[GN#81] M1의 숨겨진 보조프로세서 AMX와 인텔의 현황

2021-01-18 ~ 2021-01-24 사이의 주요 뉴스들
애플 실리콘 M1에는 목적에 맞는 다양한 보조프로세서들이 들어 있는데요. 기존에 공개된 GPU, NPU, DSP, T2 외에, 발표에서는 전혀 얘기되지 않았던 AMX 라는 프로세서가 리버스 엔지니어링을 통해서 공개되었습니다. 행렬 연산을 위해서 만들어진 이 프로세서는 ARM 기본 명령어보다 2배 이상 빠르다고 하는데요. 애플이 성능개선을 위해서 정말 다양한 노력을 했구나 라는 생각이 드네요.

그래서 인텔 진영은 과연 어떻게 하고 있나 궁금했는데, 현재 인텔의 문제점들을 조목조목 정리한 글이 올라왔습니다. 모바일 시장 진입 실패, 서버의 성공때문에 변화하지 못하고, 제조에서 TSMC 등에 밀리는 등의 문제들 때문에 차라리 제조와 설계를 분할하는 게 어떤가 하는 의견을 제시하고 있습니다. 또한 이번에 교체된 인텔의 새 CEO인 Pat Gelsinger는 CTO까지 역임했던 인텔 베테랑인데요. 아직 업무를 시작도 안했지만, 은퇴한 CPU 아키텍트를 다시 불러들인 것만으로 화제가 되고 있고, 과연 어떻게 인텔을 일으켜 세울지 기대가 됩니다.

집에 오래된 태블릿 기기가 1~2개쯤 있으실 것 같아요. 놀고 있는 기기의 화면을 어떻게 쓸 수 없나 하는 고민은 계속되어왔고, 그래서 Duet이나 Air Display 같은 써드파티 앱을 비롯해서 애플의 Sidecar 같은 공식 솔루션들도 나왔는데요. Deskreen은 좀 다른 방식으로 접근한 세컨드 스크린 앱입니다. 자신의 PC에 더미 HDMI/DP 어댑터를 꼽아서 OS에는 추가 모니터가 있는 것처럼 알려주고, 마우스가 그 화면으로 넘어가면 태블릿에 있는 브라우저가 그 동작을 받아서 화면에 보여주는 방식으로 동작합니다. 브라우저만 실행된다면 어떤 기기든 다 세컨드 스크린으로 쓸수 있어서 다양하게 활용이 가능합니다. 더미 어댑터는 알리익스프레스/아마존등을 통해서 저렴하게 구매가 가능하니까 미사용 중인 태블릿이 있다면 한번 시도해 보시기 바랍니다.

Elastic이 라이센스를 변경해서 AWS같은 클라우드 사업자가 못쓰게 하겠다고 하자, AWS가 Elasticsearch 와 kibana의 fork를 만들겠다고 발표했습니다. 이 둘간의 관계를 처음부터 잘 정리한 "ElasticSearch를 둘러싼 AWS와 Elastic의 대립" 글을 한번 읽어보시면 이해가 되실거 같습니다.


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매주 월요일 아침, 지난 일주일간의 GeekNews 중 엄선한 뉴스들을 이메일로 보내드립니다.


AMX, 애플 M1의 숨겨진 보조프로세서

Apple Matrix Coprocessor
- M1 발표에서 전혀 얘기되지 않았던 행렬 전용 프로세서
- 행렬은 이미지처리, 머신러닝, 음성/필기인식, 얼굴인식, 압축, 음성/영상 미디어 처리등에서 많이 사용됨

- 그거 Neural엔진이 처리해주는거 아냐 ? Neural Engine과 뭐가 달라 ?
ㅤ→ GPU 나 Neural Engine 은 Accelerator(가속기)
ㅤ→ 가속기 들이 사용할 메모리 공간을 채우기 위해서 CPU가 작업하는 것은 비효율
ㅤ→ 이때 명령어들을 보고 있다가(spy) 이걸 Coprocessor가 대신 처리함
ㅤ→ 이걸 이용하려면 별도의 명령어 셋을 정의해야함
ㅤ→ ARM은 커스텀 명령을 넣는것을 거부해 왔지만 2019년부터는 가능한 확장을 제공하기 시작
ㅤ→ 이게 아마도 AMX명령이 공식 문서에 나와있지 않은 이유일 것

- 그럼 ARM에 들어있는 SIMD Vector Engine 이랑은 뭐가 달라 ?
ㅤ→ SIMD : Single Instruction Multiple Data
ㅤ→ 여러 개의 데이터에 같은 Operation을 실행할때 높은 성능을 내는 방법
ㅤ→ 매트릭스 연산과 관련되어 있음
ㅤ→ 하지만 SIMD는 ALU,FPU처럼 CPU내장이고, 코프로세서는 외장임
ㅤ→ 예전 인텔의 8087(FPU)은 8086보다도 트랜지스터 수가 많아서, 그 시절엔 같이 넣는게 어려웠음. 기술 발전으로 트랜지스터 갯수가 많아지고 CPU에 FPU가 내장되면서 사라짐

- 왜 AMX가 Firestorm 코어 안에 안 들어 간건지는 명확하지 않음
ㅤ→ 아마도 별도로 두어서 CPU와 병렬적으로 작업하도록 하는게 쉬웠을 것이고,
ㅤ→ 애플 입장에선 ARM표준이 아닌 것들을 외부에 두는걸 원했을 수도.

