엔비디아가 소형 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 신제품인 ‘젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트(Jetson Orin Nano Super Developer Kit)’를 공개했다. 엔비디아는 소프트웨어 업그레이드를 통해 이전 모델에 비해 성능을 높이고 가격은 낮췄다고 밝혔다. 손바닥만한 크기의 새로운 엔비디아 젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트는 상업용 AI 개발자부터 취미로 AI를 다루는 사람, 학생에 이르기까지 다양한 사람들에게 생성형 AI 기능과 성능을 제공한다. 가격은 기존의 499달러에서 249달러로 인하됐다. 이 제품은 이전 모델에 비해 생성형 AI 추론 성능이 1.7배 향상됐고, 성능은 67 INT8 TOPS로 70% 증가했으며, 메모리 대역폭은 102GB/s로 50% 증가했다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 검색 증강 생성(RAG) 기반의 대규모 언어 모델(LLM) 챗봇 생성, 시각적 AI 에이전트(AI agent) 구축, AI 기반 로봇 배포 등에 적합한 설루션을 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼는 생성형 AI, 로보틱스, 컴퓨터 비전 기술 개발에 관심이 있는 사람들에게 적합하다. AI 세계가 작업별 모델에서 파운데이션 모델로 이동함에 따라 아이디어를 현실로 전환할 수 있는 접근 가능한 플랫폼도 제공한다. 젯슨 오린 나노 슈퍼의 향상된 성능은 모든 인기 있는 생성형 AI 모델과 트랜스포머 기반 컴퓨터 비전을 위한 이점을 제공한다.     개발자 키트는 젯슨 오린 나노 8GB 시스템 온 모듈(SoM)과 레퍼런스 캐리어 보드로 구성돼 에지 AI 애플리케이션 프로토타입에 적합한 플랫폼을 제공한다. 이 SoM은 텐서 코어가 포함된 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU와 6코어 Arm CPU를 갖추고 있어, 여러 개의 동시 AI 애플리케이션 파이프라인과 고성능 추론을 용이하게 한다. 또한, 최대 4개의 카메라를 지원할 수 있으며 이전 버전보다 더 높은 해상도와 프레임 속도를 제공한다. 젯슨은 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작(Isaac), 비전 AI를 위한 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis), 센서 처리를 위한 엔비디아 홀로스캔(Holoscan)을 비롯한 엔비디아 AI 소프트웨어를 실행한다. 합성 데이터 생성을 위한 엔비디아 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)와 NGC 카탈로그에서 사전 훈련된 AI 모델을 미세 조정하기 위한 엔비디아 타오 툴킷(TAO Toolkit)을 사용하면 개발 시간을 단축할 수 있다. 한편, 엔비디아는 새로운 젯슨 오린 나노 슈퍼에 제공되는 소프트웨어 업데이트가 이미 젯슨 오린 나노 개발자 키트를 보유하고 있는 사용자의 생성형 AI 성능도 향상시킨다고 밝혔다. 1.7배의 생성형 AI 성능을 향상시키는 소프트웨어 업데이트는 젯슨 오린 NX와 오린 나노 시리즈 시스템 모듈에서도 사용할 수 있다. 기존 젯슨 오린 나노 개발자 키트 소유자는 지금 바로 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 업그레이드해 향상된 성능을 활용할 수 있다. 엔비디아는 “젯슨 생태계 파트너는 추가적인 AI와 시스템 소프트웨어, 개발자 도구, 맞춤형 소프트웨어 개발을 제공한다. 또한, 카메라와 기타 센서, 캐리어 보드, 제품 설루션을 위한 설계 서비스도 지원 가능하다”고 덧붙였다.

