Arm은 AWS의 그래비톤4(Graviton4) 프로세서를 통해 개발자와 기업이 클라우드 워크로드의 잠재력을 발휘할 수 있도록 지원하면서, 특수 실리콘 및 컴퓨팅을 제공하고 보다 효율적이고 지속 가능하며 강력한 클라우드를 위한 기반을 마련하고자 AWS와 협력을 진행 중이라고 소개했다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 AI의 폭발적인 성장에 힘입어 극적인 변화를 겪고 있다. AI 애플리케이션이 더욱 정교하고 복잡해짐에 따라 강력하며 효율적이고, 비용 효율적인 컴퓨팅 설루션에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 클라우드에 워크로드를 배포하는 고객들은 이러한 최신 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 어떤 인프라가 필요한지 재고하고 있다. 고객들의 요구사항은 성능 향상과 비용 절감부터, 규제 또는 지속 가능성 목표를 위한 에너지 효율성의 새로운 벤치마크 달성까지 다양하다. Arm의 네오버스 V2(Neoverse V2)에 기반한 AWS 그래비톤4 프로세서는 이전 세대인 그래비톤3 프로세서보다 최대 30% 향상된 컴퓨팅 성능, 50% 더 많은 코어, 75% 더 많은 메모리 대역폭을 제공한다. 이러한 장점 덕분에 현재 에코시스템과 고객들이 AWS 프로세서를 많이 채택하고 있다는 것이 Arm의 설명이다. Arm 네오버스 V2 플랫폼에는 고성능 부동 소수점 및 벡터 명령어 지원과 같은 Armv9 아키텍처의 새로운 기능이 포함되어 있으며, SVE/SVE2, Bfloat16 및 Int8 MatMul과 같은 기능은 AI/ML 및 HPC 워크로드에 강력한 성능을 제공한다. AI 워크로드 채택을 더욱 촉진하기 위해 Arm은 2024년 초 선도적인 AI 프레임워크 및 소프트웨어 에코시스템과 협력하여 전체 ML 스택이 Arm에서 즉시 사용 가능한 추론 성능 최적화의 이점을 누릴 수 있도록 Arm Kleidi를 출시했고, 이를 통해 개발자가 별도의 Arm 관련 전문 지식 없이도 워크로드를 구축할 수 있도록 했다. Arm은 파이토치(PyTorch)에서 이러한 최적화를 통해 초당 토큰 수(tokens/sec)와 첫 토큰 생성 시간(time-to-first-token) 지표를 개선하여, AWS 그래비톤4에서 라마(Llama) 3 70B 및 Llama 3.1 8B와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 실행할 수 있는 방법을 선보였다. HPC 워크로드의 경우, 그래비톤4는 코어당 16% 더 많은 메인 메모리 대역폭과 vCPU당 두 배의 L2 캐시를 제공하는 등 그래비톤3E에 비해 성능이 크게 향상되었다. 이는 주로 메모리 대역폭에 제한이 있는 HPC 애플리케이션의 성능에 매우 중요하다. EDA 워크로드의 경우, Arm의 엔지니어링 팀이 프로덕션 실행을 통해 측정한 결과, 그래비톤4는 RTL 시뮬레이션 워크로드에서 그래비톤3보다 최대 37% 더 높은 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 한편, Arm은 지난 몇 년 동안 소프트웨어 에코시스템 전반에서 최종 고객이 AWS 그래비톤 프로세서에 다양한 클라우드 워크로드를 배포하면서 도입이 지속적으로 증가했다고 전했다. “고객들은 비용을 절감하고, 더 향상된 성능을 경험하며, 탄소 및 지속 가능성 발자국을 개선하고 있다”는 것이 Arm의 설명이다.

