엔비디아는 일본 산업기술총합연구소(AIST)의 ABCI 3.0 슈퍼컴퓨터에 수천 개의 엔비디아 H200 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 통합된다고 밝혔다. 또한, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)의 크레이(Cray) XD 시스템은 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹을 채택해 높은 성능과 확장성을 제공할 예정이다. ABCI 3.0은 AI 연구 개발을 발전시키기 위해 설계된 일본의 대규모 개방형 AI 컴퓨팅 인프라의 최신 버전이다. AIST와 그 사업 자회사인 AIST 솔루션스, 시스템 통합업체인 HPE가 구축 및 운영하며, 도쿄 인근 카시와에 위치한 일본 AIST 운영 시설에 설치될 예정이다.   ABCI 3.0 프로젝트는 경제 안전 기금을 통해 컴퓨팅 자원을 강화하기 위한 일본 경제산업성의 지원에 따른 것으로, METI의 10억 달러 규모 이니셔티브의 일환이다. 엔비디아는 “2023년 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 기시다 후미오 일본 총리를 비롯한 정재계 인사를 만나 AI의 미래를 논의한 이후 꾸준히 연구와 교육 분야에서 METI와 긴밀히 협력하고 있다”고 소개했다. 젠슨 황 CEO는 특히 생성형 AI, 로보틱스, 양자 컴퓨팅 분야의 연구 협력, AI 스타트업 투자, AI에 대한 제품 지원, 훈련, 교육을 제공하기로 약속했다.     초고밀도 데이터 센터와 에너지 효율적인 설계를 갖춘 ABCI는 AI와 빅데이터 애플리케이션 개발을 위한 강력한 인프라를 제공한다. 이 시스템은 올해 말까지 가동돼 최첨단 AI 연구와 개발 자원을 제공할 계획이다. 이 시설은 6 AI 엑사플롭(exaflops)의 컴퓨팅 용량과 410 배정밀도 페타플롭(petaflops)의 용량을 제공하며, 각 노드는 퀀텀-2 인피니밴드 플랫폼을 통해 200GB/s의 양분(bisectional) 대역폭으로 연결된다. 엔비디아 기술은 이 이니셔티브의 중심에서 수백 개의 노드에 각각 8개의 NV링크(NVLink) 연결 H200 GPU를 장착해 높은 컴퓨팅 성능과 효율성을 제공한다. 엔비디아 H200은 초당 4.8테라바이트(TB/s)의 속도로 140기가바이트(GB) 이상의 HBM3e 메모리를 제공하는 GPU이다. H200의 더 크고 빠른 메모리는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 가속화하는 동시에 더 나은 에너지 효율과 낮은 총소유비용으로 HPC 워크로드를 위한 과학 컴퓨팅을 발전시킨다. 엔비디아 H200 GPU는 LLM 토큰 생성과 같은 AI 워크로드에 대해 ABCI의 이전 세대 아키텍처보다 에너지 효율이 15배 더 높다. 네트워킹 장치가 데이터에 대한 연산을 수행해 CPU의 작업을 분산(offloading)시키는 인-네트워크 컴퓨팅(In-Network Computing)과 고급 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드의 통합은 집약적인 AI 워크로드와 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 고효율, 고속, 저지연 통신을 지원한다. AIST의 다나카 요시오(Yoshio Tanaka) 이사는 “2018년 8월 우리는 세계 최초의 대규모 개방형 AI 컴퓨팅 인프라인 ABCI를 출범했다. 지난 몇 년간 ABCI를 관리해 온 경험을 바탕으로 이제 ABCI 3.0으로 업그레이드하게 됐다. 엔비디아와 HPE와의 협력을 통해 ABCI 3.0이 일본 생성형 AI 연구 개발 역량을 더욱 발전시킬 컴퓨팅 인프라로 발전하는 것이 목표”라고 말했다. AIST 솔루션스의 오가와 히로타카(Hirotaka Ogawa) 생산 겸 ABCI 운영 책임자는 “생성형 AI가 글로벌 변화를 촉진할 준비를 하고 있는 지금, 일본 내에서 연구 개발 역량을 빠르게 배양하는 것이 매우 중요하다. 엔비디아와 HPE의 협력을 통한 ABCI의 대대적인 업그레이드는 일본 산업과 학계에서 ABCI의 리더십을 강화해 일본이 AI 개발 분야에서 글로벌 경쟁력을 갖추는 미래 혁신의 기반이 될 것으로 확신한다”고 말했다.

