ESP32 프로세서에서 부팅하는 것으로 표시된 Linux 5.0

ESP32 IoT 프로세서는 최대 8MB PSRAM을 지원하므로 최소 버전의 Linux를 실행하기에 충분합니다. 실용적인 응용 프로그램은 거의 없지만 시도해 보면 재미있을 것입니다. 한 개발자는 8MB PSRAM과 2MB SPI 플래시에 연결된 ESP32 듀얼 코어 Xtensa 프로세서가 있는 보드에서 Linux 5.0.0을 부팅하는 데 성공한 것 같습니다.

위의 단축된 부트 로그는 ESP32-D0WD 듀얼 코어 Xtensa 프로세서가 있는 부트로더 출력이 결국 Linux 5.0.0을 부팅하는 것을 보여줍니다. 그러나 부트로더가 "작은 RISC-V 가상 머신"으로 설명된 " Juice Vm "으로 점프 한 다음 Linux 커널과 작은 파일 시스템을 로드하는 OpenSBI RISC-V Open Source Supervisor Binary Interface 를 호출 하므로 부팅 프로세스가 다소 복잡 합니다.

 

전체 부팅 로그와 이진 이미지가에서 공유 된 레딧 스레드  Whycan 중국어 후자. 총 이미지 크기는 테스트에 사용된 보드에 사용된 2MB 플래시를 거의 완전히 채우는 약 1.5MB입니다. SPI 및 UART 인터페이스는 명확하게 지원되지만 아직 직렬 콘솔로 부팅되지 않는 것 같습니다.

 

이 모든 것이 작동하는 데 대한 설명이 전혀 없기 때문에 제공된 두 개의 바이너리 이미지로 무엇을 할 수 있는지 알아보세요. 상당히 혼란스럽습니다. 그리고 처음에는 Juice VM이 RISC-V 가상 머신이기 때문에 ESP32-C3 RISC-V 프로세서 에서 Linux 부팅을 표시 한다고 생각했습니다. 참고로 FreeRTOS, RT-Thread를 부팅하는 데에도 사용할 수 있습니다. , 및 기타 OS. 그러나 결국 JuiceVm rv64 가상 머신이 ESP32, ESP32-S2 및 ESP32-C3를 지원하는 ESP-IDF로 이식되었다는 소식을 들었습니다.

 

작년에 이전 Ubuntu 9.04가 ESP32에서 시연 되었으므로 누군가 ESP32에서 Linux를 실행하는 것은 이번이 처음 이 아닙니다 .

 

https://www.cnx-software.com/2021/07/18/linux-5-0-esp32-processor/

 

Linux 5.0 shown to boot on ESP32 processor - CNX Software

ESP32 IoT processor supports up to 8MB PSRAM which makes it just enough to run a minimal version of Linux. There's little practical application for it,

www.cnx-software.com

 

 

짐 켈러와의 AnandTech 인터뷰: '테슬라에서 가장 게으른 사람'

 

 

나는  AnandTech에서 Jim Keller에 대해 여러 번 이야기했습니다. 반도체 디자인의 세계에서 그의 이름은 단순히 각 회사에 수십억 달러의 수익을 창출한 성공적인 대규모 프로젝트의 수로 주목을 받습니다. 그의 경력은 DEC, AMD, SiByte, Broadcom, PA Semi, Apple, AMD(다시), Tesla, Intel에 걸쳐 있으며 현재 그는 Tenstorrent에서 CTO로서 차세대 확장 가능한 AI 하드웨어를 개발하고 있습니다. Jim의 직업 윤리는 종종 '도전을 즐기는 것'으로 묘사되어 왔으며, 수년 동안 내가 그와 이야기를 나누었을 때 그는 항상 자신이 하는 일이 그 도전인 동시에 자신이 일하는 사람에게도 중요하다는 것을 확인하기를 원했습니다. 에 대한. 보다 최근에는 고성능 컴퓨팅, 


짐 켈러
CTO Tenstorrent

Ian Cutress
AnandTech

저는 최근에  Tenstorrent의 CEO인 Ljubisa Bajic과 Jim과 함께 차세대 AI 반도체에 대해 논의하는 인터뷰를 했습니다 . 오늘 우리는 Tenstorrent에서 맡은 지 5개월이 된 Jim과의 최근 대화 녹취록을 게시하지만, 단순한 Jim 엔지니어가 아니라 Jim에 대해 이야기하는 것입니다.

짐 켈러: 직장 경험
아난드테크 회사 표제 중요한
제품
1980년대 1998년 12월 건축가 알파
1998년 1999년 AMD 수석 건축가 K7, K8v1
하이퍼트랜스포트
1999년 2000년 시바이트 수석 건축가 MIPS 네트워킹
2000년 2004년 브로드컴 수석 건축가 MIPS 네트워킹
2004년 2008년 PA 세미 부사장 엔지니어링 저전력 모바일
2008년 2012년 사과 부사장 엔지니어링 A4 / A5 모바일
2012년 8월 2015년 9월 AMD Corp VP 및
수석 코어 설계자
스카이브릿지 / K12
(+ 젠)
2016년 1월 2018년 4월 테슬라 Autopilot
하드웨어 엔지니어링 부사장
완전 자율 주행
(FSD) 칩
2018년 4월 2020년 6월 인텔 수석 부사장
실리콘 엔지니어링
?
2021년 텐스토런트 사장 겸 CTO 미정

 

항목은 다룹니다

  • AMD, Zen 및 프로젝트 스카이브리지
  • 인텔에서 10000명 관리
  • Tenstorrent와 함께하는 미래
  • 엔지니어 및 사람 기술
  • Arm 대 x86 대 RISC-V
  • 추상화의 삶
  • 무어의 법칙에 대한 생각
  • 올바른 팀 엔지니어링
  • 우상, 성숙, 그리고 인간의 경험
  • 자연 대 양육
  • 모든 사람이 최고가 되도록 추진
  • 보안, 윤리 및 그룹 신념
  • AI가 만든 칩, 그리고 실리콘을 넘어서

 

AMD, Zen 및 프로젝트 스카이브리지

Ian Cutress: 청중 질문의 대부분은 AMD에서 근무한 시간에 초점을 맞추므로 여기에서 시작하겠습니다. AMD에서 Zen 및 Skybridge 플랫폼에서 일했습니다. AMD는 이제 Zen 제품 라인으로 시장 점유율을 확보하고 있으며 더 크고 더 나은 일을 하고 있습니다. 그러나 그 프로젝트 동안 AMD에서의 정확한 역할에 대해 많은 혼란이 있었습니다. 어떤 사람들은 당신이 Zen의 디자인, Zen 2 및 Zen 3 고급 마이크로아키텍처를 완성하는 데 핵심적인 역할을 했다고 생각합니다. 다른 사람들은 당신이 사람들을 제자리에 놓고 높은 수준에서 승인한 다음 Skybridge의 Arm 버전인 K12에 초점을 맞추었다고 생각합니다. 그곳에서 당신의 역할, Zen과 K12에 얼마나 깊이 관여했는지, Infinity Fabric과 같은 일에 참여했는지에 대해 명확하게 말씀해 주시겠습니까?

짐 켈러: 네, 복잡한 프로젝트였죠, 그렇죠? 제가 입사했을 때 AMD에는 Bulldozer와 Jaguar가 있었고 둘 다 매력적인 기능을 가지고 있었지만 시장에서 성공하지 못했습니다. 로드맵은 공격적이지 않았고 인텔보다 뒤쳐져 있었습니다. 따라서 이미 뒤쳐져 있다면 그렇게 하는 것은 좋지 않습니다. 뒤쳐지지 않고 따라잡는 것이 좋습니다. 그래서 제가 그 역할을 맡게 되었고, 제가 합류했을 때 500명이었던 CPU 팀의 사장이었습니다. 그런 다음 다음 3년 동안 SoC 팀, Fabric 팀 및 일부 IP 팀이 내 작은 갱단에 합류했습니다. 제가 갔을 때 2400명이라고 들었습니다. 그래서 저는 직원들과 함께 부사장이었습니다. 나에게 보고하는 선임 이사들과 선임 동료들, 그리고 내 직원은 15명이었다. 그래서 RTL을 거의 쓰지 않았습니다!

그것은 우리가 많은 일을 했다고 말했습니다. 저는 컴퓨터 설계자이며 관리자가 아닙니다. 나는 그 당시 내가 맡았던 가장 큰 관리 역할인 관리 역할을 원했습니다. 그 시점까지 저는 신생 기업의 부사장이었지만 50명이었고 우리 모두는 잘 지냈습니다. 이것은 저에게 상당히 다른 플레이였습니다. 나는 우리가 해야 하는 기술적인 변화에는 사람들이 그것에 맞춰야 한다는 것을 알고 있었습니다. 나는 왜 누군가가 그 일을 할 수 있거나 할 수 없는지, 왜 이것이 옳고 그른 결정인지에 대해 부사장과 논쟁하는 쪽의 건축가가 되고 싶지 않았습니다. 나는 Mark Papermaster와 이야기하고 내 이론을 말했고 그는 '좋아, 우리가 시도해 보겠습니다'라고 말했고 꽤 잘 진행되었습니다.

그것으로 나는 직접적인 권위를 가지고 있었지만 사람들은 실제로 그들이 하라는 대로 하지 않습니다. 그렇죠? 그들은 영감을 받은 일을 합니다. 그래서 당신은 계획을 세워야 하고, 그 중 일부는 이러한 다양한 일을 하기에 적합한 사람을 찾는 것이었습니다. 때로는 누군가는 정말 훌륭하지만 사람들은 지난 시간에 한 일에 많은 투자를 하거나 무언가를 믿습니다. 변경할 수 없으며 거의 ​​모든 것이 변경되어야 하는 상황이 너무 나빠서 내 견해를 말할 수 있습니다. 그래서 나는 그것을 기본값으로 사용했습니다. 말이 돼? 사용하기에 좋은 모든 것을 찾지 못한 것은 아닙니다. 하지만 새로운 것이 좋다는 것을 증명하는 것이 아니라 오래된 것이 좋다는 것을 증명해야 했기 때문에 사고 방식을 바꿨습니다.

건축학적으로, 나는 내가 무엇을 만들고 왜 만들고 싶은지 꽤 잘 알고 있었습니다. Mike Clark , Leslie Barnes , Jay Fleischman 과 같은 회사 내부의 사람들을 찾았습니다., 다른 사람. 우리가 하고 싶은 것을 설명하면 '그래, 우리는 그렇게 하고 싶어'라고 말하는 정말 훌륭한 사람들이 꽤 있습니다. 건축적으로는 약간의 의견이 있었습니다. 결정하고 분석하는 일이 종종 있고 사람마다 의견이 다르기 때문에 꽤 직접적으로 하게 되었습니다. 하지만 저는 블록다이어그램을 하거나 RTL을 작성하지 않았습니다. 여러 프로젝트가 진행 중이었습니다. Zen이 있었고 Arm의 사촌이 있었고 후속 작업과 새로운 SoC 방법론이 있었습니다. 그러나 우리는 CPU 설계 이상을 수행했습니다. 방법론 설계, IP 리팩토링, 매우 큰 조직 변경을 수행했습니다. 나는 그 모든 것을 위에서 아래로 직접 다루었으므로 의미가 있습니다.

IC: 몇몇 사람들은 당신을 '선의 아버지'라고 생각하는데, 당신은 그 입장에 서기로 생각합니까? 아니면 다른 사람에게 가야합니까?

JK: 아마도 삼촌 중 한 명일 것입니다. Zen에는 정말 훌륭한 사람들이 많이 있었습니다. 전 세계에 방법론 팀이 있었고 SoC 팀은 부분적으로는 오스틴에, 부분적으로는 인도에, 부동 소수점 캐시는 콜로라도에서, 핵심 실행 프론트 엔드는 오스틴에, Arm 프론트엔드는 서니베일에, 그리고 우리는 좋은 기술 리더가 있었습니다. Zen 코어의 프론트 엔드를 구축한 Suzanne Plummer 와 Steve Hale, 그리고 Colorado 팀과 한동안 일상적인 대화를 나누었 습니다. 정말 좋은 사람들이었습니다. Mike Clark은 훌륭한 건축가이기 때문에 우리는 많은 재미와 성공을 거뒀습니다. 성공에는 많은 저자가 있습니다. 실패에는 저자가 한 명 있습니다. 그래서 성공했습니다. 그런 다음 일부 팀이 합류했습니다. 우리는 Excavator를 Boston 팀으로 옮겼고, 그곳에서 디자인과 물리적인 작업을 마무리하는 일을 맡았습니다.해리 페어 와 그의 동료들은 그 일을 훌륭하게 해냈습니다. 그래서 그 과정에서 꽤 스트레스가 많은 조직적 변화가 있었습니다. 팀이 다 뭉쳐서 그런지 동료애가 많이 있었던 것 같아요. 그래서 나는 '아버지'라고 주장하지 않을 것입니다. 알다시피, 저는 선동자이자 주요 넛지이지만 부분적으로는 건축가이자 변혁적인 리더로 태어났습니다. 재미있었어요.

IC: 당신이 지금 AMD에서 작업한 모든 것이 나왔습니까, 아니면 아직 로드맵이 나올 것 같은 것이 있습니까? 당신이 전파하는 데 도움을 준 아이디어에서 생각하십니까?

JK: 새 컴퓨터를 만들 때 Zen이 새 컴퓨터였을 때 이미 작업이 진행 중이었습니다. 당신은 기본적으로 로드맵을 구축합니다. 그래서 저는 우리가 5년 동안 할 일에 대해 칩을 하나씩 생각하고 있었습니다. 우리는 Apple에서 첫 번째 빅 코어를 구축할 때도 이 작업을 수행했습니다. 우리는 [디자인에] 큰 뼈대를 구축했습니다. 컴퓨터를 더 빠르게 만들 때 두 가지 방법이 있습니다. 기본 구조를 더 크게 만드는 것과 기능을 조정하는 것입니다. Zen은 큰 구조를 가지고 있었습니다. 그 다음에는 여러 세대가 따라야 할 분명한 일이 있었습니다. 그들은 그것을 따라했습니다.

그래서 어느 시점에서 그들은 또 다른 큰 재작성과 변경을 해야 할 것입니다. 아직 시작했는지 모르겠습니다. 우리가 아키텍처 성능 향상을 위해 계획한 것은 몇 년에 걸쳐 상당히 큰 규모였으며 실행에 있어 훌륭한 일을 하고 있는 것 같습니다. 그러나 나는 잠시 동안 그곳에 없었습니다. 이제 4, 5년이 되었습니다.

IC: 예, 방금 나온 Zen 3가 다시 작성되었다고 말한 것 같습니다. 그래서 어떤 사람들은 그것이 여전히 당신의 지시하에 있다고 생각하고 있다고 생각합니다.

JK: 네, 말씀드리기 어렵습니다. Zen을 할 때도 맨 처음부터 깨끗한 디자인을 했습니다. 그러나 그들이 그것을 만들 때 Bulldozer와 Jaguar에서 가져온 RTL 조각이 많이 있었고 사용하기에 완벽했습니다. 그것들은 새로운 Zen 구조로 수정되고 구축되기만 하면 되었습니다. 따라서 하드웨어 전문가는 코드가 좋을 때 코드를 사용하는 데 매우 능숙합니다.

그래서 그들이 대대적인 재작성을 했다고 말할 때, 그들은 아마도 일부를 가져와서 맨 위에 다시 설계했을 것입니다. 그러나 코드를 작성할 때 코드의 20%에서 80% 사이의 어딘가가 같은 내용이거나 약간 수정되었지만 꽤 정상입니다. 핵심은 복잡한 것을 가져 와서 어딘가에 도달하기 위해 조정하려고 시도하는 것과는 반대로 구조를 올바르게 얻은 다음 필요에 따라 코드를 재사용하는 것입니다. 따라서 다시 작성하면 구조가 수정되었을 것입니다.

 

인텔에서 10000명 관리

IC: 나는 그것이 여전히 신선하다는 것을 압니다. 그래서 당신이 여전히 어떤 종류의 NDA를 받고 있는지는 잘 모르겠습니다. 하지만 Intel에서의 당신의 작업은 - 더 깨끗한 슬레이트였습니까? 그곳에서 어떤 일을 했는지 자세히 말씀해 주시겠습니까?

JK: 당연히 말을 많이 못해요. 제가 맡은 역할은 실리콘 엔지니어링 그룹의 수석 부사장이었고 팀은 10,000명이었습니다. 그들은 매우 다양한 일을 하고 있습니다. 정말 놀랍습니다. 한 번에 60~70개의 SoC가 비행 중이었습니다. 말 그대로 설계에서 프로토타이핑, 디버깅 및 생산에 이르기까지 말입니다. 그래서 그것은 상당히 다양한 그룹이었고 거기 내 직원은 부사장과 선임 동료였습니다. 그래서 그것은 큰 조직적 문제였습니다.

구축해야 할 새로운 기술이 많이 있기 때문에 거기에 가고 있다고 생각했습니다. 저는 대부분의 시간을 새로운 CAD 도구, 새로운 방법론, 새로운 칩 구축 방법과 같은 조직 및 방법론 혁신에 대해 팀과 함께 일하면서 보냈습니다. 내가 합류하기 몇 년 전, 그들은 Intel의 역사적인 모놀리식 관점과 대조되는 칩 구축에 대한 SoC IP 관점이라는 것을 시작했습니다. 솔직히 말해서 그들은 모놀리식 칩을 가져갔고 훌륭한 클라이언트와 서버 부품을 가져 와서 단순히 조각으로 나눴기 때문에 잘 되지 않았습니다. 단순히 조각으로 나눌 수는 없습니다. 실제로 해당 조각을 다시 만들어야 하며 일부 방법론이 함께 사용됩니다.

우리는 [내부적으로] 그 작업에 대해 매우 흥분하는 사람들을 찾았고 저는 또한 IP 품질, IP 밀도, 라이브러리, 특성화, 프로세스 기술에 많은 시간을 할애했습니다. 당신은 그것을 이름, 나는 그것에 있었다. 내 하루는 일종의 야생이었습니다. 어떤 날은 하루에 14개의 다른 의미를 가질 것입니다. 클릭, 클릭, 클릭, 클릭, 많은 일이 진행 중이었습니다. 

IC: 그 많은 회의들, 어떻게 한 일을 끝냈습니까?

JK: 나는 기술적으로 아무것도 하지 않습니다! 제가 수석 부사장이라는 말을 들었습니다. 평가, 방향 설정, 판단, 조직 변경 또는 사람 변경을 시도하는 것입니다. 그것은 잠시 후에 합산됩니다. 어딘가에 도착하는 데 있어 가장 중요한 것은 어디로 가고 있는지 아는 것이며, 그렇게 하는 방법을 알고 있는 조직을 마련하는 것입니다. 이는 많은 작업을 필요로 합니다. 그래서 코드를 많이 작성하지는 않았지만 문자 메시지는 많이 보냈습니다.

IC: 이제 Intel에는 Pat Gelsinger에 엔지니어링 중심의 새로운 CEO가 있습니다. 적절한 기회가 오면 다시 돌아갈 생각이 있습니까?

JK: 모르겠어요. 저는 지금 정말 재미있는 직업을 가지고 있으며 폭발적인 성장 시장에서 일하고 있습니다. 그래서 나는 그에게 최선을 다하기를 바랍니다. [Pat이 CEO로서] 좋은 선택이었다고 생각하고 좋은 선택이기를 바랍니다. 하지만 어떻게 될지 지켜보겠습니다. 그는 확실히 인텔에 대해 많은 관심을 갖고 있으며 과거에 진정한 성공을 거둔 적이 있습니다. 그는 분명히 회사에 훨씬 더 많은 기술적인 초점을 가져올 것입니다. 하지만 나는 Bob Swan과 함께 일하는 것이 좋았기 때문에 어떤 일이 일어나는지 지켜보도록 하겠습니다.