IBM은 데이터센터에서 생성형 AI 모델의 학습 및 실행 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 광학 기술을 발표했다. 이는 기존의 전선 기반 단거리 통신을 보완하는 새로운 공동 패키지형 광학(co-packaged optics : CPO) 기술로, 데이터센터 내부 연결 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 새로운 공정이다. 특히 IBM은 이 기술을 구동할 수 있는 폴리머 광학 도파관(Polymer Optical Waveguide : PWG)을 성공적으로 설계, 조립해 최초로 공개했다. IBM 연구진은 CPO 기술이 칩, 회로 기판, 서버 간 고대역폭 데이터를 전송하는 컴퓨팅 방식에 가져올 변화를 시연했다.  광섬유 기술은 전기 대신 빛으로 장거리 데이터 전송을 빠르게 처리하기 때문에, 현재 전 세계 상업 및 통신 트래픽 대부분에 사용되고 있다. 그러나 데이터센터의 경우, 외부 통신 네트워크에는 광섬유를 사용하는데 반해, 내부 통신 네트워크의 대부분에는 여전히 구리선을 사용하고 있다. 이 전선은 대규모 분산 학습 과정에서 다른 장치의 데이터를 기다리느라 절반 이상의 시간을 유휴 상태로 보내는 GPU 가속기들을 연결하고 있는데 이로 인해 상당한 비용과 에너지가 소모된다. IBM 연구진은 광학 속도와 처리 능력을 데이터센터 내부로 도입할 방법을 제시했다. IBM은 새롭게 발표된 논문을 통해, 고속 광학 연결을 가능하게 하는 새로운 CPO 모듈의 시제품을 소개했다. 이 기술은 데이터센터 통신의 대역폭을 확장하고, GPU의 유휴 시간을 줄이며, AI 처리 속도를 향상시킬 수 있다.   ▲ IBM 리서치의 광학 모듈 시제품   IBM은 이번 연구 혁신을 통해 중급 전기 배선(interconnect) 대비 전력 소비를 5배 이상 줄임으로써 생성형 AI 확장 비용을 낮추고, 데이터센터 간 케이블 연결 길이를 기존 1미터에서 수백 미터로 확장할 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, CPO 기술을 통해 기존 전기 배선(wiring)을 사용할 때보다 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 속도를 최대 5배까지 높일 수 있다고 보았다. 이를 통해 일반적인 LLM 학습 시간이 3개월에서 3주로 단축될 수 있으며, 더 큰 모델과 더 많은 GPU를 활용할 경우 성능 향상의 폭이 더욱 커진다는 것이다. 이외에도 IBM은 AI 모델 학습 시 모델 당 미국 가정 약 5000가구의 연간 전력 소비량에 해당하는 에너지를 절감함으로써, 데이터센터 에너지 효율을 높일 수 있을 것으로 전망했다.   IBM 리서치 연구 개발 총책임자인 다리오 길(Dario Gil) 수석 부회장은 “생성형 AI가 점점 더 많은 에너지와 처리 능력을 요구함에 따라 데이터센터는 진화해야 한다. 공동 패키지형 광학(CPO) 기술은 데이터센터를 미래에 대비하도록 만들 수 있다”면서, “이 획기적인 기술을 통해 미래의 칩은 광섬유 케이블이 데이터 센터 안팎으로 데이터를 전달하는 방식으로 통신하게 될 것이며, 미래의 AI 워크로드를 처리할 수 있는 더 빠르고 지속 가능한 새로운 통신 시대를 열 것”이라고 말했다.

자율주행 시뮬레이션 전문기업 모라이는 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 ‘모라이 드라이브(MORAI Drive)’ 설루션이 국제 표준 인증기관인 SGS-TUV Saar로부터 3D 라이다(3D LiDAR) 센서 모듈에 대한 ISO 26262 인증을 취득했다고 밝혔다. ISO 26262는 자동차 전기/전자 시스템의 기능 안정성(functional safety)을 평가하고 관리하기 위한 국제 안전 표준이다. 자율주행 자동차는 사람이 운전하는 차량과 달리 차량 자체가 주행을 제어하기 때문에, 안전성과 신뢰성이 핵심 과제로 꼽힌다. 이러한 배경에서 자율주행 자동차 개발 과정에서 전기 및 전자 시스템의 안전성을 보장하는 ISO 26262 인증은 필수이다. 모라이의 시뮬레이션 설루션은 자율주행 시스템의 인지, 판단, 제어 전체 과정의 연구에서 자율주행 알고리즘이 개발 의도대로 작동하고 안전을 유지할 수 있는지 테스트할 수 있는 가상 검증 플랫폼으로 활용된다. 차량 동작의 정확한 시뮬레이션을 위해 고정밀 차량 역학(vehicle dynamics) 맞춤 설정과 카메라, 라이다, 레이더, GPS 및 관성측정장치(IMU)를 포함한 다양한 센서 모델을 제공한다. 이를 기반으로 합성 데이터셋을 생성해 이를 자율주행 자동차 알고리즘 개발 및 고도화를 위한 학습 데이터로 확용할 수 있다. 자율주행 자동차를 비롯해 UAM, 무인 로봇, 무인 선박, 다목적 무인차량 등 차세대 모빌리티 시스템 전반에 적용할 수 있는 범용성도 갖춘 것이 특징이다.     