오라클이 인공지능(AI) 벡터 처리와 데이터 분석, 트랜잭션을 포함한 모든 종류, 모든 규모의 오라클 데이터베이스 워크로드를 위한 성능을 제공하는 클라우드용 지능형 데이터 아키텍처인 ‘엑사데이터 엑사스케일(Exadata Exascale)’을 정식 출시했다.  엑사데이터 엑사스케일을 통해 기업 조직은 규모를 망라하여 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 성능과 안정성, 가용성, 보안 관련 기능의 활용 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 엑사스케일은 엑사스케일 인프라스트럭처 기반의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service on Exascale Infrastructure) 및 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 기반의 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)와 함께 사용 가능하다. 엑사데이터 엑사스케일은 기업 고객이 엑사데이터 클라우드 인프라스트럭처를 이용할 수 있는 새로운 방식이다. 가상화된 데이터베이스에 최적화된, 공유 컴퓨트 및 스토리지 풀에 기반한 인프라를 활용하는 지능형 데이터 아키텍처를 통해 극도로 탄력적인 확장성 및 사용량 기반 요금 정책을 지원한다. 결과적으로 대기업에서 중소기업에 이르기까지 적게는 매월 수십만원대 수준의 저렴한 요금으로도 이용이 가능해, 이제 합리적인 비용으로 엑사데이터 데이터베이스 플랫폼의 기술을 활용해 데이터 워크로드 관련 혁신을 가속화할 수 있게 됐다.     엑사스케일의 리소스는 추가 IOPS(초당 입력, 출력 명령어 처리 수)에 대한 비용 없이 탄력적인 종량제 요금제를 통해 이용할 수 있다. 사용자가 필요로 하는 데이터베이스 서버 ECPU 수와 스토리지 용량을 지정하면 모든 데이터베이스가 풀링(pooling)된 스토리지 서버에 자동으로 분산되어 최고의 성능 및 가용성을 제공하므로 전용 데이터베이스 및 스토리지 서버를 별도로 프로비저닝할 필요가 없다. 결과적으로 엑사데이터 데이터베이스 서비스 엔트리 수준의 인프라 비용을 최대 95% 절감하고, 온라인 리소스를 최대한 유연하고 세밀하게 확장할 수 있다.   오라클은 엑사스케일을 통해 RDMA 지원 스토리지 클라우드 서비스를 제공한다. 지능형 스토리지 클라우드 서비스인 엑사스케일은 사용 가능한 모든 스토리지 서버에 데이터베이스를 분산하고, 데이터 인식 지능형 스마트 스캔을 통해 수천 개의 CPU 코어를 사용하여 모든 데이터베이스 쿼리의 속도를 향상시킨다. 또한 3개의 서로 다른 스토리지 서버에 데이터를 복제하여 높은 수준의 내결함성을 제공한다. 엑사스케일 스토리지 클라우드는 핫데이터(hot data) 또는 자주 액세스하는 데이터를 디스크로부터 메모리 또는 플래시 드라이브로 지능적인 방식으로 이동시키므로 사용자는 DRAM의 성능, 플래시 드라이브의 IOPS 속도, 디스크의 용량을 모두 활용할 수 있다. 엑사스케일은 독자적 기능인 AI 스마트 스캔(AI Smart Scan)을 사용하여 데이터 및 컴퓨트 집약적인 AI 벡터 검색 작업을 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 오프로드(offload)한다. AI 스마트 스캔 및 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Exadata System Software 24ai)를 통해 주요 벡터 검색 작업을 최대 30배 빠르게 처리하여 고객이 다중 사용자 환경에서 수천 건의 AI 벡터 검색을 동시에 실행할 수 있도록 지원한다. 또한, 엑사스케일은 서버 간의 지능형 통신을 바탕으로 엑사스케일 가상 머신(Exascale Virtual Machine) 클러스터 전반에 걸친 고성능 데이터베이스 확장을 제공하고, 지능형 저지연 OLTP IO를 통해 미션 크리티컬 트랜잭션을 신속히 완료하고 더 많은 동시 사용자를 지원한다. 엑사데이터 엑사스케일은 2880GB/초의 처리량을 제공하며, 지연시간은 17마이크로초이다. 엑사스케일은 고유한 데이터 인텔리전스가 데이터 집약적 SQL 쿼리를 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드로 자동 오프로드하여 데이터 분석을 위한 처리량 확장을 지원한다. 자동 컬럼화 기능을 통해 데이터를 초고속 인메모리 컬럼 형식으로 변환하고, 엑사스케일 인텔리전트 스토리지 클라우드의 플래시 캐시를 자동적으로 사용하여 기능 및 성능을 향상시킬 수 있다. 사용자는 엑사스케일 지능형 스토리지 클라우드 및 쓰기 시 재지정 기술을 사용하여 데이터베이스의 전체 복제본 또는 신 복제본(thin clones)을 즉시 생성할 수 있다. 또한 고급 스냅샷 기능을 통해 읽기/쓰기 소스를 사용하여 플러그형(pluggable) 또는 컨테이너 데이터베이스의 공간 효율적 복제본을 간단하게 생성 가능하다. 새롭게 생성한 개발, 테스트 또는 복구용 복제본은 즉시 사용 가능하고, 소스 데이터베이스와 동일한 네이티브 엑사데이터 데이터베이스의 성능 및 확장성을 지원한다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 엑사스케일은 멀티테넌트와 초탄력적 클라우드용으로 재구성된 엑사데이터이자 모든 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스의 미래형 아키텍처”라면서 “인프라 비용을 최대 95% 절감시켜주는 엑사데이터 엑사스케일을 통해 이제 중소기업이나 적은 규모의 워크로드 및 클라우드 환경에서도 오라클 데이터베이스용 오라클 엑사데이터의 이점을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 고객이 차세대 아날로그, 혼합 신호 및 맞춤형 IC 설계를 위한 중요한 설계 및 검증 작업을 획기적으로 가속화할 수 있도록 설계된 AI 가속 SPICE, Fast SPICE 및 혼합 신호 시뮬레이터의 통합 제품군인 ‘솔리도 시뮬레이션 스위트 소프트웨어(Solido Simulation Suite software, 솔리도 심)’를 출시했다. 