AMD 는 구글 클라우드의 신규 C4D 및 H4D 가상 머신(VM)에 자사의 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC) 프로세서가 탑재됐다고 발표했다. 구글 클라우드의 범용 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 최적화 VM 제품군에 새롭게 추가된 이번 인스턴스는 데이터 분석, 웹 서비스부터 고성능 컴퓨팅과 AI에 이르기까지 다양한 클라우드 워크로드에 높은 성능과 확장성 및 효율성을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다. 구글 클라우드 C4D 인스턴스는 범용 컴퓨팅 워크로드 및 AI 추론 작업에 최적화된 성능, 효율성, 일관성을 제공한다. 구글 클라우드의 테스트 결과에 따르면, AMD의 최신 젠 5(Zen 5) 아키텍처를 기반으로 한 C4D 인스턴스는 이전 세대 대비 vCPU당 최대 80% 높은 처리량을 제공한다. HPC에 최적화된 H4D 인스턴스는 에픽 프로세서와 클라우드 RDMA(Cloud RDMA) 기술을 기반으로 수만 개의 코어까지 효율적으로 확장할 수 있도록 설계됐다.     AMD 서버 사업부의 댄 맥나마라(Dan McNamara) 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “5세대 에픽 설루션은 출시 이후 다양한 OEM 파트너와 엔터프라이즈 고객에게 빠르게 채택됐으며, 이제 클라우드 영역에서도 활용될 수 있게 되어 매우 기쁘다”며, “구글 클라우드와 긴밀한 기술 협력을 통해 최신 에픽 프로세서를 빠르게 도입하고, 까다로운 워크로드를 위한 고성능∙고효율 인스턴스를 제공할 수 있게 됐다”고 말했다. 구글 클라우드의 마크 로마이어(Mark Lohmeyer) 컴퓨트 및 머신러닝 인프라 부문 부사장이자 총괄 매니저는 “구글 클라우드는 고객에게 고성능, 보안성, 확장성을 갖춘 컴퓨팅 설루션을 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다”며, “이번에 도입된 에픽 기반 C4D 및 H4D 인스턴스를 통해 고객은 클라우드 네이티브 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 최적화된 최첨단 성능과 효율성을 누릴 수 있을 것”이라고 전했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 최적화를 진행하는 과정을 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 3월 12~14일 진행된 ‘2025 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 제조기업의 자율 운영 공장을 구현하기 위한 AI(인공지능) 전략과 기술을 소개했다. 자동화에 그치지 않고 자율화로 나아가는 과정에서 AI가 핵심 요소라고 보는 로크웰 오토메이션은 하드웨어부터 소프트웨어까지 자사의 주요 포트폴리오에 AI를 내장해 차별화를 추구하고 있다. 또한 고객사 맞춤형 AI 설루션을 제공해 다양한 고객 비즈니스를 지원한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장    ▲ 공장의 가상 시뮬레이션과 에뮬레이션을 위한 디지털 트윈 설루션   자율 운영 공장에 대한 관심 및 수요 증가 많은 제조기업이 ‘자율 운영 공장’을 추구하고 있다. 이는 생산 최적화, 품질 향상, 생산성 제고, 회복 탄력성 확보, 인사이트를 통한 의사결정 지원 그리고 지속 가능성 개선 등 다양한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 것이다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스(Andrew Ellis) 글로벌 포트폴리오 엔지니어링 부문 부사장은 “자율 운영 공장을 구성하는 OT(운영기술)와 IT(정보기술) 시스템은 여러 공급업체가 제공하게 된다. 