3D 시스템즈가 지오매직(Geomagic) 소프트웨어 포트폴리오를 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스에 매각하는 최종 계약을 체결했다고 발표했다. 3D 시스템즈는 이번 매각 결정이 자사의 소프트웨어 투자 전략에 대한 전략적 검토에 따른 것이라고 밝혔다. 거래 규모는 1억 2300만 달러(약 1784억 원)이며, 2025년 상반기에 매각이 완료될 것으로 보인다.  지오매직 제품 포트폴리오는 디자인 X(Design X), 컨트롤 X(Control X), 프리폼(Freeform), 랩(Wrap), 지오매직 포 솔리드웍스(Geomagic for SolidWorks)를 포함한다. 이들 소프트웨어 도구 세트는 3D 스캐너 캡처를 통해 물리적 객체에서 디지털 모델을 생성하고, CAD 모델로 변환해 최종 구성품 제조에 활용하는 ‘리버스 엔지니어링’ 프로세스에 쓰인다. 일부 지오매직 제품은 처음부터 설계하거나 기존 모델을 수정하며, 최종 구성품의 품질 관리를 위해 정확하게 측정하고 검사할 수도 있다. 헥사곤은 지오매직 포트폴리오를 자사의 3D 스캐닝 기술과 결합해, 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 더욱 강화된 스캔-투-CAD(scan-to-CAD) 워크플로를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 3D 시스템즈는 지오매직 매각 이후에는 3D 프린팅 기술의 활용을 중심으로 하는 소프트웨어 플랫폼에 집중할 예정이다. 여기에는 3D 프린팅 기반의 대규모 생산을 목표로 하는 고객을 겨냥한 3D 스프린트(3D Sprint), 3D엑스퍼트(3DXpert) 및 옥톤 인더스트리얼 매뉴팩처링 OS(Oqton Industrial Manufacturing OS)가 포함된다. 3D 시스템즈는 이러한 플랫폼에 개발 자원을 집중함으로써 전략적 소프트웨어 개발 노력을 가속화하고, 고객이 적층제조(AM)의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 제품 공급을 강화할 수 있다고 보고 있다. 3D 시스템즈는 특히 높은 신뢰성을 요구하는 생산 환경 및 다른 중요한 산업 환경에서 인공지능(AI)과 머신러닝의 접근성이 높아지는 상황을 주목하고 있다. 이를 위해 높은 ROI와 임무 수행에 중요한 소프트웨어를 제공하는 것에 집중함으로써 적층제조의 광범위한 채택을 뒷받침하겠다는 것이 3D 시스템즈의 전략이다. 3D 시스템즈의 제프리 그레이브스(Jeffrey Graves) 사장 겸 CEO는 “3D 시스템즈는 적층제조를 실험실에서 공장으로 확장하기 위한 노력을 꾸준히 진행했으며, 대량 맞춤형 생산에 대한 광범위한 경험을 갖고 있다. 이번 변화를 통해 새로운 사용 환경에서 고객의 성공에 가장 중요한 소프트웨어 플랫폼에 초점을 맞출 수 있도록 우리의 노력을 집중하고자 한다”면서, “소프트웨어 운영을 간소화하고 핵심 플랫폼에 전념하면서 AI가 제공하는 탁월한 기능을 활용함으로써, 고객의 3D 프린팅을 대량 생산 환경으로 옮기는 데에 가장 중요한 요구사항을 더욱 충실히 지원할 수 있을 것”이라고 전했다.

아마존웹서비스(AWS)는 지능형 럭셔리 모빌리티 기업인 로터스 테크놀로지가 지능형 럭셔리 자동차 경험 개발을 지원할 선호 클라우드 제공업체로 AWS를 선정했다고 발표했다. 로터스는 2028년까지 글로벌 럭셔리 기술 브랜드로 거듭나기 위한 자사의 ‘비전80(Vision80)’ 전략을 실행하기 위해 AWS를 활용할 예정이다. 로터스는 차세대 전기 및 디지털 기술 개발에 중점을 두고 럭셔리 전기차를 제공하는 데에 전념하고 있다. 로터스는 사물인터넷(IoT), 분석, 머신러닝, 생성형 인공지능(AI) 등 AWS 기술을 적용해 자율주행 설루션, 몰입형 인포테인먼트, 초고속 차량 충전 등의 커넥티드 기능을 개발하고 제공할 계획이다. 로터스는 로보 소울(ROBO Soul) 자율주행 소프트웨어 스택을 AWS상에서 구동해, 로터스의 차세대 전기차를 포함한 자동차와 트럭이 주차 및 고속도로 주행과 같은 작업을 자동으로 수행할 수 있게 한다. 