지멘스의 파운드리 인증 아날로그 FastSPICE(패스트스파이스 : AFS) 플랫폼을 기반으로 구축된 솔리도 심은 솔리도 SPICE 소프트웨어(Solido SPICE software), 솔리도 패스트스파이스 소프트웨어(Solido FastSPICE software) 및 솔리도 리브스파이스 소프트웨어(Solido LibSPICE software), 지멘스의 AFS 플랫폼인 엘도(ELDO) 소프트웨어와 심포니(Symphony) 소프트웨어 등 세 가지의 새로운 시뮬레이터를 통합한다.  솔리도 심은 IC 설계 팀이 점점 더 엄격해지는 사양, 검증 커버리지 지표, 시장 출시 시간 요건을 충족할 수 있도록 설계되었다. 회로 및 시스템 온 칩(SoC) 검증 기능으로 포괄적인 애플리케이션 범위를 제공한다. AI 기술을 기반으로 하는 솔리도 심은 차세대 공정 기술과 복잡한 집적 회로(IC) 구조를 염두에 두고 개발되어 정확한 신호 및 전력 무결성 목표를 달성하는 데 필요한 도구 세트와 기능을 제공한다.     솔리도 SPICE는 지멘스의 차세대 SPICE 시뮬레이션 기술로 아날로그, 혼합 신호, RF 및 3D IC 검증에 2배~30배의 속도 향상을 제공한다. 최신 컨버전스, 캐시 효율적 알고리즘, 높은 멀티코어 확장성을 갖춘 솔리도 SPICE는 대규모 레이아웃 전후 설계에 성능 향상을 제공한다.  솔리도 패스트스파이스는 SoC, 메모리 및 아날로그 기능 검증에서 속도 향상을 제공하는 지멘스의 최첨단 Fast SPICE 시뮬레이션 기술이다. 이 솔루션은 SPICE-to-Fast SPICE 확장을 위한 동적 사용 모델을 제공하여 예측 가능한 정확도로 속도에 대한 목표를 달성할 수 있도록 확장 가능한 인터페이스를 제공한다.  솔리도 리브스파이스는 소형 설계를 위해 제작된 지멘스의 목적별 배치 솔버 기술로, 라이브러리(Library) IP 애플리케이션에 최적화된 런타임을 제공한다. 세 가지 새로운 솔버를 구동하는 것은 지멘스의 AI 가속 시뮬레이션 기술의 최신 버전인 솔리도 심 AI(Solido Sim AI)다. 솔리도 심 AI를 사용하면 자체 검증 및 SPICE 정확도에 맞게 조정된 알고리즘을 통해 회로 시뮬레이션이 한 단계 더 발전하여 기존 파운드리 인증 디바이스 모델을 변경 없이 사용하여 수십 배 향상된 가속도를 제공한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 마이클 엘로우(Michael Ellow) 실리콘 시스템 부문 CEO는 “AI 가속 SPICE 및 FastSPICE 엔진을 탑재한 솔리도 시뮬레이션 스위트는 칩 설계 및 검증 엔지니어에게 탁월한 정확성과 효율성을 제공하는 맞춤형 IC 시뮬레이션 기술의 획기적인 도약을 의미한다”면서, “솔리도 심의 초기 고객은 여러 공정 기술 플랫폼에서 괄목할 만한 성공을 거두었으며, 더 빠른 런타임과 차세대 아날로그, RF, 혼합 신호 및 라이브러리 IP 설계를 위한 매력적인 새로운 기능을 구현할 수 있었다”고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 랭체인(LangChain) 아키텍처와 동작 방법을 분석한다. 현재 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 인공지능 챗봇 서비스 개발 등에 대중적으로 사용되는 랭체인은 LLM(Large Language Model : 대규모 언어 모델) 통합과 PDF 등 다양한 데이터 소스를 지원하여 LLM 모델 활용성을 극대화한다. 이 글을 통해 LLM 서비스 개발에 필요한 랭체인의 아키텍처와 동작 원리를 이해할 수 있을 것이다.   ■ 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   그림 1   랭체인은 LLM에 원하는 결과를 얻을 수 있도록 다양한 프롬프트 입력 및 구조화된 출력, RAG, 튜닝과 같은 기능을 제공하는 라이브러리다. 랭체인 설치는 다음과 같이 진행할 수 있다.  pip install langchain   랭체인의 기본 사용법 랭체인은 모델 입출력, 데이터 검색, 에이전트 지원, 체인, 컨텍스트 메모리 기능을 제공하며, LCEL(LangChain Expression Language)을 이용해 각 구성요소를 유기적으로 연결시킬 수 있다. LCEL은 유닉스 파이프라인 개념을 차용했다. 다음은 LCEL의 예시를 보여준다.  from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain.schema import BaseOutputParser # LCEL 예시 chain = ChatPromptTemplate() | ChatOpenAI() | CustomOutputParser() 이와 더불어 목적에 맞는 다양한 프롬프트 템플릿, 구조화된 출력을 제공한다. from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser json_prompt = PromptTemplate.from_template(     "Return a JSON object with `birthdate` and `birthplace` key that answers the following question: {question}" ) json_parser = SimpleJsonOutputParser() # JSON 파서 # 프롬프트, 모델, 파서 체인 생성 json_chain = json_prompt | model | json_parser  # 유닉스 파이프라인 개념 차용함. result_list = list(json_chain.stream({"question": "When and where was Elon Musk born?"})) print(result_list)   그림 2   랭체인 구조 분석 패키지 구조 랭체인 구조를 분석하기 위해, 깃허브(GitHub)의 랭체인 소스코드를 다운로드한 후 UML로 모델링해 본다. 주요 패키지는 <그림 3>과 같다.  랭체인 소스코드 : https://github.com/langchain-ai/langchain   그림 3   cli는 랭체인의 커맨드 라인 인터페이스(command line interface), core는 랭체인의 핵심 구현 코드가 정의된다. 