한국마이크로소프트가 8월 6일 공식 출시되는 ‘서피스 프로 11번째 에디션(Surface Pro 11th Edition)’ 및 ‘서피스 랩탑 7번째 에디션(Surface Laptop 7thEdition)’ 사전 예약 판매를 시작한다고 밝혔다. 사전 예약은 쿠팡, 네이버 서피스 브랜드 스토어, 하이마트(온라인 및 잠실/월드타워점 외 일부 오프라인 매장), 현대백화점(더현대 서울/판교), 지마켓 마이크로소프트 온라인 스토어에서 진행된다. 지난 5월, 마이크로소프트는 AI 기술로 설계된 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)라는 새로운 윈도우 PC 카테고리를 공개하면서 칩셋부터 운영 체제, 애플리케이션 레이어, 클라우드까지 PC의 모든 요소를 AI 중심으로 완전히 재구성한 윈도우 플랫폼을 선보였다. 이번 신제품 2종은 서피스 제품군의 첫 번째 코파일럿+ PC로, 높은 성능과 배터리 효율성을 제공하는 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite) 및 스냅드래곤 X 플러스(Snapdragon X Plus) 프로세서가 탑재됐다. 이 프로세서의 NPU(Neural Processing Unit)는 45 TOPS(초당 45조 회 연산)를 처리할 수 있으며, 소형언어모델(SLMs)을 비롯한 여러 최신 AI 모델을 통해 사용자는 디바이스에서 직접 실행되는 새로운 AI 경험을 할 수 있다.   ▲ 서피스 프로 11th 에디션   서피스 프로 11th 에디션 (Surface Pro 11th Edition)은 휴대성이 높은 투인원(2-in-1) 제품으로, 태블릿 또는 데스크톱 모드로 쉽게 전환할 수 있어 언제 어디서든 AI 기능을 최대한 활용할 수 있도록 설계됐다. 특히 이전 모델 대비 90% 더 빠른 성능을 통해 생산성, 창의성, 커뮤니케이션 등에 최적화된 하이브리드 AI 사용 환경을 제공한다. 먼저 내장 카메라가 대폭 개선됐다. 초광각 쿼드 HD(Quad HD) 전면 카메라는 윈도우 스튜디오 이펙트(Windows Studio Effects)의 다양한 AI 기능을 지원해 더욱 선명하고 자연스러운 영상 통화 환경을 지원한다. 후면 카메라는 10MP 울트라 HD가 탑재돼 4K 화질로 영상 촬영이 가능하며, 별도의 장비 없이 내장된 프로그램을 통해 손쉽게 영상 편집을 할 수 있다.  서피스 슬림 펜(Surface Slim Pen) 기능도 향상됐다. 햅틱 엔진과 제로 포스 잉킹(Zero Force inking) 기능을 갖춰 자연스러운 필기 경험을 제공하며, 초정밀 음영 처리와 4096개의 압력 감지 포인트로 더욱 정교한 필기가 가능하다. 서피스 프로 플렉스 키보드(Surface Pro Flex Keyboard)에는 저소음 햅틱 터치패드가 탑재되었으며, 펜 보관 및 충전 기능도 지원한다. 서피스 프로는 최대 14시간 동안 영상 시청이 가능한 강력한 배터리가 탑재됐으며, 와이파이 7을 통해 안정적인 인터넷 환경을 지원한다. 13인치 OLED 또는 LCD HDR 디스플레이 모델과 네 가지 색상으로 출시되며, 스냅드래곤 X 플러스(10 코어), LCD 디스플레이, 플래티넘 색상, 와이파이, 16GB RAM, 256GB SSD를 탑재한 기본 모델의 가격은 154만 9000원부터 시작한다.   ▲ 서피스 랩탑 7th 에디션   서피스 랩탑 7th 에디션(Surface Laptop 7th Edition)은 최신 AI 기술과 강력한 하드웨어가 탑재됐으며, 역대 가장 슬림하고 세련된 디자인을 제공한다. 특히 이전 모델 대비 86% 더 빠른 성능을 지원해 멀티태스킹, 고사양 작업, 엔터테인먼트 등 다양한 AI 사용 환경에서 높은 성능을 발휘한다. 먼저 더 몰입감 있는 시각적 경험을 선사한다. 픽셀센스(PixelSense) 터치스크린 디스플레이는 모든 시리즈 중 가장 얇은 베젤로 더 넓은 시야를 제공한다. 또한, 120Hz 주사율로 부드러운 화면 전환을 제공하며, HDR 기술로 더 선명한 밝기와 명암을 구현한다. 돌비 비전 IQ(Dolby Vision IQ)는 자동으로 최적의 화질을 제공하고, 적응형 컬러 기술은 주변 환경에 맞춰 색상을 조정한다. 내장 카메라와 사운드도 개선됐다. AI 기반 풀 HD 서피스 스튜디오 카메라는 윈도우 스튜디오 이펙트의 자동 프레이밍, 인물 사진 흐림 효과, 크리에이티브 필터, 음성 집중 등 다양한 효과를 지원한다. 또한, 프리미엄 옴니소닉 스피커(Omnisonic speakers)와 돌비 애트모스 스튜디오 마이크(Dolby Atmos studio microphone)는 더욱 풍부하고 깨끗한 사운드를 구현한다. 서피스 랩탑은 13.8인치와 15인치 두 가지 화면 크기로 출시된다. 13.8인치는 네 가지 색상(플래티넘, 블랙, 사파이어, 듄)으로, 15인치는 플래티넘과 블랙 두 가지 색상으로 제공된다. 15인치는 최대 22시간, 13.8인치는 최대 20시간 동안 영상을 시청할 수 있다. 와이파이 7을 지원하며, 13.8인치 스냅드래곤 X 플러스(10코어), 플래티넘 색상, 16GB RAM, 256GB SSD를 탑재한 기본 모델의 가격은 154만 9000원부터 시작한다.

마이크로소프트와 한국폴리텍대학 부산캠퍼스는 7월 4일 고교생과 대학생을 대상으로 한 해커톤 행사인 '마이크로소프트 클라우드 AI 경진대회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 경진대회는 ‘AI Express 부산’ 사업의 일환으로 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 주도로 진행됐다. ‘AI Express 부산’은 한국폴리텍대학과 마이크로소프트가 지역 기술 격차를 해소하고자 2023년 9월부터 한국폴리텍대학을 중심으로 마이크로소프트 클라우드 AI 기술을 전파하기 위한 교육 지원사업으로 특히 부산 지역을 중심으로 진행되었다. 이 사업은 부산 지역의 특성화고등학교를 대상으로 한 교사 연수 및 학생 교육, 한국폴리텍대학 부산캠퍼스에는 마이크로소프트 클라우드 AI 정규과정 및 특강을 개설해 AI 교육의 저변을 확대하기 위한 것이다. 이번 해커톤 행사에는 부산기계공고, 부산소프트웨어마이스터고와 부산진여상 등 부산지역 특성화고를 대표하는 학교들과 한국폴리텍대학 학생들이 참가, 마이크로소프트 애저(Azure) 클라우드에 있는 도구를 사용해 다양한 개체 감지와 이미지 분류 AI 모델을 만들어 발표하는 식으로 진행됐다. 대회에 참여한 학생들은 마이크로소프트 클라우드 AI 교육을 받은 후에 팀을 구성해 출전했다. 교육 과정에서 학생들은 인공지능 설계자로서 가져야 할 윤리에 대해서 학습했고 클라우드에 대한 체험을 했다. 학생들은 경진대회 참가를 위해 5인 내외의 팀을 결성, 팀워크를 발휘하고 서로 아이디어를 공유해 주변 생활에서 활용할 수 있는 실용적인 모델을 구현하는 기회를 가졌다. 해커톤은 학생들이 직접 발표하고 서로 질의응답을 받는 형식으로 진행되었으며, 마이크로소프트의 인공지능 6대 원칙을 반영해 개발자로서 반드시 지켜야 할 윤리 적용 여부, 창의적 문제 해결성 및 실현 가능성을 위주로 심사가 이뤄졌다.  경진대회 결과 학교 매점의 결제 시스템에 사용할 수 있는 물품 인식 모델을 제시한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀이 대상을 수상했다. 이 외에도 애완견의 품종을 식별하는 AI 모델, 분리수거 물품 식별기, 헬멧 감지기, 화재감지 및 대피방향 안내 모델, 장애인을 위한 바코드 인식기, 멸종위기종 개체감지 모델 등 다양한 모델이 출품되었다. 특히 부산기계공고에서는 AI기술을 기계 분야에 적용하기 위해 개체감지 모델을 이미 학교에서 학습했던 아두이노와 OCR기술과 연계하여 적용해 내는 완성물을 선보이기도 했다.     대상을 차지한 부산소프트웨어 마이스터고 COPPA팀의 강시우 학생은 “마이크로소프트 애저의 커스텀비전을 사용하여 AI를 학습하였는데 기존의 텐서플로우와 같은 코딩을 사용하는 것보다 쉽게 구현되고 실생활에서 느꼈던 불편한 점을 AI 모델을 사용해 클라우드 기술을 적용했다”고 말했다. 이번 해커톤 대회를 참관한 각 학교 선생님들은 이번 대회에 참여한 모든 학생들이 팀을 이루어 밤낮을 가리지 않고 열심히 모델을 만드는 과정을 보면서 이러한 교육이 학교 교육에도 정착되기를 바란다는 의지를 밝혔다. 특히 이번 경진대회 개최를 주도한 한국폴리텍대학 부산캠퍼스 소프트웨어융합과 학과장 김강현교수는 “클라우드 AI 저변 확대를 위한 교육지원사업 및 경진대회를 공동으로 주최하여 준 마이크로소프트에 감사를 드리며 향후 학생뿐만 아니라 신중년 및 재직자 등 다양한 사람들에게 클라우드 AI 교육 기회가 제공되기를 바란다”고 밝혔다.