모라이는 “모라이의 3D 라이다 모듈은 ISO 26262에 따라 최고 수준의 안전성 평가 기준인 ASIL D까지 해당 시스템의 안전 목표를 검증하기 위한 시뮬레이션 분석 도구로 적합하다”는 SGS-TUV Saar의 평가도 소개했다.    모라이의 정지원 대표는 “ISO 26262 인증 취득으로 모라이의 자율주행 시뮬레이션 플랫폼이 자율주행 자동차의 개발과 운영에 필요한 안전성 요구사항 검증에 적합하다는 점을 인정받았다. 모라이의 시뮬레이터를 통해 고객은 현실적인 가상 환경에서 자율주행 차량의 안전성을 빠르고 효과적으로 검증할 수 있어, ISO 26262 표준에 대응하고, 제품 경쟁력을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로도 모라이는 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 기술 개발을 지원하기 위해 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (8)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(Trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025(ARES Commander 2025)의 BIM 도면 상세 보기에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.  홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   그림 1. BIM 도면의 상세 보기   BIM 도면의 상세 보기는 평면도나 단면도의 특정 영역을 확대하는 새로운 도면 유형이다. 최근 BIM 소프트웨어는 건물의 특정 구조적 측면을 보다 정확하게 시각화할 수 있는 새로운 도면 유형인 ‘상세 보기(Detail)’ 기능을 도입했다. 이 기능은 복잡한 벽 연결이나 지붕과 벽의 교차점 등 건물의 중요한 부분을 확대하여 명확히 보여줌으로써 구조적 안정성과 설계 정확도를 높이는데 기여한다. 평면도(Plan)나 단면도(Section)의 특정 영역을 확대하여 세부사항을 표출함으로써, 사용자들은 더욱 심도 있는 건물 분석이 가능하다.   그림 2. Detail 기능   상세 보기를 생성하기 위해 새로 개선된 ‘BIMSECTION’ 명령을 사용하여 특정 관심 영역을 선택할 수 있다. 리본 메뉴에 위치한 상세 도면 기능을 통해 이 도면의 생성 과정을 더욱 손쉽게 확인할 수 있으며, 해당 도면은 참조 축척을 설정하도록 하여 확대 비율에 따라 원하는 부분만 정밀하게 표현할 수 있다. 이렇게 생성된 도면은 BIM 내비게이터의 상세 단면 섹션에서 찾아볼 수 있다. 이후, CAD 기능을 통해 해당 영역의 상세 정보를 추가하여 건축 설계에서 중요한 디테일 요소를 명확히 나타낼 수 있다. 새로운 상세 보기 유형은 평면도, 단면도 및 입면도에 모두 적용 가능하여, 건축 설계 및 시공 과정에서 전체적인 건물 이해도와 효율을 높여주는 핵심 도구가 될 것이다. 이번 BIM 최신 릴리스의 상세 보기 기능은 설계자와 시공자가 구조적으로 중요한 부분에 집중하고, 복잡한 세부사항을 보다 직관적으로 이해하는데 큰 도움을 줄 것이다. 리본에서 찾을 수 있는 새로운 상세 도면 기능을 살펴보겠다. ‘Detail’ 아이콘을 클릭하여 사용한다. 원본 도면의 특정 부분이 확대된 추가 도면을 만들 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회의 위원장인 KAIST 강남우 교수(나니아랩스 대표)는 개회사에서 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했다.   제조 혁신을 위한 통섭의 중요성 에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 판타레이’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “애플이 ‘기술과 리버럴 아트의 교차점’을 강조한 이후, 우리나라에서는 ‘리버럴 아츠’를 인문학으로 해석해 인문학 열풍이 일었다. 하지만 ‘리버럴 아츠’는 중세 대학의 교양 과목인 문법, 수사학, 논리학, 산술, 기하학 등을 포함하며, 단순히 인문학에 국한되지 않는다. 기술 혁신에 대한 이러한 오해를 바로잡을 필요가 있다”고 강조했다. 기술 혁신의 목적은 생산성 향상이며, 이는 공정의 변화를 통해 이루어졌다. 석기 시대에서 청동기, 철기 시대로의 변환, 증기기관을 활용한 대형 철갑선과 방적기의 등장 등은 모두 생산성 차이에 따른 제조 공정의 혁신이 사회와 역사를 근본적으로 변화시킨 사례이다. 