 

Tenstorrent와 함께하는 미래

IC: 당신은 이제 AMD의 Tenstorrent라는 회사에서 Ljubisa Bajic의 오랜 친구와 함께 여러 회사에 속해 있습니다. 당신은 기본적으로 당신의 전체 경력 동안 회사에서 회사로 이동했습니다. 당신은 항상 다른 프로젝트, 다른 기회, 다른 각도를 찾고 있습니다. 너무 직설적이지는 않지만 Tenstorrent는 영원한 고향이 될 것입니까?

JK:  먼저 Digital( DEC )에 15년 동안 있었습니다. 저는 ECL로 컴퓨터를 만든 중급 그룹에 속해 있었기 때문에 이제 다른 직업   이 되었습니다. 냉장고 크기의 상자였습니다. 저는 DEC Alpha 팀에 있었고 당시에는 거대하다고 생각했던 작은 마이크로프로세서를 만들었습니다. 이것은 50와트에서 300제곱밀리미터로 모두의 마음을 사로잡았습니다.

그래서 한동안 그곳에 있었고 인터넷이 붐비는 시기에 AMD에 갔고 몇 년 동안 많은 일을 했습니다. 우리는 Opteron, HyperTransport, 2P 서버를 시작했습니다. 그것은 일종의 회오리바람이었습니다. 하지만 인터넷의 열광에 휩쓸리거나 사로잡혀 Broadcom에서 인수한 SiByte로 가서 총 4년 동안 그곳에 있었습니다. 우리는 여러 세대의 제품을 제공했습니다.

당시 저는 PA Semi에 있었고 우리는 훌륭한 제품을 제공했지만 어떤 이유로 제품을 판매하고 싶지 않았거나 Apple에 판매할 것이라고 생각했습니다. 실제로 Apple에 갔고 Apple이 PA Semi를 구입한 다음 그 팀에서 일했기 때문에 PA Semi와 Apple 사이에 있었다는 것을 알 수 있습니다. 그렇게 7년이 흘렀기 때문에 너무 성급하게 뛰었다는 생각은 들지 않습니다.

그런 다음 AMD로 뛰어 들었고 잠시 동안 재미있었습니다. 그런 다음 하드웨어 3(Tesla Autopilot)을 제공한 Tesla로 이동했습니다. 그래서 그것은 일종의 환상적이었습니다. 스탠딩 스타트에서 18개월 만에 자동차 운전까지 - 지금까지 없었던 일이며 제품이 성공적으로 배송되었습니다. 그들은 작년에 백만 대를 건설했습니다. 테슬라와 인텔은 다른 종류의 회오리 바람이었고, 그래서 당신은 내가 뛰어 들었다고 말할 수 있습니다. 나는 확실히 재미있었다.

그래서 그래, 나는 조금 주위에 있었다. 나는 내가 성취하기로 정한 일을 대부분 완수했다고 생각하는 것을 좋아한다. 내 성공은 지속적인 가치를 지닌 제품을 제공한다는 점에서 꽤 높습니다. 저는 프로덕션에서 조정하는 사람이 아닙니다. 깨끗한 종이 조각이거나 완전한 재앙입니다. 그게 내가 제일 잘하는 것 같다. 자신을 아는 것이 좋습니다. 저는 운영 관리자가 아닙니다. 따라서 Tenstorrent는 더 깨끗한 종이 조각입니다. AI 공간이 폭발하고 있습니다. 회사 자체는 이미 오래되었지만 우리는 새로운 세대의 부품을 구축하고 시장에 출시하고 물건을 판매하기 시작했습니다. 저는 CTO이자 사장이며 재정적으로 회사에 큰 이해관계가 있고 거기에 있는 친구들에 대한 약속도 있습니다. 그래서 저는 잠시 동안 여기에 있을 계획입니다.

IC: 앞서 말씀하신 것처럼 일종의 행렬을 넘어서면 방대한 그래프 구조, 특히 AI 및 ML의 경우, 그리고 Tenstorrent에 대한 요점은 단순한 것이 아니라 그래프 컴파일러와 그래프 컴퓨팅 엔진입니다. 행렬 곱하기.

JK:  오래된 수학에서, 그리고 저는 수학자가 아니므로 수학자들은 약간 움찔할 것입니다. 그러나 A = B + C x D와 같은 스칼라 수학이 있었습니다. 적은 수의 트랜지스터가 있었을 때, 그것은 당신이 할 수 있는 수학. 이제 우리는 '나는 그것들의 벡터를 할 수 있다'라고 말할 수 있는 더 많은 트랜지스터를 가지고 있습니다. 마치 한 단계의 방정식처럼 적절합니다. 그런 다음 우리는 더 많은 트랜지스터를 얻었고 행렬 곱셈을 할 수 있었습니다. 그런 다음 우리가 더 많은 트랜지스터를 갖게 되면서 이러한 큰 연산을 수행하고 분해하기를 원했습니다. 왜냐하면 매트릭스 승수를 너무 크게 만들면 단위를 가로질러 가는 힘이 에너지 낭비이기 때문입니다.

따라서 GPU의 스레드처럼 너무 작지 않지만 하나의 매트릭스 승수로 전체 칩을 덮는 것처럼 너무 크지 않은 최적의 크기의 블록을 만들고자 합니다. 권력의 관점에서 보면 정말 어리석은 생각일 것입니다. 그러면 이 중간 크기 프로세서 배열을 얻을 수 있습니다. 여기서 중간은 4개의 TOP과 비슷합니다. 그것이 정말로 큰 숫자였을 때를 기억하기 때문에 그것은 나에게 여전히 들썩들썩하다. 일단 그것을 나누면 이제 큰 작업을 가져와 프로세서 배열에 매핑해야 하며 AI는 매우 큰 작업의 그래프처럼 보입니다. 그것은 여전히 ​​그래프이며 큰 작업은 더 작은 그래프로 분해됩니다. 이제 많은 프로세서가 있는 칩에 이를 배치하고 그 주변에 데이터 흐름이 있어야 합니다.

이것은 벡터나 행렬 프로그램을 실행하는 것과는 매우 다른 종류의 컴퓨팅입니다. 그래서 우리는 때때로 그것을 스칼라 벡터 행렬이라고 부릅니다. Raja는 그것을 공간 계산이라고 불렀는데, 아마도 더 나은 단어일 것입니다.

IC: Tensorrent는 Tensix 코어와 함께 차세대 코어에 벡터 엔진도 추가하고 있습니까? 그게 어떻게 들어맞나요?

JK:  벡터 엔진이 있는 범용 CPU를 기억하십시오. AI 프로그램을 실행할 때 갖고 싶은 범용 컴퓨팅이 있다는 것이 밝혀졌습니다. 또한 그래프에서 AI 작업의 결과에 대해 C 프로그램을 실행하려는 경우가 있으므로 해당 계산을 밀접하게 결합하는 것이 좋습니다. 동일한 칩에 유지함으로써 레이턴시가 매우 낮고 앞뒤로 움직이는 전력이 합리적입니다. 예, 우리는 이에 대한 흥미로운 로드맵을 작업 중입니다. 그것은 가속 컴퓨팅과 종합 목적 컴퓨팅과의 올바른 조합과 사람들이 그것을 사용하는 방법과 같은 작은 컴퓨터 아키텍처 연구 영역입니다. 그렇다면 프로그래머가 실제로 사용할 수 있는 방식으로 빌드하려면 어떻게 해야 할까요? 그것이 바로 우리가 연구하고 있는 트릭입니다.

 

엔지니어 및 사람 기술

IC: 제가 경력을 쌓다 보면 고성능 컴퓨팅과 저전력 효율적인 컴퓨팅 사이를 오가게 될 것입니다. 이제 AI 가속의 세계에 있습니다. 지루해진 적이 있습니까?

JK: 아니, 정말 이상해! 글쎄요, 그것은 변했고, 너무 많이 변했지만, 어떤 수준에서는 전혀 변하지 않았습니다. 맨 아래에 있는 컴퓨터는 1과 0을 더하기만 하면 됩니다. 꽤 쉽습니다. 011011100, 그렇게 복잡하지 않습니다.

그러나 저는 VAX 8800에서 작업했으며 각 칩에 200개의 OR 게이트가 있는 게이트 어레이로 구축했습니다. 200정도 그렇죠? 이제 Tenstorrent에서 Tensix 코어라고 부르는 우리의 작은 컴퓨터는 코어당 초당 4조 작업이고 칩에 100개가 있습니다. 따라서 빌딩 블록은 200개의 게이트에서 4개의 Tera Ops로 이동했습니다. 그것은 일종의 야생의 변형입니다.

그러면 도구가 예전보다 훨씬 좋아졌습니다. 지금 할 수 있는 것 - 추상화 수준이 변경되고 도구가 변경되지 않는 한 더 복잡한 것을 작성할 수 없습니다. 그런 것들에 많은 변화가 생겼습니다. 어렸을 때 나는 모든 것을 스스로 해야 한다고 생각했습니다. 그리고 나는 미치광이처럼 일했고 항상 코딩했습니다. 이제 나는 사람과 조직과 협력하고 경청하는 방법을 알고 있습니다. 그런 것들. 사람들의 기술. 나는 아마 사람들 기술에 꽤 고르지 않은 점수표를 가질 것입니다! 나는 몇 가지 있습니다.

IC: 요즘 엔지니어들에게 더 많은 사람의 기술이 필요하다는 말씀이신가요? 모든 것이 복잡하기 때문에 모든 것이 별도의 추상화 계층을 가지고 있으며, 그 사이에서 작업하려면 기본 사항을 알아야 합니다.

JK: 이제 근본적인 진실이 있습니다. 사람들은 더 이상 똑똑해지지 않고 있습니다. 그래서 사람들은 계속해서 더 많은 일을 할 수 없습니다. 그건 그냥 멍청한 짓입니다. 하지만 복잡한 일을 할 수 있는 사람들의 능력을 지원하는 도구와 조직을 구축해야 합니다. VAX 8800 팀은 150명이었습니다. 그러나 최초의 대형 커스텀 코어인 Apple에서 1, 2차 프로세서를 만든 팀은 150명이었습니다. 이제 CAD 도구가 믿을 수 없을 정도로 좋아졌고 시뮬레이션을 수행하기 위해 1000대의 컴퓨터를 사용합니다. 게다가 200개가 아닌 200만 개의 게이트를 배치하고 라우팅할 수 있는 도구도 있습니다. 따라서 무언가가 근본적으로 바뀌었지만 엔지니어가 이야기할 수 있는 사람의 수는 주어진 하루에 전혀 변경되지 않았습니다. 엔지니어가 하루에 5명 이상과 이야기하게 하면 그들은 정신을 잃을 것입니다. 그래서 어떤 것들은 정말 일정합니다.

 

CPU 명령어 세트: Arm vs x86 vs RISC-V

IC: 당신은 과거에 CPU 명령어 세트에 대해 이야기했고 이 인터뷰에서 제가 받은 가장 큰 요청 중 하나는 CPU 명령어 세트에 대한 귀하의 의견이었습니다. 이에 대한 근본적인 한계를 어떻게 다루어야 하는지, 더 나은 것으로 전환하는 방법, ARM 대 x86 대 RISC V의 관점에서 게임에서 피부가 어떤 것인지에 대한 구체적인 질문이 들어왔습니다. 수십 개의 연산 코드에서 발생합니다. 내가 제대로 기억하고 있는 걸까?

JK: [명령어 집합에 대한 논쟁]은 매우 슬픈 이야기입니다. 수십 개의 [op-code]도 아닙니다. 핵심 실행의 80%는 단 6개의 명령어입니다. 로드, 저장, 추가, 빼기, 비교 및 ​​분기입니다. 그것들로 당신은 그것을 꽤 많이 덮었습니다. Perl이나 다른 것으로 작성하는 경우 비교 및 ​​분기보다 호출 및 반환이 더 중요할 수 있습니다. 그러나 명령어 세트는 약간만 중요합니다. 명령어가 없기 때문에 [성능의] 10% 또는 20%를 잃을 수 있습니다.

한동안 우리는 가변 길이 명령어가 디코딩하기가 정말 어렵다고 생각했습니다. 그러나 우리는 계속 그렇게 하는 방법을 알아내고 있습니다. 기본적으로 모든 지침이 테이블에 있는 위치를 예측하고 좋은 예측 변수가 있으면 해당 항목을 충분히 예측할 수 있습니다. 따라서 고정 길이 명령은 작은 아기 컴퓨터를 만들 때 정말 좋은 것처럼 보이지만 정말 큰 컴퓨터를 만들 때 모든 명령이 있는 위치를 예측하거나 파악하는 데 사용되지는 않습니다. 그래서 그것은 별로 중요하지 않습니다.

RISC가 처음 나왔을 때 x86은 하프 마이크로코드였습니다. 따라서 다이를 보면 칩의 절반이 ROM이거나 3분의 1 정도입니다. 그리고 RISC 직원은 RISC 칩에 ROM이 없다고 말할 수 있으므로 더 많은 성능을 얻을 수 있습니다. 하지만 지금은 ROM이 너무 작아서 찾을 수 없습니다. 사실 가산기는 너무 작아서 찾기 힘들죠? 오늘날 컴퓨터 성능을 제한하는 것은 예측 가능성이며 두 가지 큰 요소는 명령/분기 예측 가능성과 데이터 지역성입니다.

이제 새로운 예측자는 그 점에서 정말 좋습니다. 그들은 큽니다. 두 개의 예측 변수는 가산기보다 훨씬 큽니다. 여기에서 CPU 대 GPU(또는 AI 엔진) 논쟁에 참여하게 됩니다. GPU 직원은 '우리가 모든 것을 병렬로 수행하기 때문에 분기 예측기가 없는 것 같습니다'라고 말할 것입니다. 따라서 칩에는 더 많은 가산기 및 감산기가 있으며 그것이 문제라면 사실입니다. 그러나 그들은 C 프로그램을 실행하는 데 쓰레기입니다.

GPU는 픽셀에서 셰이더 프로그램을 실행하도록 제작되었으므로 800만 픽셀이 주어지고 이제 큰 GPU에 6000개의 스레드가 있는 경우 프레임당 1000개의 프로그램을 실행하는 각 픽셀로 모든 픽셀을 처리할 수 있습니다. 그러나 그것은 모래 알갱이를 운반하는 개미 군대와 비슷하지만 큰 AI 컴퓨터는 실제로 큰 매트릭스 승수를 가지고 있습니다. 그들은 문제가 본질적으로 크기 때문에 훨씬 더 많은 수학을 수행하는 훨씬 적은 수의 스레드를 좋아합니다. 반면 셰이더 문제는 픽셀이 너무 많기 때문에 문제가 본질적으로 작았다는 것입니다.

컴퓨터에는 CPU, GPU 및 AI의 세 가지 종류가 있습니다. NVIDIA는 GPU를 사용하여 AI를 실행하고 향상시키려는 일종의 '중간자' 작업을 수행하고 있습니다. 그 중 일부는 분명히 꽤 잘 작동하고 일부는 분명히 상당히 복잡합니다. 흥미롭고 이런 일이 많이 발생하는 것은 범용 CPU가 GPU의 벡터 성능을 보고 벡터 단위를 추가했다는 것입니다. 벡터 컴퓨팅이 약간만 수행할 수 있기 때문에 때로는 훌륭했지만 많은 경우 GPU가 더 나은 솔루션일 수 있습니다.

IC: ISA 질문으로 돌아가서 많은 사람들이 Arm과 x86에 대해 어떻게 생각하는지 물었습니다. 어느 것이 다리가 있고 어느 것이 성능이 있습니까? 조금이라도 신경이 쓰인다면?

JK: 조금 신경이 쓰입니다. 여기 무슨 일이 일어났습니까? x86이 처음 나왔을 때, 그것은 매우 간단하고 깔끔했습니다. 그렇죠? 그 당시에는 x86, 6800, 6502와 같은 8비트 아키텍처가 여러 개 있었습니다. 저는 아마 모두 예전에 프로그래밍했을 것입니다. 그런 다음 x86은 이상하게도 공개 버전이었습니다. 그들은 7개의 다른 회사에 라이선스를 부여했습니다. 그런 다음 사람들에게 기회를 주었지만 인텔은 놀랍게도 라이선스를 부여했습니다. 그런 다음 16비트와 32비트로 이동한 다음 가상 메모리, 가상화, 보안, 64비트 및 더 많은 기능을 추가했습니다. 따라서 아키텍처를 추가할 때 아키텍처에 어떤 일이 발생하면 이전 항목이 호환되도록 유지합니다.

그래서 Arm이 처음 나왔을 때는 깨끗한 32비트 컴퓨터였습니다. x86에 비해 빌드가 훨씬 간단하고 쉬워 보였습니다. 그런 다음 그들은 16비트 모드와 IT(만약 그렇다면) 명령어를 추가했는데, 이는 끔찍합니다. 그런 다음 [그들은 추가] 레지스터 파일에 오버레이로 설정된 이상한 부동 소수점 벡터 확장과 부분적으로 정리된 64비트를 추가했습니다. 보안과 부팅을 위한 몇 가지 특별한 것들이 있었고, 그래서 더 복잡해졌습니다.

이제 RISC-V가 나타나며 빛나는 새 사촌이죠? 유산이 없기 때문입니다. 이것은 실제로 개방형 명령어 세트 아키텍처이며 사람들은 일부 아키텍처와 같이 너무 많은 정크를 추가할 시간이나 관심이 없는 대학에서 빌드합니다. 상대적으로 말하자면, 혈통과 나이 때문에 복잡성의 수명 주기 초기입니다. 그것은 꽤 좋은 지침 세트입니다. 그들은 훌륭한 일을 했습니다. 따라서 제가 오늘 컴퓨터를 정말 빨리 만들고 싶고 빨리 돌아가고 싶다면 RISC-V를 선택하는 것이 가장 쉽습니다. 가장 단순하고 올바른 기능을 모두 갖추고 있으며 실제로 최적화해야 하는 올바른 상위 8개 지침이 있으며 쓰레기가 너무 많지 않습니다.

IC: 그래서 현대의 명령어 세트, 특히 오래된 명령어 세트는 너무 많이 부풀려져 있습니다. 레거시 수하물 등?

JK: 반복되고 추가된 명령에는 너무 많은 부풀림이 있습니다. 항상 일어나는 일입니다. 계속해서 추가하면서 엔지니어들은 어려움을 겪습니다. 이 정말 좋은 디자인을 가질 수 있고 10가지 기능이 있으므로 여기에 몇 가지 기능을 추가합니다. 기능은 모두 더 좋게 만들지만 더 복잡하게 만들기도 합니다. 진행하면서 추가된 모든 새로운 기능은 수행하기 어려워집니다. 해당 기능과 다른 모든 기능에 대한 상호 작용이 끔찍하기 때문입니다.

마케팅 담당자와 기존 고객은 '아무것도 삭제하지 마십시오'라고 말할 것이지만 그 동안 그들은 모두 이전 제품의 70%만 수행하지만 훨씬 더 나은 새로운 새 제품을 가지고 놀고 있습니다. 이 모든 문제가 없기 때문입니다. 나는 체감 수익률 곡선에 대해 이야기했고, 수익률이 체감하는 데에는 여러 가지 이유가 있지만 그 중 하나는 사물의 상호 작용의 복잡성입니다. 그들은 덜 한 간단한 것이 실제로 더 빠를 정도로 속도를 늦춥니다. 그것은 여러 번 일어났고, 그것은 복잡성 이론의 결과입니다. 그리고 여러분도 알다시피, 제 생각에는 인간의 사악함입니다.

IC: 그래서 x86이 고장나서 뭔가가 다시 만들어지는 상황을 본 적이 있습니까? 아니면 일종의 유산으로 남고 필요할 때 일종의 공백을 채우기 위해 RISC-V와 같은 새로운 것이 나타날 것입니까?