젠하이저가 자사의 첫 번째 비디오 콘퍼런스 솔루션인 ‘TC Bar(TeamConnect Bar, TC 바)’를 출시한다고 밝혔다. TC Bar는 화상회의에 필요한 카메라와 마이크가 모두 포함된 젠하이저의 첫 번째 올인원 제품으로, 4K UHD 해상도와 ‘하이 다이내믹 레인지(HDR)’ 기술을 지원하여 밝고 선명한 화질을 제공한다. 또한 참석자의 얼굴과 움직임을 자동으로 인식하고 위치를 감지하는 ‘자동 프레이밍’ 과 여러 참가자들을 레이아웃으로 구분하는 ‘인물 타일링(Person Tiling)’ 등 AI 기능이 탑재된 것이 특징이다.  TC Bar의 마이크에는 ‘자동 빔포밍 기술’이 적용되어 화자의 음성을 정확하게 추적하고 발표자와 회의 참여자 간의 원활한 이동과 전환을 가능하게 해준다. 또 사용자의 선호에 따라 소음 억제의 정도를 사전에 설정할 수 있는 ‘노이즈 컨트롤 기능’을 지원해 배경 소음이 있는 방에서도 명확한 음질로 회의의 효율성을 높인다.   TC Bar에는 가청 주파수의 거의 모든 음역대를 재생하는 ‘풀레인지 스테레오 스피커’와 자동으로 실내 음향을 최적화하는 DSP 엔진이 내장되어 주변 환경에 최적화된 오디오의 품질을 제공한다. TC Bar는 플러그 앤 플레이 방식으로 간편하게 설치할 수 있으며, 표준 오디오 네트워킹 솔루션인 단테(Dante) 및 외부 카메라 추가 옵션을 지원해 회의실 환경에 따라 유연하게 확장할 수 있다. 또 줌(Zoom), 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams) 등 글로벌 커뮤니케이션 플랫폼들과 파트너십 관계를 구축해 안정적인 시스템을 지원한다.     TC Bar는 협업 공간의 규모과 인원에 따라 ‘TC Bar S’ 및 ‘TC Bar M’ 등 두 가지의 모델로 출시된다. TC Bar S는 4개의 마이크와 2개의 스피커를 탑재하고 있으며, 7명 이하의 소규모 회의에 적합하다. TC Bar M은 6개의 마이크와 4개의 스피커를 탑재하고 있으며, 최대 12명 규모의 회의를 지원한다. 젠하이저코리아의 이종석 상무는 “글로벌 협업 시장은 다양한 근무 형태의 확산으로 높은 업무 효율성을 추구해 왔으며, 젠하이저는 오랫동안 쌓아온 기술력을 바탕으로 빠르게 변화하는 협업 환경에 발맞춰 업계를 선도하는 제품들을 선보여왔다”면서, “젠하이저의 협업 솔루션은 우수한 품질의 사운드와 안정적인 시스템 환경을 지원해 다국적 기업들의 회의실, 세미나실 및 세계적인 교육기관들의 강의실, 강당 등에서 사용되고 있다”고 전했다. 젠하이저코리아의 김태한 이사는 “이번에 출시하는 TC Bar는 단테 네트워크를 지원해 다양한 제조업체의 하드웨어 및 소프트웨어와 호환되는 것이 특징”이라면서, “업무의 효율성이 중요해지는 상황에서 TC Bar의 높은 신뢰성과 유연한 확장성은 많은 기업의 스마트 오피스에서 유용하게 활용될 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

개발 및 공급 : 유니티 주요 특징 : 렌더링을 위한 URP와 HDRP의 성능 향상, 조명 기능 개선, 풍부한 환경 렌더링의 정확성 향상, 멀티 플랫폼 지원 개선, XR 입력 및 상호작용 간소화, AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 등     유니티 6(Unity 6) 프리뷰 버전(이전 명칭은 2023.3 테크 스트림)은 2024년 출시되는 유니티 6 정식 버전의 개발 사이클에서 마지막 릴리스에 해당하며, 유니티 2023.1과 2023.2 버전에서 릴리스된 기능을 포함한다. 유니티는 2023년 11월 진행된 ‘유나이트’ 이벤트에서 명명 규칙을 업데이트한다고 발표한 바 있다. 유니티 6 프리뷰는 테크 스트림 릴리스처럼 구성되어 있으며, 지원되는 릴리스이므로 탐색 중이거나 프로토타이핑 단계에 있는 프로젝트에서 최신 기능과 업데이트된 기능을 미리 사용해 볼 수 있다. 정식 제작 중인 프로젝트에는 향상된 안정성과 지원이 제공되는 유니티 2022 LTS릴리스를 사용하는 것이 좋다.   렌더링 성능 향상 유니티 6 프리뷰에서는 URP(유니버설 렌더 파이프라인)와 HDRP(고해상도 렌더 파이프라인)의 성능이 향상되어 여러 플랫폼 전반에서 제작 속도를 높일 수 있다. 콘텐츠에 따라 다르지만, CPU 워크로드를 30~50%까지 줄이는 동시에 다양한 플랫폼 전반에서 더 원활하고 빠르게 렌더링할 수 있다. 새로운 GPU 상주 드로어를 사용하면 복잡한 수동 최적화를 거치지 않고도 규모가 크고 풍부한 월드를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 고사양 모바일 기기, PC, 콘솔 등의 플랫폼에서 복잡한 대형 신(scene)을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화할 수 있다.   ▲ 복잡한 대형 신을 렌더링할 때 게임 오브젝트에 사용되는 CPU 프레임 시간을 50%까지 단축하여 게임을 최적화한다.   GPU 상주 드로어와 함께 GPU 오클루전 컬링 또한 프레임마다 오버드로되는 양을 줄여 게임 오브젝트의 성능을 향상시킨다. 즉, 렌더러가 보이지 않는 오브젝트를 드로하느라 리소스를 낭비하지 않게 한다. GPU 오클루전 컬링은 GPU 기반 접근 방식을 통해 신에서 보이지 않는 오브젝트를 렌더링하지 않게 한다.  STP(시공간 포스트 프로세싱)로 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높일 수 있다. STP는 저해상도에서 렌더링된 프레임을 정확도 손실 없이 업스케일링하도록 설계되어, 플랫폼에 다양한 성능 수준과 화면 해상도로 일관적인 고품질 콘텐츠를 제공할 수 있다. STP는 데스크톱과 콘솔 전반에서, 무엇보다도 컴퓨팅 가능한 모바일 기기에서 URP 및 HDRP 모두와 호환된다.   ▲ STP는 GPU 성능을 최적화하고 시각적 품질과 런타임 성능을 높인다.   URP용 렌더 그래프(Render Graph)는 새로운 렌더링 프레임워크 및 API로, 렌더 파이프라인의 유지 관리와 확장을 간소화하고 렌더링 효율성과 성능을 높인다. 최신 시스템에는 특히 타일 기반(모바일) GPU에서 메모리 대역폭 사용량과 에너지 소비를 줄이기 위한 네이티브 렌더 패스의 자동 병합 및 생성 같은 핵심 최적화 기능이 다양하게 추가되었다. 또한 새로운 렌더 그래프 API를 통해 커스텀 패스 추가 워크플로를 간소화할 수 있기 때문에, 사용자는 커스텀 래스터와 커스텀 패스로 렌더 파이프라인을 확장하고 새로운 컨텍스트 컨테이너를 사용하여 필요한 파이프라인 리소스에 모두 안전하게 액세스할 수 있다. 마지막으로, 새로운 렌더 그래프 뷰(Render Graph Viewer) 툴을 사용해 엔진의 렌더 패스 생성과 프레임 리소스 사용량을 에디터 내에서 직접 분석하고, 렌더 파이프라인 디버깅과 최적화 과정을 간소화할 수 있다.   ▲ 렌더 그래프 뷰를 사용하여 렌더 파이프라인, 패스, 리소스를 분석한다.   URP의 포비티드 렌더링(Foveated Rendering) API를 사용하면 포비티드 렌더링 수준을 설정하여 사용자 주변의 중거리/원거리 정확도를 낮추는 대신 GPU 성능을 높일 수 있다. 유니티 6 프리뷰에서는 두 가지 새로운 포비티드 렌더링 모드를 사용할 수 있다. 고정 포비티드 렌더링(Fixed Foveated Rendering)의 경우 스크린 공간 중앙 영역의 품질이 높아지고, 시선 추적 포비티드 렌더링(Gazed Foveated Rendering)에서는 시선 추적을 통해 스크린 공간에서 품질을 높여야 할 영역을 결정한다. 