이 부분은 <그림 4>와 같은 패키지로 구성된다.    그림 4   참고로, 이 패키지들은 <그림 5>의 일부이다.   그림 5. 랭체인 v.0.2.0 패키지   LCEL 언어 동작 구조 이 중에 핵심적인 것만 분석해 본다. 우선, LCEL의 동작 방식을 위해 어떤 디자인 패턴을 구현하였는지 확인한다. 이 부분은 runnables 패키지가 담당한다. 이 언어는 유닉스의 파이프라인 처리를 다음과 같이 흉내낸다.  z = a | b | c z.stream('abc') 이를 위해 파이썬(Python) 문법을 적극 사용하고 있다. 우선 ‘|’ 연산자를 오버로딩(overloading)하기 위해, 파이썬 Runnable 클래스를 정의해 ‘__or__’ 연산자를 구현한다. 이 연산자는 self object와 right object 두 객체를 입력받아 리스트를 만든 후 리턴하는 역할을 한다. 앞의 예시에서 보면, ‘a | b’를 실행 가능한 객체 리스트로 만들어 리턴한다. 결론적으로 a, b, c 객체를 리스트로 만들고 이 리스트를 z에 할당한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

웨스턴디지털(WD)이 대규모 AI 워크로드를 위한 이상적인 스토리지 구성을 정의하는 6단계 AI 데이터 사이클(AI Data Cycle) 프레임워크를 공개했다. 이와 함께 웨스턴디지털은 ‘울트라스타 DC SN861 SSD(Ultrastar DC SN861 SSD)’, ‘울트라스타 DC SN655 SSD(Ultrastar DC SN655 SSD)’, ‘울트라스타 DC HC690 울트라SMR HDD(Ultrastar DC HC690 UltraSMR HDD)’ 등 신제품도 발표했다. AI 모델은 새로운 독창적인 데이터를 생산하는 동시에 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 처리하는 연속적인 데이터 생성과 소비의 반복을 기반으로 작동한다. AI 기술이 발전함에 따라 데이터 스토리지 시스템은 대량의 데이터를 관리하면서 방대하고 복잡한 모델에 요구되는 컴퓨팅 로드와 속도를 지원하는 것이 중요하다. 웨스턴디지털의 새로운 AI 데이터 사이클 프레임워크는 고객이 인공지능(AI) 분야 투자 효과 극대화, 효율성 향상, AI 워크플로 총소유비용(TCO) 절감을 위한 고도화된 스토리지 인프라를 계획하고 구축할 수 있게끔 지원한다.     또한, 웨스턴디지털은 AI 훈련 및 추론을 지원하는 고성능 PCIe Gen5 SSD, 고속 AI 데이터 레이크를 위한 대용량 64TB SSD, 비용 효율적인 대규모 스토리지를 제공하는 ePMR 울트라SMR 32TB HDD 등 신제품을 선보였다. 이를 통해 웨스턴디지털은 AI 데이터 사이클의 핵심 단계에 필요한 스토리지 요구사항에 부합하는 플래시 메모리와 HDD 제품 및 기술 로드맵을 구축하게 됐다고 밝혔다. 울트라스타 DC SN861 SSD는 웨스턴디지털의 첫 번째 엔터프라이즈급 PCIe Gen 5.0 솔루션으로, AI 워크로드를 위한 랜덤 읽기 성능과 높은 수준의 전력 효율성을 지원한다. 최대 16TB 용량을 갖췄으며 대규모 언어 모델 훈련 및 추론, AI 서비스 적용 등을 위한 초저지연성과 반응성을 바탕으로 이전 세대 대비 최대 3배 빠른 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 또한 낮은 전력 프로필을 통해 더욱 낮은 와트 당 초당입출력처리속도(IOPS/Watt)를 가능하게 하며 절감된 전체 TCO를 지원한다. 향상된 PCIe Gen5 대역폭은 빠른 속도의 가속화된 컴퓨팅(accelerated computing)과 컴퓨팅 집약적인 AI 환경을 위한 저지연성에 대한 AI 시장의 니즈에 대응한다. 미션 크리티컬한 워크로드를 위해 설계된 울트라스타 DC SN861 SSD는 NVMe 2.0 및 OCP 2.0 지원, 1 DWPD(Drive Writes per Day) 및 3 DWPD 등의 기능을 갖추었으며, 5년 제한 보증을 지원한다. 울트라스타 DC SN861 SSD E1.S 모델은 현재 샘플 출하 중이며, U.2 모델은 6월 중 샘플 출하 및 올해 3분기 대량 출하를 앞두고 있다. E1.S 및 E3.S 폼팩터 모델에 대한 추가 정보는 올해 중으로 공개될 예정이다. 확장된 엔터프라이즈급 울트라스타 DC SN655 SSD 라인업은 스토리지 집약적인 애플리케이션을 위해 설계됐다. 새로운 U.3 SSD 옵션은 최대 64TB 용량을 지원해 AI 데이터의 준비 작업은 물론, 더욱 빠르고 큰 데이터 레이크를 위한 향상된 성능과 용량을 제공한다. 울트라스타 DC SN655 SSD 라인업의 신규 U.3 SSD 모델은 현재 샘플 출하 중이며, 추가 정보는 올해 중 대량 출하와 함께 공개될 예정이다. 한편, 웨스턴디지털은 32TB 용량의 ePMR 엔터프라이즈급 HDD를 일부 고객에 대해 샘플 출하 중이라고 전했다. 하이퍼스케일 클라우드 및 엔터프라이즈 데이터센터의 대용량 데이터 스토리지용으로 설계된 새로운 대용량 울트라스타 DC HC690 울트라SMR HDD는 대규모 데이터 스토리지와 낮은 TCO가 중요한 AI 워크플로에서 핵심 역할을 한다. 기존 제품의 검증된 설계를 기반으로 한 신제품 32TB 드라이브는 향상된 신뢰성을 제공하면서 신속한 사용을 위한 원활한 검증 및 통합을 통해 방대한 용량을 지원한다. 신제품 드라이브에 대한 상세한 정보는 올 여름 늦게 공개될 예정이다. 웨스턴디지털의 롭 소더버리(Rob Soderbery) 플래시 비즈니스 부문 수석 부사장(EVP) 겸 제너럴 매니저는 “새로운 AI 데이터 사이클 프레임워크는 고객이 AI 애플리케이션의 성능, 확장성 및 활용에 실질적인 영향을 미치는 스토리지 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다”면서, “웨스턴디지털은 AI 및 데이터 스토리지 간의 역동적인 상호 작용에 대한 이해를 바탕으로 향상된 용량을 지원할 뿐만 아니라, 차세대 AI 워크로드의 강력한 성능과 내구성을 위해 특화된 솔루션을 제공하고 있다. 웨스턴디지털은 자사의 성장하고 있는 포트폴리오, 장기적인 로드맵, 지속적인 혁신을 통해 고객이 AI의 혁신적인 역량을 실현할 수 있게끔 지원하는 것을 목표로 삼는다”고 전했다.