이들 시스템을 운영/제어하면서 스마트 공장을 구현하기 위해서는 생산 변화에 따라 시스템 확장이 가능한 유연성, 기존 인력으로 유지보수가 가능한 유지보수성, 복잡한 시스템을 보다 단순하게 설계하고 운영하며 유지보수할 수 있는 단순성, 사람과 장비의 안전성, 물리적·사이버 보안, 시스템 간 데이터 공유가 가능한 상호운영성이 필요하며, 이에 대한 수요가 늘고 있다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 전 세계 20여 곳에 제조 공장을 운영하고 있으며, 자체적으로 스마트 제조를 도입하여 자율 운영 공장을 구현하고 있다. 엘리스 부사장은 “이러한 경험을 통해 고객의 요구와 어려움에 깊이 공감할 수 있다”면서, 고객의 스마트 제조 목표 달성을 돕기 위한 핵심 차별화 요소로 ▲고객의 디지털 성숙도와 무관하게 지원하는 접근 방식 ▲포괄적인 제품과 설루션, 서비스 포트폴리오 ▲산업과 기술에 대한 도메인 전문성 ▲ 파트너와의 협력을 통해 포괄적인 설루션을 제공하는 생태계 등 네 가지를 꼽았다.    ▲ 자율 운영 공장 및 AI 비전을 소개한 앤드류 엘리스 부사장   AI, 자율 운영 공장의 핵심 요소가 되다 엘리스 부사장은 스마트 공장의 OT 및 IT 시스템에 AI가 기본적으로 통합되는 추세가 이어지면서, AI는 자율 운영 공장의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 매년 ‘스마트 제조 현황 보고서’를 통해 고객과 파트너의 스마트 제조 기술 도입 현황을 조사하고, 이를 통해 핵심 산업 트렌드를 파악하고 있다. 로크웰 오토메이션이 고객사를 대상으로 진행한 설문에서는 85%가 AI 및 머신러닝 도입 계획을 밝혔으며, 특히 생성형 AI와 범용 AI 투자를 최우선으로 꼽았다. 로크웰 오토메이션의 보고서는 제조기업들이 성능과 생산성뿐 아니라 지속 가능성, 사이버 보안, 인력 양성 및 유지를 위해 AI를 도입하고 있다고 분석했다. 로크웰 오토메이션은 자율 운영 공장을 향한 비전을 네 가지의 주요 요소로 설명하고 있다. 이는 ▲적응형 학습이 가능한 PLC ▲엔지니어 및 데이터 사이언티스트의 협력 ▲기존의 공학 원칙과 과거 데이터의 결합 ▲고도의 복잡성을 처리할 수 있는 시스템 구축이다. 엘리스 부사장은 “로크웰 오토메이션은 자율 운영과 제조 라이프사이클 관리 설루션을 통해 산업 운영의 미래를 선도하고 있으며, 설계, 자동화, 물류, 운영, 유지보수 등 다섯 가지 주요 영역에서 AI가 기본으로 내장된 설루션을 제공하고 있다”고 설명했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 공장의 설계, 운영, 유지보수에 걸쳐 AI를 지원한다.   디자인·운영·유지보수까지 폭 넓은 AI 활용 지원 로크웰 오토메이션은 디지털 트윈, 생성형 AI를 통한 PLC 코드 생성, 이상 탐지, 품질 검사, 자율 로봇 운용, MES 및 품질 관리 시스템 최적화, 데이터 기반 운영 알고리즘 구축, 자산 고장 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 AI가 통합된 다양한 설루션을 소개했다. 이를 통해 자율 운영 공장의 설계, 운영, 유지보수까지 포괄하는 통합 AI 포트폴리오를 제공한다는 것이 로크웰 오토메이션의 비전이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 권오혁 소프트웨어 및 제어 사업 본부장은 “제조 산업은 돌발 변수에 대응하기 어려운 자동화에서 나아가, 변화에 맞춰 유연한 생산 시스템을 구현하는 자율 제조로 나아가고 있다”면서, “로크웰의 AI 설루션은 디자인 – 운영 – 유지보수를 아우르는 수평 축과 에지부터 클라우드까지의 수직 축으로 구성되어 있다”고 소개했다. 예를 들어, 디자인 영역에서 로크웰 오토메이션은 소프트웨어 센서를 통해 생산 프로세스의 제어 변수를 식별하고 실시간 예측 모델을 개발할 수 있고, 생성형 AI 기반 챗봇으로 클라우드 기반의 산업 자동화 설계가 가능한 설루션을 제공한다. 