포비티드 렌더링 API는 오큘러스 XR(Oculus XR) 플러그인을 사용하는 메타 퀘스트(Meta Quest), 그리고 소니 플레이스테이션 VR2(Sony PlayStation VR2) 플러그인과 호환되며, OpenXR 플러그인에 대한 지원이 곧 추가될 예정이다.   ▲ 시선이 집중되는 영역의 품질을 높이는 방법으로 GPU 성능을 향상하여, VR에서 시각적 품질을 높이고 프레임 속도를 개선한다.   HDRP 및 URP에서의 볼륨 프레임워크 향상으로 모든 플랫폼에서 CPU 성능이 최적화되어 저사양 하드웨어에서도 실행이 가능하다. 이제 URP에서도 HDRP처럼 전반적으로 향상된 사용자 인터페이스를 사용하여 전역 볼륨과 품질 수준별 볼륨을 설정할 수 있다. 또한 이제 손쉽게 URP용 커스텀 포스트 프로세싱 효과와 함께 볼륨 프레임워크를 사용하여 커스텀 안개와 같은 효과를 직접 제작할 수 있다.    ▲ URP 커스텀 포스트 프로세싱   조명 개선 사항 APV(적응적 프로브 볼륨)는 유니티에서 전역 조명을 구현하는 새로운 방법을 제공한다. 라이트 프로브를 통해 빛을 받는 오브젝트의 저작(authoring) 및 반복 작업(iteration)을 더 간소화했으며, 시간대 시나리오나 스트리밍 등의 새로운 작업을 수행할 수 있다. 유니티 2023.1 및 2023.2 테크 스트림 릴리스에서 제공된 APV의 개발을 기반으로, 유니티 6 프리뷰에서는 탁월한 조명 전환을 구현하기 위해 저작 워크플로 개선, 스트리밍 기능 확장, 제어 및 플랫폼 도달률(Reach) 확장 등의 개선이 이루어졌다.  APV 시나리오 블렌딩을 URP로 확장하여, 낮과 밤을 전환하거나 방에서 불을 켜고 끄는 상황에 대한 베이크된 프로브 볼륨 데이터를 손쉽게 블렌딩할 수 있도록 더 광범위한 플랫폼을 지원한다. 여러 조명 시나리오를 베이크한 다음 런타임에 블렌딩할 수 있다. 이 기능은 프로브 볼륨 데이터에만 적용된다. 반사 프로브, 라이트맵, 광원 위치 또는 강도와 같은 기타 요소는 직접 조정해야 한다.  URP와 HDRP에서 모두 지원하는 APV 스카이 오클루전을 사용하면 가상 환경에 시간대별 조명 시나리오를 적용하여 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다. 스카이 오클루전을 사용하면 APV 시나리오 블렌딩에 비해 다양한 컬러 배리에이션으로 하늘의 정적 간접 조명을 구현할 수 있다.  이제 APV 디스크 스트리밍이 URP에서 비컴퓨트(non-compute) 경로를 지원하며, AssetBundles 및 Addressables 지원 또한 활성화되었다.  Probe Adjustment Volumes 툴을 활용하여 APV 콘텐츠를 미세 조정하고 빛 번짐 효과를 해결할 수 있다. 이러한 볼륨 내부의 프로브에 대해 샘플 카운트 오버라이드 및 프로브 무효화 등을 조정할 수 있다. 조정 볼륨의 영향을 받지 않는 라이트 프로브는 숨길 수 있고, 이제 영향을 받는 프로브의 프로브 조명 데이터만 미리 확인할 수 있으며, Probe Volume 및 Probe Adjustment Volume 컴포넌트에서 곧바로 베이크할 수 있다. 마지막으로, C# Light Probe Baking API가 추가되어 이제 한 번에 베이크할 프로브의 개수를 제어하여 실행 시간과 메모리 사용량 간의 균형을 맞출 수 있다.    더 정확하고 풍부한 환경 유니티 6 프리뷰는 HDRP에서 프로젝트의 시간대 시나리오를 더 사실적으로 구현할 수 있도록 일몰과 일출의 하늘 렌더링을 개선하였다. 또한 먼 거리의 안개를 보완하기 위해 오존층 지원과 대기 산란이 추가되었다. 커스틱을 샘플링하여 볼류메트릭 광원의 빛줄기를 생성하는수중 볼류메트릭 포그 지원이 추가되어 물의 표현도 개선되었다. 성능 최적화 측면에서는 CPU로 시뮬레이션을 모사하는 대신, 몇 프레임이 지연되며 GPU에서 시뮬레이션을 다시 읽어 오는 옵션이 추가되었다. 혼합 트레이싱 모드가 포함된 투명한 표면 지원도 추가되어, 물과 같은 표면을 터레인이나 초목과 함께 렌더링할 때 레이트레이싱과 스크린 공간 효과를 혼합할 수 있다. 대규모의 동적인 월드를 렌더링하려면 무엇보다 성능이 중요하므로 URP와 HDRP의 SpeedTree 초목 렌더링을 최적화했으며, 앞에서 언급한 새로운 GPU 상주 드로어를 활용한다.   VFX 그래프 아티스트 워크플로 유니티 프리뷰 6에서는 VFX 아티스트가 더 많은 플랫폼에 효율적으로 도달할 수 있도록 툴과 URP 지원을 개선했다. VFX 그래프 프로파일링 툴을 사용하면 VFX 아티스트는 메모리와 성능에 대한 피드백을 받고, 그래프 내에서 최적화할 부분을 찾아서 특정 효과를 미세 조정하고 성능을 극대화할 수 있다.   ▲ VFX 그래프 프로파일링 툴   셰이더 그래프 키워드의 지원을 받아 VFX 셰이더를 제작할 수 있으며, URP 뎁스 및 컬러 버퍼를 사용하여 빠른 충돌이나 월드 내 파티클 생성을 위해 URP로 더 복잡한 효과를 만들 수 있다. VFX 그래프의 개념과 기능을 학습할 수 있도록 제작된 VFX 애셋 모음인 신규 학습 템플릿으로 VFX 그래프를 빠르게 시작할 수 있다.   셰이더 그래프 아티스트 워크플로 유니티 6 프리뷰에는 셰이더 그래프 사용자들이 많이 겪는 고충을 해결하기 위해 편집이 가능한 키보드 단축키, 그래프에서 가장 GPU 사용량이 많은 노드를 빠르게 식별할 수 있는 히트맵 컬러 모드를 추가하였으며, 실행 취소/재실행 또한 더 빨라졌다.   ▲ 노드의 상대적 GPU 비용을 보여 주는 히트맵 컬러 모드   여러 셰이더 그래프 애셋이 담긴 신규 노드레퍼런스 플을 사용할 수 있다. 샘플에 포함된 각 그래프는 하나의 노드를 설명하고, 내부적으로 작동하는 수학을 요약하며, 가능한 노드 사용 방법에 대한 예시를 포함한다.    멀티 플랫폼 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 멀티 플랫폼 개발 워크플로를 최적화하고 인기 있는 플랫폼 전반에서 도달률을 향상하는 것을 목표로 데스크톱과 모바일, 웹 및 XR에서 향상된 멀티 플랫폼 기능을 제공한다.   빌드 창 편의성 향상 및 새로운 빌드 프로필 새로운 빌드 프로필 기능을 통해 더욱 유연하고 효율적으로 빌드를 관리할 수 있다. 각 프로필에서 빌드 설정을 구성하는 것 외에 이제 서로 다른 신 목록을 넣어 빌드의 콘텐츠를 커스터마이즈할 수 있어, 게임에서 가장 선보이고 싶은 신이 사용된 고유의 플레이 가능한 데모를 여러 개 만들 수 있다. 또한 플레이어 설정에서 볼 수 있는 스크립팅에 더해 어떤 프로필이든 정의하는 커스텀 스크립팅을 설정할 수 있으며, 이를 통해 빌드와 에디터 플레이 모드의 기능과 동작을 미세 조정할 수 있다. 버티컬 슬라이스(시연 버전)를 만들거나 플랫폼별로 동작을 다르게 설정하려 할 때 이 기능을 활용할 수 있다. 프로필마다 플레이어 설정 오버라이드를 추가하여 플랫폼 모듈에 맞게 설정을 커스터마이즈할 수 있다. 이 기능을 이용하면 프로필마다 다른 퍼블리싱 설정을 손쉽게 구성할 수 있다. 전반적으로 이 최신 기능을 사용하면 에디터에서의 빌드 관리 방식을 커스터마이즈하기 위해 커스텀 빌드 스크립트를 사용해야 하는 빈도를 낮출 수 있다. 마지막으로, 에디터에서 플랫폼을 쉽게 확인할 수 있도록 플랫폼 브라우저를 추가했다. 플랫폼 브라우저에서 Unity가 지원하는 모든 플랫폼을 확인하고 원하는 플랫폼의 빌드 프로필을 생성할 수 있다.   ▲ 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 창   웹 런타임으로 모바일 게임 도달률 향상 안드로이드 및 iOS 브라우저 지원이 유니티 6 프리뷰에 추가되었다. 이제 모든 웹에서 유니티 게임을 실행할 수 있으며, 브라우저 게임을 데스크톱 플랫폼으로 제한해 개발하지 않아도 된다. 또한 게임을 네이티브 앱의 웹 뷰에 임베드하거나, 유니티의 프로그레시브 웹 앱 템플릿을 사용해 고유한 바로 가기와 오프라인 기능을 가진 네이티브 앱처럼 게임이 작동하도록 구현할 수 있다. 모바일 기기 컴파스 지원과 GPS 위치 트래킹 같은 기능이 추가되어, 게이머가 플레이하는 플랫폼에 맞게 대응하도록 웹 게임을 구현할 수 있다. Emscripten 3.1.38 툴체인 업데이트와 부호 확장 명령 코드, 트랩 없는 부동 소수점-정수 변환, 벌크 메모리, BigInt, Wasm 테이블, 네이티브 Wasm 예외, Wasm SIMD와 같은 새로운 WebAssembly 언어 기능 모음을 통한 최신 WebAssembly 2023 지원을 통해 웹 게임을 미세 조정할 수 있다. 또한 WebAssembly 2023은 힙 메모리를 4GB까지 지원하므로 최신 하드웨어에서 더 많은 RAM을 사용할 수 있다.   ▲ 아이폰 15 프로의 사파리에서 실행되는 유니티의 2D 샘플 프로젝트 해피 하비스트(Happy Harvest)   유니티 6 프리뷰에는 최신 안드로이드 툴, 즉시 사용 가능한 자바(Java) 17 지원, 안드로이드 앱 번들에 디버그 심볼을 추가하는 기능 등을 비롯한 더 많은 모바일 개선 사항이 포함된다. 이를 통해 구글 플레이 스토어(Google Play Store)에 제출하는 시간을 절약하고 플레이 콘솔(Play Console)에서 항상 스택트레이스 정보를 확인할 수 있다.   WebGPU 백엔드 얼리 액세스 WebGPU 백엔드의 실험 단계 지원을 도입하는 것은 웹 기반 그래픽스 가속의 중대한 이정표로서, 앞으로 유니티 웹 게임의 그래픽스 렌더링 정확도를 도약시키는 디딤돌이 될 것이다. WebGPU는 컴퓨트 셰이더 지원과 같은 최신 GPU 기능을 웹에 노출하고 활용하려는 목적으로 설계되었다. WebGPU는 새로운 웹 API로서, 다이렉트X 12(DirectX 12), 벌칸(Vulkan), 메탈(Metal)과 같은 네이티브 GPU API를 통해 내부적으로 구현하는 최신 그래픽스 가속 인터페이스를 데스크톱 기기에 따라 제공한다. WebGPU 그래픽스 백엔드는 여전히 실험 단계이므로 정식 제작에 사용하는 것은 권장하지 않는다.   ▲ GPU(컴퓨트) 스키닝의 장점을 활용해 높은 프레임 속도를 유지하면서 로봇들의 골격 위에 스킨을 메시 처리한 데모   유니티 에디터의 ARM 기반 윈도우 기기 지원 유니티는 2023.1에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 지원을 제공하여 새로운 하드웨어로 타이틀을 가져올 수 있게 했다. 유니티 6 프리뷰를 통해 유니티 6에서 ARM 기반 윈도우 기기에 대한 네이티브 유니티 에디터 지원을 제공한다. 따라서 이제 ARM 기반 기기의 성능과 유연성을 활용하여 유니티 게임을 제작할 수 있다.   다이렉트X 12 백엔드 개선 사항 유니티의 다이렉트X 12 그래픽스 백엔드가 정식으로 제작에 사용 가능하며, DX12를 지원하는 윈도우 플랫폼을 타깃으로 제작할 때 사용할 수 있다. 이번 변경에 앞서 렌더링 안정성과 성능에 대한 포괄적인 향상이 이루어진 바 있다. 유니티 에디터와 유니티 플레이어는 DX12에서 Split Graphics Jobs를 사용하여 향상된 CPU 성능의 혜택을 누릴 수 있다. 성능 향상 수준은 신의 복잡도와 제출되는 드로 콜 횟수에 따라 다를 수 있다.     무엇보다도 DX12 그래픽스 API는 광범위한 최신 그래픽스 성능을 지원할 수 있으므로, 유니티의 레이트레이싱 파이프라인 같은 차세대 렌더링 기법을 사용할 수 있다. 조만간 그래픽스에서 머신러닝에 이르는 DX12의 고급 기능을 활용하여, 높은 수준의 정확도와 성능을 실현할 수 있을 것이다.   마이크로소프트 GDK 패키지로 마이크로소프트 플랫폼 생태계 도입 마이크로소프트와 유니티의 지속적인 파트너십 덕분에 이제 유니티 6 프리뷰와 2022 LTS, 2021 LTS에서 2개의 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 이용할 수 있다. Microsoft GDK Tools와 Microsoft GDK API 패키지를 동일한 구성 및 코드 베이스로 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 사용할 수 있다. 이 패키지를 사용하면 사용자 ID, 플레이어 데이터, 소셜, 클라우드 스토리지 등의 엑스박스(Xbox) 서비스를 활용할 때와 같은 코드를 사용하여, 윈도우 및 엑스박스같은 마이크로소프트 게이밍 플랫폼에서 더욱 손쉽게 게임을 빌드할 수 있다. 통합 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 공유 코드 베이스와 API를 통한 빌드 프로세스 자동화 기능을 활용하여 마이크로소프트 플랫폼에서 게임을 제작할 수 있다. 패키지에 포함된 다양한 기능을 선보이는 새로운 샘플도 제공된다. 이전에는 엑스박스 콘솔과 윈도우의 마이크로소프트 스토어를 타깃으로 삼는 경우 마이크로소프트와 유니티에서 제공하는 별도의 GDK 패키지를 설치하는 것이 지침이었다. 그렇게 하려면 타깃으로 삼은 각 마이크로소프트 플랫폼별로 다른 코드 브랜치를 관리해야 했다. 새로운 마이크로소프트 GDK 패키지를 사용하면 그럴 필요가 없다. 또한 이제 빌드 서버에서 직접 API로 MicrosoftGame.config 파일을 수정할 수 있다. 유니티 6의 새로운 빌드 프로필 기능과 함께 사용하면 하나의 프로젝트만으로도 손쉽게 마이크로소프트 게이밍 생태계에 게임을 공개할 수 있다.   ▲ 유니티 패키지 관리자의 새로운 마이크로소프트 GDK API(1단계) 및 마이크로소프트 GDK 툴즈(2단계). 유니티 패키지 관리자에서 직접 마이크로소프트 GDK 패키지를 설치하고 마이크로소프트 GDK를 사용해 개발을 시작할 수 있다.   XR 경험 유니티는 AR킷(ARKit), AR코어(ARCore), 비전OS(visionOS), 메타 퀘스트, 플레이스테이션 VR, 윈도우 MR(Windows Mixed Reality) 등 많이 알려진 알려진 XR(확장현실) 플랫폼을 지원한다. 유니티 6 프리뷰는 혼합 현실, 손 및 시선 입력, 개선된 시각적 정확도 같은 최신 크로스 플랫폼 기능을 포함한다. 이제 향상된 템플릿에 이러한 많은 최신 기능이 통합되어 더 빠르게 시작할 수 있다.   현실 세계를 게임에서 구현하기 기존 게임을 혼합 현실로 확장하려 할 때나 아니면 완전히 새로운 게임을 제작하려는 경우에도 AR 파운데이션(AR Foundation)을 사용하면 크로스 플랫폼 방식으로 현실 세계를 플레이어 경험에 통합할 수 있다. 유니티 6 프리뷰에는 AR코어에서의 이미지 안정화 지원을 추가하였으며, 메타 퀘스트(Meta Quest)와 같은 혼합 현실 플랫폼을 대상으로 메시 및 바운딩 박스 기능 등에 대한 지원을 개선했다.   ▲ 최신 AR 파운데이션 메시 기능   XR 입력 및 상호작용 상호작용을 간소화할 수 있도록 XRI(XR Interaction Toolkit) 3.0에 여러 주요 개선 사항이 추가되었다. 