민태기 연구소장은 “우리 중소기업에게 제조 혁신은 생존의 문제이기도 하다. AI를 활용하는 것은 기존 편견을 극복하고 새로운 영역을 개척하는 데 초점을 맞춰야 한다”며, “우리 제조산업의 미래는 디지털 기술을 활용한 제조 혁신에 달려 있다. 이를 위해 정밀 공학과 창의적 사고의 융합으로 새로운 성장 동력을 만들어야 한다”고 전했다.    ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   AI/ML과 디지털 플랫폼을 통한 CAE 혁신 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 전완호 본부장은 ‘AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼을 통한 CAE 혁신 전략’을 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 디지털 전환을 “데이터와 프로세스를 디지털화하여 생산성과 창의성을 극대화하는 과정”으로 정의하며, “센서 기반의 실제 데이터를 활용하는 것이 해석 데이터만 사용하는 것보다 더 정확하고 유용하다”고 강조했다. 헥사곤은 센서를 통해 실제 세계의 형상을 디지털 환경으로 가져와 설계와 시뮬레이션을 거쳐 다시 실제 세계로 반영하는 ‘디지털 리얼리티 설루션’을 내세운다. 전완호 본부장은 AI와 머신러닝을 활용한 축소 차수 모델(ROM)을 이용해 데이터를 실시간으로 예측하고 활용함으로써 디지털 트윈의 운영 효율을 높이는 기술과 사례를 소개했다. 그리고 “헥사곤은 다양한 데이터를 통합하는 넥서스(Nexus) 플랫폼을 통해 CAE, 제조, 품질 관리 등 여러 팀이 협업할 수 있는 환경을 제공한다”고 전했다. 통합 플랫폼과 AI/머신러닝을 결합해 실시간 시뮬레이션과 디지털 트윈을 운영하고, 데이터의 수집부터 해석, 최적화, 협업까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써 디지털 전환을 더욱 효과적으로 추진할 수 있다는 것이 전완호 본부장의 설명이다.    ▲ 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부   SDV 전환과 소프트웨어 품질 강화 전략 현대오토에버의 박경훈 실장은 ‘SDV 체계 전환 및 차량 소프트웨어 품질 경쟁력 강화 방안’을 주제로 기조연설을 진행했다. 자동차는 이동 수단에서 벗어나 소프트웨어 중심의 차량(SDV)으로 변화하고 있다. 차량의 전자화와 함께 서비스와 사용자 경험을 중시하게 되면서 소프트웨어의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 자동차 업계는 소프트웨어의 품질을 높이고, 출시 시간을 줄이면서, 시장 점유율을 확보하기 위해 핵심 기능을 빠르게 구현하고 테스트하는 애자일(agile) 방식의 개발 체계로 전환하고 있으며, OTA 업데이트를 통해 지속적으로 소프트웨어를 개선하고 있다. 박경훈 실장은 “오토에버는 이러한 산업 변화에 따라 국제 표준 및 컴플라이언스를 준수하는 개발 환경을 구축하고, 가상 검증 및 지속적인 테스트 체계를 도입하고 있다”고 소개했다. 가상 검증은 제어기를 가상화하여 테스트를 앞당기고 품질을 높이는 방식으로, 전통적인 개발 뒷단에서의 문제를 앞단에서 발견하여 해결하는 데에 중점을 두고 있다. 이를 위해 오토에버는 클라우드 기반의 검증 체계를 구축했고, 클라우드 컴퓨팅을 활용한 다양한 테스트 시나리오의 자동화를 통해 시간과 비용 절감을 추진하고 있다는 것이 박경훈 실장의 설명이다.    ▲ 현대오토에버 박경훈 실장   타이어 개발의 디지털 트윈 시스템과 생산 최적화 금호타이어의 김기운 전무는 ‘타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축’에 대해 기조연설을 진행했다. 그는 4차 산업혁명 시대 타이어의 기술 진화 방향으로 IoT 센서, 빅데이터 분석, AI 예측 모델, 로보틱스를 활용한 공장 자동화를 짚으면서, 이를 통해 타이어 개발과 생산 과정을 디지털화하고 최적화하는 것이 목표라고 짚었다. 금호타이어는 설계부터 성능 평가, 최적화까지 전체 과정을 디지털화하고 자동화하는 타이어 디지털 트윈 시스템을 구축 중이다. 이 시스템은 ▲타이어 단면 및 트레드 패턴의 자동 설계 ▲빅데이터와 CAE 기술을 이용한 타이어 성능 예측 ▲AI와 유한 요소 해석(FEM)을 통한 설계 최적화 그리고 ▲시뮬레이션을 통한 타이어 성능 가상 평가 등 네 가지 모듈로 구성된다.