- 왜 그럼 AMX 는 숨겨둔거지 ?
ㅤ→ AMX가 공식 문서에 없는데, 어떻게 알게 된거야 ?
ㅤ→ Dougal Johnson 이 리버스 엔지니어링을 통해서 알아냄
ㅤ→ 애플은 행렬연산용 프레임워크인 Accelerate 를 통해서 다양한 기능을 제공함
ㅤㅤㅤ⇨ vImage : 고수준 이미지 처리. 포맷 변환 및 이미지 조작
ㅤㅤㅤ⇨ BLAS : 선형대수 ( 행렬과 벡터 연산 )
ㅤㅤㅤ⇨ BNNS : 신경망 및 학습
ㅤㅤㅤ⇨ vDSP : 푸리에 변환등의 디지털 신호처리. 이미지 또는 오디오 처리용 수학 연산
ㅤㅤㅤ⇨ LAPACK : 고수준 선형대수 함수, 선형방정식 등
ㅤ→ 이 Accelerate 라이브러리가 AMX를 이용해서 계산을 가속
ㅤ→ 명령 자체를 공개했다면 ARM 에코시스템이 파편화가 되었을 것(이건 ARM도 애플도 원하지 않음)
ㅤ→ 애플은 이걸 공개 안하고 프레임워크로 열어서, 고성능을 제공하면서도 언제라도 명령어 세트를 수정할 수 있게 됨
ㅤㅤㅤ⇨ 애플이 하드웨어/소프트웨어를 동시에 제어하는 것때문에 가능
ㅤㅤㅤ⇨ 개발자는 Accelerate 를 통해서만 작업하면 차후 개선되는 것도 누리게 됨

- Apple Matrix Coprocessor 의 장점은 ?
ㅤ→ Nod Labs가 ARMv8.6의 SIMD 표준 명령인 NEON이랑 비교한 바에 의하면 AMX가 2배 이상 빠름
ㅤ→ 모든 것에서 AMX가 좋다는 것은 아니지만, 적어도 머신러닝이나 고성능 컴퓨터(HPC)에서는 AMX가 우위를 차지 한다는 것

아래 두 글을 쓴 엔지니어의 후속 글입니다. 같이 읽어보시는걸 추천해 드려요.

- Apple M1칩은 왜 그렇게 빠를까? https://news.hada.io/topic?id=3315
ㅤ→ 유튜브로 설명 듣기 : https://youtu.be/71LlixEBK0o
- M1은 RISC-V의 상승을 예고한다 https://news.hada.io/topic?id=3447
ㅤ→ 유튜브로 설명 듣기 : https://youtu.be/F5sIQZvlJc8

OpenCL사라지고 Metal 가속 이외에 Accelerate는 그렇게 강조하지는 않았지만
매년 라이브러리를 늘려가고 있었는데 하드웨어 가속을 하는 전용 코프로세스가 들어갔다니 놀랍네요.

 
인텔의 현재 문제들

[문제1: 모바일]
- 속도에만 주력하고 전원관리를 무시
- 수년간의 노력에도 안드로이드에서 사용 못함
- 지난 10년간 업계 수익의 대부분은 수십억대를 생산한 스마트폰 에서 나왔음
ㅤ→ PC판매는 몇년간 성장하지도 않았음
- 그나마 인텔이 수익을 내었던 것은 모바일의 카운터파트인 클라우드 시장도 폭발했기 때문

[문제2: 서버의 성공]
- 인텔은 얼마전까지도 Sun 같은 회사가 지배해왔던 서버시장의 파괴자(Disruptor)였음
- PC의 폭발적 성장으로 낮은 가격에도 성능을 높일 수 있었음
- 다만, 통합 서버의 안정성에는 미치지 못했음
- 21세기 초 구글은 규모와 복잡성 때문에 진정하게 안정적인 스택은 불가능하다는 것을 깨닳았음
ㅤ→ 해결책은 실패를 가정하여 구축하는 것이었고, 이에 따라 상대적으로 저렴한 x86 기반 데이터 센터를 구축했음
- 이후 20년동안 모든 데이터 센터는 구글의 접근방식을 채택
- 서버에서 독점적 디자인과 우수한 제조능력때문에 인텔은 가장 큰 수혜자였음
- AMD는 데스크탑/노트북에서는 경쟁이 되었지만 데이터 센터에선 그렇지 못함

- 이 성공 때문에 인텔은 재정적인 위험을 겪지 않으면서 변화를 해야할 시기에 변화하지 못함

[문제3: 제조]
- 방대한 모바일 공급량에 힘입어 TSMC가 인텔의 제조 능력을 추월
ㅤ→ 이는 여러면에서 인텔을 위협
- 애플의 M1칩 성능때문에 애플의 맥 비즈니스를 잃었음
ㅤ→ 애플의 설계 능력도 있지만, TSMC의 5nm 공정에서 제조 된다는게 중요
- AMD칩이 데스크탑에서 인텔보다 빠르고 데이터센터에서도 경쟁력이 있음
ㅤ→ AMD의 설계도 중요하지만, TSMC의 7nm 공정에서 제조 된다는게 중요
- 대규모 클라우드 업체들이 자체 칩 설계에 점점 많은 투자를 단행
ㅤ→ 아마존 Graviton ARM 프로세서는 2세대에 들어갔음 (트위터가 타임라인을 이 기반으로 옮기겠다고 했음)
ㅤ→ 아마존의 설계도 중요하지만, 또! 역시 TSMC의 7nm 공정 (인텔의 최신식 10nm 공정과 경쟁)

- 즉, 인텔은 PC와 데이터센터용 x86 서버에서 AMD의 위협을 받고 있으며, 아마존과 같은 클라우드 회사한테도 위협당하는 상황
- 심지어 엔비디아가 설계하고 삼성이 만드는 GPU들이 클라우드에서의 머신러닝에 사용 된다는 것은 위에서 언급하지도 않았음.