그중에서도 Near-Far Interactor라는 새로운 인터랙터는 프로젝트에서 인터랙터의 동작을 커스터마이즈할 때 유연성과 모듈성을 향상시킬 수 있다.  새로운 Input Reader의 추가로 XRI 입력 처리 방식이 개선되었으며, 이를 통해 입력 프로세스가 간소화되고 다양한 입력 유형 전반에서 코드의 복잡도가 줄어든다. 마지막으로, 크로스 플랫폼 방식으로 게임 내 키보드를 구현하고 커스터마이즈할 수 있도록 새로운 가상 키보드 샘플을 출시할 계획이다.   고유의 손 제스처 손을 사용하여 콘텐츠와 상호작용하도록 하는 플랫폼이 점점 더 많아지는 추세이다. 유니티의 XR Hands 패키지를 사용하면 커스텀 손 제스처(예 : 엄지 척, 엄지 다운, 가리키기)나 일반적인 오픈XR 손 제스처를 구현할 수 있다. 샘플이 포함되어 있어 빠르게 작업을 시작할 수 있다. 손 모양과 제스처의 제작, 미세 조정 및 디버깅을 위한 툴이 함께 지원되므로 더 많은 사용자를 대상으로 폭넓은 콘텐츠를 제공할 수 있다.   시각적 정확도 향상 게임의 시각적 정확도를 향상하려는 방법의 하나로 현재 실험 단계 패키지로만 이용할 수 있는 Composition Layers 기능이 있다. 이 기능은 런타임의 합성 레이어에 대한 네이티브 지원을 사용하여 텍스트, 비디오, UI 및 이미지를 더욱 양호한 품질로 렌더링하고, 더 선명한 텍스트, 뚜렷한 윤곽선을 비롯해 전반적으로 더 나은 결과물을 제공하는 동시에 아티팩트도 상당히 줄일 수 있다.   멀티플레이어 제작 간소화 유니티 6 프리뷰는 간단한 엔드 투 엔드 통합 솔루션으로, 멀티플레이어 게임의 제작, 출시, 성장을 가속한다. 실험 단계 멀티플레이어 센터 유니티는 패키지 레지스트리에서 사용할 새로운 실험 단계 멀티플레이어 센터(Experimental Multiplayer Center) 패키지를 제작했다. 멀티플레이어 센터는 멀티플레이어 개발을 시작할 수 있도록 안내하는 간소화된 가이드 툴이다. 에디터의 중심에 있는 이 가이드를 활용하면 프로젝트별 요구 사항에 맞는 유니티 툴과 서비스에 액세스할 수 있다.  멀티플레이어 센터는 프로젝트의 멀티플레이어 사양에 따른 인터랙티브 가이드, 리소스와 교육 자료에 대한 액세스, 그리고 멀티플레이어 기능을 빠르게 배포하고 간단하게 실험할 간편한 방법을 제공한다.   멀티플레이어 플레이 모드 유니티 에디터 내에서 각 프로세스 전반의 멀티플레이어 기능을 테스트해 볼 수 있는 멀티플레이어 플레이 모드(Multiplayer Play Mode) 1.0 버전이 릴리스되었다. 디스크의 동일한 소스 애셋을 사용하면서 하나의 개발 기기에서 최대 4명의 플레이어(기본 에디터 플레이어 및 가상의 플레이어 3명)를 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 멀티플레이어 플레이 모드를 사용하면 프로젝트를 빌드하고, 로컬에서 실행하고, 서버-클라이언트 관계를 테스트하는 데 걸리는 시간을 단축하는 멀티플레이어 개발 워크플로를 구축할 수 있다.   ▲ 멀티플레이어 플레이 모드는 개발 과정에서 멀티플레이어 게임을 테스트하기 위한 설정 시간을 단축하고 빠른 반복 루프를 유지한다.   멀티플레이어 툴즈 멀티플레이어 툴즈(Multiplayer Tools) 패키지를 2.1.0 버전으로 업데이트하며, 새로운 디버깅 시각화 툴인 네트워크 신 비주얼라이제이션(Network Scene Visualization)을 추가했다. 네트워크 신 비주얼라이제이션(NetSceneVis)은 멀티플레이어 툴즈 패키지에 포함된 강력한 툴로, 유니티 에디터 신 뷰에서 프로젝트를 보며 메시 셰이딩이나 텍스트 오버레이와 같은 시각화 기능을 통해 오브젝트별 네트워크 커뮤니케이션을 시각화하고 디버깅할 수 있다.   Netcode for GameObjects용 실험 단계 분산형 권한 새로운 Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)과 함께 사용할 때의 분산형 권한 모드를 Netcode for GameObjects 2.0.0-exp.2 버전(com.unity.netcode.gameobjects)에 추가했다. 분산형 권한 모드에서는 클라이언트가 게임 세션에서 생성된 넷코드(Netcode) 오브젝트에 대해 분산된 소유권/권한을 가진다. 넷코드 시뮬레이션 워크로드는 클라이언트 전반에 분산되며, 네트워크 상태는 유니티가 제공하는 고성능 클라우드 백엔드를 통해 조율된다.   넷코드 포 엔티티즈 게임 오브젝트가 디버그 바운딩 박스를 렌더링할 수 있도록 지원하여 넷코드 포 엔티티즈(Netcode for Entities) 경험을 개선했다. 또한 코드를 수정할 필요 없이 커스터마이즈할 수 있는 넷코드 설정 변수 대부분이 포함된 NetCodeConfig ScriptableObject를 추가했다.   데디케이디드 서버 패키지 프로젝트를 별도로 만들지 않아도 프로젝트에서 서버와 클라이언트 역할을 전환하도록 허용하는 데디케이디드 서버(Dedicated Server) 패키지를 출시했다. 멀티플레이어 역할을 사용하면 클라이언트 및 서버 전반에 게임 오브젝트와 컴포넌트를 배분할 수 있다.  멀티플레이어 역할로 각 빌드 타깃에서 사용할 멀티플레이어 역할(클라이언트, 서버)을 결정할 수 있다. 이는 다음과 같이 구성된다. 콘텐츠 선택 : 여러 멀티플레이어 역할을 대상으로 포함하거나 제거할 콘텐츠(게임 오브젝트, 컴포넌트)를 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 자동 선택 : 여러 멀티플레이어 역할에서 자동으로 제거되어야 할 컴포넌트 유형을 선택하는 UI 및 API를 제공한다. 안전성 확인 : 멀티플레이어 역할에서 오브젝트를 제거하여 발생할 수 있는 잠재적인 널(null) 참조 예외를 감지하기 위한 경고를 활성화한다. 이 패키지에는 데디케이디드 서버 플랫폼 개발에 추가로 필요한 최적화 및 워크플로 개선 사항도 포함된다.   Experimental Multiplayer Services SDK Experimental Multiplayer Services SDK는 유니티 6 프리뷰에서 개발하는 게임에 온라인 멀티플레이어 요소를 한 번에 추가할 수 있는 솔루션이다. UGS(Unity Gaming Services)를 기반으로 릴레이(Relay) 및 로비(Lobby) 서비스의 여러 기능을 새로운 단일 ‘세션’ 시스템으로 결합한 솔루션으로, 빠르게 플레이어 그룹의 연결 방식을 정의할 수 있도록 지원한다. Experimental Multiplayer Services SDK 0.4.0 버전(com.unity.services.multiplayer)을 사용하면 P2P(peer-to-peer) 세션을 생성하고 플레이어가 참여 코드, 활성 세션 목록 검색 또는 ‘빠른 참여’ 기능 등 다양한 방법으로 참여하도록 구현할 수 있다.   유니티 6 프리뷰의 멀티플레이어 유니티 6 프리뷰에 포함된 많은 기능은 아직 실험 단계에 있으며, 아직 정식 제작에 사용할 수는 없다. 유니티 6가 완전한 지원 경험을 갖출 수 있도록 사용자의 피드백을 바탕으로 해당 기능을 빠르게 사전 릴리스 및 릴리스 단계로 전환할 예정이다.   엔티티 워크플로 개선 사항 유니티 6 프리뷰는 ECS 워크플로를 간소화하고 사용자가 흔히 겪는 어려움을 해결한다. 이러한 노력의 하나로, 유니티는 향후 엔티티와 게임 오브젝트 워크플로가 통합되는 상황에 대비하여 엔티티의 저장 방식을 변경했다. 이제 엔티티 ID가 전역적으로 고유의 값을 가지며, 한 엔티티 시스템에서 다른 시스템으로 원활하게 옮길 수 있다. 