JK: x86-64는 상당히 깨끗한 슬레이트였지만, 분명히 이것저것을 위해 모든 오래된 수하물을 운반해야 했습니다. 그들은 많은 이전 16비트 모드를 더 이상 사용하지 않습니다. 사라진 쓰레기가 잔뜩 있고, 가끔 조심하면 '이 유산을 지원해야 하지만 성능이 좋을 필요는 없고 나머지와 분리할 수 있습니다'라고 말할 수 있습니다. 당신은 그것을 모방하거나 지원합니다.

우리는 프론트 엔드, 페치, 디스패치, 실행, 로드 저장소, L2 캐시가 있는 컴퓨터를 구축하곤 했습니다. 그들 사이의 경계를 보면 정확히 어떤 사이클이나 클록 위상에 의존하는 임의의 작업을 수행하는 100개의 와이어를 볼 수 있습니다. 이제 이러한 인터페이스는 명령 경계처럼 보이지 않는 경향이 있습니다. 여기에서 저기로 명령을 보내면 이제 프로토콜이 생깁니다. 따라서 내부의 컴퓨터는 서로 연결된 복잡한 물건처럼 보이지 않습니다. 서로 다른 일을 하는 8개의 컴퓨터가 함께 연결된 것처럼 보입니다. 가져오기 컴퓨터와 디스패치 컴퓨터, 실행 컴퓨터, 부동 소수점 컴퓨터가 있습니다. 제대로 하면 아무것도 건드리지 않고 부동 소수점을 변경할 수 있습니다.

그것은 명령어 세트의 문제라기 보다는 '당신이 그것을 구축할 때 당신의 디자인 원칙은 무엇이었는가', 그리고 당신은 그것을 어떻게 했는가에 더 가깝습니다. 문제는 문제가 발생하면 '이 두 상자 사이에 이 다섯 개의 전선만 있으면 이 문제를 해결할 수 있습니다'라고 말할 수 있다는 것입니다. 하지만 그렇게 할 때마다, 추상화 계층을 위반할 때마다 미래의 Jim에게 문제를 일으키게 됩니다. 나는 그렇게 여러 번 했고 제대로 해결하면 여전히 깨끗하지만 어느 시점에서 조금만 해킹하면 시간이 지남에 따라 죽습니다.

 

추상화의 삶

IC: 엔지니어링의 많은 측면뿐만 아니라 생활에서도 추상화 계층의 개념에 대해 이야기하는 것을 많이 보았습니다. 위와 아래에 영향을 주지 않고 다른 레이어를 독립적으로 업그레이드할 수 있고 구축할 새 플랫폼을 제공할 수 있다는 이 개념. 인생의 어느 시점에서 그런 에토스가 클릭되었고, 그것을 당신의 성격의 만연한 요소로 만들기 위해 당신의 인생에서 무슨 일이 일어났습니까?

JK: 내 성격의 만연한 요소? 꽤 재미있네요! 나는 그것을 많이 반복한다는 것을 알고 있습니다. 아마도 나는 나 자신을 설득하려고 노력하고 있습니다.

예를 들어, 우리가 EV 6을 만들 때 다른 건축가는 Dirk Meyer였습니다. 우리에게는 다른 두 명의 강한 사람들이 있었습니다. 우리는 디자인을 몇 조각으로 나누고 매우 간단한 성능 모델을 작성하여 얻었지만, 우리가 물건을 만들 때 고장난 기계에 비해 상대적으로 짧은 파이프였습니다. 예측자. 사물 사이에 많은 상호 작용이 있었고 우리가 구축한 어려운 디자인이었습니다. 우리는 또한 그 당시 Digital이 가지고 있던 맞춤형 디자인 방법론으로 그것을 구축했습니다. 그래서 우리는 22개의 다른 플립플롭을 가지고 있었고 사람들은 자신의 플립플롭을 굴릴 수 있었습니다. 우리는 종종 트랜지스터로 큰 구조물을 만들었습니다. 누군가 나에게 우리 도서관에 어떤 요소가 있는지 물었고 나는 둘 다라고 대답했던 것을 기억합니다! N-디바이스와 P-디바이스, 맞죠? 그러다 AMD에 갔더니 K7이 셀 라이브러리로 만들어졌다.

이제 그곳의 엔지니어들은 성능이 좋은 방식으로 셀 라이브러리를 배치하는 데 정말 능숙했습니다. 그들은 플립플롭이 두 개뿐이었습니다. 큰 것과 작은 것이었고 깨끗한 세포 라이브러리가 있었습니다. 그들은 트랜지스터와 디자이너 사이에 추상화 레이어를 가지고 있었습니다. 이것은 정말 좋은 장소 및 경로 지정 도구의 시대 이전이었고 훨씬 더 좋았습니다.

그런 다음 나중에 S2K 버스라고 불리는 EV6에 구축한 인터페이스에서 AMD의 음성을 들었습니다. 우리는 원래 스누핑, 로드, 저장, 읽기, 쓰기 및 모든 종류의 작업을 수행하는 복잡한 트랜잭션이 많았습니다. Digital Research Lab에 있던 내 친구는 어느 날 그것이 어떻게 작동했는지 설명했습니다. 그는 내 말을 듣고 그냥 고개를 저었습니다. 그는 '짐, 당신이 이렇게 하는 방법이 아닙니다'라고 말했습니다. 그는 가상 채널이 작동하는 방식과 정보의 개별 추상 채널을 가질 수 있는 방법을 설명했습니다. 인코딩 명령을 시작하기 직전에 얻을 수 있습니다. 그 교육 세미나/엉덩이 차기의 결과는 HyperTransport였습니다. S2K 프로토콜이 많이 포함되어 있지만 훨씬 더 추상적인 방식으로 구축되었습니다. 그래서 저는 AMD에서 디지털에서 AMD로의 이동이라고 말하고 싶습니다.

AMD에는 Mike Clark, 건축가, 마이크로아키텍트 및 Verilog를 작성하는 RTL 직원이 있습니다. 그러나 그들은 말 그대로 게이트 라이브러리, 게이트 직원으로 번역했으며 훨씬 더 계층화된 접근 방식이었습니다. K7은 상당히 빠른 프로세서였고, K8에서의 첫 번째 스윙에서 우리는 뒤로 물러났습니다. 그 당시 내가 가장 좋아하는 회로 파트너 - 그와 나는 큰 디자인에 대해 이야기할 수 있었고 우리는 이것을 트랜지스터로 보았지만 컴퓨터를 만드는 복잡한 방법이었습니다. 그 이후로 나는 추상화 레이어가 옳았다는 것을 더 확신하게 되었습니다. 인간의 능력을 뛰어넘지 않는 것이 가장 큰 문제입니다. 더 크고 복잡한 것을 만들고 싶다면 추상화 계층을 해결하는 것이 좋습니다. 사람들이 점점 똑똑해지지 않기 때문입니다. 100명 이상 올리면 속도가 빨라지지 않고 느려지고,

IC: 인원이 100명 이상이라면 추상화 계층을 두 개로 분할해야 합니까?

JK: 맞습니다. 인간이 추적을 정말 잘하는 것과 같은 이유가 있습니다. 당신의 내부 친구 서클은 10-20명 정도, 가까운 가족 같은 사람, 그런 다음 50-100명 정도 조직에 따라 추적할 수 있습니다. 그러나 그 이상으로 100명으로 구성된 그룹 외부의 모든 사람을 반쯤 낯선 사람으로 간주합니다. 그래서 당신은 당신이 그것을하는 방법에 대해 몇 가지 다른 계약을해야합니다. Zen을 만들 때와 마찬가지로 200명의 사람들이 있었고 절반은 프론트 엔드에, 나머지 절반은 백엔드에 있었습니다. 그들 사이의 인터페이스가 정의되었으며 계약 이면의 세부 사항에 대해 서로 이야기할 필요가 없었습니다. 그게 중요했다. 이제 그들은 꽤 잘 지내고 함께 일했지만 그 경계를 계속해서 왔다 갔다 할 필요는 없었습니다.

 

무어의 법칙에 대한 생각

IC: 무대와 과거 인터뷰에서 무어의 법칙에 대해 걱정하지 않는다고 말씀하셨습니다. 프로세스 노드 쪽에서는 반도체의 진화에 대해 걱정하지 않으며 결국 어딘가에서 누군가가 해결하게 될 것입니다. 무어의 법칙에 대한 당신의 태도가 냉담하다고 말할 수 있습니까?

JK: 저는 매우 적극적입니다. 그것은 전혀 무관심하지 않습니다. 나는 그것에 대해 많은 세부 사항을 알고 있습니다. 사람들은 인텔의 10나노미터가 미끄러졌을 때와 같이 몇 가지를 혼동합니다. 사람들은 무어의 법칙은 죽었다고 하지만 TSMC의 로드맵은 전혀 미끄러지지 않았다.

그 중 일부는 TSMC의 로드맵이 EUV 머신 가용성에 맞춰 조정되었기 때문입니다. 그래서 그들이 16nm에서 10nm, 7nm로 갔을 때 TSMC가 정말 잘했던 일을 했습니다. 이 절반 단계를 수행하는 것입니다. 그래서 그들은 EUV 없이 7nm, EUV 없이 7nm, EUV 없이 5nm, EUV 없이 5+nm를 수행하고 물건을 조정했습니다. 그런 다음 EUV 기계를 사용하여 한동안 사람들은 작동할지 확신하지 못했습니다. 그러나 현재 ASML의 시가총액은 Intel의 시가총액의 두 배입니다(실제로는 6월 21  현재도 마찬가지입니다 ). 

그리고 재미있는 것이 있습니다. 혁신의 중심에서 우리는 TSMC, 삼성, 인텔을 프로세스 리더로 생각하는 경향이 있다는 것을 깨달았습니다. 그러나 많은 리더십이 실제로 ASML과 같은 장비 제조업체와 재료에 있습니다. 누가 혁신적인 제품을 만들고 있는지, EUV 전 세계 판매를 보면 TSMC가 2023년까지 EUV 기계 150대를 구입할 수 있습니다. 몇 년 전까지만 해도 많은 사람들이 EUV가 작동할 것이라고 확신하지 못했기 때문에 그 수치는 경이적입니다. 그러나 이제 X선 리소그래피가 등장하고 있으며 다시 말하지만 불가능하다고 말할 수 있지만 모든 것이 불가능했습니다! 작은 글씨, Richard Feynman이 말한 것입니다. 그는 똑똑합니다. 그는 '바닥에 공간이 많이 있다'고 말했고, 나는 개인적으로 셀 수 있다. 그리고 트랜지스터에 걸쳐 있는 원자의 수를 보면 많이 있습니다. 너무 많은 양자 효과 없이 접합을 만드는 데 실제로 필요한 트랜지스터의 수를 보면 10개뿐입니다. 그래서 거기에 공간이 있습니다.

재미있는 사실도 있습니다. 모든 사람이 기술이 이 속도로 움직이고 있고 전 세계가 이를 지향한다고 믿는 믿음 체계가 있습니다. 그러나 기술은 한 가지가 아닙니다. Intel, TSMC, Samsung과 같이 프로세스 디자이너가 하는 일처럼 트랜지스터를 구축하는 방법을 알아내는 사람들이 있습니다. 그들은 기능을 수행할 수 있는 장비를 사용하지만 기능은 실제로 상호 작용합니다. 그리고 나서 이것이 어떻게 증착되고 에칭되어야 하는지, 높이가 얼마나 되어야 하는지, 얼마나 넓어야 하는지, 어떤 공간에 있는지 사이에 정말 흥미로운 절충점이 있습니다. 그들은 도구를 사용하는 장인이기 때문에 도구는 매우 날카로워야 하고 장인은 지식이 풍부해야 합니다. 복잡한 플레이입니다. 많은 상호 작용이 있고 어느 정도 기계 자체가 복잡하기 때문에 기계 제조업체가 서로 다른 작업을 수행하지만 항상 완벽하게 조정되지는 않거나 프로세스를 설계한 기계 통합 담당자를 통해 조정하는 이 약간 복잡한 조합이 있습니다. 이는 복잡합니다. 속도를 늦출 수 있습니다. 그러나 그것은 물리학 기초 때문이 아닙니다. 우리는 물리 기초에서 좋은 진전을 이루고 있습니다.

IC: Comic Sans에 있는 축소된 ML 대화에서 X 슬라이드를 인쇄했습니다. 그것에 대해 당신은 물리 법칙 때문에 X를 인쇄하는 방식으로 시간이 지남에 따라 EUV에서 가야 할 몇 가지 단계가 더 있다고 말합니다. 또한 High NA EUV는 몇 년 안에 오고 있지만 지금은 X선에 대해 언급하고 있습니다. 그 일정은 어떻게 되나요? 내 레이더에는 아직 없습니다.

JK:일반적으로 기술이 등장하면 한 가지 용도로 사용합니다. 첫째, EUV가 DRAM에 처음 사용되었을 때 말 그대로 한 단계, 어쩌면 두 단계를 위한 것이었습니다. 그래서 나는 기억하려고 노력하고 있습니다 – 아마도 2023/2024? 그리 멀지 않습니다. 그것은 그들이 이미 가동되고 있고 사람들이 그것을 가지고 놀고 있다는 것을 의미합니다. 그렇다면 광기어린 것은 광학 빛에서 EUV로 이동했을 때 파장이 약 10배 감소했다는 것입니다. 그래서 그들은 DUV의 사진을 보았을 때 미친 멀티 패터닝 및 간섭 종류를 가지고 있었지만 EUV에 관해서는 직접 인쇄할 수 있었습니다. 그러나 실제로는 [더 작아짐에 따라] EUV에서 동일한 트릭을 사용할 수 있습니다. 그래서 EUV는 3nm에서 멀티 패터닝이 될 것입니다. 그러면 당신이 그것을 가지고 할 수 있는 많은 트릭이 있습니다. 네, 물리학은 정말 재미있습니다. 그런 다음 물리학, 광학 분야와 함께 그리고 매우 중요한 재료의 순도, 다음으로 온도 조절이 있어 물건이 너무 많이 움직이지 않습니다. 당신이 보는 곳마다 흥미로운 물리학 문제가 있고 할 일이 많습니다. 수십만 명의 사람들이 작업하고 있으며 충분한 혁신 대역폭이 있습니다.

 

올바른 팀 엔지니어링

IC: 그래서 우리가 가지고 있는 인기 있는 질문으로 피벗하고 있습니다. 회사에서 회사로 이동하면서 우리가 주목한 것 중 하나는 팀 구축에 대한 주제입니다. 팀은 다른 사람들에 의해 만들어지므로 일부 사람들은 이전 회사에서 만든 팀에서 다음 회사로 엔지니어를 데려가는 것을 보았습니다. 팀을 구성하는 방법에 대한 통찰력을 얻은 적이 있습니까? 당신이 일하고 있는 회사에서 이 문제에 대해 다른 접근 방식이 있었나요?

JK: 가장 먼저 깨달아야 할 것은 팀을 구성하고 있는지, 아니면 팀을 찾는지입니다. 그래서 베니스에는 훌륭한 박물관이 있습니다. 다비드 박물관이 있고 박물관 앞에는 거대한 대리석 블록이 있습니다. 20x20x20. 어떻게 움직이는지 모르겠습니다. 거기에 앉아 있는 대리석 블록과 미켈란젤로는 그 안에 있는 이 아름다운 조각을 볼 수 있었습니다. 그것은 이미 거기에 있었다, 그렇지? 문제는 여분의 대리석을 제거하는 것이 었습니다.

따라서 직원이 1000명인 회사에 들어가면 좋은 팀이 있다는 것을 보장합니다. 아무도 고용할 필요가 없습니다. 내가 AMD에 있을 때, 나는 사람을 거의 고용하지 않았습니다. 우리는 사람들을 이리저리 옮기고 사람들을 [다른 곳에] 재배치했지만 그곳에는 훌륭한 사람들이 많이 있었습니다. 내가 Tesla에 갔을 때 Tesla에는 칩을 만드는 사람이 없었기 때문에 처음부터 팀을 구성해야 했습니다. 나는 내가 아는 사람들을 고용했지만 우리는 어느 시점에서 내가 모르는 많은 사람들을 고용했고 이것은 흥미로운 것들 중 하나입니다.

나는 리더들이 한 회사에서 다른 회사로 이동하는 것을 보았고 그들은 20명을 데려온 다음 이전에 가지고 있던 것을 재생산하기 시작합니다. 그것은 나쁜 생각입니다. 비록 20명이 [당신이 가진 것을] 재현하기에 충분하지만 [그 새로운 팀에서] 당신이 원하는 것을 소외시키기 때문입니다. 새로운 팀을 구성할 때 이상적으로는 방금 만났거나 함께 일하면서 정말 좋아하는 사람들을 얻게 되지만 모든 사람이 극소수에 빠지기 때문에 접근 방식과 사고 방식에 약간의 차이가 필요합니다. 그래서 새로운 팀은 함께 새로운 것을 만들 수 있는 기회가 있습니다. 그 중 일부는 10개의 정말 훌륭한 팀이 모두 잘 작동하고 각 팀에서 한 명씩 새로운 팀을 만들었다면 가장 좋은 아이디어가 무엇인지 다시 선택하기 때문에 더 좋을 수 있습니다. .

그러나 모든 팀에는 장단점이 있으므로 팀을 구성하거나 팀을 찾는지, 그리고 사람들이 새로운 아이디어를 가질 수 있는 공간을 제공하기 위해 만들고자 하는 역동성이 무엇인지 생각해야 합니다. 또는 어떤 사람들이 한 가지 아이디어에 갇히면 새로운 사람들과 협력하여 이 놀라운 일을 하기 시작합니다. 예전에는 그렇게 훌륭하지 않았음에도 불구하고 그들이 훌륭하다고 생각했는데 어떻게 된 걸까요? 글쎄, 그들은 좋지 않은 아이디어를 가지고 다녔고, 그리고 나서 그들에게 도전하거나 환경이 그들을 강요하는 누군가를 만났고, 갑자기 그들은 훌륭한 일을 하고 있습니다. 나는 그런 일이 너무 많이 일어나는 것을 보았다.

Digital(DEC)의 Ken Olson은 나쁜 직원은 없고 나쁜 직원의 직업 일치만 있을 뿐이라고 말했습니다. 어렸을 때는 그것이 어리석은 일이라고 생각했습니다. 하지만 더 많은 사람들과 일하면서 그런 일이 너무 많이 일어나서 실제로 성공한 사람들을 해고하기도 했습니다. 모두 그들이 좋은 일을 하지 못했고 감정적으로 갇혔고 효과가 없는 일에 전념했다고 느꼈기 때문입니다. 그들을 다른 곳으로 옮기는 행위는 그들을 해방시켰다. [말할 필요도 없이] 감사하지 않습니다. (웃음)

IC: 그렇다면 그 중 얼마나 많은 부분이 회사 문화에도 영향을 미치나요? 제 말은, 당신이 올바른 위치에 적합한 사람을 찾을 때 또는 새로운 위치에 고용할 때 회사의 성격에 어긋나는 것을 얻으려고 노력합니까? 아니면 회사 곡물과 함께 가나요? 여기에 어떤 전술이 있습니까? 아니면 스파크가 있는 사람을 찾고 있습니까?

JK:정말 혁신적인 일을 하려고 한다면 대부분 [곡물]에 어긋나는 일일 것입니다. 정말 잘 진행되고 있는 프로젝트가 있다면, 선동자를 데려오는 것은 이미 잘 하고 있기 때문에 모두의 속도를 늦추게 될 것입니다. 환경에서 그룹을 읽어야 합니다. 그런 다음 정말 좋은 사람들이 있고 이 프로젝트를 진행하는 데 정말 유연하고 적응하고 밀어붙입니다. 하지만 다음 프로젝트에서는 네트워크와 팀을 구축하고 있는 것을 볼 수 있습니다. 다음 프로젝트에서 그들은 중심축을 할 준비가 되었고 모두가 기꺼이 일할 의향이 있습니다. 믿음이란 참 웃긴 일이죠? 알다시피, 누군가 걸어와서 이 다리에서 뛰어내리라고 하지만 괜찮을 거라고 말하면 헛소리할 가능성이 높습니다. 하지만 이미 그들과 많은 일을 겪었고 그들이 '보세요, 저를 믿고 점프하세요. 괜찮을 겁니다. 힘들겠지만 괜찮을거야' 하면 되겠죠? 계약, 협상, 정치 등 모든 것을 해야 하는 팀보다 서로를 신뢰하는 팀이 훨씬 더 효과적입니다.

