. 다이와 부품에서 결합된 응력을 계산하면 사용자가 각 구성 요소 내에서 발생하는 응력을 더 잘 예측하고 부품 품질을 개선하고 도구 수명을 연장하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

Conclusion

다른 단단한 물체들의 상호 작용은 현대 디자인과 공학의 중요한 부분입니다. FSI구성 요소와 TSE고정 유체 영역 간의 새로운 결합 옵션이 FLOW-3D에 추가되어 오늘날의 엔지니어들이 정기적으로 접하는 복잡한 기하학적 구조를 평가하는 데 유용한 도구가 되었습니다.

수치해석용 컴퓨터의 성능분석 방법 및 권장사양

1. 개요

수치해석을 하는 엔지니어들은 사용하는 컴퓨터의 성능에 무척 민감합니다. 그 이유는 수치해석을 하기 위해 여러 준비단계와 분석 시간들이 필요하지만 당연히 압도적으로 시간을 소모하는 것이 계산 시간이기 때문일 것입니다.

따라서 컴퓨터의 성능 평가를 하기 위해서 기본적으로 검토해야 하는 사항을 살펴보도록 하겠습니다.

1-1시스템 성능의 정의

컴퓨터 시스템의 성능이란 단위 시간당 시스템이 처리하는 작업의 수에 의해 결정되거나 처리량, 응답시간, 평균 대기 시간 등의 요소가 복합적으로 상호작용하여 결정되는 것으로 시스템 총 생산성을 결정하는 요인입니다.

1-2시스템 성능 평가의 정의

  • 시스템(HW+SW)의 성능을 측정하거나 그 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 조사하는 작업
  • 작업부하모델(Workload model)로 수행능력을 측정하여 시스템의 성능을 객관적이고 종합적으로 판단하는 것

1-3 목적

  • 선정(Selection) : 컴퓨터 시스템 구매나 선정시 이용.
  • 개선(Improvement) : 시스템 성능 향상이나 운용비용 절감
  • 설계(Design) : 제조, 개발업체들이 제품설계에 활용

2. 벤치마크

비교대상이 되는 여러 컴퓨터에 표준 벤치마크 프로그램을 수행시켜 속도를 비교 검사하여 성능을 측정하는 방법을 의미합니다.

2-1 벤치마크의 종류

SPEC ( Standard Performance Evaluation Corporation ) : 각 분야별 주요 환경을 통해 정수, 부동소수 또는 다수의 CPU에 대한 성능 측정방법

LADDIS : NFS 업체의 비공식 기구로 NFS의 업무 부하 증가에 따른 서버 응답 속도를 측정하는 방법

FLOPS (floating-point operations per second) : 플롭스는 초당 수행할 수 있는 실수 연산(부동소수점)의 횟수를 의미하는 컴퓨터 성능 단위로 1메가 플롭스라면 1초에 백만번의 실수을 처리할 수 있다는 것을 의미함. 플롭스 단위는 일반적으로 컴퓨터의 실수연산(FPU) 성능을 나타낼 때 주로 이용하고 있습니다.

LINPACK(linear programming package) : Single User FORTRAN Benchmark TEST로 공학 및 과학계산을 위한 선형 방정식을 풀고, 정수 및 부동소수점 계산을 수행하여 Cache Performance 측정. 프로그램 크기가 최근에 적용되는 캐시기억장치 크기보다 작아 실제 수행능력을 평가하는데 부족함이 있어서 최근에는 사용자가 실제 사용하는 응용프로그램 환경에서의 수행속도를 측정하기 위해 SPEC,AIM,코너스톤(Khornerstone) 등이 사용되고 있습니다.

Dhrystone : 정수계산 및 레코드와 포인터 조작 등을 위한 연산을 행하고 I/O 작업, 운영체제 호출(Operating system calling) 및 실수 연산은 하지 않음. 원시 프로그램을 시험하고자하는 컴퓨터에서 컴파일 한 후 실행시키므로 하드웨어 개선없이 단지 시험하고자하는 루틴에 해당하는 컴파일러 부분만을 개선하여도 빠른 결과를 얻을 수 있으므로 신뢰도가 떨어집니다.