- 인텔을 위험하게 만드는 것은 문제 1에서 얘기한 생산량의 문제
ㅤ→ 인텔은 이미 모바일을 놓쳤고, 서버칩이 그나마 성장해서 지난 10년간 제조에 투자가능하게 해줬지만,
ㅤㅤ이젠 어느 때보다도 더 투자를 해야하고, 그러기 위해선 생산량이 줄어들어선 안됨

[문제4: TSMC]
- 안타깝게도 더 나쁜건.. 인텔이 새로운 CEO를 지명한 다음날, TSMC는 수익과 함께 2021년의 Capex 지침을 발표

"TSMC는 올해 280억달러(30조원)을 투자하여 기술 개발 및 Arizona에 미국 고객용 공장을 건설할 것"

- 이건 TSMC가 더 앞서나갈 수 있게 할 엄청난 금액
- 세계에서 가장 칩을 잘 만드는 인텔이, 지난 몇번의 기술오류 이후에 TSMC에 외주를 줄 것으로 분석가들은 예상
- 인텔은 현재 칩 제조에 대한 리더십을 포기 했을 것. TSMC에 아웃소싱 하면 AMD의 위협을 차단은 하겠지만
ㅤ이건 TSMC의 우위를 증가시킬 뿐, 인텔의 다른 취약점을 해결하지 못함

[문제5: 지정학(Geopolitics)]
- 인텔의 취약점만 고려할 건 아님
- 대만의 국제적 지위는 매우 복잡하고, 미중관계는 이걸 더 복잡하게 만듬
- 대만은 중국해안에서 약간 떨어져있고, 최고급 칩을 생산하는 삼성이 있는 한국역시 그 근처
- 하지만 미국은 태평양 반대편에 있고, 오레곤/뉴멕시코/애리조나에 인텔이 운영하는 고급 파운드리가 있지만 인텔 자체의 통합칩용

- 이게 문제가 되는건, 인텔이 중점을 두는 PC/서버 외에도 칩은 중요하기 때문
- 요즘 거의 모든 군사장비나 일반 장비에는 프로세스가 들어있고, 특별히 높은 성능이 필요하지 않은 것들은 미국을 포함한 세계 전역에서 제작 가능
- 하지만 가장 진보된 공정이 필요한건 대만의 TSMC가 만들어야 함
- 미국 군대의 계획가들한테는 이건 큰 문제. 그들의 임무는 미국과 중국간에 전쟁이 있을지 알아내는게 아니라, 결코 일어나지 않아야할 사태에 대해 대비하는 것
- 근데 TSMC 와 삼성의 파운드리가 중국의 미사일 사정권 내에 있다는게 문제

- TSMC는 애리조나에 5nm fab을 열겠다고 하지만, 이건 현재에나 최신이고, fab이 개장하는 2024년엔 최신은 아닐 것

- 미국은 미국땅에 최첨단 범용 fab 이 필요함. 그냥 x86이 필요한 인텔과는 다름.
- 어쨋거나 인텔의 제조에 대해서는 회의적임

[해결책1: 회사분할(Breakup)]
- 인텔의 성장에 설계/제조 통합이 중요했지만, 이제 이 통합이 설계/제조 양쪽 비즈니스에 제약이 됨
- 설계는 제조에 발목잡히고, 제조에는 인센티브 문제가 있음

- 칩 비즈니스의 핵심은 설계 마진이 훨씬 높다는 것
- 예를들어, Nvidia의 매출 총 이익율은 60~65%고, Nvidia 칩을 만드는 TSMC는 50%근처
- 인텔은 통합때문에 Nvidia와 비슷한 수익을 내어왔음
- 하지만, 이것때문에 제조쪽이 개선되기가 어려워짐
ㅤ→ 어차피 고정고객이므로 개선 및 최적화 의지가 덜함

- 이 것을 해결하려면 인텔의 제조사업을 분리 해야함
- 제3자의 칩를 제조하는 고객 서비스를 구축하는데 시간이 걸리겠지만,
ㅤ이렇게 제조를 독립시켜야, 가장 강력한 인센티브인 "생존"의 필요성을 가지게 됨

[해결책2: 보조금(Subsidies)]
- 미국이 이 부문에 돈을 펌핑할 수 있도록 해주는 것
- 미국이 직접 인텔에 보조금을 주는것은 의미가 없음
- 그들이 만드는 것은 미국에 도움이 안되고, 인텔은 돈으로는 해결되지 않는 문화/경영 문제를 가지고 있음

- 연방 보조금 프로그램을 통해서 구매 보증을 해야함
ㅤ→ 특정 가격으로 미국에서 생산된 5/3/2nm 프로세서를 몇개 구매하는 식
- Global Foundries 같은 회사가 다시 참여하거나, TSMC가 미국에 직접 Fab을 더 열거나, 아니면 스타트업들이 뛰어들거나

- 이 두개의 해결책은 문제를 너무 단순하게 만들기는 함
- 칩 제조에는 많은 것들이 필요하기 때문

- 하지만 중요한건 미국이 경쟁력을 회복하는데 수년이 걸릴 것이라는 것
- 연방정부도 자신의 역할을 해야함
- "인텔은 자신의 통합 모델이 끝났다는 현실을 받아들여야함"

미국인의 관점에서 씌여진 글이라서 해결책2는 우리랑 상관없어 보이긴 합니다만, 전체적으로 인텔의 현재 상황을 잘 이해할수 있는 글이네요.
그리고, 정말로 인텔이 Core i3 를 TSMC에서 생산할거 라는 얘기가 나왔습니다. (정확한 소스는 아니고 조사에 따르면..)
- Intel outsources Core i3 to TSMC's 5nm process https://www.eenewseurope.com/news/intel-TSMC-5nm

전 삼성이 얼른 TSMC의 3나노 공정을 따라잡으면 좋겠습니다. 인텔을 포함한 다른 회사 제품들도 마구 생산하구요 ㅎ
실제로 3나노 개발은 삼성이 빨랐지만, TSMC가 양산은 앞서고 있죠.