이러한 변경이 ECS 워크플로에 영향을 주지는 않지만, 항상 정확한 엔티티를 표시하므로 디버깅 시 모호함을 줄일 수 있다. 또한 유니티 2022 LTS에 제공된 최신 ECS 개선 사항이 유니티 6 프리뷰에도 적용되었다. ECS 1.1 : 주요 물리 콜라이더 워크플로 및 성능 개선, ECS 프레임워크 전반에서 80개 이상의 수정 사항 ECS 1.2 : 에디터 워크플로 전반의 편의성 및 성능 개선, 직렬화, 베이킹, 50개 이상의 수정 사항 및 유니티 6 호환성   AI를 활용한 동적 런타임 경험 제공 유니티 6 프리뷰에는 런타임에 AI 모델을 통합하는 뉴럴 엔진인 유니티 센티스(Unity Sentis)가 포함된다. 센티스를 통해 오브젝트 인식, 스마트 NPC, 그래픽스 최적화 같은 새로운 AI 기반 기능을 활용할 수 있다. 센티스는 최근에 성능과 사용 초기 경험 간소화에 집중하여 개선이 이루어졌다.   성능 이제 유니티 에디터에서 AI 모델 가중치 양자화(FP16 또는 UINT8)를 지원하므로 필요한 경우 모델 크기를 최대 75%까지 줄일 수 있다. 모바일 게임을 출시하는 경우 상당한 절약 효과를 볼 수 있다. 모델 스케줄링 속도 또한 2배 향상되었고, 메모리 누수와 가비지 컬렉션은 줄어들었다. 마지막으로, 이제 더 많은 ONNX 연산자를 지원한다.   시작하기 프로젝트에 적합한 AI 모델을 더 쉽게 찾을 수 있도록, 유니티는 대규모 60만 개 이상의 AI 모델을 보유한 AI 모델 허브인 허깅 페이스(Hugging Face)와 협력 관계를 맺었다. 이제 센티스에서 ‘바로 사용할 수 있는’ AI 모델을 즉시 찾을 수 있으므로 손쉬운 연동이 가능하다.  적합한 모델을 찾았으면 이제 게임에 연결해야 한다. 더 쉽게 연결할 수 있도록 유니티는 AI 모델을 제작, 수정, 연결하는 데 활용할 새로운 Functional API를 도입했다. 직관적이고, 안정적이며, 인퍼런스에 최적화된 API이다. 메모리 관리 및 스케줄링 전반을 제어하기 위해 완전히 커스터마이즈할 수 있는 낮은 레벨의 API가 필요하다면 Backend API를 계속 사용할 수 있다.   생산성 및 기능성 향상 유니티 엔진은 비주얼 스크립팅에서부터 UI 툴킷까지 사용자의 생산성과 기능성을 향상하기 위한 다양한 툴을 제공한다. 기존 툴에 더해 유니티 6 프리뷰에서는 특히 프로파일링 툴 포트폴리오에 두 가지 업데이트가 추가되었다.   메모리 프로파일러 유니티 6 프리뷰에서는 메모리 프로파일러(Memory Profiler)와 관련해 두 가지 주요 업데이트가 적용되었다. 우선, 기존에는 분류되지 않았던 그래픽스 메모리가 이제 측정되며 리소스별 보고가 이루어진다.(예 : 렌더 텍스처 및 컴퓨트 셰이더) 그리고, 상주 메모리에 대한 정보가 더 자세히 보고된다. 예를 들어 디스크로 전환되는 메모리는 더 이상 여기에 포함되지 않는다. 이러한 업데이트는 특히 네이티브 메모리 사용량을 파악하기 어렵다는 사용자의 직접적인 피드백을 해결한다.   ▲ 업데이트된 메모리 프로파일러     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP가 차세대 AI PC인 HP 옴니북 X(HP Omnibook X)와 HP 엘리트북 울트라(HP Elitebook Ultra)를 국내 출시한다고 밝혔다. 두 제품은 강력하고 안전한 초경량 AI PC로 사용자에게 혁신적인 업무 환경 제공과 창작 경험을 제공할 예정이다. HP 옴니북 X와 비즈니스용 HP 엘리트북 울트라는 최신 암(ARM) 아키텍처 기반의 AI PC로 45 TOPS(초당 최대 45조 회 연산) 처리 속도를 제공하는 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트(Snapdragon X Elite)와 전용 신경망처리장치(NPU)를 탑재해 온디바이스에서 언어 모델과 생성형 AI를 실행한다. 또한 마이크로소프트의 ‘코파일럿+’를 지원해 소비자에게 보다 강력하고 개인화된 PC 경험을 제공한다. 더 나아가 HP 옴니북 X와 HP 엘리트북 울트라에 탑재된 AI 지원 소프트웨어는 사진, 오디오, 비디오의 생성과 편집 속도도 높였다.   ▲ HP 옴니북 X(왼쪽)와 HP 엘리트북 울트라(오른쪽)   HP의 차세대 AI PC는 AI 기능을 자체적으로 실행해 최대 성능, 효율, 프라이버시를 제공하고 혁신적인 배터리 수명을 지원한다. HP 옴니북 X와 HP 엘리트북 울트라는 세련된 디자인에 AI로 강화된 성능, 이동성을 갖추며 기술 분야 프리랜서와 업무 중 이동이 많은 사용자에게 향상된 PC 경험을 제공한다. 26시간의 배터리 수명을 제공하는 두 제품은 사용자의 생산성과 창의성을 끌어올리는데 초점을 맞췄다. 두 PC 모두 HP의 새로운 AI 헬릭스(Helix) 로고를 탑재해, AI에 최적화된 성능과 보안을 제공하는 HP AI 엔지니어링을 반영했다. 비즈니스용 PC인 HP 엘리트북 울트라는 높은 내구성과 얼룩을 방지하는 물리기상증착(PVD) 코팅 기술이 적용된 것이 특징이다. 사용자는 HP 옴니북 X와 HP 엘리트북 울트라를 이용해 높은 성능을 경험할 수 있다. 사용자는 용량이 큰 엑셀 파일을 약 2배 빠르게 열고, 최대 12시간 동안 마이크로소프트 팀즈(Teams) 통화를 하거나, 최대 22시간 동안 넷플릭스 스트리밍을 즐길 수 있다. 또한, 두 제품은 커버에 50% 재활용 알루미늄을 사용하고 포장재에는 100% 지속 가능한 자원을 사용했다. 두 제품은 미국 전자제품 친환경 인증제도에서 골드 등급 및 미 환경청이 고효율 제품에 부여하는 에너지 스타(ENERGY STAR) 인증을 획득했다. HP는 지속가능성 달성을 위한 노력을 지속하고 있으며, HP 엘리트북 울트라의 3년 보증은 다양한 환경에서 작업하는 전문가들에게 비용을 절감하고 시스템을 이용할 수 없는 시간인 다운타임을 줄인다. 한편, HP는 HP 옴니북 X와 HP 엘리트북 울트라에서 최신 AI 기능과 소프트웨어 경험을 활용할 수 있도록 설계했다고 전했다. 두 제품에 탑재된 폴리 카메라 프로(Poly Camera Pro)는 신경망처리장치인 NPU를 활용해 사용자가 움직일 때도 카메라가 자동으로 따라가며 화면 중앙에 위치하도록 하는 스포트라이트, 배경 흐림 및 교체, 자동 프레임 맞춤 등과 같은 AI 기능을 제공해 중앙처리장치(CPU) 성능을 보다 효율적으로 유지하면서 배터리 수명을 보존한다. 이번 HP AI PC에 처음으로 제공되는 HP AI 컴페니언(HP AI Companion)은 PC에 기본적으로 탑재된 AI 프로그램으로 더 높은 생산성을 위해 PC를 최적화한다. HP 엘리트북 울트라에는 HP의 울프 프로 세큐리티 NGAV(Wolf Pro Security Next Gen Antivirus)가 탑재돼 사용자에게 안전한 PC 환경을 제공한다. 이 보안 솔루션은 머신러닝을 통해 새로운 위협으로부터 사용자 정보를 보호한다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI 시대에서 ‘뛰어난 기기’는 더 이상 속도와 사양만으로 정의할 수 없다. 이제는 사용자가 기기를 이용해 얼마나 획기적인 경험을 만들어낼 수 있는지 또 가능하게 하는지에 초점을 맞춰야 할 때”라며, “AI 상용화로 개인용 PC 시장은 새로운 10년을 앞두고 있다. AI는 근본적으로 더 개인화된 그리고 창조적인 경험을 가능케 하고, 우리는 AI PC가 사용자의 개인적, 비즈니스적 삶에서 힘을 더해줄 것이라고 믿는다”고 말했다.