한국레노버가 AI를 지원하는 모바일 워크스테이션 신제품 5종을 출시했다고 밝혔다. 새롭게 선보인 제품은 인텔 프로세서를 탑재한 ▲씽크패드 P1 7세대 ▲씽크패드 P16v i 2세대 ▲씽크패드 P14s i 5세대 ▲씽크패드 P16s i 3세대와 AMD 프로세서가 장착된 ▲씽크패드 P14s 5세대 등 총 5종이다. 다섯 제품 모두 AI 기술 기반으로 향상된 성능과 생산 역량을 갖춰 제조/자동차/건설/미디어&엔터테인먼트/의료 등 다양한 산업 전문가의 효율과 혁신을 높이고, AI 모델 개발 및 적용에 대한 새로운 니즈를 충족시키는 데에 초점을 맞추고 있다. 프리미엄 알루미늄 섀시로 디자인된 씽크패드 P1 7세대는 머신러닝 집약적인 작업을 위해 설계된 제품이다. 높은 휴대성과 성능을 겸비해 장소에 구애 받지 않고 업무를 수행할 수 있다. 최대 인텔 코어 울트라 9 프로세서와 내장형 NPU, 엔비디아 RTX 3000 에이다(Ada) 제너레이션 GPU로 강력한 파워와 성능을 갖춰 AI 집약적 워크로드를 지원한다. 액체 금속 열 설계로 냉각 성능을 높여 복잡한 작업도 장시간 최대 성능으로 수행할 수 있다.  씽크패드 P1 7세대는 LPDDR5x LPCAMM2 메모리를 탑재했다. LPCAMM2는 레노버와 협업으로 미국 마이크론이 선보인, 빠르고 에너지 효율적인 PC용 모듈형 메모리 솔루션이다. DDR5 SODIMM 대비 유효 전력 소비량이 최대 61% 적고 공간을 64%까지 줄였다. 단일 모듈로 더 높은 대역폭과 듀얼 채널 지원을 제공해 모바일 워크스테이션과 AI PC 업무에 효과적이라는 것이 레노버의 설명이다.   ▲ 씽크패드 P1 7세대   최신 인텔 코어 울트라 프로세서를 장착한 씽크패드 P16v i 2세대, 씽크패드 P14s i 5세대, 씽크패드 P16s i 3세대는 CPU, NPU, 내장형 GPU로 구성된 통합 멀티 프로세서 패키지로, 100여 개 애플리케이션에 대한 AI 작업 성능을 최적화한다. 씽크패드 P16v i 2세대는 듀얼 방열 구조의 고급 냉각 시스템으로 대량의 워크로드와 효율적인 멀티태스킹에 필요한 높은 성능을 장시간 보여준다. 씽크패드 P14s i 5세대는 가벼운 무게와 휴대성을 갖췄으며 이동 중에도 탁월한 성능을 제공한다. 씽크패드 P16s i 3세대는 16인치 섀시에 성능과 휴대성을 효과적으로 안배했다.   ▲ 씽크패드 P14s 5세대   AMD 라이젠 AI가 통합된 라이젠 프로 8040 HS-시리즈 프로세서의 씽크패드 P14s 5세대는 14인치 사이즈로 최고 성능을 제공한다. 최신 라이젠 AI 기반 프로세서는 전 세대 대비 3.5배 증가한 처리 속도로 높은 수준의 생성형 AI를 제공함으로써 AI 기반 협업과 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서 사용자 경험을 높여준다. 레노버는 최대 96GB 메모리, 2TB 저장장치, AMD 라데온 그래픽으로 오토캐드, 레빗, 솔리드웍스 같은 애플리케이션을 높은 성능으로 구동할 수 있다고 소개했다. 16:10 비율의 최대 2.8K OLED 디스플레이는 3M 광학 필름 솔루션을 적용해 400니트(nit) 밝기를 최대 16% 적은 전력으로 지원한다. 블루라이트 저감 기술을 적용하고, 엑스 라이트(X-Rite) 팬톤 인증을 받아 색상을 정밀하게 표현한다. 필요 시 터치 옵션 추가로 편리하게 사용할 수 있다. 모바일 워크스테이션 신제품 5종은 모두 ISV(독립소프트웨어개발업체) 인증을 받았다.  미 육군 납품 규정 밀스펙(MIL-SPEC)을 통과해 내구성이 뛰어나며, 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 솔루션으로 안정성과 보안성을 모두 갖췄다. 한국레노버의 신규식 대표는 “이동 작업 비중이 높은 전문가를 위해 설계된 씽크패드 P 시리즈는 레노버의 워크스테이션 설계 노하우에 뛰어난 AI 성능과 휴대성을 더했다”면서, “글로벌 빅테크 기업과 협업으로 성능과 전력 효율이 모두 향상된 신제품을 통해 창의성을 발휘해야 하는 전문가와 엔지니어, 데이터 과학자는 언제 어디서나 복잡한 워크로드를 처리할 수 있을 것”이라고 전했다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 캐릭터 애니메이션을 위한 툴세트 업데이트, 나나이트 연산 머티리얼을 통한 변수 레이트 셰이딩 도입, 렌더링 퍼포먼스 개선 및 셰이더 컴파일 최적화, 파생 데이터 캐시를 위한 클라우드 스토리지 시스템 지원, 분산 컴파일 솔루션인 언리얼 빌드 액셀러레이터 추가 등   ▲ 언리얼 엔진 5.4 기능 하이라이트 영상   언리얼 엔진 5.4가 정식 출시됐다. 이번 버전은 게임 개발자와 모든 산업 분야의 크리에이터를 위해 퍼포먼스, 비주얼 퀄리티, 생산성에 대한 신규 기능과 개선 사항을 제공하며, 에픽게임즈가 ‘포트나이트’ 챕터 5, ‘로켓 레이싱’, ‘포트나이트 페스티벌’, ‘LEGO 포트나이트’를 제작하고 출시하기 위해 내부적으로 사용한 툴세트를 선보였다.   애니메이션 캐릭터 리깅 및 애니메이션 제작 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 기본 애니메이션 툴세트가 대폭 업데이트되었다. 더 이상 여러 외부 애플리케이션에서 번거롭게 작업할 필요 없이, 엔진에서 직접 캐릭터를 쉽고 빠르게 리깅하고 애니메이션을 제작할 수 있게 되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   신규 실험 단계 기능인 ‘모듈형 컨트롤 릭’을 활용하면 복잡하고 세분화된 그래프 대신 이해하기 쉬운 모듈형 파트로 애니메이션 릭을 제작할 수 있다. ‘자동 리타기팅’은 이족보행 캐릭터 애니메이션을 재사용할 때 뛰어난 결과물을 더 쉽게 얻을 수 있다. 