김기운 전무는 “디지털 트윈을 통해 개발자가 쉽게 성능 평가 결과를 확인하고 빠르게 제품 개발을 진행할 수 있어, 개발 시간 단축과 비용 절감을 기대할 수 있다”고 설명하며, “앞으로 제조 공정에도 디지털 전환을 적용하고, 차량 동역학 해석을 업그레이드하여 드라이빙 시뮬레이터까지 예측하고자 한다”고 전했다.   ▲ 금호타이어 김기운 전무   ■ 이어 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 11월 19일, CNG TV는 ‘건설·제조업의 설계 혁신 : 클라우드 기반 데이터 리비전과 GIS 통합 설루션’을 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 웨비나에서는 건설, 건축, 기계 및 제조 산업에서 두루두루 활용되고 있는 지더블유캐드의 특징과 장점, 그리고 데모를 통해 실제 활용법이 소개됐다. 자세한 내용은 다시보기로 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 부장, 지더블유캐드코리아 김현기 파트장   지더블유캐드코리아 김현기 파트장은 “지더블유캐드코리아가 현재 국내에 보급하고 있는 제품은 CAD/CAM/CAE 전 분야”라고 소개하며, “2D 전용 CAD 소프트웨어인 ZWCAD를 비롯하여 3D CAD/CAM 제품인 ZW3D, 그리고 해석 시뮬레이션을 지원하는 ZWSIM이 주요 제품”이라고 설명했다. 또한 “현재 지더블유캐드코리아의 제품은 AEC산업 및 제조 산업을 포괄하고 있으며, 모바일 및 클라우드 시스템 등 추가적인 설루션을 개발하며 ZWSOFT와 협력하고 있다”고 말했다. ZWSOFT는 2D & 3D CAD/CAM/CAE 제품을 자체적인 엔진 커널로 개발하고 있는 글로벌 기업이다. 중국 광저우 및 미국 플로리다 등 총 6개 지역의 연구소를 포함하여 수 백명의 R&D 개발인력을 보유하고, 한국을 포함한 약 800여 개의 지사 및 파트너 등과 함께 제품군을 공급 및 지원하고 있다. 지더블유캐드코리아는 ZWSOFT의 한국 벤더사로서 전체 제품군의 국내 공급 및 기술지원을 진행하고, 국내 프로세스에 알맞게 개발팀을 운영하며 개발 및 지원하고 있다. 김현기 파트장은 ZWCAD의 GIS 모듈이 타사의 GIS 모듈을 대체할 가능성에 대해 소개하며, GeoService를 활용한 지도 가져오기(WMS/WMTS/WFS)를 비롯해 좌표계 변환, 공간 데이터 관리 등 주요 기능에 대해 자세하게 설명했다. 또한 건설 현장 및 제조 공정에서 공간 정보를 효과적으로 관리하고 도면과의 통합 작업을 어떻게 최적화할 수 있는지를 데모 시연과 함께 설명했다.   ▲ 지더블유캐드코리아 김현기 파트장   김현기 파트장은 “ZWCAD 제품은 현재 건설 및 건축, 기계 설계 및 제조 산업 프로세스에서 광범위하게 활용되고 있다. 제조 전문가의 설계 표준화, 효율성 향상에 최적화된 ZWCAD MFG를 통해 ZW3D CAD와 연동해서 표준 부품, 지능형 도면 도구 및 다양한 기능과 광범위한 라이브러리를 제공하여 표준화된 고품질 설계가 가능하다고 말했다. 또한 “제조 분야에 한정된 특화 기능만 선별해 제공하는 ZWCAD LM으로 효율적인 작업 관리와 생산성을 향상시키고 있다”고 설명했다. 이외에도 지더블유캐드코리아는 클라우드 저장소를 활용한 ZWCAD Mobile 제품을 통해 휴대폰 및 태블릿 앱에서 외부에서도 도면을 실시간으로 공유할 수 있도록 지원하고 있다. 안드로이드 및 IOS 등 모든 운영체제에서 사용할 수 있으며, Web DAV 서버 구축을 통해 클라우드 저장소가 아닌 사내 자체 서버 공유 폴더를 이용할 수도 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(SC24)’ 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)’를 발표했다. 이는 소프트웨어 개발업체가 항공우주, 자동차, 제조, 에너지, 기타 산업의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 고객들이 실시간 상호작용이 가능한 디지털 트윈을 제작할 수 있도록 지원한다. 