시놀로지가 ‘액티브프로텍트(ActiveProtect)’를 발표했다. 이는 중앙 집중식 관리와 확장성을 갖춘 아키텍처를 결합하여 높은 사용 편의성을 제공하는 특수 목적의 데이터 보호 라인업에 새롭게 추가된 어플라이언스다. 액티브프로텍트는 조직 전반의 데이터 보호 정책, 작업, 어플라이언스를 중앙 집중화하여 통합 관리 및 제어 영역을 제공한다. 엔드포인트, 서버, 하이퍼바이저, 스토리지 시스템, 데이터베이스, 마이크로소프트 365 및 구글 워크스페이스 서비스에 대한 포괄적인 적용 범위는 IT 사각지대와 여러 데이터 보호 솔루션을 운영해야 하는 필요성을 줄여준다. IT팀은 중앙 집중식 콘솔을 사용하여 분 단위 내로 액티브프로텍트 어플라이언스를 신속하게 배포하고, 글로벌 정책을 통해 포괄적인 데이터 보호 계획을 수립할 수 있다. 또한, 불변성 및 에어 갭 정책 구현부터 복구 절차 수행에 이르기까지 액티브프로텍트는 직관적으로 설계되어 운영 오버헤드를 줄여준다.     각 액티브프로텍트 어플라이언스는 독립형 또는 클러스터 관리 모드로 작동할 수 있다. 스토리지 용량은 클러스터의 시놀로지 NAS/SAN 스토리지 솔루션, C2 오브젝트 스토리지 및 기타 액티브프로텍트 어플라이언스로 계층화할 수 있다. 또한, 기존 Synology Active Backup for Business 배포는 통합 인터페이스에서 관리할 수 있어 높은 배포 유연성을 제공한다. 액티브프로텍트 어플라이언스는 소스 측, 글로벌, 그리고 사이트 간의 중복 제거 기능을 갖춘 증분 백업을 활용하여 최소한의 대역폭 사용으로 빠른 백업과 복제를 보장한다. 액티브프로텍트는 일반적인 2대 1 이상의 중복제거 비율 대비 최대 7배 빠른 백업 속도를 제공함으로써 운영 비용을 절감시킨다. 시놀로지의 필립 웡(Philip Wong) CEO는 “액티브프로텍트의 출시는 사용자들에게 가장 소중한 자산인 데이터를 관리할 수 있는 도구를 제공하려는 시놀로지의 끊임없는 노력을 반영한다”며, “오늘날 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 기업들은 데이터를 보호하는 데 있어 전례 없는 도전에 직면해 있다. 시놀로지는 새로운 액티브프로텍트 제품을 통해 모든 규모의 조직이 사이버 보안 문제를 정면으로 해결할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다”고 말했다. 액티브프로텍트는 2024년 후반에 시놀로지 총판 및 파트너를 통해 출시될 예정이다.

SAP가 미국 올랜도에서 열린 연례 콘퍼런스 ‘SAP 사파이어(SAP Sapphire)’에서 AI 시대에 비즈니스를 한 단계 더 발전시키는 방법을 보여주는 혁신적인 AI 혁신과 파트너십을 공개했다. SAP는 미션 크리티컬한 프로세스를 지원하는 엔터프라이즈 클라우드 포트폴리오에 비즈니스 AI(Business AI)를 도입하고 AI의 한계를 뛰어넘는 기업들과 협력함으로써, 글로벌 비즈니스에 새로운 인사이트와 독창성을 불어넣는다는 비전을 소개했다. SAP는 엔터프라이즈 솔루션 전반에 비즈니스 AI를 탑재해 사용자에게 풍부한 인사이트를 제공함으로써, 더 나은 결과를 제공하고 창의적인 문제 해결력을 높일 수 있도록 지원한다. ▲보상 추천 기능으로 인사 관리자를 지원하는 SAP 석세스팩터스(SAP SuccessFactors)의 AI 생성 보고서 ▲판매가 가장 높을 것으로 예측되는 영업사원과 제품의 조합을 예측하는 SAP 세일즈 클라우드(SAP Sales Cloud)의 예측 기능 등이 대표적인 사례이다. 한편, SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)은 아마존웹서비스(AWS), 메타 및 미스트랄 AI의 대규모 언어 모델을 생성형 AI 허브에 추가하고 있다. SAP AI 코어(AI Core)의 이 기능을 통해 SAP 애플리케이션용 생성형 AI 사용 사례를 더 쉽게 구축할 수 있다. SAP의 자연어 생성형 AI 코파일럿 솔루션인 ‘쥴(Joule)‘도 SAP 솔루션 포트폴리오 전반으로 확장하고 있다. 쥴은 여러 시스템의 데이터를 신속하게 정렬하고 맥락화하여 스마트한 통찰력을 제공하는 생성형 AI다. 2023년 가을 SAP 석세스팩터스 솔루션에 도입되었으며, 현재 SAP S/4HANA 클라우드 솔루션과 SAP 빌드, SAP 통합 스위트(SAP Integration Suite) 등에도 내장돼 있다. 오는 연말까지 SAP 아리바(SAP Ariba)와 SAP 애널리틱스 클라우드(SAP Analytics Cloud) 솔루션에도 적용될 예정이다. 또한 SAP는 쥴을 마이크로소프트 365의 코파일럿(Copilot)과 통합해 쥴의 활용 범위를 확장할 계획도 발표했다. 이 통합은 사용자에게 워크플로에 내장된 통합 환경을 제공하고, SAP와 마이크로소프트 365의 비즈니스 애플리케이션이 상호작용하면서 사용자가 정보에 원활하게 접근할 수 있게 해준다.   ▲ 사파이어 2024에서 기조연설을 진행한 SAP 크리스찬 클라인 CEO   SAP의 크리스찬 클라인(Christian Klein) CEO는 “사파이어 2024에서 발표한 혁신적인 비즈니스 AI가 업무 방식 전반에 변화를 가져올 것”이라면서, “SAP는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 고객이 민첩함과 독창성을 발휘할 수 있도록 실제 성과에 기여하는 혁신 기술을 제공하겠다“고 말했다. 한편, SAP는 업계 기술 기업과 파트너십을 맺고 생성형 AI가 엔터프라이즈 수준에서 구현할 수 있는 한계를 뛰어넘기 위해 노력하고 있다고 소개했다. SAP는 “AWS 및 마이크로소프트와의 협력 확대와 더불어 구글 클라우드, 메타, 미스트랄 AI, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 지원 기술의 힘을 활용하여 빠른 속도로 혁신하고 더욱 풍부한 실제 결과를 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. SAP와 구글 클라우드는 쥴 및 SAP 공급망용 통합 비즈니스 플래닝(SAP Integrated Business Planning for Supply Chain)에 구글 클라우드의 제미나이(Gemini) 모델 AI 어시스턴트 및 구글 클라우드 코텍스(Google Cloud Cortex) 프레임워크의 데이터 기반을 통합할 예정이다. SAP는 메타의 라마 3(Llama 3)를 활용해 SAP 애널리틱스 클라우드에서 고도로 맞춤화된 분석 애플리케이션을 렌더링하는 스크립트를 생성할 예정이다. 메타의 차세대 AI 모델은 언어의 뉘앙스와 문맥 이해에 강점을 갖고 있어, 기업의 비즈니스 요구 사항을 가시적인 성과로 전환하는 데에 적합하다. 그리고 SAP는 미스트랄 AI의 새로운 대규모 언어 모델도 SAP AI 코어의 생성형 AI 허브에 추가할 예정이다. 또한, SAP는 엔터프라이즈급 비즈니스 애플리케이션에 최첨단 기술을 탑재하기 위해 엔비디아와 제품 간 파트너십을 강화할 계획이다. SAP는 쥴을 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP) 구현을 위한 AI 어시스턴트 역할을 하도록 훈련시키면, 엔비디아의 최첨단 AI 모델이 SAP 컨설팅 자산을 선별하여 구현 관련 질문에 대한 관련성 있고 정확한 답변을 제공할 수 있다고 밝혔다. 이외에도 SAP 인텔리전트 제품 추천 솔루션에 생성형 AI를 도입함에 따라, 엔비디아 옴니버스 클라우드 API(NVIDIA Omniverse Cloud API)는 복잡한 제조 제품 및 구성을 산업용 디지털 트윈으로 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 챗GPT 4.0(ChatGPT 4.0)과 같은 LMM(Large langauge Multi-modal Model : 멀티모달 대규모 언어 모델)인 LLaVA(Large Language and Vision Assistant : 라바) 기반 멀티모달 생성형 AI 서비스 개발 방법을 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   라바는 이미지 투 텍스트(Image To Text)와 같은 언어-이미지 시각 어시스턴스(Language-Image Visual Assistant)를 지원하기 위해 ViT(Visual Instruction Tuning : 시각적 지시 조정)을 기반으로 개발된 멀티모달 모델 오픈소스이다. 예를 들어, 이미지를 단순히 분류해 주는 것이 아닌, 이미지 내 특정 객체들을 인식하고 관계를 설명할 수 있는 기술을 지원한다.   그림 1. 