또한, ‘스켈레탈 에디터’가 확장되고 새로운 디포머 기능 세트들이 추가되어 ‘디포머 그래프’를 더 손쉽게 이용할 수 있다. 애니메이션 제작 측면에서는 애니메이션 툴세트를 보다 직관적이고 강력하게 만드는 동시에 워크플로를 간소화하는 데 중점을 두었다. 새로운 실험단 계 기능인 ‘기즈모’, 개편된 ‘애님 디테일’, ‘컨스트레인트’ 시스템 업그레이드 및 향상, 애님 클립에 애니메이션을 추가하는 과정을 대폭 간소화시켜 주는 신규 기능인 ‘레이어드 컨트롤 릭’ 등을 제공한다. 뿐만 아니라 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 ‘시퀀서’는 시퀀서 트리의 다양한 측면에서 가독성과 사용성이 대폭 향상되었다. 이번 버전에 도입된 다른 신규 기능 중에는 ‘키프레임 스크립트’ 방식도 추가되어, 커스텀 애니메이션 툴 제작의 가능성이 열리게 되었다.   애니메이션 게임플레이 이전 버전에서 실험 단계 기능으로 도입되었던 ‘모션 매칭’이 정식 버전이 되었다. 이 기능은 ‘포트나이트 배틀 로얄’에서 철저한 테스트를 거쳐 모바일부터 콘솔까지 모든 플랫폼에서 100개 이상의 캐릭터와 NPC에 적용되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   모션 매칭은 애니메이션 기능을 위한 확장 가능한 차세대 프레임워크이다. 런타임에서 애니메이션 클립을 선택하고 전환하기 위해 복잡한 로직을 사용하는 대신, 게임 내 캐릭터의 현재 모션 정보를 키로 사용하여 상대적으로 큰 규모의 캡처된 애니메이션 데이터베이스를 검색하는 방식을 활용한다. 또한, 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 애니메이터 친화적인 툴세트를 강력하고 뛰어난 성능과 메모리 확장이 가능한 툴로 만드는 데 중점을 두었으며, 개발자가 내부에서 일어나는 작업을 파악할 수 있는 디버깅 툴세트를 추가했다. 게임플레이 측면에서도 ‘선택기’를 추가하여, 이제 게임 컨텍스트를 활용해 애니메이션을 선택할 수 있게 되었다. 이 시스템은 변수를 사용해 선택을 알리고, 이 선택에 따라 변수를 설정하여 게임플레이 로직에 다시 정보를 제공할 수 있다.   렌더링 나나이트 언리얼 엔진 5의 가상화된 마이크로폴리곤 지오메트리 시스템인 ‘나나이트(Ninite)’는 원본 메시를 변경하지 않고도 렌더링 시 균열이나 범프 같은 미세한 디테일을 추가할 수 있게 해주는 신규 실험 단계 기능 ‘테셀레이션’을 시작으로 지속적인 향상이 이루어지고 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   나나이트 연산 머티리얼을 통한 ‘변수 레이트 셰이딩(Variable Rate Shading : VRS)’의 도입으로 퍼포먼스가 대폭 향상되었으며, 랜드스케이프에 도로를 생성하는 것과 같은 작업에 유용한 ‘스플라인 메시 워크플로’도 지원된다. 또한, UV 보간을 비활성화하는 신규 옵션을 활용하면 버텍스 애니메이션 텍스처를 월드 포지션 오프셋 애니메이션에 사용할 수 있게 되어, 이제 ‘AnimToTexture’ 플러그인을 나나이트 지오메트리와 함께 사용할 수 있다.   템포럴 슈퍼 해상도 이번 버전에서 ‘템포럴 슈퍼 해상도(Temporal Super Resolution : TSR)’의 안정성과 성능이 향상되어, 타깃 플랫폼에 관계 없이 예측 가능한 결과물을 얻을 수 있게 되었다. 그 중 새로운 히스토리 리저렉션 휴리스틱과 픽셀 애니메이션을 사용하는 머티리얼에 플래그를 지정하는 기능 덕분에 고스팅 현상이 감소되었다. 또한, TSR의 비헤이비어(behavior)를 더 손쉽게 미세조정하고 디버깅할 수 있는 ‘신규 시각화 모드’를 추가했고, 타깃 퍼포먼스에 따라 제어할 수 있도록 엔진 퀄리티 설정에 다양한 신규 옵션도 추가됐다.   렌더링 퍼포먼스 에픽게임즈는 60Hz 경험을 목표로 하는 많은 개발자를 위해 언리얼 엔진 5.4의 렌더링 퍼포먼스 향상에 노력을 기울였다. 이를 통해 더 높은 수준의 병렬화를 지원하기 위한 시스템 리팩터링과 하드웨어 레이 트레이싱에 GPU 인스턴스 컬링이 추가되어, 이제 추가적인 프리미티브 유형과 최적화된 패스 트레이서의 이점을 활용할 수 있게 되었다. 또한, 셰이더 컴파일도 더욱 최적화되어 프로젝트 쿠킹 시간이 눈에 띄게 향상되었다.   무비 렌더 그래프   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   언리얼 엔진 5.4는 단방향 콘텐츠를 제작하는 크리에이터를 위해 무비 렌더 큐에 실험 단계 기능으로 주요 업데이트를 선보였다. ‘무비 렌더 그래프(Movie Render Graph : MRG)’로 불리는 이 신규 노드 기반 아키텍처를 통해 사용자는 단일 샷을 렌더링하는 그래프를 구성하거나, 대규모 아티스트 팀의 경우 복잡한 멀티샷 워크플로 전반에 걸쳐 확장하도록 설계할 수 있다. 그래프는 파이프라인 친화적이며 스튜디오는 파이썬 훅(Python Hook)으로 툴을 제작하고 자동화할 수 있다. MRG에는 ‘렌더 레이어’가 제공되어 전경과 배경 요소를 분리하는 등 포스트 컴포지팅을 위한 고퀄리티 요소를 손쉽게 생성할 수 있으며, 패스 트레이서와 디퍼드 렌더러를 모두 지원한다.   