알테어, 앤시스, 케이던스, 지멘스와 같은 소프트웨어 개발업체는 실시간 CAE 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 고객이 개발 비용과 에너지 사용량을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 이 블루프린트가 1200배 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성하기 위한 엔비디아 가속 라이브러리, 물리-AI 프레임워크, 대화형 물리 기반 렌더링을 포함하는 레퍼런스 워크플로라고 설명했다. 블루프린트의 첫 번째 적용 분야 중 하나는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이다. 이는 자동차, 비행기, 선박 등 여러 제품의 설계를 가상으로 탐색하고 테스트하며 개선하는데 있어 중요한 단계이다. 기존의 엔지니어링 워크플로는 물리 시뮬레이션부터 시각화와 설계 최적화에 이르기까지 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있다. 실시간 물리 디지털 트윈을 구축하려면 실시간 물리 솔버(solver) 성능과 대규모 데이터 세트의 실시간 시각화라는 2가지 기본 기능이 필요하다. 옴니버스 블루프린트는 이러한 기능을 달성하기 위해 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 활용해 솔버 성능을 가속화한다. 또한, 엔비디아 모듈러스(Modulus) 물리-AI 프레임워크를 사용해 플로 필드를 생성하기 위한 모델을 훈련하고 배포한다. 마지막으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 3D 데이터 상호운용성과 실시간 RTX 지원 시각화를 제공한다.      앤시스는 옴니버스 블루프린트를 채택해 유체 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에 적용해 전산 유체 역학 시뮬레이션을 가속화했다. 앤시스는 텍사스 첨단 컴퓨팅센터에서 320개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 플루언트를 실행했다. 2,048개의 x86 CPU 코어에서는 거의 한 달이 걸리던 25억 셀의 자동차 시뮬레이션을 6시간 만에 완료했다. 이를 통해 밤새 고충실도 CFD 분석을 수행할 수 있는 실현 가능성을 향상시키고 새로운 업계 벤치마크를 수립했다. 루미너리 클라우드 또한 블루프린트를 채택하고 있다. 엔비디아 모듈러스를 기반으로 구축된 이 회사의 새로운 시뮬레이션 AI 모델은 GPU 가속 CFD 솔버에서 생성된 훈련 데이터를 기반으로 기류장과 자동차 형상 간의 관계를 학습한다. 이 모델은 솔버 자체보다 훨씬 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행해 옴니버스 API를 사용해 시각화된 실시간 공기 역학 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다. 엔비디아와 루미너리 클라우드는 SC24에서 가상 풍동을 시연했다. 이는 터널 내부에서 차량 모델을 변경하더라도 실시간으로 상호작용하는 속도로 유체 역학을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. 엔비디아는 알테어, 비욘드 매스, 케이던스, 헥사곤, 뉴럴 컨셉, 지멘스, 심스케일, 트레인 테크놀로지스 등이 자체 애플리케이션에 옴니버스 블루프린트 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 주요 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있다. 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서도 사용할 수 있다.  리스케일은 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. 리스케일 플랫폼은 전체 애플리케이션-하드웨어 스택을 자동화하며, 모든 클라우드 서비스 제공업체에서 실행될 수 있다. 조직은 어떤 시뮬레이션 솔버를 사용해도 훈련 데이터를 생성하고, AI 모델을 준비, 훈련, 배포하며, 추론 예측을 실행하고, 모델을 시각화하고 최적화할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “우리는 모든 사물이 디지털 트윈을 가질 수 있도록 옴니버스를 구축했다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아 옴니버스와 AI 기술을 연결하는 레퍼런스 파이프라인이다. 이는 선도적인 CAE 소프트웨어 개발자가 설계, 제조부터 운영에 이르기까지 세계 최대 산업을 위해 산업 디지털화를 혁신할 획기적인 디지털 트윈 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