그래서 그것은 아마도 한 가지일 것입니다. 만약 당신이 팀을 구성하거나 찾고 있고 사람들이 정치를 하는 것을 보기 시작한다면, 즉 자신의 이익을 위해 환경을 조작하는 것을 의미합니다. 그들은 떠나야 합니다. 당신이 보스가 아니라면! 그런 다음 배달하는지 확인해야 합니다. 어떤 사람들은 매우 정치적이지만 실제로는 자신의 정치적 힘이 전달에서 나온다고 생각합니다. 그러나 정치적인 조직에서 무작위로 사람들은 많은 스트레스를 유발합니다.

IC: 초기 또는 중견 엔지니어가 구멍에 갇히지 않도록 정기적으로 프로젝트 사이를 돌아다녀야 한다고 조언하십니까? 흔한 일인 것 같습니다.

JK: 새로운 일을 하고 자신보다 더 많이 알고 있는 사람과 함께 일할 때 가장 빨리 배웁니다. 따라서 비교적 초기에 경력을 쌓았고 많이 배우지 않았거나, 함께 일하는 사람들이 당신에게 영감을 주지 않는다면, 아마 바꿔야 할 것입니다. 사람들이 경험을 쌓고 결국 아무 것도 잘하지 못하기 때문에 세 번이나 튀는 것을 본 직업이 있습니다. 그들은 그 자리에 머물면서 무언가에 깊이 빠져드는 것이 더 나았을 것입니다. 창조적인 긴장 - 이 두 가지 아이디어 사이에 창조적인 긴장이 있습니다.

 

우상, 성숙, 그리고 인간의 경험

IC: 그런 종류의 질문은 좋은 질문으로 이어집니다. 사실 저는 당신과 당신의 멘토가 당신의 초기 경력에 대해 묻고 싶었기 때문입니다. 리더십, 지식 또는 기술을 위해 누구를 찾았습니까? 당신이 우상화하는 사람이 있습니까?

JK: 예, 많은 사람들이 있습니다. 글쎄, 그것은 부모님과 함께 시작되었습니다. 마치, 나는 정말 운이 좋았습니다. 아버지는 엔지니어였고 어머니는 매우 똑똑했고 언어적으로나 언어적으로 좀 더 똑똑했습니다. 이상한 점은 내가 자랐을 때 나는 그녀와 좀 더 비슷했고 사고력이 좋았지만 난독증이 있어서 글을 읽을 수 없었다는 것입니다. 아버지가 엔지니어였기 때문에 아버지를 닮았다고 생각하며 자랐지만 실제로는 지적으로 어머니를 더 닮았습니다. 둘 다 똑똑한 사람들이었습니다. 이제 그들은 50대에서 벗어났고, 우리 엄마는 가족을 부양하셨고, 그래서 그녀는 인생이 끝날 때까지 치료사로 그녀의 경력을 시작하지 않았습니다. 그러나 그들은 꽤 흥미로운 사람들이었습니다.

그런 다음 내가 Digital에서 처음 시작했을 때 Bob Stewart라는 사람과 함께 일했는데 그는 훌륭한 컴퓨터 설계자였습니다. 그는 PDP-11/44, PDP-11/70, VAX 780, VAX 8800 및 CI 상호 연결을 수행했습니다. 누군가는 그가 작업한 모든 프로젝트가 10억 달러를 벌었다고 말했습니다. 당시에는 엄청난 액수였습니다. 그래서 나는 그를 위해 일했고 그는 훌륭했지만 6명의 다른 정말 훌륭한 컴퓨터 설계자가 거기에 있었습니다. 저는 DEC에 있었고 DEC에는 DEC Research Labs가 있었고 Butler Lampson, Chuck Thacker, Neil Wilhelm 같은 사람들을 만났습니다. Nancy Kronenberg는 제가 어렸을 때 저의 멘토 중 한 명이었고 VMS 운영 체제의 주요 인사 중 한 명입니다. 그래서 그것은 일종의 행운이었습니다.

그래서 내가 그들을 우상화 했습니까? 글쎄, 그들은 둘 다 위압적이었고 그렇지는 않았습니다. 왜냐하면 저는 약간이었습니다. 그 당시에는 그들이 누구인지 잘 몰랐습니다. 나는 무슨 일이 일어나고 있는지 조금 더 잊었습니다. Digital에서의 첫 주에 우리는 Matrox 그래픽 시대 이전의 Valid라는 드로잉 시스템에 대해 교육을 받았습니다. 그래서 이 사람이 들어와서 우리에게 질문을 하고 계층적 디자인에 대해 이야기하고 있었습니다. 나는 그것이 부분적으로는 좋은 생각이고 부분적으로는 어리석은 생각인 이유를 그에게 설명했고, 그래서 우리는 그것에 대해 한 시간 동안 토론한 후 자리를 떴습니다. 누군가 고든 벨이라고 했습니다. 나는 '누구세요? 그는 디지털의 CTO입니까? 정말? 글쎄, 그가 방금 말한 것의 절반은 틀렸어. 내가 그를 바로잡았으면 좋겠어.' 하지만 그건 세로토닌 활성화 정도일 뿐이라고 생각합니다. 그'

IC: 그럼 성숙해졌다고 할까요?

JK: 조금!

IC: 그게 재미가 있는 곳인가요?

JK:내 말은, 거기에 모든 것이 있습니다. 어렸을 때는 말을 할 때면 긴장되는 것 같았고, 주변 사람들을 더 잘 이해해야 한다는 것을 깨달았습니다. 하지만 알다시피, 나는 항상 확신하지 못했습니다. [당시] 나는 오히려 그들이 옳은 일이나 무언가를합니다. 그래서 변경된 부분이 많습니다. 이제 저는 사람들이 어떻게 생각하고 왜 그렇게 생각하는지에 대해 정말 관심이 많으며 그에 대한 많은 경험을 가지고 있습니다. 때때로 누군가를 디버깅하거나 그룹이 더 잘 작동하도록 도울 수 있습니다. 나는 공개 강연을 하는 것을 전혀 꺼리지 않는다. 긴장하면서 얻는 에너지가 재미있다고 생각했다. 나는 아직도 2000명과 같은 어떤 회의에서 Intel의 무대에 걸어 나온 것을 기억합니다. 정말 긴장했어야 하는 것 같았는데, 오히려 너무 설렜어요. 그래서 그런 종류의 것들 중 일부가 바뀌었지만 부분적으로는 의식이 있고 부분적으로는 연습일 뿐입니다. 나는 여전히 컴퓨터 디자인과 같은 일에 흥분합니다. 아내의 친구가 물에 무엇을 넣었는지 물어보게 했습니다. 우리가 하는 일은 컴퓨터에 대한 이야기뿐이기 때문입니다. 정말 재미있습니다. 세상을 바꿉니다. 대단해

IC: 어떤 면에서는 인간의 경험을 연구하는 데 훨씬 더 많은 시간을 보낸 것 같습니다. 사람들이 어떻게 생각하고 어떻게 작동하는지 이해한다면 Gordon Bell에서 한 시간 동안 입으로 말하는 것과는 다릅니다.

JK: 재미있네요. 사람들은 때때로 나에게 내가 책을 읽는 것처럼 묻는다. 또는 나는 사람들에게 말한다. 당신은 책에서 많은 것을 배웁니다. 그런데 책은 재미있습니다. 책이 어떻게 작동하는지 안다면. 20년을 살고 열정적으로 최고의 아이디어를 쓰고(그리고 그런 책이 많이 있습니다), 아마존에 가서 최고의 아이디어를 찾습니다. 재미있지, 그렇지? 책에 정말 응축된 경험처럼 쓰여지고, 더 좋은 책을 선택할 수 있습니다. 누가 알았겠습니까? 하지만 나는 오랫동안 많은 책을 읽었다.

'이 네 권의 책을 읽으면 당신의 인생이 바뀔 것이다'라고 말하기는 어렵다. 때로는 [단독] 책이 당신의 인생을 바꿀 것입니다. 하지만 1000권의 책을 읽는 것은 [확실히] 당신의 삶을 완전히 바꿀 것입니다. 유용한 인간의 경험이 너무 많습니다. 셰익스피어가 엔지니어링 관리에 정말 유용할 줄 누가 알았겠습니까? 그러나 권력 정치, 사악한 녀석들, 모든 일을 하는 부하들, 가끔은 영웅을 구하는 것과 같은 그 모든 이야기는 무엇입니까? 그 모든 것이 어떻게 진행됩니까? 당신은 항상 500년 전에 배치되지만, 그것은 일주일 중 매일 매일 미국 기업에 적용됩니다. 따라서 셰익스피어나 마키아벨리를 모르면 아무것도 모르는 것입니다.

IC: 첫 번째 관리 역할을 하기 전에 관리 기술에 대한 20권의 책을 읽었고, 결국 다른 누구보다 19권을 더 많이 읽었다는 것을 깨달았다고 말한 것을 기억합니다.

JK:그래, 꽤 많이. 실제로 Ribbonfarm 블로그 및 기타 몇 가지 문제로 유명한 Venkat (Venkatesh) Rao에게 연락하여 [내용]을 알아냈습니다. 나는 그의 블로그에서 조직에 대한 그의 생각을 정말 좋아했고 하단에 커피 한 잔을 사거나 컨설팅 또는 상담을 받으려면 여기를 클릭하라는 작은 글이 있어서 이메일을 보냈습니다. 그래서 우리는 약혼을 시작했고 AMD에 합류하기 전에 많은 시간을 이야기했습니다. 그는 내가 이 책들을 읽어야 한다고 말했고 나는 읽었다. 나는 큰 경영 일을 하는 모든 사람들이 그렇게 한다고 생각했지만 아무도 하지 않았습니다. 당신은 그것이 들썩들썩했다는 것을 알고 있습니다 - 19는 관대합니다. 나는 대부분의 관리자가 읽은 것보다 20권 더 많은 경영 서적을 읽었습니다. 또는 좋은 이야기를 담고 있는 Good to Great와 같은 피상적인 책을 읽지만 책 관리 측면에서 그렇게 깊지는 않습니다. 당신은 읽는 것이 더 좋을 것입니다.경영을 이해하고 싶다면 Carl Jung 보다 Good to Great.

IC: 픽션이나 논픽션을 더 많이 읽으십니까?

JK: 어렸을 때 논픽션 책을 다 읽었습니다. 그때 부모님은 북클럽을 하셨다. 나는 4학년이 될 때까지 읽는 법을 배우지 않았지만 7, 8학년쯤 되면 집에 있는 책을 다 읽었습니다. 그들에게는 John Updike 가 있었고 John Barth 는 내가 어렸을 때 내가 가장 좋아했던 작가 중 한 명이었습니다. 그래서 온갖 사연이 있었다. 그렇다면 도리스 레싱. Doris Lessing은 심리학적 탐구이기도 한 일련의 SF 책을 썼고, 나는 그것을 읽었고, 나는 단지, 믿을 수 없었습니다. 가끔 그런 종류의 것들이 당신의 마음을 아프게합니다. 그리고 그것은 분명히 적절한 시기에 일어났습니다. 하지만 지금은 온갖 종류의 글을 읽습니다. 역사와 인류학, 심리학, 신비주의를 좋아하고 다양한 것들이 있습니다. 나는 아마도 지난 10년 동안 소설책을 덜 읽었을 것이다. 하지만 어렸을 때 나는 아마도 대부분 소설을 읽었을 것입니다.

IC: 이 인터뷰에 앞서 Lex Fridman이 인터뷰할 때 했던 코멘트에 대해 청중으로부터 몇 가지 특정 코멘트를 받았습니다. 당신은 일주일에 두 권의 책을 읽는다고 말했습니다. 당신은 또한 핵심 엔지니어와 미래학자의 말을 인용하는 데 능숙합니다. 나는 당신이 새로운 책을 시작할 때 읽고 있는 책을 트윗하기 시작했다면 매우 많은 팔로워를 얻게 될 것이라고 확신합니다. 일종의 수동적인 짐 켈러 북클럽!

JK: 일주일에 두 권의 책을 읽는다고 합니다. 지금은 많이 읽지만 블로그와 온갖 종류의 미친 것들인 경향이 있습니다. Lex[Lex의 팟캐스트]를 하는 것은 매우 재미있지만 소셜 미디어가 그런 일을 할 수 있는 시간이 있는지는 모르겠습니다. 나는 한 번에 몇 주 동안 그것을 잊어 버릴 것입니다.

IC: 당신이 걱정하고 있을 수 있는 다른 문제에 대해 두뇌를 돌리지 않고 읽고 있는 내용을 흡수하고 있는지 어떻게 확인합니까?

JK: 나는 그것에 대해 별로 신경 쓰지 않습니다. 나는 책을 읽는 사람들을 알고 있는데, 그들은 책을 기억할지 정말 걱정합니다. 그들은 이 모든 시간을 강조하고 분석하는 데 보냅니다. 나는 흥미를 위해 읽는다, 그렇지? 제가 정말 기억하는 것은 사람들이 250페이지 분량의 책을 작성해야 한다는 것입니다. 그건 출판사 규칙과 같기 때문입니다. 아이디어가 50페이지이든 500페이지이든 상관없지만 꽤 빨리 말할 수 있습니다. 나는 겨우 50페이지에 불과한 정말 좋은 책들을 읽었습니다. 왜냐하면 그것이 전부였기 때문입니다. 당신은 또한 50페이지를 읽을 수 있고, 당신은 '와, 정말 대단하다!'라고 생각할 수 있지만, 다음 50페이지는 똑같은 똥입니다. 그러면 당신은 그것이 단지 구체화되었다는 것을 깨닫습니다. 그 시점에서 나는 그들이 더 짧은 책을 출판했으면 합니다.

그러나 그것이 바로 그것입니다. 그러나 아이디어가 흥미롭다면 좋습니다. 나는 정기적으로 명상을 하고, 내가 생각하고 있는 것에 대해 생각합니다. 이것은 때때로 내가 읽고 있는 것과 관련이 있습니다. 그런 다음 흥미롭다면 통합됩니다. 하지만 당신의 두뇌는 이런 종류의 이상한 것입니다. 당신은 실제로 당신이 읽은 모든 아이디어와 생각과 물건에 접근할 수 없지만 당신의 성격은 그것에 의해 잘 알려진 것 같으며 저는 그 과정을 믿습니다. 그래서 나는 누군가의 [책에 있는] 이름이 기억나지 않는다고 걱정하지 않습니다. 왜냐하면 그들의 생각이 바뀌었을 수도 있고, 내가 누구인지, 그리고 그 책이 어떤 책에서 왔는지 기억이 나지 않기 때문입니다. 난 그런 거 신경 안 써.

IC: 어느 정도 수동적으로 흡수하는 한?

JK: 네. 음, 수동과 능동의 조합이 있습니다. 나는 Lex에게 문제를 풀 때 많은 경우에 대해 꿈을 준비한다고 말했다. 정말 유용합니다. 그것은 매우 간단한 일입니다. 잠들기 전에, 당신은 당신이 정말로 일하고 있고 생각하고 있는 것에 대해 당신의 마음을 불러냅니다. 그런 다음 내 개인적인 경험은 때때로 그것에 대해 실제로 작업을 하고 때로는 그것이 내가 실제로 생각해야 하는 방식의 문제일 뿐이며 다른 것에 대해 꿈을 꿀 것입니다. 나는 잘 일어날 것이다. 그리고 어떤 식으로든 그것은 정말로 흥미로웠다.

 

자연 대 양육

IC: 시간이라는 주제로 여기에서는 개인 건강, 연구, 명상, 가족뿐만 아니라 전문적으로 수행하는 방법에 대해서도 논의하고 있습니다. 당신은 밤에 4시간만 자야 하는 이 사람들 중 하나입니까?

JK: 7개 정도가 필요합니다. 글쎄, 나는 나의 이상적인 하루가 34시간이 될 것이라고 어느 날 더했다. 나는 운동을 좋아하고, 아이들과 시간을 보내고, 잠자는 것과 먹는 것을 좋아하고, 일하는 것을 좋아하기 때문입니다. 나도 읽는 걸 좋아해서 잘 모르겠다. 일은 당신이 원하는 것보다 훨씬 더 많은 시간을 차지할 수 있기 때문에 이상한 일입니다. 하지만 저는 일하는 것도 정말 좋아하기 때문에 그것을 적는 것이 도전입니다.

IC: 마감일이 있을 때 가장 먼저 미뤄지는 것은 무엇입니까? 당신은 제품 출시와 시장 출시 시간이 당신이 하는 일의 핵심 요소인 회사에서 일했습니다.

JK: 지난 6년 동안 가장 중요한 것은 내가 할 일이 너무 많으면 나보다 더 하고 싶어하는 사람을 찾은 것입니다. 저는 주로 풀리지 않은 문제를 해결합니다. 내가 Tesla에서 가장 게으른 사람이었다는 걸 알잖아요. 테슬라는 당신이 일하는 것처럼 보이게 하기 위해 하루에 12시간 일하는 문화가 있었고, 나는 9시부터 7시까지 일했는데, 그것은 많은 시간이었습니다. 하지만 점심도 먹고 운동도 했습니다. 역도실이 있었습니다. Deer Creek 은 큰 기계 공장 바로 옆에 있었기 때문에 나는 거기에 한 시간 동안 운동하고 식사를 했습니다.

AMD와 Intel은 크고 큰 조직이고 저는 정말 좋은 직원을 두고 있었습니다. 그래서 프레젠테이션이나 특정 작업에 너무 많은 시간을 할애했습니다. 그런 다음 작업을 하고 싶어하는 사람들을 찾아서 그들에게 주고 휴가를 갔습니다.

IC: 아니면 나 같은 사람들에게 언론에 알리고 시간을 들이는 거죠! 이런 종류의 언론 인터뷰를 하는 것에 대해 어떤 느낌이 드나요? 아시다시피 마케팅, 기업 및 토론의 종류에 더 가깝습니다. 이것들은 실제로 봉투를 밀고 나가는 것과 반드시 ​​관련이 있는 것은 아니며 단지 이야기일 뿐입니다.

JK:그냥 얘기가 아닙니다. 저는 정말 흥미로운 작업을 했기 때문에 그것에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 인텔에 있을 때 인텔 엔지니어에게 영향을 미치는 방법 중 하나라는 것을 깨달았습니다. 모두가 무어의 법칙은 죽었다고 생각했고 나는 '젠장, 무어의 로펌이다!'라고 생각했다. [엔지니어로서] 당신의 주된 일이 [무어의 법칙은 죽었다]였다면 정말 난감했습니다. 왜냐하면 저는 그렇지 않다고 생각했기 때문입니다. 그래서 여러 사람들과 이야기를 나누다가 내 말을 증폭시키고 토론을 하다가 다시 안으로 들어갔다. 실제로 외부와의 대화를 통해 인텔 내부의 더 많은 사람들과 소통했습니다. 더 빠른 컴퓨터를 만드는 임무가 있었기 때문에 그것은 나에게 유용했습니다. 그게 내가 좋아하는 일이야. 그래서 제가 사람들과 이야기할 때, 그들은 우리가 하는 일이 사람들에게 어떤 영향을 미치는지와 같은 모든 종류의 이야기를 항상 꺼냅니다. 너 같은 녀석들, 그리고 그것에 대해 정말 열심히 생각하고, 당신은 서로 이야기합니다. 그런 다음 나는 당신에게 이야기하고 당신은 이 모든 질문을 하고 그것은 일종의 자극이 됩니다. 재미있다. 무언가를 정말 명확하게 설명할 수 있다면 아마 알고 있을 것입니다. 안다고 생각하고 설명하러 가는데 여기저기서 비틀거릴 때가 많습니다. 나는 연설이 실제로 간단해 보이는 것처럼 어려운 공개 연설을 했지만 간단한 부분에 도달하려면 아이디어를 꺼내고 재구성한 다음 BS를 버려야 합니다. 유용한 이야기입니다. 하지만 당신은 주변에서 비틀거리고 있습니다. 나는 연설이 실제로 간단해 보이는 것처럼 어려운 공개 연설을 했지만 간단한 부분에 도달하려면 아이디어를 꺼내고 재구성한 다음 BS를 버려야 합니다. 유용한 이야기입니다. 하지만 당신은 주변에서 비틀거리고 있습니다. 나는 연설이 실제로 간단해 보이는 것처럼 어려운 공개 연설을 했지만 간단한 부분에 도달하려면 아이디어를 꺼내고 재구성한 다음 BS를 버려야 합니다. 유용한 이야기입니다.