운영 단계에서는 품질 제어 및 보증 플랫폼 AI를 통해 제조 공정의 문제를 정밀하게 식별하고, 자동화와 연계해 빠르게 문제를 해결하도록 돕는다. 유지보수 영역에서는 현장의 예지보전 관리를 하기 위한 머신러닝 설루션을 제공해 시스템의 이상을 사전에 식별할 수 있으며, 현장의 데이터를 모아서 다양하게 활용할 수 있도록 제공하는 플랫폼을 지원한다. 한편, 로크웰 오토메이션은 가상 세계의 피드백을 현실 세계에 구현하는 디지털 트윈과 연계 가능한 로봇 비즈니스도 국내에서 강화할 계획이다. 로크웰 오토메이션 코리아의 신동진 인텔리전스 디바이스 사업본부 이사는 ‘오토(OTTO)’ 브랜드의 산업용 AMR(자율 이동 로봇)을 소개하면서, “로크웰 오토메이션의 오토 AMR은 생산 공정 내 물류뿐 아니라 완제품 및 창고 물류까지 커버할 수 있는 자동화 설루션을 지향한다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 로봇 하드웨어와 함께 운영/분석 소프트웨어인 ‘플릿 매니저(Fleet Manager)’, 구축 지원 및 사후 서비스까지 포함하는 AMR 포트폴리오를 내세우면서, 올해 국내 파트너를 선정하고 본격적인 비즈니스를 시작할 계획이라고 밝혔다.    ▲ 연내 국내 비즈니스를 시작하는 오토 AMR     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

대원씨티에스가 마이크론 크루셜(Crucial) DDR5-5600 64GB 용량 메모리를 한국 시장에 정식 출시하며, 고용량 메모리를 필요로 하는 시장 수요에 대응한다고 밝혔다. 이 제품은 고용량 메모리 구성시 대규모 데이터를 신속하게 처리하고 시스템 성능을 안정적으로 유지할 수 있어 AI 연산, 빅데이터 분석, 4K·8K 콘텐츠 제작, 금융 및 연구개발(R&D)과 같은 연산 집약적 환경에서 최적의 성능을 기대할 수 있다. 또한 대원씨티에스가 공식 유통한 제품에 한해, 프리미엄 서비스가 제공된다.     고성능 워크스테이션, 가상화 환경, 대규모 데이터센터, 엔지니어링 시뮬레이션, 머신러닝 및 AI 트레이닝 등 메모리 의존도가 높은 작업 환경에서는 충분한 용량 확보가 필수이다. 기존 16GB 또는 32GB 메모리는 처리 속도와 확장성에서 한계를 보였지만, 크루셜 DDR5-5600 64GB 모듈은 2개 구성으로 기본 128GB 용량을 구현할 수 있다. 특히, 4K·8K 영상 편집 및 3D 모델링과 같은 고해상도 콘텐츠 제작 환경에서는 작업 파일이 메모리에 상주해야 하므로 고용량 메모리가 속도를 결정하는 핵심 요소가 된다. 또한, 클라우드 기반 가상 머신(VM) 운영 환경에서도 충분한 메모리 용량이 확보되지 않으면 시스템 성능이 저하될 수밖에 없다. 게다가 기존 32GB 모듈을 사용할 경우 128GB 메모리 구성을 위해 4개 슬롯을 모두 채워야 했으며, 풀뱅크 구성으로 인해 속도 저하가 발생하는 문제도 발생한다. 그러나 64GB 모듈을 사용하면 단 2개 슬롯으로 동일한 용량을 구현할 수 있다. 대형 오픈월드 게임이나 고사양 e스포츠 환경에서도 안정적인 프레임 유지와 향상된 로딩 속도를 경험할 수 있다. DDR5 메모리는 기존 DDR4 대비 성능과 효율성이 향상됐다. 데이터 전송 속도는 DDR4 대비 두 배 증가했으며, 넓어진 대역폭으로 다중 애플리케이션 실행 시 시스템 성능을 극대화한다. 신제품 크루셜 DDR5-5600은 5600MT/s 전송 속도와 CL46-45-45 램타이밍으로 구동해, 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 환경에서도 높은 성능을 발휘한다. 듀얼 32비트 채널 설계를 적용해 기존 단일 64비트 채널 대비 병렬 데이터 처리 속도를 개선했으며, 온다이 ECC(On-Die Error Correction) 기능을 통해 연산 과정에서 발생할 수 있는 오류를 실시간으로 정정해 장시간 작업에서도 안정성을 보장한다. 