Whetstone : 주로 부동소수점 처리 성능(Flops)을 평가하는 표준적인 벤치마크(benchmark) 프로그램의 하나로 부동소수점 처리성능을 평가하는 최초의 프로그램으로 정수처리능력을 평가하는 드라이스톤 벤치 프로그램처럼 컴파일러에 의존하여 신뢰도가 떨어집니다.

TPC ( Transaction Processing Performance Council) : OLTP 시스템의 처리성능 평가 기준의 표준 규격을 제정하기 위하여 결성된 비영리단체(1988)에서 제정했습니다.

2-2 전세계 슈퍼컴 현황

전세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터(HPC)의 현황은 https://www.top500.org 에서 1년에 2회 발표합니다. 현재까지 발표된 컴퓨터의 순위는 아래와 같습니다. 슈퍼컴은 대용량 데이터처리 또는 수치해석 처럼 대용량 과학기술 계산에 특화되어 있기 때문에 LINPACK 벤치마크 기준을 이용하여 Flops/s 성능을 기준으로 정하고 있습니다.

3. 내가 사용하는 컴퓨터의 성능 알아보기

3-1 방대한 순위 데이터베이스를 가지고 있는 “퍼포먼스테스트” 프로그램

이 프로그램은 시스템의 PC를 구성하는 각 주요 하드웨어에 부하를 가한 후 이를 토대로 성능을 수치화한 데이터를 사용자로부터 수집하여 데이터베이스를 가지고 있어서 자신의 컴퓨터가 어느정도 수준의 컴퓨터인지 쉽게 알 수 있습니다. 프로그램은 30일간 무료로 사용해볼 수 있는데 성능테스트는 늘 하는 것이 아니고 한번만 해보면 되기 때문에 사용기간은 충분합니다. 다음 사이트 (http://www.passmark.com/) 에서 다운로드 받을 수 있습니다.

이 외에도 게임에 특화된 ‘3D마크(3DMark)” 프로그램이나 하드디스크 성능 분석에 특화된 “HD튠 프로(HD Tune Pro)”나 “크리스탈디스크마크(CrystalDiskMark)” 등이 있습니다.

위 그림은 필자의 일반적인 업무용 노트북 컴퓨터를 대상으로 테스트한 결과로 초록색 Bar는 필자의 컴퓨터 성능을 의미합니다. 일반 사무 업무용으로 꽤 쓸만한 LG i5 gram 노트북으로  계산성능이 고사양이 아니어서 비교 순위는 좀 낮은편에 속한 것을 알 수 있습니다.

그래픽 성능의 경우 내장 그래픽을 사용하는 일반 업무용 노트북의 특성상 최하위에 속한 것을 알 수 있습니다. 그래픽카드의 경우 수치해석 결과를 분석하는 POST 업무는 꽤 많은 시간이 소요되는데, 일반적으로 내장 그래픽을 사용하는 컴퓨터의 경우 속도가 늦거나 프로그램 실행이 안되거나 화면의 일부 색상이나 형상등이 보이지 않는 여러가지 문제들이 발생합니다.

따라서 수치해석 결과분석을 하는 컴퓨터는 반드시 메인보드에 내장된 그래픽칩셉이 아닌 성능좋은 별도의 그래픽카드를 사용하는것을 권장합니다.
계산결과를 읽거나 저장하는 필자의 디스크 성능은 SSD가 기본 장착되어 있어서, 그나마  상위권에 속해 위안을 받았습니다.

3-2 계산용 컴퓨터의 선택

위에서 잠깐 살펴본 것처럼 컴퓨터의 성능이 어느정도 되는지 분석할 수 있는 여러가지 벤치마크 기준과 테스트 프로그램 들이 있습니다.
벤치마크 기준을 통해 수치해석에 적합한 성능을 가진 컴퓨터를 선별하는 Flops/sec 성능도 중요하지만, 방대한 계산 결과를 디스크에 읽고 쓰는 I/O 성능과, 해석결과를 분석할 때 절대적으로 필요한 그래픽 성능은 매우 중요하므로 메모리 디스크인 SSD 디스크와 고성능 그래픽카드에도 관심을 가져야 합니다.