또한, AWS를 활용해 지능형 주행 도구 플랫폼인 로보 갤럭시(ROBO Galaxy)를 개발해 차량 관리자(fleet manager)가 국제 시장에서 자율주행 차량의 효율성과 접근성을 높일 수 있도록 지원한다. 로터스는 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)와 아마존 MSK(Amazon Managed Streaming for Apache Kafka)를 활용해 지능형 주행 도구를 구축하고, 아마존 글루(Amazon Glue)로 데이터를 통합한다. AWS를 통해 로터스는 실시간 지도, 교통 상황, 운전자 행동 등 중요 정보를 분석해 지능형 주행 시스템의 기능을 향상시키고 더욱 안전한 운전 경험을 지원한다. 예를 들어, 로터스의 주행 시스템은 AWS 등 여러 기술을 활용해 물체가 차량 전방에 너무 가까이 접근하는 경우 자동으로 제동을 수행한다. 로터스의 커넥티드카 플랫폼인 로터스 커넥트(Lotus Connect)는 AWS상에서 구동되며, 로터스 고객에게 원격 차량 제어, 실시간 상태 모니터링, 지오펜싱(geofencing), 도난 차량 추적 기능을 제공해 더욱 스마트하고 안전하며 편리한 주행 경험을 실현한다. 예를 들어, 이 시스템은 지속적인 모니터링을 통해 운전자에게 사전 알림을 전송하고, 유지보수 문제를 자동으로 감지하며, 필요 시 즉각적인 도로변 지원을 요청한다. 로터스 커넥트는 아마존 EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service)를 사용해 컨테이너화된 애플리케이션을 신속하게 배포·관리·확장한다. 커넥티드카 플랫폼의 자율주행 모듈은 센서 입력을 처리해 주행 환경을 이해하고 운전자의 의사결정을 지원하며, 배포 시간을 6개월에서 2주로 단축한다. 또한, 로터스는 관계형 데이터베이스 서비스인 아마존 오로라(Amazon Aurora)를 활용해, 애플 월렛(Apple Wallet)에서 접근 가능한 차세대 자동차 키인 로터스 디지털 키(Lotus Digital Key)의 애플리케이션 지연 시간을 2.2초 미만으로 단축했다. 운전자는 디지털 키를 가족이나 친구와 공유할 수 있으며, 인터넷 연결이나 물리적 키 없이도 아이폰이나 애플워치로 차량을 잠그고, 잠금을 해제하고, 시동을 걸 수 있다. 이외에도 로터스는 AWS 분석 기능을 활용해 비즈니스 인사이트를 확보하고, 자동차 구매를 분석하며, 맞춤형 구매 추천을 제공한다. AWS의 콘텐츠 전송 네트워크인 아마존 클라우드프론트(Amazon CloudFront)를 통해 로터스는 개인화된 커스터마이징과 몰입형 자동차 구매 경험을 위한 실시간 3D 차량 렌더링을 제공한다. 이를 통해 로터스는 새로운 모델 구성을 3D로 제안하고 미리보기를 제공할 수 있어, 파트너사, 아티스트, 럭셔리 브랜드와의 협업을 통해 제공되는 한정판 디자인을 포함한 독특한 액세서리와 색상, 트림 패키지가 적용된 차량의 모습을 고객 미리 확인할 수 있게 한다. 로터스 테크놀로지의 보 리(Bo Li) 부사장은 “AWS의 기술은 로터스가 지능형 주행, 커넥티드카, 개인화된 경험을 위한 설루션을 구축할 수 있게 지원함으로써 더욱 빠른 글로벌 성장을 돕는다”면서, “AWS와의 협력을 통해 생성형 AI와 같은 새로운 기술을 적용하여 로터스의 자율주행 기능을 개선하고, 더욱 신속한 고객 서비스를 개발하며, 운전자 만족도를 향상시킬 수 있게 되어 매우 기쁘다. 향후 양사의 파트너십을 강화해 더욱 향상되고 신속한 차량 내 경험을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다. AWS의 오즈구르 토훔쿠(Ozgur Tohumcu) 자동차 및 제조 부문 총괄은 “자동차 산업은 디지털화와 전기화로 인한 지각변동을 겪고 있으며, 클라우드는 이러한 급속한 발전을 가속화하고 있다”면서, “AWS는 로터스가 더욱 개인화되고, 연결되고, 지능적인 차량 내 경험을 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원할 것이다. 앞으로도 양사의 지속적인 협력 관계를 기반으로 생성형 AI를 적용해 효율성을 높이고 새로운 커넥티드카 기능과 자율주행을 활용한 향상된 차량 기능, 고도화된 주행 경험 등을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.