IC: '대학 1학년 수준에서 개념을 설명할 수 없으면 정말 이해하지 못하는 것'이라고 말한 것이 파인만이나 세이건입니까?

JK: 예, 아마도 Feynman처럼 들릴 것입니다. 그는 물리학에 대한 강의 시리즈에서처럼 정말 잘 해냈습니다. 꽤 흥미로웠다. Feynman의 문제는 그가 수학에 대한 뛰어난 직관력을 가지고 있었기 때문에 그의 단순성에 대한 그의 생각은 종종 그렇게 단순하지 않다는 것이었습니다! 그가 방금 그것을 본 것처럼 당신은 말할 수 있습니다. 마치 그가 5개의 '단순한' 단계로 일부 궤도 기하학을 계산할 수 있었던 것처럼, 그는 그것이 얼마나 단순한지 매우 흥분했습니다. 하지만 그 방에서 그가 단순하다고 생각한 유일한 사람이었던 것 같아요.

IC: 머리로 사물을 시각화하고 조작하는 능력이 있었던 것 같아요. 언젠가 당신이 회로 수준 설계에 관해서는 그것이 당신이 할 수 있는 종류라고 말한 것을 기억합니다. 

JK: 네. 나에게 초능력이 하나 있다면 컴퓨터가 실제로 어떻게 돌아가는지 시각화할 수 있을 것 같다. 그래서 성능 모델링이나 그와 같은 작업을 수행할 때 머리 속에서 모든 것을 볼 수 있고 코드를 작성하는 중입니다. 정말 유용한 기술이지만 제가 부분적으로는 타고난 것 같습니다. 부분적으로는 내가 난독증이라는 늦은 성인 진단을 받았을 때 부분적으로 발전했고 부분적으로는 무엇인가.

IC: 자연과 양육 중 어느 정도인지 묻고 싶었습니다.

JK: 어렵습니다. 아주 똑똑한 사람들에게는 종종 일이 너무 쉬워서 열심히 일하지 않고도 정말 먼 길을 갈 수 있다는 재미있는 일이 있습니다. 그래서 나는 똑똑하지 않습니다. 그래서 끈기와 그들이 그릿이라고 부르는 것은 특히 컴퓨터 디자인에서 매우 유용합니다. 많은 것을 조정하는 데 많은 노력이 필요하면 거기에 도달할 수 있다고 믿어야 합니다. 그러나 많은 경우 수행해야 할 미묘한 반복 작업이 있으며 실제로 실제로 작동하는 연습이 있습니다. 네, 모두가 조합입니다. 하지만 재능이 없으면 어디든 가기 힘든데 정말 재능이 있는 사람들은 일하는 법을 배우지 못해서 끈기가 필요한 것이 아니라 뻔한 일에만 매달리곤 한다. 혼란을 통해.

IC: 또한 재능을 식별하는 것 또한 중요합니다. 특히 자신에게 재능이 있다는 것을 모르는 경우에는요?

JK: 예, 하지만 반대로 재능은 충분할 수 있지만 열심히 일하지 않고 너무 빨리 포기하는 사람도 있습니다. 당신은 무언가, 당신이 정말로 관심 있는 무언가를 해야 합니다. 사람들이 엔지니어가 되고 싶거나 마케팅이나 이런 저런 일을 하고 싶은지 같이 어려움을 겪을 때, [자신에게 물어보세요] 당신은 무엇을 좋아합니까? 이것은 엔지니어가 되고 싶지만 부모님이나 누군가가 제가 관리자가 되기를 원하는 사람들에게 특히 해당됩니다. 당신은 당신의 꿈을 쫓는 것이 아니라 다른 사람의 꿈을 쫓고 있기 때문에 힘든 삶을 살게 될 것입니다. 다른 사람의 꿈에 대해 흥분할 가능성은 낮습니다. 따라서 흥분하지 않으면 에너지를 투입하거나 배우지 않을 것입니다. 그것은 결국 힘든 루프입니다.

 

모든 사람이 최고가 되도록 추진

IC: 조직 내부에서 또는 외부에서 이전 동료 또는 학생과 함께 다른 사람들을 멘토링하는 데 시간을 어느 정도 사용하십니까? 'Jim Keller School of Semiconductor Design'과 같이 좀 더 진지하게 무언가를 하는 자신을 상상해본 적이 있습니까?

JK: 아니. 제가 주로 미션 지향적이기 때문에 재미있습니다. '우리는 Zen을 만들거야!' 또는 '자동 조종 장치를 만들거야!'와 같이, 그러면 저를 위해 일하는 사람들이 있습니다. 그런 다음 그들이 저를 위해 일하기 시작하자마자 그들이 누구인지 알아내기 시작합니다. 그런 다음 그들 중 일부는 정상이고 일부는 어떤 식으로든 처리해야 하는 큰 문제가 있습니다. 그런 다음 내가 원하는 것을 그들에게 말할 것이고 때로는 그들에게 몇 가지 날카로운 조언을 할 것입니다. 때때로 나는 일을 할 것이고, 당신은 몇몇 사람들이 팔로우함으로써 학습을 정말 잘한다는 것을 알 수 있습니다. 그러면 나중에 사람들이 제가 멘토링을 하고 있다고 말하는데, 제가 생각하는 건 제가 당신의 엉덩이를 발로 차고 있다고 생각하는 건가요? 재미있는 경험입니다.

내가 그들의 삶에 어떤 식으로든 영향을 주었다고 말하는 사람들이 꽤 있지만, 그들 중 일부는 건강이나 다이어트에 대해 그들을 쫓았습니다. 왜냐하면 그들이 삶에 활력이 없어 보인다고 생각했기 때문입니다. 거기에서 정말 큰 개선을 할 수 있습니다. 그건 그렇고 할 가치가 있습니다. 그게 아니면 그들이 잘못된 일을 하고 있었고 그들은 그것에 대해 흥분하지 않았습니다. [그 시점에서] 당신은 그들이 다른 일을 해야 한다고 말할 수 있습니다. 그래서 그들은 왜 흥분하지 않거나 흥분하지 않는지 알아내야 합니다. 그러면 많은 사람들이 자신이나 다른 사람들과 자신의 지위나 무언가에 대해 소란을 피우기 시작합니다. 지위를 얻는 가장 좋은 방법은 훌륭한 일을 하는 것이고, 그러면 모두가 당신을 훌륭하다고 생각합니다. 모든 사람들이 당신을 등반가라고 생각하기 때문에 당신의 길을 걷어차려고 노력함으로써 지위를 갖는 것은 끔찍합니다. 그리고 때때로 그들은 그곳에서 올바른 선택을 할 수 있는 능력이나 기술이 없습니다. 대부분 미션 주도형으로 나옵니다.

나는 사람들을 중요하게 생각합니다. 최소한 노력하고 나서 결과를 봅니다. 제 말은, 크고 복잡한 프로젝트를 완료하게 되어 정말 기쁩니다. 당신은 당신이 시작했을 때 그것이 어디에 있었는지 알고 있고 그것이 끝났을 때 그것이 어디에 있었는지 알고 있습니다. 그리고 그들이 성공적인 일을 할 때 사람들은 리더십과 함께 일하는 팀을 그 일부로 연관시킵니다. 정말 좋은 일이지만 항상 그런 것은 아닙니다. 저는 '사람 멘토링'이라는 말을 하기가 어렵습니다. 사명이 무엇입니까? 예를 들어, 누군가가 당신에게 다가와 '나아지고 싶다'고 말합니다. 글쎄, 더 나은 무엇? 그렇다면 바이올린 연주를 더 잘하고 싶은 마음이라면 그건 잘 못해요.

반면에 내가 '이봐, 우리는 세계에서 가장 빠른 자동 조종 장치 칩을 만들거야'라고 말할 때, 그 작업을 하는 모든 사람들은 그 일을 더 잘해야 합니다. 그들의 문제의 4분의 3은 실제로 기술적인 것이 아니라 개인적인 문제라는 것이 밝혀졌습니다. 따라서 자동 조종 장치 칩을 얻으려면 모든 것을 디버그해야 하며 건강 문제, 부모의 어린 시절 문제, 파트너 문제, 직장 문제 및 경력 중단 문제와 같은 모든 종류의 개인적인 문제가 있습니다. 목록이 너무 길어서 모두 진지하게 생각합니다. 결과적으로, 모두가 자신의 문제가 정말 중요하다고 생각하지 않습니까? 당신은 그들의 문제가 중요하다고 생각하지 않을 수도 있지만, 그들은 중요하며 목록이 있습니다. 누구에게나 물어보십시오. 귀하의 상위 5가지 문제는 무엇입니까? 그들은 아마 당신에게 말할 수 있습니다. 또는 더 이상하게도 잘못된 5를 제공합니다. 왜냐하면 그것도 일어나기 때문입니다.

IC: 하지만 실제 5개보다 듣고 싶다고 생각하는 5개를 주셨나요?

JK: 네. 사람들에게도 비행 금지 구역이 있으므로 가장 큰 문제는 이야기하고 싶지 않은 것일 수 있습니다. 그러나 당신이 그들이 그것을 해결하도록 도와준다면, 프로젝트는 더 잘 진행될 것이고, 어느 시점에서 그들은 당신에게 감사할 것입니다. 그러면 그들은 당신이 멘토라고 말할 것이고 당신은 생각하고 있을 것입니다. 나는 잘 모르겠습니다.

IC: 그래서 당신은 당신의 프로젝트가 성공했다고 말했고 사람들이 그들의 제품을 자랑스러워한다는 것을 알고 있습니다. 경력, 프로젝트 또는 영예의 '가장 자랑스러운 순간'이 있습니까? 특정 순간이 있습니까?

JK: 저도 있습니다. 그리고 거기에는 많은 것들이 있습니다. 저는 Intel에서 Becky Loop 와 함께 일했고 우리는 몇 가지 품질을 디버깅하고 있었습니다. 겹겹이 쌓인 것들이 많았다는 것이 밝혀졌습니다. 우리는 그것을 어떻게 분석하고 어떻게 제시할지에 대해 왔다 갔다 했고, 나는 데이터와 무슨 일이 일어나고 있는지에 대해 좌절했습니다. 어느 날 그녀는 이 사진을 생각해 냈고 그것은 완벽했습니다. 그녀가 바닥에 도달했기 때문에 나는 그녀에 대해 정말로 흥분했습니다. 우리는 실제로 수정해야 할 방향과 물건을 보았습니다. 그런데 그런 일들이 많이 일어납니다. 

IC: 깨달음?

JK: 네. 글쎄, 때로는 사람들과 함께 일할 때, 거기에 들어가는 것이 엉망진창처럼 보이지만 나중에는 나아집니다. Tesla Autopilot은 거칠었고 Zen의 성공은 환상적이었습니다. 모두가 AMD 팀이 스트레이트 슛을 할 수 없다고 생각했고, 나는 모두가 없다고 생각했던 팀과 함께 정말 훌륭한 컴퓨터를 만들 수 있는 가능성에 매우 흥미를 느꼈습니다. AMD가 훌륭한 CPU 설계 팀을 가지고 있다고 생각한 사람은 아무도 없었습니다. 하지만 Zen을 만든 사람들은 AMD에서 25~30년의 경력을 가지고 있습니다. 그것은 미쳤다.

IC: Mike Clark과 Leslie Barnes는 25년에서 30년 동안 그곳에 있었습니다.

JK: 스티브 헤일, 수잔 플러머.

IC: 라이프러스?

JK: 네, 그들은 일종의 삶을 사는 사람들이지만 그곳에서 많은 훌륭한 프로젝트를 수행했습니다. 그들은 모두 좋은 실적을 가지고 있었습니다. 그러나 우리는 무엇을 다르게 했습니까? 우리는 몇 가지 정말 명확한 목표를 설정하고 목표를 달성하기 위해 재구성했습니다. 우리는 우리가 어디에 있는지에 대해 정말 철저한 재능 분석을 했고, 그들이 옳은 일을 할 수 없다는 좌절감 때문에 정말로 체크아웃한 두 사람이 있었습니다. 당신은 내가 그들의 말을 들었다는 것을 알고 있습니다 - 맙소사, 나는 사람들의 말을 듣는 것을 좋아합니다.

우리는 이 정말 재미있는 만남을 가졌고 내 인생 최고의 경험 중 하나였습니다. Suzanne은 저에게 전화를 걸어 Zen 팀의 사람들이 그들이 할 수 있다고 믿지 않는다고 말했습니다. 저는 '좋아요. 공항으로 운전해서 갈게요. 캘리포니아에 있어요. 내일 아침 8시에 봐요. 많은 화이트보드가 있는 큰 방이 있는지 확인하십시오. 30명의 화난 사람들이 그것이 작동하지 않는 모든 이유를 말할 준비가 된 것과 같았습니다. 그래서 그냥 화이트보드에 이유를 다 적고 이틀동안 풀었습니다. 내가 갱단을 방어하는 것으로 시작했기 때문에 황당했지만 사람들이 뛰어들기 시작했습니다. 저는 가능할 때마다 누군가가 '우리가 그것을 고칠 방법을 알고 있습니다'라고 말할 때 나는 그들에게 펜을 주면 그들은 얻을 것입니다. 게시판에 올려 설명합니다. 그것은 정말 잘 작동했습니다. 것은, 그들이 한 일의 정직성은 훌륭했습니다. 여기 우리가 어떻게 해결해야 할지 모르는 모든 문제가 있으므로 이를 테이블에 올려 둡니다. 그들은 당신에게 2 가지 이유를주지 않았지만 10을 보류하고 '그 두 가지를 해결하십시오'라고 말합니다. 그런 헛소리는 없었습니다. 그들은 실제 문제가 있는 진지한 사람들이었고 사람들이 이러한 문제를 해결할 수 있다고 말했지만 그들은 할 수 없는 프로젝트를 겪었습니다. 그래서 그들은 아마도 나를 부르고 있었겠지만, 마치 내가 헛소리꾼이 아닌 것처럼. 나는 헛소리를 하는 사람은 아니지만 우리가 할 수 있는 방법과 모르는 부분에 대해 이야기했습니다. 그러나 Mike Clark이 거기에 있었고 그는 우리가 이 모든 문제를 해결할 수 있다고 말했습니다. 우리 일이 꽤 괜찮을 때 내가 나갔고 사람들은 괜찮다고 느끼며 방을 나갔지만 이틀 후에 모든 문제가 다시 나타납니다. 그래서 당신은 알고, 얼마나 자주 누군가를 설득해야 합니까? 그러나 그것이 그들이 그것을 극복한 이유입니다. 옆에서 그들을 열광시키는 것은 나뿐만 아니라 많은 사람들과 팀의 많은 부분이 정말로 말했습니다. 그들은 이 일에 정말로 약간의 에너지를 쏟을 의향이 있습니다. 훌륭합니다.

IC: 언젠가는 그들 중 일부를 인터뷰하고 싶지만 AMD는 그들을 우리 같은 사람들로부터 잠그고 열쇠로 보관합니다.

JK: 아마도 똑똑할 것입니다!

IC: 당신의 경력에 ​​침묵의 영웅처럼 여겨지는 사람이 있습니까? 그들이 한 일에 대해 충분한 공로를 인정받지 못했습니까?

JK: 사람?

IC: 네.

JK: 대부분의 엔지니어입니다. 믿을 수 없을 정도로 많습니다. 당신은 엔지니어를 알고 있지만 실제로 이해하지 못합니다. 실리콘 밸리에서 시간당 800달러를 버는 변호사와 비교할 때 엔지니어는 종종 혼자 남겨져 일을 하고 일을 처리하기를 원합니다. 정말 대단하신 분들이 너무 많습니다. 나는 '이것은 나의 8세대 메모리 컨트롤러다'와 같은 말을 하는 사람들과 이야기를 나눴고 그들은 작동하고 버그가 없으며 RTL이 깨끗하고 커밋이 완전한. 그런 엔지니어들이 도처에 있는데 저는 그 시나리오가 정말 좋습니다.

IC: 하지만 그들은 자기 홍보를 하지 않는 건가요, 아니면 회사가 하지 않는 건가요?

JK: 엔지니어들은 더 내성적이고 성실합니다. 내성적인 사람들은 자기 계발을 하지 않는 경향이 있습니다.

IC: 하지만 당신은 나와 비슷하지 않나요? 당신은 성장하면서 어떻게 더 외향적인지를 배웠습니까?

JK:글쎄요, 저는 더 큰 프로젝트를 만들고 싶었고 그렇게 하려면 외향적인 척해야 하고 자신을 홍보해야 합니다. 최고의 건축가가 누구인지 알아내기 위해 노력합니다. 그들은 모두가 말하는 최고의 건축가, 가장 시끄러운 사람, 유능한 사람을 고를 것입니다. 그래서 어느 정도 '주인공' 이상으로 성공하려면 그것을 플레이하는 사람들의 환경에서 일하는 방법을 이해해야 합니다. 어떤 사람들은 타고난 재능이 뛰어나서 많은 재능이 없는 조직에서, 때로는 많은 노력 없이도 꽤 높은 지위에 오르게 됩니다. 그런 다음 당신이 다루어야 하는 디렉터 이상의 사람들 그룹은 대부분의 엔지니어와 기술이 다릅니다. 그래서 만약 당신이 그 갱단의 일원이 되고 싶다면, 당신이 엔지니어라 할지라도 그것이 어떻게 돌아가는지 배워야 합니다. 그렇게 복잡하지 않습니다. 셰익스피어, 영, 두 권의 책, 마키아벨리를 읽어보세요. 거기서 많은 것을 배울 수 있습니다.

 

보안, 윤리 및 그룹 신념

IC: 컴퓨팅의 미래 측면 중 하나는 보안이며, 우리는 부채널 취약점의 여파를 겪었습니다. 이것은 우리가 빠른 컴퓨터를 만드는 데 사용하는 트릭을 공격하는 잠재적인 웜 캔입니다. 요즘 실리콘을 설계할 때 이러한 보안 측면에 어느 정도 접근합니까? 당신은 적극적입니까? 자신이 특별히 능동적이거나 반응적이라고 생각하십니까?