Water & Environmental Bibliography

다음은 수자원 및 환경 분야에 대한 참고 문 기술 문서 모음입니다.
이 모든 논문은 FLOW-3D  해석 결과를 사용하였습니다. FLOW-3D  를 사용하여 수처리 및 환경 산업을 위한 응용 프로그램을 성공적으로 시뮬레이션하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

Water and Environmental Bibliography

2024년 8월 12일 Update

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Below is a collection of technical papers in our Water & Environmental Bibliography. All of these papers feature FLOW-3D results. Learn more about how FLOW-3D can be used to successfully simulate applications for the Water & Environmental Industry.

02-21   Aytaç Güven, Ahmed Hussein Mahmood, Numerical investigation of flow characteristics over stepped spillways, Water Supply, in press, 2021. doi.org/10.2166/ws.2020.283

01-21   Le Thi Thu Hien, Nguyen Van Chien, Investigate impact force of dam-break flow against structures by both 2D and 3D numerical simulations, Water, 13.3; 344, 2021. doi.org/10.3390/w13030344

125-20   Farhad Bahmanpouri, Mohammad Daliri, Alireza Khoshkonesh, Masoud Montazeri Namin, Mariano Buccino, Bed compaction effect on dam break flow over erodible bed; experimental and numerical modeling, Journal of Hydrology, in press, 2020. doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125645

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203-23   Muhammad Waqas Zaffar, Ishtiaq Hassan, Zulfiqar Ali, Kaleem Sarwar, Muhammad Hassan, Muhammad Taimoor Mustafa, Faizan Ahmed Waris, Numerical investigation of hydraulic jumps with USBR and wedge-shaped baffle block basins for lower tailwater, AQUA – Water Infrastructure, Ecosystems and Society, 72.11; 2081, 2023. doi.org/10.2166/aqua.2023.261

201-23   E.F.R. Bollaert, Digital cloud-based platform to predict rock scour at high-head dams, Role of Dams and Reservoirs in a Successful Energy Transition, Eds. Robert Boes, Patrice Droz, Raphael Leroy, 2023. doi.org/10.1201/9781003440420

200-23   Iacopo Vona, Oysters’ integration on submerged breakwaters as nature-based solution for coastal protection within estuarine environments, Thesis, University of Maryland, 2023.

198-23   Hao Chen, Xianbin Teng, Zhibin Zhang, Faxin Zhu, Jie Wang, Zhaohao Zhang, Numerical analysis of the influence of the impinging distance on the scouring efficiency of submerged jets, Fluid Dynamics & Materials Processing, 20.2; pp. 429-445, 2023. doi.org/10.32604/fdmp.2023.030585

193-23   Chen Peng, Liuweikai Gu, Qiming Zhong, Numerical simulation of dam failure process based on FLOW-3D, Advances in Frontier Research on Engineering Structures, pp. 545-550, 2023. doi.org/10.3233/ATDE230245

189-23   Rebecca G. Englert, Age J. Vellinga, Matthieu J.B. Cartigny, Michael A. Clare, Joris T. Eggenhuisen, Stephen M. Hubbard, Controls on upstream-migrating bed forms in sandy submarine channels, Geology, 51.12; PP. 1137-1142, 2023. doi.org/10.1130/G51385.1

187-23   J.W. Kim, S.B. Woo, A numerical approach to the treatment of submerged water exchange processes through the sluice gates of a tidal power plant, Renewable Energy, 219.1; 119408, 2023. doi.org/10.1016/j.renene.2023.119408

186-23   Chan Jin Jeong, Hyung Jun Park, Hyung Suk Kim, Seung Oh Lee, Study on fish-friendly flow characteristic in stepped fishway, Proceedings of the Korean Water Resources Association Conference, 2023. (In Korean)

185-23   Jaehwan Yoo, Sedong Jang, Byunghyun Kim, Analysis of coastal city flooding in 2D and 3D considering extreme conditions and climate change, Proceedings of the Korean Water Resources Association Conference, 2023. (In Korean)

180-23   Prathyush Nallamothu, Jonathan Gregory, Jordan Leh, Daniel P. Zielinski, Jesse L. Eickholt, Semi-automated inquiry of fish launch angle and speed for hazard analysis, Fishes, 8.10; 476, 2023. doi.org/10.3390/fishes8100476