전력 효율성 또한 DDR4 대비 향상됐다. DDR4가 1.2V로 동작하는 것과 달리 DDR5는 1.1V 저전력 설계를 적용해 시스템 발열을 줄이고 전력 소비를 최적화했다. 또한, PMIC(Power Management IC) 전력 관리 칩을 내장해 장시간 고부하 작업에서도 안정적이다. 마이크론은 메모리 설계부터 생산까지 자체 기술력을 보유한 글로벌 반도체 기업으로, 최신 인텔 및 AMD 플랫폼과의 높은 호환성을 제공하는 메모리 설루션을 지속적으로 개발하고 있다. 크루셜 DDR5-5600은 XMP 3.0 및 AMD EXPO 기술을 지원해 사용자가 시스템 환경에 맞춰 최적의 성능을 손쉽게 설정할 수 있다. 또한, 마이크론의 1β(1-beta) 공정 기술을 기반으로 생산해 대규모 언어 모델(LLM) 등 AI 연산 환경에서 장시간 연속 작업 시에도 높은 안정성을 보장한다. 이는 데이터 무결성을 유지하면서도 고속 연산 성능을 지속적으로 제공할 수 있는 핵심 요소다. 대원씨티에스의 남혁민 본부장은 “AI, 빅데이터, 콘텐츠 제작, 금융 및 연구개발(R&D) 등 데이터 집약적인 산업에서 고용량 메모리는 더 이상 선택이 아닌 필수”라며, “64GB 용량의 마이크론 크루셜 DDR5-5600은 고용량 데이터 처리를 필요로 하는 전문가 및 기업 사용자에게 최적의 설루션이 될 것”이라고 밝혔다.

개발 및 공급 : 알테어 주요 특징 : 하이퍼웍스 2025 – AI와 머신러닝으로 더욱 정밀하고 빠른 시뮬레이션 구현, 통합 해석 기술로 설계 효율성과 정확도 극대화, 클라우드 및 자동화 도구로 협업과 생산성 향상 등. HPC웍스 2025 – AI 기반 스마트 작업 스케줄링 도입으로 작업 운영 최적화, 유연한 클라우드 확장성과 자동화 엔진으로 운영 효율성 강화, GPU 및 쿠버네티스 지원 확대로 AI 및 머신러닝 워크로드 성능 향상 등   ▲ 이미지 출처 : 알테어 웹사이트 캡처   AI·자동화로 설계 효율 높인 하이퍼웍스 2025 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 알테어 하이퍼웍스 2025(Altair HyperWorks 2025)는 인공지능(AI)과 머신러닝 기반의 해석 및 최적화 기술을 강화해, 시제품 제작 과정을 최소화하고 설계 프로세스를 혁신했다. 새 버전은 트랜스포머 아키텍처 기반의 AI 물리 예측 모델을 적용해 적은 데이터로도 정밀한 시뮬레이션이 가능하며, 머신러닝 기반 솔버는 해석 속도와 신뢰성을 동시에 향상시켰다. AI 기반 차수 축소 모델링(ROM)은 비선형 시스템을 빠르게 해석해 설계 초기 단계에서 중요한 통찰력을 제공한다. 시뮬레이션 해석 성능 역시 개선됐다. 알테어 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)는 기존에 사용하던 기계 충격 해석, 열 충격 해석, 진동 해석 등을 하나의 설루션에서 수행할 수 있다. 이를 통해 해석 시간이 단축되고 모델 관리가 용이하며 설계 효율성과 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 알테어 피직스AI(Altair physicsAI)는 기존 수치 해석 솔버를 AI 기반 솔버로 대체해 정확도를 유지하면서도 해석 속도를 높였다. 알테어는 자사의 클라우드 플랫폼인 알테어 원(Altair One)을 통해 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 시뮬레이션 데이터에 즉시 접근할 수 있는 협업 환경도 마련했다. 또한 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)의 파이썬 API 지원으로 반복 작업을 자동화하고 대규모 모델의 해석 준비 시간을 단축할 수 있다. 베타 버전으로 출시된 AI 설계 도우미 알테어 코파일럿(Altair Copilot)은 실시간 Q&A와 워크플로를 지원한다. 