엔비디아가 메타(Meta)의 오픈소스 AI 모델 컬렉션인 라마 3.1(Llama 3.1)을 통해 전 세계 기업의 생성형 AI를 강화하는 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI Foundry) 서비스와 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 발표했다. 이를 통해 기업과 국가는 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1과 엔비디아 소프트웨어, 컴퓨팅, 전문성을 활용해 도메인별 산업 사용 사례에 맞는 맞춤형 ‘슈퍼모델’을 만들 수 있다. 기업은 자체 데이터는 물론, 라마 3.1 405B와 엔비디아 네모트론(Nemotron) 리워드 모델에서 생성된 합성 데이터로 이러한 슈퍼모델을 훈련할 수 있다. 엔비디아 AI 파운드리는 높은 수준의 퍼블릭 클라우드와 공동 설계된 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud) AI 플랫폼으로 구동된다. 이를 통해 AI 수요 변화에 따라 쉽게 확장할 수 있는 방대한 컴퓨팅 리소스를 기업에게 제공한다. 새로운 서비스는 기업뿐만 아니라 독자적인 AI 전략을 개발 중인 국가들의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 지원한다. 이들은 고유한 비즈니스나 문화를 반영하는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 도메인별 지식을 갖춘 맞춤형 LLM을 구축하고자 한다. 엔비디아는 프로덕션 AI용 라마 3.1 모델의 엔터프라이즈 배포를 강화하기 위해 라마 3.1 모델용 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 다운로드할 수 있도록 제공한다. NIM 마이크로서비스는 프로덕션 환경에서 라마 3.1 모델을 배포하는 빠른 방법이며, NIM 없이 추론을 실행하는 것보다 최대 2.5배 더 높은 처리량을 제공한다. 기업은 라마 3.1 NIM 마이크로서비스를 새로운 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) NIM 마이크로서비스와 결합해 AI 코파일럿, 어시스턴트, 디지털 휴먼 아바타를 위한 최첨단 검색 파이프라인을 구축할 수 있다.     엔비디아 AI 파운드리는 맞춤형 슈퍼모델을 빠르게 구축할 수 있는 엔드투엔드 서비스를 제공한다. 이는 엔비디아 소프트웨어, 인프라, 전문성 등을 개방형 커뮤니티 모델, 기술, 엔비디아 AI 에코시스템의 지원에 결합한다. 기업은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1 모델과 엔비디아 네모(NeMo) 플랫폼을 사용해 맞춤형 모델을 만들 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 리워드 벤치(Hugging Face RewardBench)에서 1위를 차지한 엔비디아 네모트론-4 340B 리워드 모델이 포함된다. 맞춤형 모델이 생성되면, 기업은 선호하는 클라우드 플랫폼과 글로벌 서버 제조업체의 엔비디아 인증 시스템(Certified Systems)에서 원하는 MLOps와 AIOps 플랫폼을 사용할 수 있다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 실행할 수 있는 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 생성한다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 전문가와 글로벌 시스템 통합 파트너는 AI 파운드리 고객과 협력해 개발부터 배포에 이르는 전체 프로세스를 가속화한다. 도메인별 모델을 만들기 위해 추가 훈련 데이터가 필요한 기업은 맞춤형 라마 슈퍼모델을 만들 때 라마 3.1 405B와 네모트론-4 340B를 함께 사용해 합성 데이터를 생성하면 모델 정확도를 높일 수 있다. 자체 훈련 데이터를 보유한 고객은 도메인 적응형 사전 훈련(DAPT)을 위해 엔비디아 네모로 라마 3.1 모델을 맞춤화해 모델 정확도를 더욱 높일 수 있다. 또한, 엔비디아와 메타는 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 위한 소규모 맞춤형 라마 3.1 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 라마 3.1의 증류 레시피를 제공하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 워크스테이션과 노트북 같은 광범위한 가속 인프라에서 라마 기반 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “메타의 오픈소스 모델인 라마 3.1은 전 세계 기업에서 생성형 AI 채택하는 데 있어 중요한 순간이다. 라마 3.1은 모든 기업과 업계가 최첨단 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열었다. 엔비디아 AI 파운드리는 라마 3.1을 전체적으로 통합했으며, 기업이 맞춤형 라마 슈퍼모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO는 “새로운 라마 3.1 모델은 오픈소스 AI에 있어 매우 중요한 단계이다. 기업들은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 사람들이 원하는 최첨단 AI 서비스를 쉽게 만들고 맞춤화하며, 엔비디아 NIM을 통해 배포할 수 있다. 이러한 서비스를 사람들에게 제공할 수 있게 돼 기쁘다”고 말했다.

IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 ‘가드레일(guardrail)’ 기능이 내장되어 있기도 하다.     아울러, 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스(사내 서버)나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또, 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례이다.

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.

매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX(NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX)를 발표했다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 통해 모든 종류의 완전 자율 머신 개발을 가속화할 수 있는 마이크로서비스 세트다. 센서 기술은 수 십억 달러 규모의 성장 산업을 구성하고 있다. 이는 자율주행 차량, 휴머노이드, 산업용 매니퓰레이터, 모바일 로봇, 스마트 공간 등에 물리적 세계를 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공한다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 개발자가 실제 배포 전, 물리적으로 정확하고 사실적인 가상 환경에서 센서 인식과 관련 AI 소프트웨어를 대규모로 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약하고 안전성을 향상시킬 수 있다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크에 기반하고 엔비디아 RTX 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술로 구동된다. 이를 통해 비디오, 카메라, 레이더, 라이더의 실제 데이터를 합성 데이터와 결합해 시뮬레이션 환경을 빠르게 생성할 수 있다. 마이크로서비스를 활용하면 실제 데이터가 제한적인 시나리오에서도 광범위한 활동의 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어 로봇 팔이 올바르게 작동하는지, 공항 수하물 컨베이어 벨트가 작동하는지, 나뭇가지가 도로를 막고 있는지, 공장 컨베이어 벨트가 움직이고 있는지, 로봇이나 사람이 근처에 있는지 등의 시뮬레이션이 가능하다.     옴니버스 클라우드 센서 RTX 발표는 엔비디아가 컴퓨터 비전과 패턴 인식(CVPR) 콘퍼런스의 대규모 엔드투엔드 주행을 위한 오토노머스 그랜드 챌린지에서 1위를 차지한 것과 동시에 발표됐다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 자율주행 차량(AV) 시뮬레이션 개발자가 실제 환경에 AV를 도입하기 전에 물리적으로 정확한 환경에서 자율주행 시나리오를 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아 연구진의 워크플로를 고충실도 시뮬레이션 환경에서 구현할 수 있다. 포어텔릭스(Foretellix)와 매스웍스(MathWorks)는 엔비디아가 AV 개발을 위해 옴니버스 클라우드 센서 RTX 액세스를 제공하는 최초의 소프트웨어 개발사 중 하나이다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX를 사용하면 센서 제조업체가 가상 환경에서 센서의 디지털 트윈을 검증하고 통합해 물리적 프로토타이핑에 필요한 시간을 단축할 수 있다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “생성형 물리 AI로 구동되는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 머신을 개발하려면 물리 기반 가상 세계에서 훈련과 테스트가 필요하다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX 마이크로서비스를 통해 개발자는 공장, 도시, 심지어 지구의 대규모 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 차세대 AI의 물결을 가속화할 수 있다”고 말했다.