179-23   Reza Norouzi, Parisa Ebadzadeh, Veli Sume, Rasoul Daneshfaraz, Upstream vortices of a sluice gate: an experimental and numerical study, AQUA – Water Infrastructure, Ecosystems and Society, 72.10; 1906, 2023. doi.org/10.2166/aqua.2023.269

178-23   Bai Hao Li, How Tion Puay, Muhammad Azfar Bin Hamidi, Influence of spur dike’s angle on sand bar formation in a rectangular channel, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1238; 012027, 2023. doi.org/10.1088/1755-1315/1238/1/012027

177-23   Hao Zhe Khor, How Tion Puay, Influence of gate lip angle on downpull forces for vertical lift gates, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1238; 012019, 2023. doi.org/10.1088/1755-1315/1238/1/012019

175-23   Juan Francisco Macián-Pérez, Rafael García-Bartual, P. Amparo López-Jiménez, Francisco José Vallés-Morán, Numerical modeling of hydraulic jumps at negative steps to improve energy dissipation in stilling basins, Applied Water Science, 13.203; 2023. doi.org/10.1007/s13201-023-01985-4

174-23   Ahintha Kandamby, Dusty Myers, Narrows bypass chute CFD analysis, Dam Safety, 2023.

173-23   H. Jalili, R.C. Mahon, M.F. Martinez, J.W. Nicklow, Sediment sluicing from the reservoirs with high efficiency, SEDHYD, 2023.

170-23   Ramith Fernando, Gangfu Zhang, Beyond 2D: Unravelling bridge hydraulics with CFD modelling, 24th Queensland Water Symposium, 2023.

169-23   K. Licht, G. Lončar, H. Posavčić, I. Halkijević, Short-time numerical simulation of ultrasonically assisted electrochemical removal of strontium from water, 18th International Conference on Environmental Science and Technology (CEST), 2023.

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165-23   Ebrahim Hamid Hussein Al-Qadami, Mohd Adib Mohammad Razi, Wawan Septiawan Damanik, Zahiraniza Mustaffa, Eduardo Martinez-Gomariz, Fang Yenn Teo, Anwar Ameen Hezam Saeed, 3-dimensional numerical study on the critical orientation of the flooded passenger vehicles, Engineering Letters, 31.3; 2023.

124-20   John Petrie, Yan Qi, Mark Cornwell, Md Al Adib Sarker, Pranesh Biswas, Sen Du, Xianming Shi, Design of living barriers to reduce the impacts of snowdrifts on Illinois freeways, Illinois Center for Transportation Series No. 20-019, Research Report No. FHWA-ICT-20-012, 2020. doi.org/10.36501/0197-9191/20-019

123-20   Mohammad Reza Namaee, Jueyi Sui, Yongsheng Wu, Natalie Linklater, Three-dimensional numerical simulation of local scour in the vicinity of circular side-by-side bridge piers with ice cover, Canadian Journal of Civil Engineering, 2020. doi.org/10.1139/cjce-2019-0360

119-20   Tuğçe Yıldırım, Experimental and numerical investigation of vortex formation at multiple horizontal intakes, Thesis, Middle East Technical University, Ankara, Turkey, , 2020.

118-20   Amir Ghaderi, Mehdi Dasineh, Francesco Aristodemo, Ali Ghahramanzadeh, Characteristics of free and submerged hydraulic jumps over different macroroughnesses, Journal of Hydroinformatics, 22.6; pp. 1554-1572, 2020. doi.org/10.2166/hydro.2020.298

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115-20   Chi Yao, Ligong Wu, Jianhua Yang, Influences of tailings particle size on overtopping tailings dam failures, Mine Water and the Environment, 2020. doi.org/10.1007/s10230-020-00725-3

114-20  Rizgar Ahmed Karim, Jowhar Rasheed Mohammed, A comparison study between CFD analysis and PIV technique for velocity distribution over the Standard Ogee crested spillways, Heliyon, 6.10; e05165, 2020. doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05165

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111-20   Mahla Tajari, Amir Ahmad Dehghani, Mehdi Meftah Halaghi, Hazi Azamathulla, Use of bottom slots and submerged vanes for controlling sediment upstream of duckbill weirs, Water Supply, 20.8; pp. 3393-3403, 2020. doi.org/10.2166/ws.2020.238

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99-20   Chen-Shan Kung, Pin-Tzu Su, Chin-Pin Ko, Pei-Yu Lee, Application of multiple intake heads in engineering field, Proceedings, 30th International Ocean and Polar Engineering Conference (ISOPE), Online, October 11-17,  ISOPE-I-20-3116, 2020.