AI 및 머신러닝 신경망 엔진 언리얼 엔진 5.4에는 ‘신경망 엔진(NNE)’이 실험 단계 기능에서 베타 기능으로 업데이트되었다. NNE는 에디터와 런타임 애플리케이션을 모두 지원하며, 개발자는 사전 트레이닝된 신경망 모델을 로드하여 효율적으로 실행할 수 있다. 사용 예시로는 툴링, 애니메이션, 렌더링, 피직스 등이 있으며, 이들은 플랫폼 및 모델 지원별로 각기 다른 요구사항을 갖추고 있다. NNE는 필요에 따라 백엔드를 쉽게 교체할 수 있도록 공통 API를 제공하여 이러한 다양한 요구사항을 해결한다. 또한, 서드파티 개발자가 플러그인에서 NNE 인터페이스를 구현할 수 있도록 확장성 훅 역시 제공된다.   개발자 반복 작업 클라우드 및 로컬 파생 데이터 캐시 이번 출시를 통해 새롭게 선보이는 ‘언리얼 클라우드 DDC’는 언리얼 엔진 파생 데이터 캐시(DDC)를 위한 자체 호스팅 클라우드 스토리지 시스템이다. 여러 장소에 분산된 사용자와 팀을 위해 설계된 이 기능을 사용하면, 공용 네트워크 연결을 통해 언리얼 엔진 캐시 데이터를 효율적으로 공유할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   유지보수가 용이하고 안정적이며 접근성이 뛰어난 이 솔루션은 여러 지역에 걸쳐 언리얼 클라우드 DDC로 호스팅되는 엔드포인트 간에 데이터를 자동으로 복제하여, 사용자가 언제나 가장 가까운 엔드포인트에 접속할 수 있도록 지원한다. OIDC 로그인 및 인증으로 보호되는 이 시스템은 에픽게임즈의 AWS를 통해 실전 검증을 마쳤으며, 애저(Azure)에 대한 디플로이 가이드라인을 함께 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 이번 버전에서는 새로운 ‘언리얼 Zen Storage’ 서버 아키텍처를 사용하여 로컬 DDC가 향상되었다. 이를 통해 데이터 컨디셔닝 퍼포먼스가 향상된 것은 물론, 에디터 로드 시간이 더욱 빨라졌다. 또한, 에디터에서 플레이(PIE) 워크플로가 제공되며 캐시 쓰기, 제거, 데이터 복제 방지를 더욱 효과적으로 제어할 수 있다.   멀티 프로세스 쿡 언리얼 엔진 5.3에 베타 기능으로 도입되었던 ‘멀티 프로세스 쿡’이 이제 정식 버전으로 제공된다. 이 기능을 통해 개발자는 콘텐츠를 내부 UE 포맷에서 플랫폼별 포맷으로 변환할 때 추가 CPU 및 메모리 리소스를 활용할 수 있어, 빌드 팜 서버 또는 로컬 워크스테이션에서 쿠킹된 결과물을 얻는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있다.   언리얼 빌드 액셀러레이터 이번 버전에서 새롭게 선보이는 ‘언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator : UBA)’는 C++를 위한 확장 가능한 분산 컴파일 솔루션으로, 언리얼 빌드 툴 및/또는 언리얼 호드의 원격 실행(연산 작업) 시스템과 함께 빌드 컴파일 시간을 단축하는 데 사용된다. 현재 베타 기능인 UBA는 이번 버전에서 C++ 컴파일 작업을 위한 윈도우 OS를 지원하며, 네이티브 맥OS 및 리눅스 지원은 프로세스 유휴 감지 및 셰이더 컴파일과 함께 실험 단계로 제공된다.   미디어 및 엔터테인먼트 모션 그래픽 언리얼 엔진 5.4는 복잡한 2D 모션 그래픽 제작용 전문 툴로 구성된 새로운 ‘모션 디자인 모드’를 실험 단계 기능으로 선보였다. 주요 방송사의 프로덕션 테스트와 피드백을 바탕으로 개발된 이 기능은 모션 디자이너에게 향상된 사용자 경험과 지속적인 생산성을 제공하고자 설계되었으며, 3D 클로너, 이펙터, 모디파이어, 애니메이터 등을 포함한 포괄적인 툴세트를 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   버추얼 프로덕션 버추얼 프로덕션을 도입하는 영화 제작자들은 이제 정식 버전으로 제공되는 언리얼 엔진의 버추얼 카메라 툴에서 이루어진 업데이트와 함께 기존 iOS 플랫폼은 물론 이제 안드로이드까지 지원되어 많은 혜택을 누릴 수 있게 되었다. 또한, 맥OS용 언리얼 엔진에서도 버추얼 카메라 워크플로가 완전히 지원된다. 이 모바일 애플리케이션은 ‘언리얼 VCam’이라는 새로운 이름으로 애플 앱 스토어 및 구글 플레이에서 다운로드할 수 있다. VR 스카우팅에서는 ‘XR 크리에이티브 프레임워크’를 활용하는 완전히 커스터마이징이 가능한 새로운 툴키트를 실험 단계 기능으로 선보였다. 이를 통해 오큘러스(Oculus)와 밸브 인덱스(Valve Index) 등의 OpenXR HMD를 지원하여 기존 버추얼 스카우팅 툴키트보다 대폭 향상된 사용자 경험을 제공한다.  ICVFX의 경우, 새로운 ‘뎁스 오브 필드’ 보정 기능을 통해 nDisplay로 렌더링된 디지털 콘텐츠의 DOF 감쇠량을 영화 카메라에 보이는 대로 정확히 제어할 수 있어, 더 나은 클로즈업 뷰티 샷을 얻을 수 있게 되었다. 또한, ‘멀티 프로세스 내부 프러스텀’을 추가하여 영화 카메라로 보이는 장면을 더 많은 GPU와 하드웨어 리소스로 분할 렌더링할 수 있으며, SMPTE 2110 지원에 대한 다양한 안정성 및 개선 사항을 추가했다.    리눅스 지원 리눅스를 사용하는 스튜디오도 해당 플랫폼에서 향상된 에디터 안정성을 경험할 수 있으며, 실험 단계로 제공되는 벌칸(Vulkan) 레이 트레이싱 지원을 통해 많은 이점을 누릴 수 있다.   의상 시뮬레이션 USD 임포터 패널 클로스 에디터에 새로운 USD 임포터가 추가되면서, ‘Marvelous Designer’ 또는 ‘CLO’에서 의상과 시뮬레이션 파라미터를 임포트하여 단 몇 분 만에 실시간으로 시뮬레이션을 구성할 수 있게 되었다. 