HPE가 엔비디아(NVIDIA)와 협력하여 파트너들이 수익성을 더욱 강화하고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 지원하는 인공지능(AI) 활성화 프로그램을 발표했다. 해당 프로그램은 AI, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 하이브리드 클라우드, 지속가능성 부문을 모두 아우르는 새로운 기능 및 추가 리소스와 함께 향상된 HPE 그린레이크(HPE GreenLake) 프로그램 및 역량을 제공한다.    HPE는 새롭게 공개한 HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅 포트폴리오(NVIDIA AI Computing by HPE)의 일환으로 엔비디아와 협력하여 새로운 AI 파트너 전략을 수립했다. 해당 전략을 바탕으로 양사는 HPE의 선두적인 엣지-투-클라우드(edge-to-cloud) 포트폴리오를 활용해 더 큰 혁신과 기회를 도모할 계획이다. HPE는 HPE의 주요 파트너사들이 자사 AI 기술을 더욱 발전시킬 수 있도록 다음과 같은 차별화된 트레이닝 및 자격 과정 AI 워크숍 및 역량 프로그램을 제공할 예정이다:   -   AI 가속화 워크숍(AI Acceleration workshop): 해당 워크숍은 AI 활용을 희망하는 파트너들을 지원하며, AI 활용 준비 상태를 평가하고 맞춤형 AI 성장 전략, 성공여부 평가기준, AI 서비스 사례 구축을 위한 로드맵 등을 제공한다.  -   AI 기술 개발 워크숍, 자기주도 학습 콘텐츠 및 자격증 프로그램: HPE 테크 프로(HPE Tech Pro)에서는 해당 워크숍 및 프로그램 등 모든 기능들을 이용할 수 있으며, 엔비디아가 개발한 자기주도 트레이닝 프로그램도 제공될 예정이다. 또한 HPE는 엔비디아의 최신 자격증 프로그램도 활용할 계획이다. 이러한 자료들은 HPE와 엔비디아의 AI 솔루션 포트폴리오의 풀스택 AI 솔루션을 판매하고 구축할 수 있는 역량 등, 파트너사들의 AI 역량을 한층 더 발전시킬 수 있도록 도와준다.  -   HPE AI 솔루션 역량: 해당 역량은 파트너들이 AI의 모든 라이프 사이클에 걸쳐서 폭넓은 AI 사용 사례를 개발할 수 있도록 지원한다. AI를 처음 도입하는 고객사, 또는 기존 사용 사례를 더욱 확장하는 경우, 고급 AI 연구를 실행하는 사례에 이르기까지 다양한 단계에 거쳐 활용할 수 있다. 엔비디아와 협력하여, HPE는 채널 파트너들을 대상으로 더욱 종합적인 역량 강화 프로그램을 제공한다. 이를 통해 채널 파트너들은 AI 워크로드용으로 설계된 풀스택 턴키 프라이빗 클라우드인 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)와 같은 AI 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션 스택을 추천, 배포 및 관리할 수 있는 역량을 기를 수 있다. 파트너들은 완전한 AI 솔루션을 설계할 수 있는 기술을 개발함으로써 고객이 리소스를 집중 활용하여 더욱 빠르게 AI 사용 사례를 개발하고 구축하여 생산성을 높이고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 지원한다.     HPE 컴퓨팅 역량: 해당 역량은 파트너들로 하여금 고객이 계획한 AI 모델과 사용사례를 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 추론 솔루션에 대한 전문성을 개발할 수 있도록 한다. 일례로 엔비디아 인증 HPE 프로라이언트 GenAI 추론 서버(NVIDIA-Certified HPE ProLiant GenAI inference server)는 고객이 원하는 추론 성능 요구 사항에 최적화된 AI 및 데이터 소프트웨어를 갖추고 있으며 성능 대비 효율성도 뛰어나 투자수익률(ROI)에도 긍정적인 효과를 가져올 수 있다. 파트너들은 파트너 프로그램을 통해 이처럼 최적화된 HPE의 컴퓨팅 역량을 고객에게 추천할 수도 있다.  -   HPE의 엔터프레이즈 레벨 고성능 컴퓨팅(HPC) 역량: 해당 역량은 파트너들이 더욱 독자적인 생성형 AI 모델을 개발하고 있는 기업 고객들의 더욱 높은 수준을 지원할 수 있도록 한다. 