 
Deskreen - 어떤 기기든 두번째 화면으로 만들어주는 앱

- 웹브라우저가 실행되는 모든 기기의 화면을 두번째 화면으로 사용 가능
ㅤ→ WiFi 기반으로 연결
ㅤ→ 윈/맥/리눅스/타블렛/폰
ㅤ→ Display Dummy Plug를 사용하면 모니터 설정에서 두번째 모니터 화면인 것처럼 원격화면을 관리 가능
ㅤ→ 메인 피씨에서 Deskreen 실행후 스마트폰/타블렛의 카메라로 QR코드 촬영하면 바로 연결
- 화면 공유 / 특정 앱 공유
ㅤ→ 여러대의 장비로도 동시에 공유 가능

* Dummy Display Plug 는 HDMI,DP,Mini DP 등에 꼽아서, 마치 컴퓨터에 디스플레이가 꼽힌 것 처럼 인식되게 해주는 가짜 어댑터
ㅤ→ 이걸 꼽아서 모니터가 하나 더 붙은 것 처럼 인식시킨후, Deskreen 앱으로 그 화면을 쓰는 방식

아마존 뒤져보니 4K@60hz 지원하는 Dummy HDMI 가 6개에 $16 정도 하더군요
https://amazon.com/gp/product/…

하지만! 비슷한 제품이 알리에서는 한개에 $0.86 입니다. 배송료랑 기간 잘 생각하셔서 사시면 괜찮을듯?
전 주변 분들 나눠주려고 여러개 주문했네요.
https://ko.aliexpress.com/item/4000203277708.html

혹시나 하고 찾아보니, USB-C 용 더미는 1920x1080@60HZ 밖에 없고 1개에 $13이나 하네요. 이건 알리에서도 거의 비슷한 가격으로 비싸요.
https://amazon.com/Cablecc-Virtual-Headless-Emulator-1920x1080p/dp/…

 
새 Intel CEO가 물결을 일으키다 : 은퇴한 CPU 아키텍트를 재고용

- 인텔에 30년 근무해서 CTO까지 올라갔던 Pat Gelsinger가 CEO로 귀환
- 2/15에 자신의 대표 업무를 시작하지만 이미 변화가 만들어 지는중
- 인텔의 Nehalem CPU 리드 아키텍트였던 시니어 펠로우 Glenn Hinton이 은퇴를 번복하고 복귀
ㅤ→ 펜티엄 4 리드 개발
ㅤ→ 인텔 P6 프로세서 디자인을 만들었던 3명 아키텍트중 한명(펜티엄 프로,P2,P3)
ㅤ→ 세계 최초 슈퍼스칼라 마이크로프로세서인 인델 i960CA 의 리드 아키텍트
- Glenn은 자신의 트위터에 "흥미로운 고성능 CPU 프로젝트"에 참가하게 됬다고 밝히며, 3년동안 은퇴했던 자신이 복귀하는데 Pat Gelsinger가 최종 결정에 도움을 줬다고 얘기함
- 아마도 인텔로 돌아올 아키텍트는 더 있을 것으로 예상

글 뒤에 있는 내용들은 번역을 하진 않았는데,
Glenn 이 돌아오더라도 그가 참여할 프로젝트는 장기 프로젝트가 될거고,
적어도 3~5년 기다려야 그 결실을 볼 수 있을거 라고 얘기하고 있습니다.

인텔의 현재 문제들 https://news.hada.io/topic?id=3612

MS처럼 인텔도 CEO가 긍정적인 변화를 일으키면 다시 한번 크게 성장할 저력이 충분하다고 생각합니다.
MS가 리눅스와 오픈소스에 구애한 것처럼 ARM이나 RISC-V를 품는다든지 M1같은 SoC형태의 제품을 데이터센터용으로 개발한다든지..

 
ElasticSearch를 둘러싼 AWS와 Elastic의 대립

최근에 올라온 Elasticsearch의 오픈 소스 포기, SSPL 선언과 AWS가 별도로 Fork 후에 Apache License 2.0의 오픈 소스 커뮤니티를 유지하겠다는 기사들을 접하고 과거부터 벌어진 둘 사이의 대립을 요약해봤습니다.

중간중간 부족하거나 잘못된 부분은 코멘트 주시면 반영될 예정입니다.

 
Elastic, AWS가 사용 못하게 라이센스 변경

"Amazon: NOT OK"
- AWS 와 Amazon Elasticsearch 는 2015년부터 옳지 않은 일을 해왔고 점점 안 좋아짐
ㅤ→ 이름도 가져다 쓰고, Open Distro 포크까지
- Server Side Public License (SSPL) 과 Elastic License 로 듀얼 라이센스로 변경(기존 APL2)
ㅤ→ 개인이나 기업 사용자는 차이 없음
ㅤ→ 다만 클라우드 사업자들은 이제 Elastic과 협업없이 SaaS로 제공하지 못함

오픈소스지만 SaaS 로 사용 못하게 하는 라이센스 방식은 많이들 도입하고 있습니다.

- CockroachDB 라이센스 변경 - 오픈소스지만 상업화는 안됨 https://news.hada.io/topic?id=7
- Sentry, BSL(Business Source License)로 오픈소스 라이센스 변경 https://news.hada.io/topic?id=870
- Timescale, 멀티노드 TimescaleDB를 무료로 공개 https://news.hada.io/topic?id=2138

AWS ElasticSearch로 오픈소스 기업 사업을 물먹인건 둘째치고, 이제보니 ElasticSearch 브랜드명을 허가없이 그대로 가져다 쓰고 있더라고요.

거기다가 AWS 가 해당 서비스 론칭할때 ElasticSearch와 협업했다는데 실제로는 협업하지 않았고요. 그래서 고객들은 AWS서비스가 ElasticSearch에서 직접 제공하는 서비스인줄 알고 혼동한다고...합법여부를 떠나서 AWS행태가 지나치더라고요. 블로그글에서 AWS를 특정지어서 NOT OK 라고 공개적으로 비판할만합니다.