델 테크놀로지스는 자사의 AI 설루션 포트폴리오인 ‘델 AI 팩토리(Dell AI Factory)’에 AI 구축 간소화를 위한 신규 인프라 설루션과 전문 서비스를 추가했다고 밝혔다. 델은 확장된 라인업을 통해 기업 및 기관이 AI 워크로드를 가속하고 데이터 관리를 효율화할 수 있도록 지원할 계획이다. 올해 새롭게 공개된 통합 랙 스케일러블 시스템인 ‘델 IRSS(Integrated Rack Scalable Systems)’는 플러그 앤 플레이 방식의 랙 스케일 시스템을 제공하는 공장 통합형 턴키 프로그램으로, 델 스마트 쿨링(Dell Smart Cooling) 기술이 적용되어 있다. IRSS는 전체 랙에 대한 원콜 서비스 및 지원 옵션을 통해 에너지 효율적인 AI 인프라스트럭처 구축을 더욱 간소화한다. 설치가 완료되면 델에서 패키징 폐기물 및 재활용을 처리하고 기존 노후 하드웨어의 재활용까지 지원한다. 표준 19인치 모델인 ‘델 IR5000(Dell Integrated Rack 5000)’에 탑재되는 서버로 ‘델 파워엣지 XE9685L(Dell PowerEdge XE9685L)’ 및 ‘델 파워엣지 XE7740(Dell PowerEdge XE7740)’이 추가됐다. 델 IR5000은 공간 효율적인 폼 팩터로 고집적 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 고성능을 제공하는 동시에 에너지 효율을 유지한다.  델 파워엣지 XE9685L은 AI, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 기타 데이터 집약적인 워크로드를 위해 설계된 고집적 4U 수랭식 서버이다. 최대 12개의 PCIe 젠 5.0 슬롯과 함께 엔비디아 HGX (NVIDIA HGX) H200 및 B200 GPU와 페어링된 듀얼 AMD 5세대 에픽(EPYC) CPU는 특정 컴퓨팅 요구 사항을 충족하는 맞춤형 구성, 최적화된 스토리지 연결 및 까다로운 워크로드를 위한 최대 IO 처리량을 지원한다. 이 플랫폼은 랙당 최대 96개의 엔비디아 GPU를 탑재할 수 있어 업계 최고 수준의 GPU 집적도를 제공한다.   ▲ 델 파워엣지 XE7740 서버   델 파워엣지 XE7740은 공랭식의 4U 모델로 2개의 인텔 제온 6(Intel Xeon) P-코어 프로세서와 인텔 가우디(Intel Gaudi) 3 PCIe 가속기 또는 엔비디아 H200 NVL 등 최대 8개의 더블 와이드 가속기, 또는 엔비디아 L4 텐서 코어(Tensor Core) GPU 등의 최대 16개의 싱글 와이드 가속기를 사용할 수 있다. 델은 “다양한 선택의 폭이 제공되는 만큼 생성형 AI 모델의 미세 조정이나 추론에서부터 대규모 데이터 세트에 대한 가치 추출에 이르기까지 규모에 맞게 서버 구성의 적절히 조정할 수 있다”고 설명했다.   델은 곧 출시될 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 NVL4 슈퍼칩(Grace Blackwell NVL4 Superchip)을 델 IR7000용으로 설계된 새로운 델 파워엣지 XE 서버를 통해 50OU 표준 랙에서 랙당 최대 144개의 GPU를 지원할 계획이다. IR7000 랙은 100%에 가까운 열 포집 능력으로 고전력 및 액체 냉각을 필요로 하는 대규모 HPC 및 AI 워크로드를 지원한다. 또한, 델 테크놀로지스는 AI 작업을 위해 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 최신 아키텍처 수요에 대응하게 위해 ‘델 데이터 레이크하우스(Dell Data Lakehouse)’도 업데이트 했다. 이 플랫폼은 AI에 최적화된 하드웨어와 풀 스택 소프트웨어 제품군을 기반으로 구축되었으며, 향후 대규모 분산 데이터 처리를 위한 아파치 스파크(Apache Spark)를 포함하도록 확장될 예정이다. 대량의 데이터를 관리하는 기업의 경우, 이를 통해 데이터 애널리틱스와 관리 및 처리에 이르기까지 통합된 접근 방식을 확보함으로써 효율성을 높이고 보다 신속하게 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 한편, 델은 AI 에코시스템 전반의 파트너와 협력하여 AI 구축을 강화하고 간소화하는데 노력하고 있다고 전했다. 엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)는 AI 운영 및 활용 사례 구축을 위해 성능을 보다 가속화한다. 