단독 로컬 서버 PC에서 라바 서비스 모습   참고로, ViT는 이미지의 특정 위치에 대한 객체 정보를 인식할 수 있도록 학습하는 기술이다. 예를 들어, GPT-4는 특정 부분의 시각적 특징을 인코딩하기 위해 YOLO 모델과 같이 경계 상자를 사용하고, CLIP 모델과 같이 해당 부분에 대한 텍스트 임베딩을 입력하여 학습한다. Visual Instruction Tuning : https://arxiv.org/abs/2304.08485   그림 2. ViT의 개념   라바의 NeXT 버전은 구글 제미나이 프로의 성능을 능가했다고 밝혔으며, 이전 버전인 라바 1.5에 비해 이미지 해상도, OCR 기능 등이 개선되었다고 한다.    그림 3. 라바 아키텍처   이번 호에서는 Ollama를 이용해 라바 NeXT를 로컬 PC에서 실행하는 방법을 따라해 본다.    라바의 개요 라바는 대형 멀티모달 모델로, GPT-4.0과 유사한 LMM을 개발하고자 마이크로소프트 연구팀에서 오픈소스로 개발되었다. MS는 라바의 논문, 깃허브(GitHub) 코드, 데모 사이트 등을 공개하였다.  LLaVA Demo : https://llava.hliu.cc LLaVA paper(Visual Instruction Tuning - Microsoft Research) : https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/visual-instruction-tuning 라바 LMM은 비전 인코더, LLM 모델을 기반으로 개발되었으며, 이미지 투 텍스트에서 인상적인 성능을 보여준다. 라바는 비전 인코더로 오픈AI(OpenAI)에서 공개한 CLIP 모델을 사용했으며, 메타(페이스북)에서 공개한 LLaMA 기반 Vicuna LLM 모델을 사용했다. 학습은 A100 GPU×8×1 Day 와 60만개 데이터셋을 사용했다. 라바를 설치하고 실행해 보기 위해서는 다음의 개발 환경이 컴퓨터에 미리 설치되어 있다고 가정한다.(우분투, 엔비디아, 쿠다 등의 설치 방법은 지난 연재를 참고하기 바란다.) NVIDIA driver, CUDA, Python, anaconda, Ubuntu 22.04 Tensorflow, PyTorch Ollama(https://ollama.com/download)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AMD가 컴퓨텍스 2024 개막 기조연설에서 데이터 센터 및 PC에 이르기까지 엔드 투 엔드 AI 인프라를 지원하는 자사의 새로운 CPU, NPU 및 GPU 아키텍처를 공개했다.  AMD는 확장된 AMD 인스팅트(AMD Instinct) 가속기 로드맵을 공개하고 2024년 4분기 출시 예정인 인스팅트 MI325X 가속기를 포함한 AI 가속기 개발 계획을 소개했다. AMD는 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC) 서버 프로세서도 발표했다. 이는 높은 성능과 효율성을 갖춘 제품으로, 2024년 하반기 출시를 목표로 하고 있다. 이와 함께 AMD는 AI 지원 모바일 프로세서의 3세대 제품인 AMD 라이젠 (AMD Ryzen) AI 300 시리즈와 노트북 및 데스크톱 PC용 라이젠 9000 시리즈 프로세서도 공개했다. AMD는 여러 세대에 걸친 가속기 로드맵을 공개했으며, 생성형 AI의 연간 주기에 따른 향후 성능 개발 및 메모리 탑재 등의 계획을 설명했다. 확장된 로드맵에는 2024년 4분기에 출시되는 AMD 인스팅트 MI325X 가속기도 포함되어 있는데, 이 제품은 288GB의 초고속 HBM3E 메모리를 탑재할 예정이다. 2025년 출시가 예상되는 차세대 AMD CDNA 4 아키텍처는 AMD 인스팅트 MI350 시리즈에 활용되며, 기존 AMD CDNA 3가 탑재된 AMD 인스팅트 MI300 시리즈 대비 최대 35배 향상된 AI 추론 성능을 제공할 전망이다. 또한, 지속적 성능 및 기능 개선을 통해 2026년 출시 계획인 MI400 시리즈 가속기에는 CDNA ‘넥스트(Next)’ 아키텍처를 활용할 계획이다.     리사 수 CEO는 마이크로소프트, HP, 레노버, 에이수스 등의 경영진과 함께 3세대 AMD 라이젠 AI 300 시리즈 프로세서 및 AMD 라이젠 9000 시리즈 데스크톱 프로세서로 구동되는 새로운 PC 경험에 대해 설명했다. 그리고 슈퍼컴퓨터와 클라우드에서 PC에 이르기까지 높은 성능과 에너지 효율 제공을 염두에 두고 개발된 차세대 ‘젠 5’ CPU 코어에 대한 정보를 공개했다. 또한, 생성형 AI 워크로드에서 50 TOPs의 AI 연산 성능, 이전 세대 대비 최대 2배의 예상 전력 효율성을 제공하는 AMD XDNA 2 NPU 코어 아키텍처를 발표했다. 한편, 이번 컴퓨텍스 기조 연설에서 AMD는 자사의 AI 및 적응형 컴퓨팅 기술이 어떻게 에지 AI 혁신의 차세대 물결을 이끌어 나가고 있는지 설명했다. AMD는 전체 에지 AI 애플리케이션 가속화에 필요한 모든 IP를 결합할 수 있는 기업이라는 점을 내세운다. 새로운 AMD 버설 AI 에지(AMD Versal AI Edge) 시리즈의 2세대 제품은 실시간 프리-프로세싱을 위해 프로그래밍 가능한 FPGA 로직, 효율적인 AI 추론을 위한 XDNA 기술 기반 차세대 AI 엔진, 포스트-프로세싱을 위한 임베디드 CPU를 결합하여 고성능을 갖춘 단일 칩 기반의 적응형 솔루션을 에지 AI 환경에 제공한다. AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “최근 AI 도입의 가속화로 인해 AMD의 고성능 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있다. 이번 컴퓨텍스에서 차세대 라이젠 데스크톱 및 노트북 프로세서 기반 제품을 출시할 마이크로소프트, HP, 레노버, 에이수스 등 전략적 파트너들과 함께 하게 되어 자랑스럽다. 또한, 차세대 에픽 프로세서의 선도적인 성능을 미리 공개하고, 향후 AMD 인스팅트 AI 가속기의 로드맵을 발표하게 되어 기쁘다”고 밝혔다.

존 페디 리서치(JPR)는 2024년 1분기 전 세계 PC 기반 GPU(그래픽 처리 장치) 시장이 7000만 대 규모에 이르렀다고 밝혔다. 전반적인 GPU는 2024년부터 3년간 연평균 성장률 3.6%를 기록하며 2026년에는 총 설치 대수가 약 30억 대에 이를 것으로 보인다. 또한, 향후 5년 동안 PC에서 독립형 GPU(discrete GPU)의 보급률은 22%가 될 전망이다.   ▲ 분기별 GPU 출하량 및 증감률(출처 : 존 페디 리서치)   전체 GPU 출하량은 지난 분기보다 9.9% 감소했다. 업체별로 보면 AMD는 13.6%, 인텔은 9.6%, 엔비디아는 7.7% 감소했다. AMD의 시장 점유율은 지난 분기보다 0.7% 감소했으며, 인텔의 시장 점유율은 0.3%, 엔비디아는 0.4% 증가했다.  통합 및 독립형 GPU, 데스크톱, 노트북, 워크스테이션을 모두 포함한 이번 분기의 PC GPU 장착률(attatch rate)은 113%로 지난 분기보다 0.6% 감소했다. 이 가운데 독립형 GPU를 사용하는 데스크톱 그래픽 애드인 보드(AIB)는 지난 분기보다 14.8% 감소했다. JPR은 “일반적으로 매년 첫 번째 분기는 이전 분기와 비교하여 평탄하거나 하락세를 보인다”면서, “이번 분기 독립형 GPU의 증감률은 지난 10년간의 평균치보다 낮은 수치”라고 설명했다. 한편, 모든 플랫폼과 유형을 포함한 연간 총 GPU 출하량은 28% 증가했고 데스크톱 그래픽은 7% 감소, 노트북은 38% 증가했다.  GPU와 CPU는 공급업체가 PC를 출하하기 전 시스템을 구축할 때 포함되기 때문에 PC 시장의 선행 지표로 여겨진다. 그런데, 대부분의 반도체 공급업체는 2분기에 평균 7.9% 감소를 예고하고 있다. 지난 10년간 3~4분기의 평균 출하량 증가치는 0.9%로 아직 완전히 긍정적인 상황은 아니지만, 일부 기관은 두 분기 연속 성장이 2024년의 놀라운 성장을 예고하는 신호가 될 것으로 보고 있다. 지난 코로나19 팬데믹 기간에 크롬북에 대한 수요가 폭발적으로 늘어난 것과 비슷할 수 있다는 것이다. JPR의 존 페디(Jon Peddie) 회장은 “첫 번째 분기에 하락했지만, 이는 업계가 정상적인 계절성으로 돌아가고 있다는 신호일 수 있다”면서, “마이크로소프트, AMD, 인텔은 AI PC를 홍보하고 있으며, 레노버는 판매가 증가했다고 말한다. AMD와 엔비디아는 2분기에 상승세를 예상하고 있는데, 양사의 전망은 데이터센터를 포함한 것이다. 우리는 이 분야에서 선두업체인 엔비디아가 2024년에 200만 대 이상의 데이터센터 GPU를 출하할 것으로 기대한다”고 전했다.