 
AWS가 Elasticsearch와 Kibana의 오픈소스 fork 발표

- Elastic의 라이센스 변경(SSPL)으로 오픈소스가 아니게 되었으니,
ㅤAWS가 마지막 Apache 2 라이센스 버전(7.10)을 포크해서 별도의 오픈소스로 유지 하겠다는 것
- 현재 2019년부터 운영중인 Open Distro for Elasticsearch 배포본에도 이 오픈소스 기반 버전으로 적용 예정

 
GitHub 프로젝트에 보안 적용하기 (체크리스트)

1. Git Credential Manager(GCM) Core 적용 필수
2. 2FA 설정
3. Signed Commit 강제 적용
4. 릴리즈 브랜치 보호하기 (룰 기반 Protected branch)
5. PR 리뷰 및 승인 강제
6. 중요 정보 누출을 막기위한 Secret 스캐닝 도구 적용하기
7. 누출된 기록 삭제를 위해 Git History 지우기(재작성)
8. 신뢰할 수 있는 GitHub Action만 실행
9. GitHub Action 으로 Secret 보호
10. 디펜던시들에 대한 취약성 검사
11. Dependabot 으로 취약한 디펜던시들 자동 보안 업데이트
12. GitHub CodeQL 로 코드의 보안 취약성 검사
13. 보안 정책 작성 및 Repo에 적용 하기
14. 임시 Private Fork를 만들어서 보안 취약성 해결하기
15. 사용자를 위해, 보안 업데이트에 대한 관리자 권고 게시 하기

 
Novel Writer - 소설가를 위한 마크다운 에디터

- 소설 작성 및 여러개의 작은 텍스트 문서로 된 대규모 프로젝트용 에디터
- 맥/윈도우/리눅스 지원 오픈소스(파이썬+Qt5)
- 노트(소설의 각 챕터)들을 폴더로 관리하여 드래그엔 드롭 지원
- 노트에 메타 키/밸류 태그 및 크로스 레퍼런스 가능
- 프로젝트 아웃라인 보기를 통해 챕터/씬 관리
- 한개의 문서로 만들어서 HTML, ODF, 마크다운, PDF등 Export

Ulysses , Scrivener 등의 오픈소스 대용이라고 보면 될 듯
- https://ulysses.app/
- https://literatureandlatte.com/scrivener/

 
tmpsms - 커맨드라인에서 임시 SMS 받기

- 커맨드라인에서 임시 전화 번호 생성후 계정인증용 SMS 받기
ㅤ→ 내부에서 Upmasked 서비스를 이용
- curl + jq + fzf 를 이용

→ tmpsms init 임시번호 생성(fzf로 선택가능)
→ tmpsms 최근 3개 메시지 출력
→ watch -n 5 "tmpsms" 로 새 메시지가 오는지 확인 가능

* Upmasked https://upmasked.com/ 는 개인 정보 보호용 서비스를 만드는 독일의 팀
( 현재는 무료 SMS 인증기능만 있고 더 만들 예정이라고 )

각종 서비스에 버그 바운티 등을 위해 임시 가입하는 계정 인증 할 때 쓰라는 서비스네요.

 
Can't Unsee - UI 눈썰미 측정 게임

서로 아주 조금만 다른 2개의 UI를 보여주고, 어느 것이 UI 디자인적으로 좀 더 ‘올바른’ 것인지 분간하는 A/B 테스트 게임입니다. (영어) 둘 중 어느 하나를 고르고 나면 이미지의 어느 부분이 달랐던 것인지 간단한 설명 문장과 비교 버튼으로 확인할 수 있습니다. 사소해 보이는 디테일에 차이를 숨겨두기 때문에, 자신의 눈썰미가 어느 정도인지 점수를 통해 알 수 있습니다.

참고로 이 단순한 게임에도 비즈니스 모델이 들어가 있는 모양입니다. 이 게임에서 높은 점수를 얻는 사람은 눈썰미가 좋은 것과 상관 관계가 있으므로, 이 게임을 통해 디자이너나 QA 등 좋은 눈썰미가 필요한 직군을 채용할 때 정량적 평가 요소로 사용할 수 있다고 이야기하고 있습니다.

 
edge-sql : 서버리스 SQLite

- Cloudflare Workers 에 WASM으로 SQLite를 임베드하고 Workers KV에 데이터를 저장
- 서버리스 펑션을 원격 DB처럼 사용
ㅤ→ SQL을 직접 리모트로 호출해서 데이터를 읽어오는 방식
- 읽기전용 데이터셋을 REST API대신 쓰고자 할때 이용가능

* 예제 데이터는 유럽중앙은행의 환율 데이터

SQLite DB자체는 원래 정말로 서버가 없는 Serverless 입니다만, https://www.sqlite.org/serverless.html
여기서의 서버리스는 Function as a Service 위에서 SQLite 를 올리는 방식 입니다.

다양한 용도로 사용가능 할 것 같아요. 특히나 지연시간이 거의 없는 Cloudflare 의 Workers 에 잘 맞을듯
Workers는 일 10만 쿼리, 분당 1000리퀘 제한이라서 간단한 API용도로 충분히 사용가능합니다.
https://developers.cloudflare.com/workers/platform/limits

SQLite의 WASM 컴파일 결과물을 쉽게 쓸수 있도록 만든 sql.js 패키지도 있습니다. https://github.com/sql-js/sql.js

 
어디서든 대용량파일을 링크로 첨부할수 있는 크롬 확장앱

극도로 단순한 UX를 구현한 우클릭 파일첨부 크롬 익스텐션.
A.text입력창에서 우클릭 메뉴선택 B.파일선택
단 두가지 단계로 용량제한 없이 파일을 첨부할 수 있음.
업로드를 완료를 기다릴필요가 없어서 10G도 이미지 보내듯이 즉시 전달가능
트위터/지메일/블로그/게시판등 text입력가능한 모든 곳에서 사용가능

크롬기반의 MS엣지나 네이버웨일에서도 동일하게 설치해서 사용할수 있습니다.