JK:따라서 시장은 일종의 요구 사항을 지시합니다. 무엇보다도 보안에 대한 재미있는 점은 누군가가 보안에 관심을 가질 때만 보안이 필요하다는 것을 알고 있다는 것입니다. 수년 동안 운영 체제의 보안은 가상 메모리였습니다. 특정 프로세스의 경우 가상 메모리는 다른 프로세스의 가상 메모리를 조사할 수 없었습니다. 그러나 운영 체제에서 그 아래에 있는 코드는 너무 복잡하여 운영 체제를 속여 무언가를 하도록 할 수 있습니다. 따라서 기본적으로 올바른 소프트웨어로 보안을 시작했지만 소프트웨어가 올바르다는 것을 증명할 수 없으면 거기에 추가 하드웨어 장벽을 설치하기 시작했습니다. 이제 우리는 운영 체제가 사용자가 가지고 있는 데이터를 볼 수 없는 컴퓨터를 만들고 있습니다. 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그래서 우리는 이러한 추가 경계를 넣으려고 노력하고 있지만 그럴 때마다

어느 정도 전 세계적으로 보안은 대부분 은폐에 의한 보안을 위한 것입니다. 그렇죠? 특히 당신은 70억 명 중 한 명에 불과하기 때문에 아무도 당신에게 관심을 두지 않습니다. 누군가가 당신의 iPhone을 깨뜨릴 수 있는 것처럼, 그들은 대부분 그것에 대해 신경 쓰지 않습니다. 이것에 대해 재미있는 군비 경쟁이 진행되고 있지만 확실히 점진적입니다. 그들은 부채널 공격을 발견했고 고치는 것이 그렇게 어렵지 않았습니다. 하지만 몇 가지 다른 사항이 있을 것입니다. 저는 보안 전문가가 아닙니다. 보안 기능을 구축하는 오버헤드는 대부분 낮습니다. 어려운 부분은 그것을 생각하고 무엇을 할지 결정하는 것입니다. 때때로 누군가는 '이건 안전합니다. 소프트웨어가 x를 수행하기 때문에'라고 말할 것입니다. 저는 항상 '그래, 10분만 기다리면 소프트웨어가 더 복잡해져서 틈이 생길 것입니다'라고 생각합니다. '.

아무 말도 하지 않기 때문에 안전한 컴퓨터가 많이 있습니다. 컴퓨터가 일반적으로 하드 방화벽 뒤에 있거나 문자 그대로 모든 것과 연결이 끊긴 장소가 많이 있는 것처럼. 따라서 물리적 공격 만 작동하고 물리적 가드가 있습니다. 이제, 흥미로울 것입니다. 하지만 제 생각에는 그다지 중요하지 않습니다. 저는 주로 무슨 일이 일어나는지 따르고 ​​나서 우리는 옳은 일을 할 것입니다. 하지만 저는 소프트웨어에 의한 보안을 믿지 않습니다. 왜냐하면 소프트웨어는 항상 자체 전제를 위반하는 지점까지 성장하기 때문입니다. 그것은 여러 번 일어났습니다.

IC: 그래서 Tesla에서 일했고 Tesla를 위해 특별히 제품을 설계했을 때입니다. 당신은 또한 다양한 용도로 제품을 판매하는 회사에서 일했습니다. 그런 종류의 고객 작업 부하 분석 외에도 구축 중인 제품이 어떤 용도로 사용될 것인지에 대한 무수한 가능성을 고려하십니까? 그것이 무엇을 위해 사용될 수 있는지 뒤에 있는 윤리를 고려합니까? 아니면 칩 구축 문제를 해결하기 위해 거기에 있습니까?

JK: 범용 컴퓨팅의 재미있는 점은 실제로 무엇이든 사용할 수 있다는 것입니다. 따라서 순 선이 순 악보다 낫다면 윤리가 더 중요합니다. 대부분의 경우 순 장점이 가능한 단점보다 낫다고 생각합니다. 그러나 사람들은 이에 대해 심각한 우려를 하고 있습니다. AI의 윤리에 대한 모든 큰 움직임이 있으며 솔직히 말해서 AI 기능은 지금까지 그 측면에 대한 생각을 능가했습니다. 나는 그것에 대해 어떻게 생각해야할지 모르겠다.

현재 시스템이 할 수 있는 것은 이미 우리를 노출시켰고 우리가 무엇을 생각하고 무엇을 원하는지, 무엇을 하고 있는지 알고 있습니다. 그렇다면 문제는 얼마나 많은 사람들이 저비용 AI와 프로그래밍 가능한 AI를 구축해야 하는 한 가지 이유를 가지고 있느냐는 것입니다. 우리는 AI 하드웨어와 컴퓨팅을 더 많은 사람들의 손에 맡기기를 원하는 상당수의 AI 소프트웨어 스타트업과 이야기하고 있습니다. 왜냐하면 한 사람이 모든 것을 가져가는 것과는 대조적으로 약간의 상호 대립 상황이 있기 때문입니다. 그러나 현대 기술 세계는 일종의 승자 독식 방식이었습니다. 말 그대로 서로 경쟁 관계에 있는 수십 개의 초대형 회사가 있습니다. 그래서, 그것은 일종의 복잡합니다. 나는 그것에 대해 약간 생각하지만 나는 당신이 아는 것이 없습니다. 정말 좋은 말을 할 수 있습니다. 게다가 지금까지 순 이익이 긍정적이었다는 것을 알고 있습니다. 더 많은 사람들에게 기술 보유'

IC: 당신은 여러 유명인사를 위해 일했습니다. 엘론 머스크, 스티브 잡스 2명을 들 수 있습니다. 여전히 Elon과 긴밀한 관계를 유지하고 있는 것 같습니다.  작년에 Lex와 함께 Neuralink 데모 에서 귀하의 존재는  눈에 띄지 않았습니다. 지금 Elon과의 관계는 무엇이며 그가 당신을 초대한 사람이었습니까?

JK:  저는 Neuralink 팀의 누군가로부터 초대를 받았습니다. 내 말은 Elon, 나는 현재 그와 많은 접촉이 없다고 말하고 싶습니다. 저는 거기 개발팀이 좋아서 그 분들과 이야기를 나누러 갔습니다. 재미 있었어요.

IC: 그래서 Elon과 연락을 유지하지 않습니까?

JK:  아니요, 최근에 그와 이야기한 적이 없어요. 아니요.

IC: 그때 Tesla에서 일할 때 개인적인 관계가 아니라 매우 전문적인 관계였습니까?

JK:  네.

IC: Elon이 Cryptocurrency에 대한 열렬한 신봉자라는 사실에 대해 질문하려고 했기 때문입니다. 그는 본질적인 가치가 없는 것에 대한 컴퓨팅 및 리소스 요구 사항과 관련하여 정기적으로 이를 논의합니다. Cryptocurrency와 관련하여 의견이 있습니까?

JK: 별로. 그렇지 않습니다. 내 말은 인간이 금, 돈, 또는 암호화폐와 같은 것에 가치를 둘 수 있는 곳에서 정말 이상하다는 것을 의미합니다. 그리고 당신은 그것이 공유된 믿음 계약이라는 것을 알고 있습니다. 그것이 무엇을 기반으로 하는지, 내가 말할 수 있는 최선은 별로 중요하지 않습니다. 내 말은 크립토 사람들이 좋아하는 것은 그것이 일부 중앙 정부의 손을 벗어나는 것처럼 보인다는 것입니다. 그것이 사실이든 아니든 나는 말할 수 없었다. 그것이 물건에 영향을 미칠 것입니다. 나는 전혀 모릅니다. 하지만 알다시피, 인간으로서 집단 신념은 정말 흥미롭습니다. 왜냐하면 당신이 무언가를 구축할 때 의미가 있는 집단 신념이 없다면 아무 일도 할 수 없을 것이기 때문입니다. 그룹 신념은 매우 강력하며 통화, 정치, 회사, 기술, 철학, 자기 성취를 움직입니다. 원하는대로 말만 해. 매우 흥미로운 주제입니다. 그러나 Cryptocurrency의 세부 사항에 관해서는 그룹 신념에 대한 일종의 심리적 현상의 표현으로 실제로 흥미로운 것을 제외하고는별로 신경 쓰지 않습니다. 그러나 그것은 더 많은 증상 또는 임의의 예인 것 같습니다.

 

AI가 만든 칩, 그리고 실리콘을 넘어서

IC: 프로세서 설계 측면에서 현재 EDA 도구에는 어느 정도 자동화가 있습니다. AI 및 머신 러닝의 발전이 프로세서 설계로 확장되고 있습니다. AI 모델이 인간 엔지니어가 이해할 수 없는 목적이 있는 수백만 개의 장치 또는 칩을 설계할 수 있는 시대를 상상해 본 적이 있습니까? 우리의 일생에 그런 일이 일어날 것 같습니까? 

JK:  네, 그리고 꽤 빨리 오고 있습니다. 따라서 이미 고급 AMD, Intel 또는 Apple 칩의 복잡성은 그 누구도 상상할 수 없을 정도입니다. 하지만 오늘 실제로 세부 사항으로 들어가면 대부분 RTL을 읽거나 셀 라이브러리를보고 '나는 그들이하는 일을 알고 있습니다'라고 말할 수 있습니까? 그러나 훈련된 신경망 내부를 살펴보고 이 가중치가 0.015843인 이유는 무엇입니까? 아무도 모른다.

IC: 그래도 디자인보다 데이터가 더 많지 않습니까?

JK:  글쎄, 누군가 나에게 이것을 말했다. 과학자들은 전통적으로 많은 관찰을 하고 '이봐, 내가 돌을 떨어뜨리면 이렇게 가속된다'고 합니다. 그런 다음 가속 속도를 계산한 다음 커브에 맞게 커브를 조정하고 '젠장, 이 방정식이 있습니다'라는 사실을 깨닫습니다. 물리학자들은 수년 동안 이 모든 방정식을 생각해 냈고 상대성 이론에 도달했을 때 공간과 양자 역학을 구부려야 했고 확률을 도입해야 했습니다. 그러나 여전히 대부분 이해할 수 있는 방정식이 있습니다.

머신 러닝 사물이 학습하고 예측할 수 있는 현상이 있습니다. 물리학은 일부 방정식, 입력 입력, 방정식 출력 또는 함수 출력입니다. 맞습니까? 하지만 거기에 AI 네트워크가 입력으로 있는 블랙 박스가 있고 AI가 출력하는 블랙 박스가 있고 여러분이 그 상자를 들여다본다면 그것이 무엇을 의미하는지 알 수 없습니다. 방정식이 없습니다. 이제 여러분은 뉴런의 디자인이 명백하다고 말할 수 있습니다. 작은 프로세서, 작은 4테라플롭 컴퓨터, 하지만 가중치의 디자인은 명확하지 않습니다. 그것이 바로 그곳입니다. 자, 이제 인공지능 컴퓨터를 이용해 인공지능 계산기를 만들어 볼까요? 인공지능 계산기 속을 들여다보면 어떨까요? 값을 얻는 이유를 알 수 없고 무게도 이해하지 못합니다. 당신은 수학이나 그 아래의 회로를 이해하지 못합니다. 가능합니다. 이제 이해하지 못하는 두 가지 수준이 있습니다. 그러나 어떤 결과를 원하십니까? 당신은 여전히 ​​인간의 경험에서 설계되었을 수 있습니다.

컴퓨터 디자이너들은 트랜지스터로 물건을 디자인했지만 이제는 고급 언어로 물건을 디자인합니다. 따라서 이러한 AI 사물은 미래에 빌딩 블록이 될 것입니다. 그러나 기능을 이해할 수 없는 과학의 일부가 있다는 것은 꽤 이상합니다. 내가 1500년 전의 아리스토텔레스라면 설명에 의한 물리학이 있었습니다. 그는 많은 것에 대해 틀렸습니다. 그리고 뉴턴, 코페르니쿠스 같은 방정식에 의한 물리학이 있었습니다. Stephen Wolfram은 이제 프로그램별로 물리학이 있을 것이라고 말합니다. 하나의 방정식으로 작성할 수 있는 프로그램은 거의 없습니다. 정리는 복잡하고 그는 말합니다. 물리학은 왜 그렇지 않습니까? 글쎄요, 컴퓨팅 세계에서 단백질 접힘은 이제 AI에 의해 프로그래밍되었습니다. 이해하기 쉬운 방정식이나 설명이 없습니다.

IC: 트랜지스터에 이르기까지 추상화 레이어가 될 것입니다. 결국, 이러한 각 레이어는 AI로 대체될 것이며 이해할 수 없는 블랙박스로 대체될 것입니다.

JK:  트랜지스터를 조립하는 것은 우리가 장치로 이해하지 못하는 것을 만들 것입니다. 마치 사람들이 몇 년 동안 뇌를 응시해 왔지만 여전히 뇌가 왜 어떤 일을 하는지 정확하게 말할 수 없는 것과 같습니다.

IC: 20와트의 지방과 소금입니다.

JK:  네, 그리고 그들은 화학 물질이 왔다 갔다 하고 전기 신호가 돌아다니는 것을 보고 더 많은 것을 찾고 있습니다. 하지만 상당히 정교합니다.

IC: 실리콘을 넘어서는 것에 대해 묻고 싶었습니다. 우리는 50년 이상 동안 실리콘에 대해 연구해 왔으며 실리콘 패러다임은 지속적으로 최적화되었습니다. 우리가 일생 동안 이론적 한계에 도달한다면 실리콘 너머에서 무슨 일이 일어날지 생각해 본 적이 있습니까? 아니면 50년 동안의 추격 최적화가 없기 때문에 거기에 도달할 수 있습니까?

JK:  네. 컴퓨터는 Abacus와 함께 시작되었습니다. 맞죠? 그런 다음 기계식 릴레이. 그런 다음 진공관, 트랜지스터 및 집적 회로. 이제 우리가 트랜지스터를 만드는 방식은 12세대 트랜지스터와 같습니다. 그들은 놀랍고 할 일이 더 있습니다. 광학 기술은 폴리실리콘을 통해 빛을 유도하고 흥미로운 전환 작업을 수행할 수 있기 때문에 실제로 약간의 진전을 이뤘습니다. 그러나 그것은 20년 동안 10년이 지난 것입니다. 그러나 그들은 실제로 발전하고 있는 것 같습니다.

생물학의 경제학과 같습니다. 복잡한 분자를 만드는 것이 트랜지스터를 만드는 것보다 1억 배 더 저렴합니다. 경제성이 놀랍습니다. 단백질을 복제할 수 있는 무언가를 갖게 되면 - 생계를 위해 단백질을 만드는 회사를 알고 우리는 계산을 했습니다. 우리가 트랜지스터에 소비한 것보다 문자 그대로 분자당 자본이 1억 배 적습니다. 따라서 트랜지스터를 인쇄할 때 매우 정교한 방식과 배열로 구성되고 연결되기 때문에 흥미로운 점입니다. 그러나 우리 몸은 스스로 조직화되어 필요한 위치에 정확히 단백질을 얻습니다. 그래서 놀라운 것이 있습니다. Feynman이 말했듯이 맨 아래에는 화학 물질이 어떻게 만들어지고 조직되는지, 그리고 어떻게 특정 방향으로 나아가는지 확신할 수 있는 여지가 많습니다.

저는 양자 컴퓨팅 스타트업을 하려고 하는 몇몇 사람들과 이야기하고 있었는데 그들은 레이저를 사용하여 원자를 조용하게 하고 3D 그리드에 고정하고 있었습니다. 정말 멋졌습니다. 그래서 저는 우리가 가능한 것의 표면을 거의 긁지 않았다고 생각합니다. 물리학은 너무 복잡하고 명백히 임의적이어서 우리가 무엇을 만들지 도대체 누가 알겠습니까. 그래서 네, 그것에 대해 생각합니다. 우리를 다음 단계로 데려가는 방식으로 원자를 구성하기 위해 AI 종류의 계산이 필요할 수 있습니다. 그러나 그 가능성은 정말 믿을 수 없을 정도로, 말 그대로 미친 것입니다. 예, 저는 그것에 대해 생각합니다.

 

 

시간을 내준 Jim Keller와 그의 팀에 깊은 감사를 드립니다.
필사에 도움을 주신 Gavin Bonshor에게도 감사드립니다.

 

https://www.anandtech.com/show/16762/an-anandtech-interview-with-jim-keller-laziest-person-at-tesla

 

An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla'

I've spoken about Jim Keller many times on AnandTech. In the world of semiconductor design, his name draws attention, simply by the number of large successful projects he has worked on, or led, that have created billions of dollars of revenue for those re

www.anandtech.com

 

Zigbee Alliance는 CSA (Connectivity Standards Alliance)로 이름을 바꾸고 프로젝트 CHIP는 "Matter"가됩니다.

Zigbee Alliance는 Zigbee… 및 스마트 에너지, Green Power, JupiterMesh, rf4ce, Dotdot 등을 포함한 기타 사물 인터넷 (IoT) 표준을 생성, 유지 및 제공하는 수백 개의 회사로 구성된 조직입니다.

 

이 조직은 Zigbee 이외의 참여를 반영하지 않았기 때문에 이름은 방금 CSA (Connectivity Standards Alliance) 로 변경되었으며 , 그 자리에있는 동안 " Project CHIP "(Connected Home over IP)를 "Matter"로 브랜드 변경 했습니다 . "연결 표준이 중요합니다!"

Connectivity Standards Association & Matter 로고

 

새로운 웹 사이트 csa-iot.org도 있지만 아직 완전한 정보가 없을 수 있으며 자세한 내용은 전체 웹 사이트 ( https://zigbeealliance.org/about /)에 액세스하도록 초대합니다 . 이름 외에는 많이 변경된 것이 없습니다.

 

그러나 Matter에 대해보고 할 것이 더 있습니다. 현재 코드는 Project Chip GitHub 계정  남아 있지만 새로운 표준을위한 전용 웹 사이트 가 시작되었습니다 . 더 흥미로운 점은 컨트롤러 / 허브 / 게이트웨이 / 브리지에 대한 공식 장치 인증이 2021 년 후반에 시작되고 Matter 호환 WiFi 기반 및 기업의 스레드 기반 장치에 대한 비공식 인증이 시작되었다는 것입니다. 즉, 2021 년 겨울 방학까지 Matter 인증 스마트 홈 홈 자동화 장치를받을 수 있습니다.

 

그것은 무엇을 상기시키는 것과 함께 프로젝트 CHIPMatter는 기기 제조업체가 기기를보다 쉽게 ​​구축 할 수 있도록하고 기기가 Amazon의 Alexa, Apple의 HomeKit with Siri, Google의 Assistant, SmartThings와 같은 스마트 홈 및 음성 서비스와 호환되도록 스마트 홈 기기 용 통합 인터페이스를 제공하는 것을 목표로합니다. , 다른 사람. 주요 속성은 다음과 같습니다.

 

  • 단순성 – 구매 및 사용이 쉽습니다. 연결된 경험을 단순화합니다.
  • 상호 운용성 – 여러 브랜드의 장치가 기본적으로 함께 작동합니다. 더 큰 호환성을 제공합니다.
  • 신뢰성 – 일관되고 응답 성이 뛰어난 로컬 연결.
  • 보안 – 보안 연결 유지. 개발자와 사용자를위한 견고하고 능률적입니다.
  • 유연성 – Matter를 사용하면 사용자가 여러 에코 시스템에서 동시에 장치를 쉽게 설정하고 제어 할 수 있습니다.

Matter 프로토콜의 첫 번째 사양 릴리스는 이더넷 (802.3), Wi-Fi (802.11), 스레드 (802.15.4) 및 Bluetooth 저에너지와 같은 기존 네트워킹 기술에서 실행됩니다.

 

Matter 인증 장치 만 확인할 수 있고 아래 비디오에서 설명하는 것처럼 개발자는 여러 표준과의 호환성을 구현, 테스트 및 업데이트 할 필요가 없기 때문에 소비자의 삶도 단순화됩니다.

 

 

https://youtu.be/dOF85994n28

 

 

결국 Matter의 얼리 어답터가 될 CSA 회원들과 함께 Matter 인증 제품이 많이 나올 수 있습니다 : Amazon, ASSA ABLOY, Comcast, Espressif Systems, Eve Systems, Google, Grundfos Holding A / S, Huawei, Infineon Technologies, LEEDARSON , Legrand, Nanoleaf, Nordic Semiconductor, NXP Semiconductors, Qorvo, Resideo, Schlage, Schneider Electric, Signify, Silicon Labs, Samsung SmartThings, Somfy, STMicroelectronics, Texas Instruments, Tuya Smart, Unisys, Wulian 및 Zumtobel Group. 이것이 어떻게 발전하는지 살펴보고 CNX 소프트웨어의 진행 상황을 따라야합니다.

