결과적으로는 안정성을 위해 전력제한 해제하지 말고, 전압 오버하지 않도록 오버클럭하지 말고 쓰라는 것입니다. 그래서 사용자들이 전력제한을 해제하지 않고 써보니, 그렇다면 12세대와 성능차이가 없다고 하네요. 그럼 뭐하러 비싼돈주고 13, 14세대 CPU 쓰냐는 거죠. 화가 단단히 났습니다. 게다가 인터넷 뒤져보니 최근에는 일부러 오버하지 않았는데도 CPU 가 고장난 경우가 있다고 하네요. CPU 의 터보 기능만 적극 사용해도 이슈가 있는거 같아 보이네요.
전문은 아래와 같습니다.
13th and 14th Generation K SKU Processor Instability Issue Update
Intel® has observed that this issue may be related to out of specification operating conditions resulting in sustained high voltage and frequency during periods of elevated heat. Analysis of affected processors shows some parts experience shifts in minimum operating voltages which may be related to operation outside of Intel® specified operating conditions.
ㆍ While the root cause has not yet been identified, Intel® has observed the majority of reports of this issue are from users with unlocked/overclock capable motherboards. ㆍ Intel® has observed 600/700 Series chipset boards often set BIOS defaults to disable thermal and power delivery safeguards designed to limit processor exposure to sustained periods of high voltage and frequency, for example: – Disabling Current Excursion Protection (CEP) – Enabling the IccMax Unlimited bit – Disabling Thermal Velocity Boost (TVB) and/or Enhanced Thermal Velocity Boost (eTVB) – Additional settings which may increase the risk of system instability: – Disabling C-states – Using Windows Ultimate Performance mode – Increasing PL1 and PL2 beyond Intel® recommended limits
Intel® requests system and motherboard manufacturers to provide end users with a default BIOS profile that matches Intel® recommended settings.
ㆍ Intel® strongly recommends customer’s default BIOS settings should ensure operation within Intel’s recommended settings. ㆍ In addition, Intel® strongly recommends motherboard manufacturers to implement warnings for end users alerting them to any unlocked or overclocking feature usage.
Intel® is continuing to actively investigate this issue to determine the root cause and will provide additional updates as relevant information becomes available.
Intel® will be publishing a public statement regarding issue status and Intel® recommended BIOS setting recommendations targeted for May 2024.
- 올초에 나온 이야기 중에 인텔CPU 에서 AVX2 명령셋 및 PCIe 레인을 동시에 과도하게 오랫동안 사용하는 경우 오류가 발생하는 경우가 있다고 합니다. 그냥 CPU 가 고장납니다. A/S 받으러 가야했죠. 특히 철권8 이라는 게임에서 쉽게 발견되었다고 합니다.
- 원래 CPU에서 AVX 명령을 수행하면 전력을 많이 소비하고 그만큼 발열이 심해졌습니다. AVX2 로 가면 더 심해지고, AVX512 으로 가면 더 심해지죠. 현재는 AVX 를 사용하는 게임이 많기 때문에 이 이슈가 지금 나오게 된거 같습니다. 그 정점에 철권8 이 있게 된 셈입니다.
- 10년전까지만 해도 인텔 CPU는 AMD CPU에 비해 빠르고 안정적이었습니다. 고장도 없었고 소비전력도 낮고 안정적으로 작동했기 때문에 믿고 쓸 수 있었죠. 특히 서버 제품군에는 인텔 외에는 생각도 하지 않았습니다. 하지만 어느샌가 CPU 에 고장이 많아지고 있었고 인텔도 예외는 아니었습니다. AMD는 원래 드물게 고장이 있었고 그냥 그러려니 했었는데, 결국 저도 고장난 G4560 (카비레이크) 를 하나 가지게 되었습니다. CPU가 원래 고장이 잘 나는게 아니라 중고거래가 활발한 편인데, 이번엔 그렇지 않나 보네요. 전 다행이 그런 비싼 인텔 CPU는 못쓰고, 저렴한 AMD CPU나 쓰고 있습니다. AMD CPU 가 더 안정적이라는건 정말 오랜만에 느껴보네요.
nVidia GT 1030 (2GB VRAM) 으로 Stable Diffusion WebUI 사용하기
※ 여러가지 시행착오끝에 아래와 같은 512x768 이미지를 GT 1030 에서 2분대에 생성할 수 있도록 했다. 작년 이맘때 생성한게 10분 대였다는걸 감안하면 많은 발전이다. 그만큼 기술이 늘었다는 셈이다. 이 방법은 아마도 2G VRAM 을 가진 모든 nVidia 계열에서 사용할 수 있을거 같다.
※ 하는 방법을 적어 놓는다.
1. Ubuntu 22.04 를 설치하고 nVidia 그래픽 카드 드라이버를 설치한다. 이 글을 쓰는 시점에서 드라이버 버전은 550.67 이다. 윈도에서는 이 방법이 되지 않는다.
2. OS 가 띄워진 후에도 VRAM 2GB 를 온전히 비워질 수 있도록 한다. 필자의 경우 모니터 연결은 내장 그래픽을 사용했다.
3. Stable Diffusion WebUI 를 설치하고 실행한다. 옵션은 "--medvram --listen --xformers" 을 준다.
glibc version is 2.35 Check TCMalloc: libtcmalloc_minimal.so.4 libtcmalloc_minimal.so.4 is linked with libc.so,execute LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4 Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] Version: v1.9.0 Commit hash: adadb4e3c7382bf3e4f7519126cd6c70f4f8557b Launching Web UI with arguments: --medvram --listen --xformers Loading weights [********] from Model.safetensors Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`. Startup time: 7.1s (prepare environment: 1.4s, import torch: 2.4s, import gradio: 0.6s, setup paths: 1.2s, import ldm: 0.1s, initialize shared: 0.1s, other imports: 0.3s, list SD models: 0.1s, load scripts: 0.4s, create ui: 0.4s). Creating model from config: /home/windy/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml Applying attention optimization: xformers... done. Model loaded in 1.6s (load weights from disk: 0.5s, create model: 0.3s, apply weights to model: 0.5s, calculate empty prompt: 0.2s).
4. 이미지를 생성한다. 아래 화면 참조하자. 네거티브 프롬프트가 반드시 75토큰을 초과해야한다. (왜그래야 하는지는 모르겠다)
4-1. 아래와 같이 화면에 표시된다.
100%|████████████████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:33<00:00, 6.40s/it] Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:36<00:00, 6.54s/it] Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████| 24/24 [02:36<00:00, 6.36s/it]
+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 5895 C python3 1952MiB | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