자동 시뮬레이션 그래프 설정, 스키닝, 레벨 오브 디테일(LOD) 생성 기능과 함께 이 새로운 워크플로를 사용하면 관련 경험이 없는 사용자도 언리얼 엔진 캐릭터의 사실적인 의상을 제작할 수 있도록 지원한다.   그 외 개선 사항 언리얼 엔진 5.4의 신규 기능과 향상된 기능 관련한 전체 내용을 확인하려면 출시 노트를 참고하면 된다. 언리얼 엔진 5.4 출시 노트 : https://dev.epicgames.com/documentation/ko-kr/unreal-engine/unreal-engine-5.4-release-notes   비게임 분야를 위한 새로운 가격 모델 출시 에픽게임즈는 2023년 미국 뉴올리언스에서 열린 ‘언리얼 페스트’에서 2024년부터 일반 산업 분야를 위한 시트 기반의 엔터프라이즈 소프트웨어 가격 모델을 제공하겠다고 발표한 바 있다. 이번 언리얼 엔진 5.4 출시와 함께 에픽게임즈는 비게임 분야를 위한 새로운 시트 기반의 언리얼 구독 플랜을 출시했다. 가격 변경 사항은 언리얼 엔진 5.3 또는 그 이전 버전을 사용하는 신규 또는 기존 사용자에게는 적용되지 않으며, 5.4 버전 이상을 사용할 사용자에게만 적용된다. 각 시트는 언리얼 엔진 5.4 및 구독 기간 동안 출시되는 후속 버전과 함께 언리얼 엔진과 호환되는 창작 툴인 ‘트윈모션(Twinmotion)’과 ‘리얼리티캡처(RealityCapture)’까지 세 개 제품을 한 명의 사용자가 이용할 수 있도록 제공된다. 또한, 세 개의 제품을 모두 사용할 수 있는 30일 무료 체험판도 제공된다. 보다 더 자세한 내용은 언리얼 엔진 홈페이지에서 확인할 수 있다. 한편, 이번 언리얼 엔진 5.4 출시를 기점으로 트윈모션과 리얼리티캡처도 이제 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 회사의 연간 총매출이 100만 달러 미만인 경우 모두 무료로 사용할 수 있다. 에픽게임즈는 다양한 산업 분야의 팀들이 고퀄리티 3D 경험을 효율적으로 제작할 수 있도록 트윈모션과 리얼리티캡처를 구독 플랜에 포함하여 제공하며, 2025년 말까지 두 제품을 언리얼 엔진에 완전히 통합할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 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.

대원씨티에스가 미니 PC보다 더 작은 크기의 초소형 APU 폼팩터 디자인을 갖춘 ‘애즈락 데스크미니’를 국내 시장에 정식 출시했다. 애즈락 데스크미니는 완제품 형태로 출시되며 시피유와 메모리, 스토리지만 용도에 맞춰 추가하면 공간절약형 초소형 데스크톱 PC를 현장에서 손쉽게 완성할 수 있다. 높은 성능과 공간 효율, 탄탄한 안정성 등의 핵심 요건을 동시에 충족 가능한 솔루션이라는 것이 대원씨티에스의 설명이다.     이 제품이 내세우는 강점은 작은 크기 대비 높은 확장성과 탄탄한 성능 보장이다. 가로 15cm, 세로 15cm에 넓이는 8cm로 약 1.92리터 크기의 본체가 고성능 데스크톱 구성에 필요한 모든 기능을 지원한다. 메인보드는 X600 칩셋을 사용했으며, AM5 소켓에 대응하는 AMD 라이젠 7000/8000 시리즈 CPU를 장착할 수 있다. 단, TDP는 최대 65W 미만이어야 하며, 시피유 쿨러는 기본 포함하고 있다. 메모리는 노트북에 사용하는 것과 같은 DDR5-6400+ SO-DIMM 규격 제품을 장착하며, 듀얼뱅크로 최대 96GB 용량을 구성할 수 있다. 스토리지는 2280 M.2 규격을 최대 2개, 2.5인치 규격 SATA SSD는 최대 2개까지 장착할 수 있다. 특히 M.2 규격은 PCIe Gen5와 Gen4 규격을 각각 대응하며, SATA 방식 스토리지는 2개 장착 시 데이터 신뢰도를 높일 수 있어 기업 환경이 선호하는 RAID 0, 1 방식으로 동작시킬 수 있다. 디스플레이는 내장 그래픽을 사용 HDMI와 DP1.4 포트에 연결 시 최대 4K 해상도, 120Hz 주사율을 구현한다. 또한 산업 환경 또는 출력에서 쓰이는 D-Sub 출력 단자도 제공한다. 사운드는 리얼텍 ALC269 칩셋 오디오를 사용했으며, 네트워크는 리얼텍 RTL8125BG 칩셋을 사용해 최대 2.5G 드래곤 네트워크 성능을 제공한다. 표준 기가바이트 이더넷 대비 대역폭이 최대 2.5배까지 향상된 규격이며, 무선 와이파이는 M.2 소켓 옵션으로 확장할 수 있다. 이 외에 120W 용량의 어댑터를 통해 전력을 공급받는다. 옵션으로 제공하는 VESA 마운트를 활용하면 회의실 또는 세미나실 모니터나 대형 TV 제품 후면에 설치할 수도 있다. 대원씨티에스는 국내 정식으로 공급하는 애즈락 데스크미니 X600 제품에 대해 메인보드 제품은 최대 3년, 어댑터 제품은 최대 1년간 서비스를 보장한다. 대원씨티에스는  자체 운영하는 직영 서비스 센터를 통해 프리미엄 기술지원과 서비스를 제공한다고 소개했다. 대원씨티에스의 남혁민 본부장은 “설치 공간에 제약이 적은 초소형 디자인의 미니 PC는 기업 그리고 학원, 공부방 등을 중심으로 문의가 이어지고 있다. 무엇보다 완제품 형태로 공급하고 있어 완성도가 높고, 미려한 디자인을 갖춰 만족도가 높은 것이 특징”이라면서, “애즈락 데스크미니 X600는 부담 없는 비용 투자로 만족이 높은 AMD 라이젠 기반의 초소형 PC 제품으로, 초소형 PC에 대한 니즈 충족에 합리적인 대안이 될 것”이라고 전했다.