소재 설루션은 복합소재, 폴리머, 적층 제조 등 첨단 소재의 데이터를 수집 및 표준화하고, AI 기술로 불완전한 데이터를 보완해 시뮬레이션 정확도를 높였다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “알테어 하이퍼웍스 2025는 40년간 축적한 알테어의 시뮬레이션, 설계, 최적화 역량이 집대성된 결과물”이라면서, “AI와 머신러닝, 자동화, 개방형 아키텍처를 통합해 단순한 시뮬레이션 플랫폼을 넘어선 통합 엔지니어링 설루션을 제공할 것”이라고 말했다.   ▲ 이미지 출처 : 알테어 웹사이트 캡처   AI 기반 작업 스케줄링 및 클라우드 확장성 강화한 HPC웍스 2025 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼인 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks) 2025’는  AI 기반 작업 스케줄링, GPU 및 쿠버네티스 지원 확대, 클라우드 확장성 강화를 비롯해 기업의 대규모 AI 학습과 데이터 분석 작업을 안정적으로 지원한다. 최신 버전은 AI 기반 스마트 작업 스케줄링을 통해 작업 제출을 간소화하고 대기 시간을 줄였으며, GPU 및 쿠버네티스와의 호환성을 강화해 AI 및 머신러닝 워크로드의 성능을 최적화했다. 클라우드 리소스 활용 효율성을 높인 것도 특징이다. 사용자는 클라우드 작업과 하이브리드 컴퓨팅 환경을 손쉽게 최적화할 수 있으며, 피크 타임의 워크로드도 유연하게 처리할 수 있다. 서드파티 스케줄러와의 연동도 가능해 확장성과 호환성도 높였다. 또한, 통합된 클라우드 자동화 엔진을 사용하면 필요할 때 클러스터를 빠르게 늘리고 사용량이 줄어들면 자동으로 줄일 수 있어, 운영 비용과 시간을 절감할 수 있다. 멀티 클라우드나 여러 클러스터를 동시에 사용하는 환경에서도 HPC 및 클라우드 관리를 한 곳에서 할 수 있어 운영이 편리하다. HPC웍스 2025는 알테어의 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너와 연계해 더욱 효율적인 작업 스케줄링을 구현했다. 이 외에도 모든 알테어 워크로드 관리자에 HPC 및 클라우드 모니터링과 리포팅 기능을 통합해 IT 관리자들의 데이터 기반 의사 결정과 컴퓨팅 자원 최적화를 돕는다. 한편 HPC웍스는 알테어 유닛(Altair Units) 라이선스 시스템을 기반으로 운영되며, 클라우드 기반의 알테어 원(Altair One)과 연계해 추가 비용 없이 알테어의 다양한 기술을 활용할 수 있다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “데이터와 AI 중심 환경에서 차세대 HPC 및 클라우드 기술은 필수”라면서, “HPC웍스를 통해 기업은 인프라를 최적화하고 경쟁력을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.    ▲ 이미지 출처 : 알테어 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국레노버가 씽크패드 X1 시리즈 아우라 에디션 2종을 국내 공식 출시했다. 이번에 출시된 제품은 씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션과 씽크패드 X1 투인원 10세대 아우라 에디션으로, AI을 활용해 업무 생산성과 사용자 경험을 극대화하도록 설계됐다.   ▲ 씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션   새로운 씽크패드 X1 시리즈 아우라 에디션은 최신 인텔 코어 울트라 7 프로세서와 인텔 아크 그래픽을 탑재해 높은 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 인텔 AI 부스트 기능을 통해 AI 연산을 디바이스 내에서 직접 처리함으로써 데이터 보안을 강화하고 전력 효율을 극대화해 배터리 수명을 향상시켰다. 코파일럿+ PC 기능을 지원해 대규모 언어 모델(LLM) 및 머신러닝(ML)을 포함한 생성형 AI 기술을 오프라인 환경에서도 활용할 수 있다. 씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션과 씽크패드 X1 투인원 10세대 아우라 에디션은 레노버가 인텔과 협업해 설계한 아우라 에디션 시리즈로, 사용자의 업무 스타일에 맞춰 최적화된 AI 기능을 제공한다. 