파일키위라는 서비스를 처음 들어보네요. send anywhere 같은 느낌으로 쓸 수 있는 것처럼 보이는데 업로드를 안기다려도 되다니 편리할 것 같아 보이네요.

대략 10달 전에 제작자 분이 이곳에서 직접 소개하셨던 파일 공유 서비스입니다.
https://news.hada.io/topic?id=1695

 
mnm - 오픈소스 이메일/SMTP 대체 프로젝트

"mnm is not mail" : 이메일을 대체할 클라이언트/서버/프로토콜(TMTP)을 모두 만드는 프로젝트

2개의 메인 목표

1. 훨씬 더 안전한 메시지(correspondence) 모델
- 메시지를 전달하는 조직/사이트를 선택 가능
- 자신에게 메시지를 보낼수 있는 조직/사람 선택 가능
- 메시지가 어디서 처음에 보내졌는지 알 수 있음
- 컨택한 누구든 블락 가능
- 사이트를 떠나면 그쪽 트래픽을 안 볼수 있음

2. 이메일엔 없는 기능 제공
- 테이블로 저장되는 폼/설문조사
- 데이터 드리븐 차트
- 슬라이드 덱 레이아웃
- 해시태그 및 프라이빗 태깅
- 메시지나 다른 쓰레드로의 하이퍼링크
- 마크다운 기반 메시지 포맷팅 & 레이아웃
- 효율성,창의성,집중력 및 이해를 돕는 더 많은 기능들

현재 상태
- 2019년 4월부터 개발 시작해서 9개의 프리뷰 릴리즈
- 윈도우/맥/리눅스 지원, 안드로이드/iOS도 지원 예정
- 클라이언트/서버 모두 Go로 개발

* TMTP : Trusted Messaging Transfer Protocol

 
Metrics - 깃헙 지표 이미지 생성기

- 깃헙 계정 정보를 읽어서 각종 통계 이미지를 생성하여 깃헙 프로필등 다양한 곳에 임베드 가능
- GitHub Action으로 사용하거나 공유인스턴스 및 직접 설치도 가능
각종 플러그인들
→ 깃헙 계정 통계
→ 구글 PageSpeed
→ 커밋 캘린더(Isometric)
→ 좋아하는 음악/최근 음악
→ 가장 많이 사용하는 언어
→ Follow-up : 이슈(Closed/Open) , PR(Merged/Open)
→ Lines of Code / Repository Traffic
→ Tweet
→ 최근 Post
→ Coding Habit : 언제 주로 커밋하는지 시간/주별 그래프
→ GitHub Activity

 
Rysolv - 오픈소스 이슈를 해결하고 돈 벌기

- 오픈소스의 특정 이슈에 대해서 보상금을 걸면, 다른 사람이 그걸 해결하고 돈을 받아가는 사이트
- 자신의 오픈소스 거나, 자신이 후원하고 싶은 프로젝트도 가능
- 깃헙 이슈를 임포트 하거나 다른 사람이 올린 이슈에 추가 보상금을 넣는 것도 가능
- 자신이 올린 PR이 머지되면 보상금을 수령 (Paypal)
- 수수료는 10%

OSS 프로젝트를 해보고 싶은데, 서포터는 잘 안 동작할 것 같고, '이슈가 있으면 돈 내, 먼저 해결해줄께.' 라는 모델은 어떨까 생각해본 적이 있는데 실행에 옮긴 사람들이 있군요. 잘 동작했으면 합니다.

 
windows-rs : Rust for Windows

- MS가 만든 오픈소스 Windows crate
ㅤ→ MS가 언어별 SDK를 위해 제공하는 Win32 메타데이터 기반으로 개발
- 다른 Rust 모듈 사용하듯이 편하게 Windows API 를 직접 호출
- C++/WinRT 처럼, Rust 개발자들이 자연스럽고 관용적인 방법으로 Windows API를 호출할수 있게 설계 (natural and idiomatic way)

Win32 Metadata 프로젝트 소개
"Making Win32 APIs More Accessible to More Languages"
- https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2021/…

요즘 MS는 정말 잘 하고 있는거 같아요. Win32 API를 이렇게 정리해서 공개해주는 것도 좋네요.
다른 언어들도 Win32 API를 더 쉽고 편하게 호출할 수 있는 기반이 될듯

 
Vmctl/Vmcli - 맥에서 Linux VM 쉽게 실행하기

- 애플의 Virtualization.framework 를 활용해서 리눅스 VM을 관리/실행하는 오픈소스 유틸리티

vmctl start ubuntu
vmctl attach ubuntu (시리얼 콘솔)
vmctl ssh ubuntu
vmctl stop ubuntu

성능은 패러럴스보다 지연시간이 약간 더 작아서 좋다고 합니다.
M1 맥에서 셋업해보니 설정도 간단하고 사용하기 쉽네요.