새로운 엔비디아 HGX H200 및 H100NVL 지원 옵션은 엔비디아 HGX H100 대비 최대 1.9배 더 높은 성능을 제공한다. 엔비디아 기반 델 AI 팩토리의 일부인 ‘엔비디아 기반 델 에이전틱 RAG(Dell Agentic RAG with NVIDIA)’를 통해 고객은 복잡한 쿼리를 수행하고 검색 증강 생성(RAG) 작업을 가속할 수 있다. 대규모 데이터 세트를 보유한 조직에서는 델의 이 설계를 기반으로 AI 에이전트를 사용하여 RAG 워크플로 성능을 개선하고, 복잡한 쿼리를 처리하며, 더 높은 품질의 결과를 제공할 수 있다. 이 설루션은 델 파워엣지와 델 파워스케일(Dell PowerScale)을 비롯해 니모 리트리버(NeMo Retriever) 마이크로서비스, 멀티모달 PDF 데이터 추출을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint)’ 등 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise) 소프트웨어를 활용한다. AI PC를 위한 델 검증 설계(Dell Validated Designs for AI PCs)는 NPU 기술이 탑재된 델 AI PC에서 AI 애플리케이션 개발을 촉진하기 위해 설계된 오픈 소스 가이드이다. 개발자는 모듈식 설계를 쉽게 맞춤화하여 LLM, 비전, 텍스트 및 음성 등의 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있다. 또한 다양한 프로세서 종류나 플랫폼에 걸쳐 AI 애플리케이션을 배포할 수 있다. 이러한 확장 가능한 접근 방식을 통해 온디바이스 AI에서 일상적인 프로세스를 자동화하고 시간과 비용을 절감하고 데이터 보안을 개선할 수 있다. 델 프로페셔널 서비스(Dell Professional Services)는 AI 관련 전략 개발이나 구현에 어려움을 겪는 기업과 기관들이 AI 목표를 보다 효율적으로 달성할 수 있도록 지원한다. ‘지속 가능한 데이터 센터를 위한 자문 및 구현 서비스(Advisory and Implementation Services for Sustainable Data Centers)’는 지능형 전력 및 냉각 관리를 통해 저탄소, 에너지 효율적인 데이터 센터를 위한 전략을 수립하고 구현하는데 필요한 전문 지식을 제공한다. ‘데이터 관리 서비스(Data Management Services)’는 데이터를 검색, 분류, 정제하여 AI-레디 카탈로그를 제공하고 체계화된 고품질 데이터에 대한 안정적이고 간소화된 액세스를 보장한다. ‘AI 네트워킹을 위한 설계 서비스(Design Services for AI Networking)’는 더 빠른 속도, 지연 시간 단축, 향상된 확장성을 통해 AI 워크로드에 최적화된 네트워크 설계를 제공한다. ‘서비스나우 나우 어시스트를 위한 구현 서비스(Implementation Services for ServiceNow Now Assist)’는 AI 기반 요약을 통해 콘텐츠 수집을 간소화하여 결과를 자동화하고 생산성을 향상시키는 ‘나우 어시스트’를 통해 서비스 관리 워크플로에 생성형 AI 기능을 통합한다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “여러 고객들이 AI를 구축하고 실행하기까지 점점 더 다양한 도전과제에 직면하게 된다”면서, “델은 계속해서 진일보한 AI 오퍼링을 선보임으로써 고객이 AI를 통해 보다 스마트하고 유연하게 대응할 수 있는 미래를 만들어갈 수 있도록 하는데 집중하고 있다”고 밝혔다. 델 파워엣지 XE9685L과 델 파워엣지 XE7740은 2025년 1분기에 전 세계에 출시될 예정이며, 델 데이터 레이크하우스 업데이트는 현재 전세계에서 이용 가능하다. AI PC를 위한 델 검증 설계는 현재 전 세계에서 이용 가능하며, 엔비디아 기반의 델 생성형 AI 설루션의 GPU 업데이트는 올해 내에 제공될 예정이고, 엔터프라이즈 RAG 업데이트는 현재 이용이 가능하다. ‘델 데이터 관리 서비스’와 ‘지속 가능한 데이터 센터를 위한 델 서비스,’ ‘AI 네트워킹을 위한 델 설계 서비스,’ ‘서비스나우 나우 어시스트를 위한 델 구현 서비스’는 현재 일부 국가에서 제공되고 있다.