스마트 모드를 통해 보호/파워/집중/웰니스/협업 등 다양한 설정이 가능하다. 스마트 쉐어 기능을 활용하면 모바일 기기와 PC 간 이미지를 쉽게 공유할 수 있다. 또한 스마트 케어 기능을 통해 실시간으로 제품 관련 문제를 해결할 수 있다.   ▲ 씽크패드 X1 투인원 10세대 아우라 에디션   씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션은 980g의 초경량 설계로 씽크패드 X1 카본 시리즈 중 가장 가벼운 무게를 갖추었다. 120Hz 주사율을 지원하는 2.8K OLED 디스플레이와 최대 UHD 8MP IR 카메라를 탑재해 시각적 선명도를 제공한다. 씽크패드 X1 투인원 10세대 아우라 에디션은 360도 회전 디스플레이를 지원해 노트북과 태블릿 모드로 자유롭게 전환 가능하다. 다양한 포트를 제공하며, 개선된 필기 팁을 적용한 디지털 펜은 디스플레이 양쪽에 자석으로 부착할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “생성형 AI를 비롯한 AI 가 업무 환경을 혁신함에 따라 레노버는 생산성과 효율성을 높이는 AI 비즈니스 노트북을 제공하는데 앞장서고 있다”면서, “레노버는 기업이 AI 시대에 성장하는 데 필요한 인텔리전트 도구를 갖출 수 있도록 혁신을 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

알테어가 설계 및 시뮬레이션 플랫폼인 알테어 하이퍼웍스 2025(Altair HyperWorks 2025)를 출시했다. 이번 버전은 인공지능(AI)과 머신러닝 기반의 해석 및 최적화 기술을 강화해, 시제품 제작 과정을 최소화하고 설계 프로세스를 혁신했다.   새 버전은 트랜스포머 아키텍처 기반의 AI 물리 예측 모델을 적용해 적은 데이터로도 정밀한 시뮬레이션이 가능하며, 머신러닝 기반 솔버는 해석 속도와 신뢰성을 동시에 높였다. AI 기반 차수 축소 모델링(ROM)으로 비선형 시스템을 빠르게 해석해 설계 초기 단계에서 중요한 통찰력을 제공한다.   시뮬레이션 해석 성능 또한 개선됐다. 알테어 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)는 기존에 사용하던 기계 충격 해석, 열 충격 해석, 진동 해석 등을 하나의 설루션에서 수행할 수 있다. 이를 통해 해석 시간이 단축되고 모델 관리가 용이하며 설계 효율성과 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 알테어 피직스AI(Altair physicsAI)는 기존 수치 해석 솔버를 AI 기반 솔버로 대체해 정확도를 유지하면서도 해석 속도를 높였다.     알테어는 자사의 클라우드 플랫폼 알테어 원(Altair One)을 통해 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 시뮬레이션 데이터에 즉시 접근할 수 있는 협업 환경도 마련했다. 또한 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)의 파이썬 API 지원으로 반복 작업을 자동화하고, 대규모 모델의 해석 준비 시간을 줄일 수 있다.   베타 버전으로 출시된 AI 설계 도우미인 알테어 코파일럿(Altair Copilot)은 실시간 Q&A와 워크플로를 지원한다. 소재 설루션은 복합소재, 폴리머, 적층 제조 등 첨단 소재의 데이터를 수집 및 표준화하고, AI 기술로 불완전한 데이터를 보완해 시뮬레이션 정확도를 높였다.   알테어의 짐 스카파 CEO는 “알테어 하이퍼웍스 2025는 40년간 축적한 알테어의 시뮬레이션, 설계, 최적화 역량이 집대성된 결과물”이라면서, “AI와 머신러닝, 자동화, 개방형 아키텍처를 통합해 단순한 시뮬레이션 플랫폼을 넘어선 통합 엔지니어링 설루션을 제공할 것”이라고 전했다.