 

 

https://www.cnx-software.com/2021/05/12/zigbee-alliance-connectivity-standards-alliance-csa-project-chip-matter/

 

The Zigbee Alliance renames to the Connectivity Standards Alliance (CSA), Project CHIP becomes "Matter" - CNX Software

The Zigbee Alliance organization is renamed to the Connectivity Standards Alliance (CSA), and "Project CHIP" becomes "Matter" standard.

www.cnx-software.com

 

AI-Thinker, ESP8266 및 ESP32 모듈과 호환되는 5 개의 ESP32-C3 모듈 핀 출시

 

ESP32-C3 는 Espressif Systems의 첫 번째 RISC-V 무선 SoC이며, 초기 발표 당시 ESP8266과 거의 같은 비용을 약속했지만 2.4GHz WiFi 외에 Bluetooth 5.0 LE에 대한 지원을 추가하고 ESP를 통한 소프트웨어 호환성 유지 -IDF 프레임 워크.

또한 목표가 ESP8266 호환 모듈을 제공하는 것이라고 들었고 AI-Thinker는 아래 표에 표시된대로 이전 ESP8266 및 ESP32 모듈과 호환되는 5 개의 새로운 ESP32-C3 모듈을 방금 발표했습니다 .

위의 표는 해상도가 매우 낮지 만 회사에서 얻을 수있는 최선의 방법입니다. 또한 모든 대체 ESP8266을 표시하지 않거나 보드 크기가 잘못 표시되어 완전히 엉망입니다. 따라서 차별화 된 기능과 동등한 ESP8266 / ESP32 모듈에 대한 간략한 요약을 제공하려고합니다.

 

  • ESP32-C3F는 ESP-12F를 24 x 16mm 폼 팩터로 대체하기위한 것입니다. PCB 안테나 외에 IPEX 커넥터를 추가합니다.
  • ESP32-C3M은 18 x 18mm 폼 팩터의 ESP-01M과 호환됩니다. 두 보드 모두 PCB 안테나 만 제공됩니다.
  • ESP32-C3N은 11 x 10mm 폼 팩터, IPEX 및 PCB 안테나가있는 ESP-WROOM-02의 드롭 인 대체품입니다.
  • ESP32-C3S 는 18 x 18mm 폼 팩터, 온보드 PCB 안테나 및 IPEX 커넥터 가있는 ESP32-S / ESP32-WROOM-32D 대신 사용할 수 있습니다 .
  • ESP32-C3U는 ESP-WROOM-02U를 24.4 x 14.4mm 폼 팩터 및 IPEX 안테나 커넥터로 대체 할 수 있습니다.

모든 ESP32-C3 모듈은 16 또는 32Mbit SPI 플래시와 함께 제공되며 5Mbps UART (ESP8266의 경우 4Mbps 대신)를 지원하며 최대 100 미터 범위로 제공됩니다.

새로운 ESP32-C3 모듈은 또한 더 많은 GPIO와 I2S, DAC, SDIO 및 "IR 원격"과 같은 일부 새로운 인터페이스를 제공합니다. 또 다른 이점은 절전 모드에서 훨씬 낮은 전력 소비로 인해 배터리 수명이 길어지는 것입니다.

  • 가벼운 절전 모드
    • ESP8266 – 2,000uA
    • ESP32 – 800uA
    • ESP32-C3 – 130uA
  • 딥 슬립 모드
    • ESP8266 – 20uA
    • ESP32 – 20uA
    • ESP32-C3 – 5uA

이 회사는 또한 Alicloud, Tencent Cloud 및 AWS와 같은 클라우드 서비스에 대한 지원을 나열합니다. ESP32-C3S는 ESP32 모듈, 즉 ESP32-WROOM-32D를 대체하기 위해 설계된 목록에서 유일하며 단일 RISC-V 코어 사용, IR 추가를 제외하고 기본적으로 동일한 기능을 가지고 있습니다. 송신기, 더 넓은 온도 범위 (-40 ~ + 85 ° C) 및 위에서 논의한 낮은 전력 소비. 설명서 웹 사이트 에서 각 모듈에 대한 데이터 시트를 찾을 수 있습니다 .

AI Thinker는 현재 Alibaba 에서 모듈 주문을 받고 있으며, 모듈 가격은 100 ~ 999 개에 대해 1.79 달러이고 10,000 개 이상 주문에 대해 단위당 최저 $ 1.38입니다.

 

www.cnx-software.com/2021/04/24/ai-thinker-esp32-c3-modules-compatible-esp8266-esp32/

 

AI-Thinker introduces 5 ESP32-C3 modules pin compatible with ESP8266 & ESP32 modules - CNX Software

AI-Thinker has just announced five ESP32-C3 modules with WiFi & Bluetooth 5.0 LE, compatible with earlier ESP8266 & ESP32 modules.

www.cnx-software.com

 

 

 

HomeKit 점멸등

옵티컬 HomeKit 알림

마음에 손을 대어 : 누가 HomeKit 램프를 깜박이고 싶습니까? 정문을 열 때 여전히 열려있는 창을 표시하거나, 강도를 막거나, 우편함에 새 메일에 대해 알리는 것이 좋습니다. 일부 응용 분야가 있지만 지금까지 특수 조명 , Homebridge 또는 기타 공예 솔루션이 없으면 불가능했습니다. 그러나 여기에도 Siri 바로 가기가 통합되어 상황을 해결할 수 있습니다.

우리의 경우 물 센서가 작동하면 표시등이 빨간색으로 깜박입니다. 이를 위해 먼저 Apple의 Home App에서 장면을 빨간색으로 켜고 끄는 두 장면을 만듭니다.

그런 다음 물 센서가 작동하자마자 시작되는 새로운 자동화를 만듭니다. 그런 다음 맨 아래에있는 버튼을 통해 자동화가 바로 가기로 변환됩니다.

거기서 우리는 이제 빛을 비출 수 있습니다. 라이트를 총 3 번 비추고 싶기 때문에 먼저 "Repeat off"를 동작으로 선택하고 "3 번"을 선택합니다.

그런 다음 현재 비어있는 HomeKit 작업을 루프로 이동합니다. 장면으로서, 우리는 먼저 빛을 붉게하는 것을 선택합니다.

잠깐 동안 빛을 유지하기 위해 "wait"를 동작으로 선택하고 "repeat"블록 내의 "켜기"장면 아래로 밀어 넣습니다.

두 번째 후에 조명을 다시 꺼야합니다. 액션으로 "홈 컨트롤"을 선택하고 라이트를 끄는 HomeKit 장면을 선택합니다. 그런 다음 잠시 기다립니다. 모든 작업은 "반복"블록 내에 있습니다.

그게 다야. 물 센서가 작동하자마자 HomeKit Automation이 시작됩니다. 그러면 조명이 3 번 빨간색으로 바뀌고 1 초 후에 꺼지면서 조명이 깜박입니다.

 

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안녕하십니까 ?  EddyLab입니다.
 

전자기기를 여러가지 구입하고 분석하다보면,

이전에 구입한 제품들도 기억이 잘 나지 않아서

구입한 제품 관련 자료를 남겨놓기 위해서 unpacking 글을 올립니다. ^^

1차적으로 제품 unpacking에서 제품 기능과 

가능하면 제품 분해 사진까지를 접근해 보고,

이후 실질적인 제품 기능동작 내용은 따로 리뷰글을 올리게 됩니다.

 

하기 제품 중에 제가 써 보면서 괜찮은 제품의 경우, 
별도로 공구를 검토해 보고자 합니다 .^^

 

금번 리뷰글은 IoT 스마트 플러그 입니다.

스마트플러그는 저도 수년 전부터 WiFi용 제품을 써 보았습니다만,
단품 스마트플러그 On / Off 기능은 그다지 매력적인 기능은 아니었습니다.

그러나, 최근 스마트플러그 제품 중에는
전력소비량, 에너지소비량등도 지속적으로 측정해 주고,

 

허브 리피터 역활도 기능이 추가되어 있는 고급제품등도 속속 출시가 되고 있습니다. ^^

 

 

 

 

 

올해 더운 여름철에 선풍기를 대상으로 test를 하고 있었습니다.

제가 사용한 자동화 시나리오는 다음과 같습니다.

1. 스마트 플러그 기본동작 :  스마트플러그의 전력 사용량 모니터링  및 선풍기 전원 On / Off

 

2. Zigbee 온도센서 연동 : 안방의 실내 온도(에어콘 동작 기준)가 25도가 되면, 선풍기 전원 Off.
안방의 실내 온도(에어콘 동작 기준)가 27도가 되면, 선풍기 전원 On.

 


3. Zigbee 스위치 버튼 연동 : 안방 침대에 별도로 스위치 버튼을 연결하여 

버튼으로 선풍기 전원 On / Off 

 

 

이러한 스마트플러그와 다른 IoT기능 연동을 통하여

거실 및 댁내의 AV환경을 자동화 하는 것으로 목표로 하고 있습니다. ^^

이후 BT / IR 스마트 리모콘을 추가하고, 
구글 음성명령을 통하여 방송시청 사용자 경험을 연동시킬 목적입니다.


 

 

스마트플러그 기기 비교


 IoT 스마트플러그 관련으로, 하기 7가지를 모아서 test해 보았습니다.



 

 IoT스마트플러그 뒷쪽의 플러그 타입을 보시면, 
모두 EU 또는 KR타입으로 사용이 가능하도록 맞춰 놓았습니다.  
일부 스마트플러그에는 플러그 변환기인 돼지코를 꼽아서 설정해 놓았습니다.  

이렇게 맞춰 놓고 제품 사진을 찍은 이유는 
실제 사용시 스마트플러그 높이가 얼마큼 되는지를 확인 하기 위함입니다. ^^

 

 

 

 

1. Koogeek WiFi 스마트플러그 (EU타입)

Koogeek는 일반적으로 Apple Homekit 호환 제품을 주력으로 하고 있는 회사입니다.  
이 회사에서 WiFi용 스마트플러그 제품을 출시해서, 뭐가 혹시 다른가 ?  하고 구입하였습니다.



 

Koogeek답게 일단 제품이 아주 ~~ 큽니다. ^^;;
USB-A 포트 2개를 지원합니다.

연결 APP은 
Koogeek WiFi 전용 앱(2.4G)을 사용합니다만, 
Smart Life라는 앱에서도 호환 연결이 가능합니다.
  

Koogeek WiFi 전용 앱은 Koogeek Homekit앱 계정과 별개이기 때문에

Apple Koogeek앱에서 기기 공유가 되지 않습니다.



 

 

2. Koogeek Apple Homekit WiFi스마트플러그 (EU타입)

 

Koogeek의 주력 Apple Homekit 정식인증 스마트플러그입니다.

Apple Homekit 제품은 일단 고가(?)의 제품입니다. ^^;; 
Apple Homekit 인증 비용이 포함되어서 그런지 잘 모르곘습니다만,
Apple Homekit 인증 제품도 그리 많지 않아서, 경쟁적인 요인이 아직 없어서 그런 것 같습니다.
 제품 자체는 오랬동안 쓸 수 있을 정도로,

아주 튼튼하게 잘 만들어진 제품입니다. ^^



Apple용 Koogeek 앱(2.4G)을 통하여  기기 등록이 가능합니다.  
등록시, 제품에 있는 HomeKit 8자리 숫지를 입력하시면 됩니다.

등록후 Homekit앱에서 기기 등록을 할 수 있습니다. (다이렉트 등록도 가능)





3. 샤오미  WiFi 스마트플러그 (CN타입)  

USB-A포트가 없는 일반 WiFi 타입 스마트플러그 입니다.

USB-A포트 2개가 지원되는 강화 스마트플러그 제품도 있습니다만,
USB-A 포트 지원 스마트플러그 제품은 구글 홈에 붙지를 않는 관계로, 
이 제품을 사용하고 있습니다. ^^;;




CN 8자 플러그타입이라서 한국에서 사용하려면 좀 골치가 아픕니다. ^^;;  
그래서,옆에 추천 변환플러그(돼지코)를 하나 올려 놓았습니다.
이 EU 
변환플러그(돼지코)는 이탈리아 EU타입 플러그 입니다만,




이렇게 8자 플러그에 꼽아도 아주 잘 맞습니다. ^^


 

 

이유는 EU 변환플러그(돼지코)의 입구가 넓게 설계 되어져 있습니다.




EU 변환플러그(돼지코)를 분해해서 보면,  
하기 사진과 같이 내부에서 잡아 주게 되어 있습니다.

 

 

 

이 EU 변환플러그(돼지코)는 나사 하나를 풀어서 
내부 전원 접촉 플레이트 간극을 
쉽게 조절도 가능하기 때문에 
사용이 편리합니다 ^^

 

 


 

4. 북미향 Smartthings 공식 Zigbee 스마트플러그 (US타입)  

저는 북미형 3세대 
Smartthings 허브를 사용하고 있어서, 
공식 ST 스마트플러그를 실전에서 쓰려고 무척 노력을 많이 하였습니다.  ^^

 

이유는 이 제품이 많은 기능을 포함하고 있기 때문입니다.

기본적으로 리모트 전원 및 타이머 On / Off 기능
전력소비량(W) 모니터링
에너지 소비(Wh) 모니터링
등의 기능을 사용하실 수 있습니다.


 

그리고, Zigbee리피터역활도 해 주기 떄문입니다. ^^

 

Zigbee신호가 미약한 음영지역의 경우, 
이 
Smartthings 공식 Zigbee 스마트플러그를 사용시,

약전계 음영지역 부분을 보안할 수 있습니다 

주) 
Smartthings Zigbee 허브 (2세대, 3세대 모두)는 최대 32개 기기까지만 허용합니다 
(본인 허브를 빼면 31개 기기를 붙일 수 있다고 합니다.)




일단 공식 공식 Zigbee 스마트플러그는 US타입 플러그라서, 
변환플러그(돼지코)를 반드시 써야 합니다.  
이번에는 앞서 소개해 드린 것과 다른 
변환플러그(돼지코)를 써 보았습니다. 
 AUKTION는 변환플러그(돼지코) 중에는 

최강의 제품이라서 가격도 무척 고가입니다. ^^;;



 

공식 Zigbee 스마트플러그는 US타입 플러그의 입력쪽도 US타입이라서,

추가로 11자 변환플러그(돼지코)를 꼽아야 합니다. ㅠ.ㅠ




그러다 보니, 거의 타워 수준 제품으로 변신(?) 하게 됩니다.  
그래도 
변환플러그(돼지코)를 좋은 것을 써서, 최대한 높이를 낮춘 상태입니다 ㅠ.ㅠ


 

 

스마트플러그 높이로 비교 해 보면,  이정도는 되어야 할 것 같습니다. ^^  

다만, 앞으로 한국형 
Smartthings 공식 Zigbee 스마트플러그가 출시되면,

변환플러그(돼지코) 없이도 사용이 가능하겠지만, 
북미형 ST허브에는 붙일 수가 없어서 , 저에게는 사실상 도움이 되지 않습니다. ㅠ.ㅠ

==> 수정 190904
한국형 
Smartthings 공식 Zigbee 스마트플러그가 출시되면, 
북미 ST허브에서도 연결사용이 가능할 것으로 의견 받았습니다.





5. Neo Coolcam WiFi 스마트플러그 (2000W/10A, 3680W/16A)

 

아주 저렴한 제품 중에 하나이면서, 크기가 딱 마음에 드는 제품입니다 ^^

제품은 WiFi와 Zwave 제품등이 있습니다만, 
현재 Zwave제품은 EU타입만 판매하고 있어서, 북미 ST 허브와는 호환성이 없습니다.
==> 추가 내용 190904)
Zwave용 제품을 찾으시는 분들꼐서는
주파수는 북미형 / 플러그타입은 EU타입으로, 
별도로 중국딜러에게 상의를 해 보시기 바랍니다.

그래서 WiFi용을 사용하여야 합니다.

제품은 2,000W/10A와 3680W/16A 2가지 제품이 있습니다. 





페어링 앱은 2가지로 사용이 가능합니다.  
Smart Life와 Tuya Smart 앱을 이용하시면 됩니다.

2,000W/10A은 리모트 전원 및 타이머 On / Off 기능만 지원됩니다만,




3680W/16A 에서는 전력소비량(W) 모니터링, 
에너지 소비(Wh) 모니터링 기능이 지원됩니다.






6. DW(다윈) Zwave 스마트플러그 (KR타입)  

 

국내 개발 제조사가 만든 스마트플러그 제품입니다.
제품이 깔끔하고, 꼽아 놓으면 아주 이쁩니다 ^^

Zwave방식으로 Zigbee와 호환성을 가지고 있습니다.

그러나, Zwave의 경우, 지역에 따라서 사용 주파수 대역이 다르기 떄문에

구입시 주의를 하셔야 합니다.




네이버 IoT 포럼에서 공구가 진행되었고,

저는 북미형 Zwave타입을 구입하였습니다. (북미 ST허브 호환성 이슈)





KC인증을 받은 제품입니다만, 제품은 미국 아마존에서 판매를 하였고,

저도 구입후 1주일 후 정도에 받을 수 있었습니다.
2,200W/10A 까지 지원이 됩니다.





페어링은 제품 앞에 있는 전원버튼을 5초이상 누르면 페이링 준비 모드가 됩니다.








 

 


페어링 앱은 ST 뉴앱에서 "Power Manager"를 선택하신 후, 
스마트 플러그를 선택하시면 됩니다.


 

 

 

7. TimeThinker Apple Homekit WiFi스마트플러그 (EU타입)

 

이 제품은 Apple Homekit 지원 제품입니다.

 

 

제가 이 제품을 찾고서, IoT 포럼관련 정보를 검색해 보면, 
Apple Homekit 기능이 동작되지 않는다는 내용을 확인 할 수 있었습니다. ^^;;

이 게시글을 보고서, 다시 Apple Homekit 호환성 기기 목록을 확인해 보면,

역시 Homekit 인증 기기가 아니라는 것이 확인 되네요.. 

 

근데, 제품 판매회사 제품 정보를 보면, 
분명히 iPad의 HomeKit에서 연동이 되면서, 

"Works with Apple HomeKit" 라고 마킹이 되어져 있습니다. ^^
 

 

 


왜 안될까 ? 하는 호기심에서 시작하였습니다. ^^

일단 1개를 호기심으로 지름을 해 보았습니다. ㅎㅎ






 

EU 플러그 제품을 구입하였고, 제품은 깔끔합니다.  
특이한 점은 2개의 QR코드 스티커가 포함되어져 있네요.
이 QR코드를 기초로 페어링이 가능합니다.  




일단제품 매뉴얼에서는  Android /iOS라고 표기가 되어져 있고,

Alexa / Echo / Apple HomeKit / Google Home 을 지원한다고 적혀 있습니다.




제품 HW Spec은 2500W/10A 를 지원하고 있습니다. 
WiFi 2.4G 지원합니다.









본체에도 QR코드가 있습니다.






 

 

 

 

 

일단제품을 받고, 3세대 iPad Pro의 HomeKit에서 
직접 QR코드를 인식시켜 보았습니다만, 인식이 안되네요 ㅠ.ㅠ

그래서, 판매사가 이야기 한 eye4smart와 eyeCloud 앱을 
iPad Pro에 설치하여 페어링을 시도 해 보았습니다만, 
역시 실패를 하였습니다. ㅠ.ㅠ



여기서 현자 타임 ~~~


아..  역시 안되는 제품인가 보다....  
하고 포기를 하였습니다.


그래도, WiFi 제품이니 안드로이드에서 어떻게 페어링을 시켜 보려고,

매뉴얼에 표시되어 있는 eyeCloud앱을 설치하여, 페어링을 성공하였습니다. 