 
GPT-Neo : GPT-3 규모의 모델을 오픈소스/무료로 만드는 프로젝트

- GPT-3+ 사이즈로 스케일 가능한 두가지 구현체를 개발중
ㅤ→ GPT-Neo : Tensorflow-mesh(TPU) 기반 코드
ㅤ→ GPT-Neox : DeepSpeed(GPU) 기반 코드
- 현재 GPT-2 규모는 학습완료하고 모델 평가 검토
- 단일 단계 학습으로 2천억개 파라미터 까지 테스트

 
Deno in 2020

2020년 한해 동안의 Deno 개발 리뷰
1월 : V8연동 라이브러리를 libdeno(C++) 에서 rusty_v8로
2월 : deno fmt에 dprint 적용, deno test 추가
3월 : V8디버거 지원, deno doc/upgrade 추가
4월 : 1.0 릴리즈를 위한 API 확정(이전 버전과는 호환 안되지만, 2.0까지 변화 없음)
5월 : Deno 1.0 릴리즈
6월 : 1.1 - Incremental 타입 체크와 deno lint 추가
7월 : 1.2 - 내부 런타임 코드를 TypeScript 에서 JavaScript로 전환
8월 : 1.3 - 새로운 Registry 릴리즈
9월 : 1.4 - 웹소켓 API, 콘솔 CSS 스타일링, run --watch 로 파일 변경시 리로드, test --coverage 추가
10월 : 1.5 - isolatedModules 적용, deno bundle에 tree shaking 추가로 속도 15배, REPL 개선
11월 : TSC 컴파일러 인프라 재작성
12월 : 1.6 - deno compile로 단독 실행파일 생성, Deno Language Server 추가, Mac ARM64(M1) 실험적 지원

 
OLTP 성능 비교에서 구글 클라우드가 AWS/Azure를 제쳐

- Cockroach Labs가 3년째 매년 조사하는 클라우드 성능 보고서
ㅤ→ CPU/Network/IO 를 비롯해서 OLTP 어플리케이션과 워크로드를 벤치마크
1. 전체 처리량에서는 GCP가 최고(작년엔 GCP가 3등)
2. CPU성능
- 1코어 인텔 케스케이드 레이크 : GCP>Azure>AWS
- 16코어 성능은 AWS Graviton2 > AMD EPYC7002(GCP) > EPYC 7452(Azure)
3. 네트워크 레이턴시는 AWS가 최고(가장 작음, Azure보다 28%, GCP보다 37%)
4. 고성능 디스크 비교
- Azure의 Ultra-disk 가 가성비 훌륭
- AWS advanced io2 레이턴시가 가장 작음

 
Forbes, 유료 뉴스레터 플랫폼 출시 예정

- 언론인들이 자신의 뉴스레터를 만들고 Forbes와 수익을 공유하는 모델
- Forbes는 팔로워 많은 작가 20~30명을 고용해서 플랫폼이 동작하게 하고,
ㅤ현재 2800명인 기고자 네트워크에서 작가를 모집
- 작성자가 Forbes 뉴스룸의 일부가 되어서 마케팅/편집/급여의 혜택을 받지만,
ㅤ충분한 편집 독립성을 주고, 독자들이 Forbes를 팔로우 할수 있도록 함
ㅤ→ 구독 수익은 Forbes와 5:5
ㅤ→ 광고 수익 셰어 : 페이지 조회수 기준 고정 금액 및 재 방문수에 기준 보너스 지급
ㅤ→ 풀타임 Forbes 급여에 준하는 미니멈 개런티 및 혜택과 법률지원, 편집 지침, 팩트 체킹 지원이 함께 제공

- 느슨하게 운영되는 Substack 과는 다름
ㅤ→ Forbes 가 뉴스레터 및 작가에 대한 편집 감독을 함
ㅤ→ 각종 산업을 다루는 작가들에게 매력적일 것
ㅤ→ 논란의 여지가 있는 정치적 견해를 가진 작가들에게는 덜 매력적

- Forbes는 이미 몇명 채용을 시작했으며 이달안에 5~6개의 뉴스레터 발표 예정
ㅤ→ Houston Chronicle의 테크 편집자 Dwight Silverman : 소비자 기술 관련
ㅤ→ Forbes 기고자 이자 엔터테인먼트 비평가인 Scott Mendelson : 박스 오피스 관련
ㅤ→ Forbes 여행 작가인 Suzanne Rowan Kelleher : 럭셔리 여행 관련

- 기존 Forbes 직원도 뉴스레터 지원 가능하지만, 전문가이면서 팔로워가 많은 사람들을 찾고 있음.
ㅤ→ 1분기 말에, Forbes 의 주요 프랜차이즈 들을 유료 뉴스레터로 추가할 예정
ㅤㅤㅤ• 벤처 캐피탈 커뮤니티를 다루는 "Midas List"
ㅤㅤㅤ• 스포츠 비즈니스를 다루는 "SportsMoney"
ㅤ→ 기고자 네트웍의 유명 작가들 유료 뉴스레터는 2분기 쯤 시작예정
ㅤ→ 뉴스레터는 Forbes의 자체 CMS인 Bertie를 통해서 제작/관리

플랫폼의 내부 이름은 "Journalist Entrepreneurs (언론인 기업가들)"

- Forbes는 10년 넘게 기고자 네트워크(Contributor Network)를 운영중

Forbes 의 기고자 네트워크는 "디지털 시대의 저널리즘 원칙 : 정확성, 독립성, 불편부당성" 48페이지에 간단히 소개가 나와있습니다.
- http://download.kpf.or.kr/MediaPds/PMVATTSPHPOFFEI.pdf

 
Julia 사용자 급격히 증가중 - Python 경쟁자가 될까?

- 2012년 MIT출신 과학자들이 만든 고성능 과학용 언어
- LLVM 기반으로 다양한 플랫폼 지원
- 2019년 대비 2020년에 다운로드수 87% 상승
- TIOBE 인덱스에서 #47 에서 #23 으로 상승
- 주 선택 이유 : 속도와 성능 (86%), 쉬운 사용성 (71%)
- 주 사용 분야 : 데이터 사이언스 (57%), 모델링 & 시뮬레이션 (53%), 통계 (52%), 최적화 (48%), 머신러닝 (47%) , 시각화 (44%)