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89-20      Andrea Franco, Jasper Moernaut, Barbara Schneider-Muntau, Michael Strasser, Bernhard Gems, The 1958 Lituya Bay tsunami – pre-event bathymetry reconstruction and 3D numerical modelling utilising the computational fluid dynamics software Flow-3D, Natural Hazards and Earth Systems Sciences, 20; pp. 2255–2279, 2020. doi.org/10.5194/nhess-20-2255-2020

88-20      Cesar Simon, Eddy J. Langendoen, Jorge D. Abad, Alejandro Mendoza, On the governing equations for horizontal and vertical coupling of one- and two-dimensional open channel flow models, Journal of Hydraulic Research, 58.5; pp. 709-724, 2020. doi.org/10.1080/00221686.2019.1671507

87-20       Mohammad Nazari-Sharabian, Moses Karakouzian, Donald Hayes, Flow topology in the confluence of an open channel with lateral drainage pipe, Hydrology, 7.3; 57, 2020. doi.org/10.3390/hydrology7030057

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83-20       Eric Lemont, Jonathan Hill, Ryan Edison, A problematic installation: CFD modelling of waste stabilisation pond mixing alternatives, Ozwater’20, Australian Water Association, Online, June 2, 2020, 2020.

77-20       Peng Yu, Ruigeng Hu, Jinmu Yang, Hongjun Liu, Numerical investigation of local scour around USAF with different hydraulic conditions under currents and waves, Ocean Engineering, 213; 107696, 2020. doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.107696

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67-20       Yu Zhuang, Yueping Yin, Aiguo Xing, Kaiping Jin, Combined numerical investigation of the Yigong rock slide-debris avalanche and subsequent dam-break flood propagation in Tibet, China, Landslides, 17; pp. 2217-2229, 2020. doi.org/10.1007/s10346-020-01449-9

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57-20       Charles Ortloff, The Hydraulic State: Science and Society in the Ancient World, Routledge, London, UK, eBook ISBN: 9781003015192, 2020. doi.org/10.4324/9781003015192

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Water Catastrophic Events Avalanches

Avalanches

산사태와 눈사태는 파편들이나 육지의 영향으로 인해 저수지에 엄청난 홍수파를 일으킬 가능성이 있습니다. FLOW-3D 는 산사태 현상 자체와 홍수파의 전파 모두 모델링 할 수 있습니다. Moving Objects Model 은 지형위의 물체 처럼 강체 방식으로 미끄러지는 지평면으로 고려한다. Granular flow 모델은 산사태 현상을 좀 더 상세하게 시뮬레이션 할 수 있다. 두 경우 모두, 관련된 홍수파와 함께 질량의 지표면 전파와 영향을 볼 수 있습니다. 산사태는 수역 전체에 걸쳐 일어나지 않습니다. 예를 들어 tailings 같은 경우에 FLOW-3D의 non-newtonian fluid 모델을 이용하여 개개인의 요구에 맞춘 구조적 관계를 쉽게 구현할 수 있습니다.

 

Results of a simulation with FLOW-3D (including added original stl-geometry) of a stopped and restarted avalanche model before it reaches the reservoir – colored by the depth-averaged velocities in [ms-1]. Results taken from R. Gabl, J. Seibl, B. Gems, and M. Aufleger, 3-D-numerical approach to simulate an avalanche impact into a reservoir, Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss., 3, 4121–4157, 2015, www.nat-hazards-earth-syst-sci-discuss.net/3/4121/2015/, doi:10.5194/nhessd-3-4121-2015, © Author(s) 2015. CC Attribution 3.0 License.

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