(온라인 콘트롤가능)
 

EyeCloud

https://play.google.com/store/apps/details?id=vstc.eye4zx.client&hl=ko 

 

 

 

1. 스마트폰에서 WiFi 2.4G 연결

2. 스마트플러그 버튼을 5초 이상 누릅니다 (페어링 준비)
3. eyecloud 앱 실행

4. eyecloud 계정생성 (메일계정)
5. 
eyecloud 로그인 후, QR코드 스캔


 

 





 

 

일단, 사용불가능 상태는 아니라서 기능을 확인 해 보니,

일반적인 리모트 전원 및 타이머 On / Off 기능을 지원하고 있습니다.


그러다가, 다음날 우연히 Apple store를 살펴보다보니, 
Apple용 
eyeCloud앱이 있어서 설치를 해 보았고,

Android에서 설치한 eyeCloud앱 계정과 Apple 앱 계정이 연동되는 것을 확인하였습니다.
(주) 2기기 동시 다중 로그인은 불가능합니다.

결과적으로 안드로이드앱에서 설치한 스마트플러그가

Apple 앱을 통하여 인식이 되는 것을 확인하였고,

결국 Apple HomeKit 앱에서도 인식되는 것을 확인하게 되었습니다 ^^

 

 

 

Q5: How to configure your Timethinker socket with your iPhone?

 

        https://youtu.be/kzwdQ_vMJCs

 

Q6: How to configure your Timethinker socket with Apple Homekit?

 

        https://youtu.be/_A_Lssz7CJc

 

 

 

추가내용 190904)
TimeThinker Apple Homekit WiFi스마트플러그 (EU타입)를 다른 ipad에서 인식 재현해 보려고 했는데, 잘 안되네요 ^^;;

재 확인을 해 봐야 할 것 같네요 ㅠㅠ

 

 

 

멀티플러그에 쓸만한 스마트플러그를 꼽아 보면, 이렇습니다. ^^



 

 

 

 스마트플러그를 선택하시는데 도움이 되셨면 합니다.



감사합니다.

 

 

출처 : https://cafe.naver.com/mk802/32875

 

7종 스마트플러그 제품 비교 - WiFi / Smartthings (Zigbee) / Homekit 지원제품 (TimeThinker)

안녕하십니까 ? EddyLab입니다. 전자기기를 여러가지 구입하고 분석하다보면,이전에 구입한 제품들도 기억이 잘 나지 않아서구입한 제품 관련 자료를 남겨놓기 위해서 unpac...

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  1. :) 2021.10.21 07:15

    안녕하세요! 정성스런 글 잘 보고 갑니다. 제품 선택에 큰 도움이 되었습니다. 감사합니다 😀


이제 모든 Windows 10 PC에서 Alexa를 사용할 수 있습니다.


올해 아마존 은 PC 제조사와 제휴 하여 알렉사 음성 지원 앱이 사전 설치되어 컴퓨터와 통신하여 질문에 대한 답변을 얻고, 미리 알림을 설정하고, 음악 재생을 제어하고, 또는 다른 것들과 스마트 홈 기어를 상호 작용할 수있게되었습니다. .

이제 알렉사 사전 설치 여부에 상관없이 모든 Windows 10 PC에서 대부분의 작업을 수행 할 수 있습니다.

Amazon은 공식 Alexa 앱을 출시 했으며 Microsoft Store에서 다운로드 할 수 있습니다 .

명심해야 할 것은 Alexa와 함께 제공되는 PC가 "깨우기 (wake word)"기능을 지원하여 PC를 건드리지 않고 Alexa를 사용할 수 있다는 것입니다. 컴퓨터가 해당 기능을 지원하지 않는 경우 두 가지 옵션이 있습니다.

  1. 대화를 시작하기 전에 앱에서 Alexa 버튼을 클릭하십시오.
  2. 키보드 단축키를 사용하십시오 (기본값은 Ctrl + Shift + A이지만 변경할 수 있습니다).

키보드 단축키 기능은 앱이 백그라운드에서 실행되고있는 경우에만 작동하므로, 최대한 활용하려면 '로그인 할 때 앱 실행'옵션을 사용해야 할 수도 있습니다.

내년에 Microsoft는 음성을 사용하여 일부 Windows 기능을 제어 할 수있는 PC 관련 기능을 추가 할 계획입니다.

또는 Windows 10에 구운 Microsoft의 Cortana 음성 도우미를 사용하거나 음성 도우미를 전혀 사용할 수 없습니다.

그러나 스마트 폰과 태블릿과 같은 다른 기기에서 이미 Alexa를 사용하고 있다면 컴퓨터의 일부 기능에 액세스하는 것이 좋습니다.

The Verge 를 통해

https://liliputing.com/2018/11/now-you-can-use-alexa-on-any-windows-10-pc.html


Google Assistant는 다국어 지원을받습니다.


Google Assistant는 이미 여러 언어를 지원하지만, 지금까지는 한 번에 하나의 언어 만 사용하여 스마트 폰, 스마트 스피커 또는 기타 길잡이 지원 장치와 대화 할 수있었습니다.

Google은 오늘 다국어 지원을 추가 한다고 발표했습니다. 즉 , 사람들이 가정에서 한 가지 이상의 언어를 사용하는 경우 영어와 스페인어의 어시스턴트에게 말할 수있는 설정을 변경할 필요가 없습니다.

이 시점에서 "다국어"는 "2 개 국어"를 의미합니다. Assistant에서 최대 2 개의 언어를 동시에 이해할 수 있습니다. 그러나 한 쌍의 언어를 선택할 수 있습니다.

시작시 영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 일본어 및 스페인어가 지원됩니다. Google은 추가 언어에 대한 지원을 곧 추가 할 계획입니다.

에서 오늘의 발표 , 구글은 또한 레노버, JBL, 그리고 LG가에 대한 지원을 추가 여러 회사에서 최근 몇 달 출시, 새로운 스마트 홈 항목을 포함하여 회사의 새로운 스마트 스피커와 스마트 디스플레이로, 구글 도우미 생태계의 성장을 강조 Google의 음성 지원자.




Arm이 기계 학습 전용 프로세서 「Arm ML」를 투입에



기계 학습에 특화된 새로운 IP 코어

기계 학습에 특화된 Arm ML 프로세서

 Arm이 마침내 기계 학습 (ML : 기계 학습) 전용 프로세서 IP를 공식적으로 발표한다. Arm의 "Arm ML 프로세서 (Machine Learning Processor) '는 최근 각사로부터 잇달아 등장하고있다"신경망 프로세서 (NPU)」와 같이, 신경망 (Neural Network : NN)를 저전력 고성능에 실행한다. CPU 나 GPU, DSP의 확장이 아니라 처음부터 ML 처리 전용으로 설계된 전용 아키텍처이다. Arm은 Arm ML을 투입하는 것을 올해 (2018 년) 2 월에 발표했지만, 드디어 기술적 인 세부 사항을 공개했다.

 Arm ML은 다른 Arm IP 코어와 마찬가지로 확장 가능한 코어에서 16 코어까지 IoT (The Internet of Things)에서 자동차, 심지어 서버 측까지의 확장 성을 갖추고있다. IoT과 모바일에 대응하기 위해 전력 효율은 7nm 공정시 1W 당 3 TOPS (trillion operations per second)로 매우 높다. ML의 인화 렌스 (Inference : 추론)에 최적화 된 아키텍처로 성능은 최대 구성이라면 4.6 TOPS (Trillion Operations Per Second)의 성능이다.

확장 가능한 고효율 Arm ML 프로세서
전체 구성이라면 4.6 TOPS (Trillion Operations Per Second)의 Arm ML

 모바일 대상에 포함시켰다 NPU (Neural Processing Unit)는 많지만, Arm ML에 몇 가지 두드러진 특징이있다. 신경망은 "CNN (Convolutional Neural Network)"에 적합한 구조를 가지고 있지만, 'Recurrent Neural Network (RNN)」나 「Long / Short-Term Memory Network (LSTM)」등 다른 네트워크 모델에도 대응할 수있는 유연성을 가진다. 따라서 CNN이 향하고있는 이미지 인식뿐만 아니라 LSTM과 RNN을 사용 음성이나 자연 언어 등 다양한 인식 처리에 사용하는 것이 가능하고, 향후 새로운 NN에도 대응할 수있다.

 Arm ML은 전력 효율을 높이기 위해 데이터 정확도는 INT8 (8-bit 정수) 만하고, 부동 소수점 연산은 지원하지 않는다. 유연한 처리를 위해, 적화 유닛 (Multiply-Accumulate : MAC) 어레이와 MAC 확장 한 프로세서의 2 개의 유닛을 구비한다. 인화 렌스의 전력 효율 향상의 핵심 "가지 치기 (Pruning : 전정)"하드웨어에서 지원하고 정리하여 압축 된 데이터를 저장하는 SRAM을 포함한다. 여러 컴퓨팅 엔진의 구성으로 확장 가능하게하기위한 제어용 동기화 유닛 (Sync Unit)를 포함한다.

 한마디로 말하자면, Arm ML은 현재의 NPU 중에서는 최첨단 기능과 성능을 갖추고있다. 예를 들어, 가지 치기는 메모리 압축뿐만 아니라 컴퓨 테이션의 압축도 지원한다. 성능 범위에서 "iPhone X / 8"가 내장 NPU "Neural Engine"은 600 GOPS (Giga Operations Per Second)에서 Arm ML의 최대 구성은 7 배 이상이된다.

 그러나 Arm ML은 올해 (2018 년) 중반 소프트 매크로 인 RTL (Register Transfer Level)의 출시이기 때문에 Arm ML 탑재 칩의 등장은 2019 년경이다. 2019 년 NPU로는 표준 레인지의 성능과 기능이 될지도 모른다.

정리에 하드웨어 인식 MAC 컨볼 루션 엔진

 Arm ML 프로세서는 연산 코어 '컴퓨팅 엔진 (Compute Engine)'을 중심으로 구성되어있다. Arm ML은 최대 16 개까지의 컴퓨팅 엔진으로 구성 할 수있다. 각 컴퓨팅 엔진은 128 개의 8-bit 적화 유닛 (Multiply-Accumulate : MAC)를 갖춘 어레이 "MAC 컨볼 루션 엔진 (MAC convolution engine) '와 16-way의 MAC 유닛을 갖춘 프로세서 「프로그래머블 레이어 엔진 (Programmable layer engine : PLE) "을 포함한다.

Arm ML 프로세서 코어의 전체 구성
컴퓨팅 엔진의 개요

 Arm ML은 ML 프로세서 전체를 제어하는 ​​MCU 인 제어 장치가 각 컴퓨팅 엔진에 작업에서 작업을 파견한다. 컴퓨팅 엔진 끼리는 브로드 캐스트 네트워크에 연결되어 있으며, 동기화 장치가 컴퓨팅 엔진 간의 동기화를 제어한다. 호스트 인터페이스는 ACE-Lite에서 CPU와 I / O 일관성을 가지고 간다. 즉, Arm ML 코어 CPU 코어의 캐시를 스눕 수 있지만, 그 반대는 할 수 없다.

 개별 컴퓨팅 엔진은 데이터를 저장하는 용량이 구성 가능 SRAM을 포함한다. "무게 (무게 : weight)"데이터의 저장과 '활성화 (activation) "데이터의 저장과 처리는 내부 SRAM에서 행한다. 컴퓨팅 엔진 내에서 피쳐 맵로드 유닛이 SRAM에서지도를 읽고 웨이트 디코더 (Weight decoder)를 정리하여 압축 된 무게 데이터를 읽고 디코딩을 수행한다.

제로 값의 데이터를 압축하여 필요한 메모리 용량을 줄이기
피쳐 맵과 웨이트의 압축에 의해 전력을 대폭 저감 할 수
인화 렌스 프로세서의 효율성의 핵심 정리
데이터의 공유에서 불필요한 메모리 읽기를 감소

 데이터는 연산 어레이 인 MAC 컨볼 루션 엔진에 보내진다. MAC 컨볼 루션 엔진은 1D의 벡터 구성의 MAC 유닛 배열되어있다. NN의 2D 매트릭스 연산이 1D 배열에 매핑되는 점은 GPU (Volta 이외)의 구현과 비슷하다. NPU에 많은 2D 어레이 구성이 아닌 것은 가지 치기에 대한 하드웨어 지원을 촉진하기 위하여지도 모른다.

 MAC 어레이는 인풋과 아웃풋은 8-bit하지만 내부 정밀도는 확장하고있다. 8-bit하고있는 것은 현재 NN 도구에서 인화 레퍼런스 용으로 지원되는 정밀도의 주류가 8-bit이다 때문이라고한다. MAC 배열은 룩업 테이블을 사용하는 것으로, 정리 된 부분의 연산을 건너 뛰고 빈 연산 슬롯을 채우기에 연산 처리량을 올리는 구조를 갖추고있다. 따라서 Arm ML의 ML 성능은 액면가의 연산 성능 이상으로 높아진다. Arm ML의 MAC 어레이 및 정리 대응에 대해서는 다른 글에서 좀 더 자세히 설명하고 싶다.

다용도 프로세서 PLE도 탑재

 Arm ML 컴퓨팅 엔진은 MAC 배열과는 별도로 프로그램 레이어 엔진 (Programmable layer engine : PLE)라고 부른다 마이크로 컨트롤러를 포함한다. PLE의 실체는 Arm의 MCU (마이크로 컨트롤러)를 기반으로 신경망을위한 확장 엔진을 추가 한 프로세서이다. 벡터 명령과 NN위한 명령을 추가하고, 16 레인의 벡터 엔진을 갖추고있다. PLE는 MAC 배열에서 독립적 인 프로세서이며, 전용 SRAM 워킹 메모리도 내장한다.

컴퓨팅 엔진에 탑재 된 PLE
임베디드 프로세서를 확장 한 PLE 아키텍처

 PLE는 한마디로 신경망 속에서 MAC 어레이에 적합하지 않은 모든 작업을 행하는 장치이다. NN 풀링 및 활성화의 제어 또한 가지 치기 등에 의한 압축 데이터 실행 제어 등을 PLE가 행한다. NPU는이 부분을 전용 하드 와이어 해지고있다 프로세서도 있지만, Arm은 프로그래머블 프로세서함으로써 유연성을 갖게했다. 컴퓨팅 엔진을 제어하는 ​​마이크로 컨트롤러에 NN 연산 기능까지 갖게 한 것이 PLE이라고 볼 수있다.

 Arm ML 전체 디자인을 보면 이미지 인식 CNN을 초기 목표로 개발 된 것으로 보인다. 하지만 PLE를 위해 다른 신경망 모델에 유연하게 대응할 수있다. 이것은 어떤 모델이 유행할지 예상이 어려운 현재의 ML에서 중요한 기능이다. 그러나 현재 인화 렌스 NPU는 다른 신경망 모델에 대한 유연한 대응을 진행하고 있기 때문에, Arm ML이 등장 할 무렵에는 다른 NPU도 비슷한 유연성을 갖추고있을 가능성이있는 .

Arm 기계 학습 솔루션을 보조하는 OD 프로세서

 Arm은 기계 학습 일반 Arm ML 프로세서의 도입과 동기화하여 객체 인식 전용 "개체 디텍션 (Object Detection : OD) 프로세서」도 개정한다. Arm은 OD 프로세서를 이미 출시하고 있으며, Hive와 Hikvision의 보안 카메라에 내장 코어로 채용되고있다. Arm은 Arm ML 동시에 OD 프로세서도 제 2 세대로 강화하여 Arm ML과 ​​조합 구성을 가능하게한다.

실시간 성이 높은 OD 프로세서
Arm ML 나 GPU의 조합도 가능

 OD 프로세서는 이미지와 동영상 속에서 사람이나 얼굴, 자동차 나 도로 표지판 등을 확인한다. 객체 탐지 ​​전문함으로써 실시간으로 정확한 디텍션을 가능하게한다. Arm ML과 ​​함께 예를 들어, 동영상 속에서 OD 프로세서가 얼굴을 인식하고, ML 프로세서가 사람의 얼굴을 인식하고 있습니다.

 2 세대 OD 프로세서는 풀 HD 60 프레임의 동영상 속의 군중에서 실시간으로 개별 얼굴 부분을 감지하는 등의 처리가 가능해진다. 개체 크기는 50x60 픽셀까지 Arm ML과 ​​함께 개체 탐지를 Arm ML에서 오프로드하여 Arm ML의 NN을 고도화시킬 수있다.

ML위한 소프트웨어 스택도 정비

 Arm은 급속히 기계 학습에 대한 대응을 진행하고있다. CPU에서는 Cortex-A 시리즈에 기계 학습을 지원하기위한 내적 (dot product) 명령을 추가합니다. GPU에서도, 최근 내적 명령을 추가 ML 성능을 대폭 향상시켰다. 이번 ML 전용 Arm ML을 투입하여 Arm은 ML 내용은 CPU와 GPU, NPU의 세 가지 솔루션을 나란히하게된다. 각각 성능 범위와 형상 및 전력 효율성이 크게 다르다. 인화 컨퍼런스에서 에너지 효율이 가장 높은 것은 Arm ML하지만 교육도 장치 측에서 수행하게되면 CPU와 GPU 쪽이 적합하다고 생각된다.

 예상 Arm ML의 구현 패턴으로 먼저 스마트 폰과 태블릿 용 모바일 SoC에 도입 생각할 수있다. CPU와 GPU 이외에 제 3의 프로세서로 Arm ML NPU 코어가 탑재되는 경우 다. ML 워크로드의 전력 효율이 매우 높은 Arm ML 코어로 오프로드하여 기계 학습에 의한 인식 처리를 용이하게한다.

 또한 Arm ML은 공간 구성도 가능하기 때문에, IoT를위한 내장 칩에 탑재가 예상된다. Arm ML의 최대 구성의 성능 범위는 향후 자동차도 시야에 넣을 수있다. 서버 사이드의 인화 레퍼런스 용으로는 에너지 효율성이 무기가된다.

 또한 Arm은 기계 학습을위한 소프트웨어 스택도 서비스한다. Arm의 ML 솔루션에 최적화 된 라이브러리를 제공함으로써 기존의 프레임 워크이다 TensorFlow 및 Caffe / Caffe2, mxnet 또는 Android NNAPI에서 투명하게 Arm이나 파트너의 ML 하드웨어에 액세스 할 수 있도록한다.

Arm의 ML 솔루션을 어느 정도 추상화 라이브러리를 제공
Arm의 이기종 (Heterogeneous : 이종 혼합) 한 ML 솔루션을 지원하는 소프트웨어 스택
Arm 종합 기계 학습 솔루션
Android의 NNAPI 지원
결국 런타임 최적의 하드웨어를 선택할 수 있도록하는

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1123327.html



Google "스마트 디스플레이 '는 7 월 등장. LG, 소니, JBL, Lenovo 등 참가







 Google은 8 일 (미국 시간) 개발자 발표회 'Google I / O'에서 음성 비서 'Google 길잡이」를 탑재 한 소형 디스플레이 단말기'스마트 디스플레이 '가 올해 7 월에 등장한다고 발표했다 . LG와 소니, JBL, Lenovo 등이 제품의 투입을 예정하고있다.

스마트 디스플레이

 스마트 디스플레이는 터치 패널 디스플레이와 Google 도우미를 탑재 한 장치. 음성과 터치 조작을 조합하여 YouTube 동영상을 보거나 Google Duo 의한 영상 통화와 Google Photo 사진 달력 확인,지도보기 등의 이용을 상정하고있다.

 Chromecast built in에도 대응하고 스마트 폰에서 선택한 콘텐츠를 디스플레이에 표시 할 수있다.

JBL의 스마트 디스플레이 'LINK VIEW "

 Google I / O는이 외에도 AI 합성 음성을 사용하여 전화를하는 등 Google 도우미의 진화와 스마트 장치 용 차기 OS가되는 Android P에서 제공하는 배터리의 이용 효율 및 UI 디자인의 쇄신 도 발표되고있다.


https://av.watch.impress.co.jp/docs/news/1120763.html

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