- 다이나믹 타입 언어
- Reproducible Environment 기능으로 다른 플랫폼에서도 항상 같은 환경을 구성 가능

 
UTM - 애플 실리콘 M1 맥 지원하는 가상머신

- QEMU로 X86/RISC-V 등의 CPU를 에뮬레이트 해서 윈도우/리눅스 실행
- iOS용으로 개발되었으나, M1 및 인텔 맥도 지원 (dmg 파일로 설치)
- 갤러리에서 설치 방법 및 이미지 제공
ㅤ→ x64 : Windows 7/XP
ㅤ→ ARM64 : Debian/ReactOS/Ubuntu/Windows 10 ARM용(인사이더 프리뷰)
ㅤ→ https://mac.getutm.app/gallery/
- UTM 설치 DMG 파일 (246MB) https://github.com/utmapp/UTM/releases/tag/v2.0.17

UTM - 가상머신 on iOS https://news.hada.io/topic?id=1570

예전에 iOS용 가상머신으로 소개해드린적이 있는데, iOS14로 가면서 사용이 좀 불편해졌거든요.
근데 2.0 버전으로 업그레이드되면서 macOS 11을 지원하게 되었구요.
현재 M1 맥에서 쓸만한 가상머신이 아직 없어서 대용으로 사용가능합니다.

위 갤러리에서 받지 않고 그냥 가상머신 생성해서 Windows 10 공식 ISO로 설치해 봤더니 최종 실행단계에서 계속 재부팅 되네요
윈도우 7은 갤러리에서 하라는대로 하니 잘 설치 됩니다. 물론 속도는 아주 만족스럽지 않습니다만 쓸만은 합니다.
데비안 ARM 버전이 가장 성능이 좋다고 하네요.

 
Be My Eyes - 시각장애인에게 시력을 주세요

- 시각 장애인 또는 저시력자를 돕는 무료 앱
- 자원 봉사자들과의 실시간 영상통화를 지원
ㅤ→ 도움 요청시, 사용 언어와 시간대에 기반해서 여러 봉사자에게 알림을 보내고 가장 먼저 응답하는 사람이 돕는 방식
ㅤ→ 요청자의 카메라 영상을 보고 말로 설명
- 150+개국, 180+개 언어, 27만명의 시각장애인, 450만명의 자원봉사자
- iOS/Android
- 기업들이 시각장애인들에게 직접 자신들의 제품에 대해 도와줄수 있는 연결도 제공
ㅤ→ Microsoft, Google, P&G, Twitter, Clearblue..

아이폰이 내 삶을 바꿨다 : 시각장애인 Austin 의 아이폰 사용기 - https://xguru.net/623

위 링크는 제가 번역했던 10년전 글인데요.
아이폰의 VoiceOver 가 시각장애인들에게 새로운 경험을 주었었는데, 이제 사람들의 도움으로 더 좋은 환경이 만들어 지는 것 같네요.

MS가 만든 시각장애인용 앵 Seeing AI 도 있습니다.
- MS의 이미지 캡셔닝 AI가 사람처럼 사진을 묘사하기 시작 https://news.hada.io/topic?id=3052

 
JerryScript - IoT기기용 초경량 JS엔진

- 마이크로 콘트롤러 등 제한된 리소스 기기에서 실행되는 JavaScript 엔진
ㅤ→ 64KB 이하의 RAM, 200KB 이하의 플래시 메모리에서도 실행 가능
- ECMAScript 5.1 호환
- ARM Thumb-2용으로 컴파일시 160K 크기
- 적은 메모리 사용에 대해 최적화
- C99 로 작성되어 훌륭한 이식성
- JS 소스코드를 바이트 코드로 프리 컴파일 할수 있도록 스냅샷 지원
- C API로 어디나 쉽게 임베드 가능

 
WiFiman.com - Ubiquiti의 속도 측정 사이트

Ubiquiti에서 제공하는 인터넷 속도 측정 사이트입니다. 서울에 서버가 있고 1G 초과 속도 또한 측정이 가능합니다. 웹 뿐 아니라 아이폰, 안드로이드 앱도 제공됩니다.

- 웹: http://wifiman.com/
- 아이폰: https://apps.apple.com/us/app/id1385561119
- 안드로이드: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ubnt.usurvey

비슷한 사이트:
- https://www.speedtest.net (Ookla에서 제공하는 OneProvider 서울 서버, kdatacenter.com 서울 서버 사용 가능)
- http://speed.cloudflare.com (Cloudflare Edge Server를 사용하는 속도 측정 사이트)
- http://beta.benchbee.co.kr (벤치비)
- http://speed.nia.or.kr (한국지능정보사회진흥원)

 
Aegis - 안드로이드용 오픈소스 2FA Authenticator

- HOTP/TOTP 알고리즘 지원
- 암호화 저장, 얼굴/지문 생체인증 언락
- 조직 단위 및 그룹별 관리, 아이콘 지정
- 검색 가능 (이름/발행자)
- 백업 기능 지원
ㅤ→ 안드로이드의 Storage Access Framework 지원하는 클라우드엔 자동 저장 지원(Nextcloud)
- 임포트 가능
ㅤ→ QR코드 스캔
ㅤ→ 다른 OTP앱 : Authy, Google/MS Authenticator, FreeOTP, andOTP 등
- 암호화된 파일로 Export (다른 앱에서 임포트 가능)
- 매터리얼 디자인
- 스크린샷 방지 기능

구글 Authenticator 가 백업기능을 지원 안해서, Authy 를 많이 쓰긴 합니다만
오픈소스로 깔끔하게 만들어서 괜찮은듯 합니다.

 
Raspberry Pi Pico - $4 마이크로 컨트롤러

- 라즈베리 파이의 첫번째 ARM 실리콘 RP2040 사용
ㅤ→ 듀얼코어 Arm Cortex-M0+, 133Mhz
ㅤ→ 264KB S램
- RP2040 + 2M 플래시
- Micro-USB B : 전원&데이터
- 26핀 GPIO, 3핀 ARM Serial Wire Debug(SWD) 포트
- 2×UART, 2×SPI, 2×I2C, 16×PWM
- MicroPython & C++ SDK
- 21mm x 51mm 사이즈