또한, HPC 역량은 딥러닝, 자율주행, 금융 모델링과 같은 데이터 집약적인 모델과 사용사례를 지원할 수 있는 전문성을 더욱 개발할 수 있다. 해당 역량은 파트너들이 엔비디아 인증 HPE 크레이 시스템(NVIDIA-Certified HPE Cray system) 등 HPE 크레이 포트폴리오를 자사 AI 및 HPC 전략에 통합하여 활용할 수 있도록 한다.  -   HPE 스토리지 및 데이터 서비스 역량: 해당 역량은 HPE Alletra MP File 스토리지를 지원할 수 있는 전문성이 더욱 강화되어 업데이트되었다. NVIDIA DGX BasePOD 인증 및 NVIDIA OVX 검증이 완료된 엔터프라이즈급 파일 스토리지 솔루션을 제공해 AI, 생성형 AI 및 GPU 집약적인 워크로드의 대규모 활용을 가속화한다.  사이먼 유잉턴(Simon Ewington) HPE 월드와이드 채널 및 파트너 생태계 부사장은 “이러한 최신 기술들을 통해 HPE는 파트너 에코시스템이 더욱 확장하고 새로운 수익원을 창출할 수 있도록 계속해서 투자하고 있다. 파트너들이 AI를 활용할 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하고 시장에서 거대한 기회를 모색할 수 있도록 지원하고 있는 노력들이 이에 해당된다. 엔비디아와의 협력을 더욱 확대하면서, HPE의 새로운 기술 개발 프로그램은 파트너들로 하여금 그들의 고객이 새로운 AI 기술을 개발하고 배포하는 방법을 더욱 잘 안내할 수 있도록 지원한다. 이로써 고객은 다양한 사용 사례를 개발하고 전 산업부문에 걸쳐 경쟁력을 더욱 강화할 수 있게 된다”고 말했다.    HPE 파트너 레디 벤티지(HPE Partner Ready Vantage) 프로그램을 통한 수익성 증대 HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램은 파트너들이 연간 반복 매출(ARR)을 증대시키고 서비스를 지속적으로 성장시킬 수 있는 기반을 제공하는 프로그램이다. 해당 프로그램은 포괄적인 영역을 다루는 COE(Centers of Expertise) 및 역량(competency)을 제공해 파트너들이 새로운 역량과 더욱 차별화된 솔루션 및 서비스를 개발하여 수익과 성장을 견인할 수 있도록 지원한다.  또한, HPE는 글로벌 시장조사기관 카날리스(Canalys)와 협력하여 파트너 경제 승수 지표에 대한 연구를 통해 프로그램에 등록한 파트너들이 수익을 낼 수 있는 기회들을 수치화했다. 해당 연구에 따르면, 고객이 HPE 솔루션에 투자한 1달러당, 파트너의 제품 및 서비스에 최대 4.9달러를 지출한다. 이는 곧 HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램에 등록해 고객들에게 추가적인 서비스를 제공하는 파트너들은 잠재적으로 지속 우상향하는 수익 창출 기회를 얻을 수 있다는 점을 시사한다.  제시 차베스(Jesse Chavez) HPE 글로벌 파트너 프로그램 운영 부사장은 “해당 연구는 HPE 프로그램의 기반을 잘 입증해준다. HPE는 파트너들이 HPE의 혁신 기술과 자신들의 독보적인 서비스를 통해서 고객들에게 가치를 더욱 확대할 수 있는 역량과 전문성을 갖추고 있다고 믿는다. HPE 파트너 레디 벤티지 프로그램과 자신들의 독자적인 IP를 HPE 솔루션에 통합하여 기회를 확대시킨 파트너들을 통해서 우리는 파트너의 승수효과(multiplier effect)를 입증했다”고 말했다.   

다쏘시스템이 재규어랜드로버(JLR)와의 장기 전략적 파트너십을 5년 연장했다고 발표했다.   재규어랜드로버는 자사의 모든 최신 고급 차량의 엔드 투 엔드 개발을 지원하기 위해 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 전 세계적으로 배포하고 있다. 앞으로 재규어랜드로버의 모든 비즈니스 영역과 공급업체에 걸쳐 1만 8000명 이상의 사용자가 다쏘시스템의 버추얼 트윈을 활용해 효율성을 높이고, 생산 관리 향상, 시간 절약, 폐기물 및 비용 절감을 실현할 것으로 보인다. 앞으로 재규어랜드로버는 온 프레미스와 클라우드 전반에 걸쳐 다쏘시스템 3D익스피리언스 플랫폼에 기반한 다쏘시스템의 운송 및 모빌리티 산업 솔루션 경험 포트폴리오 전체를 활용할 예정이다. 아울러 아이디어, 요구사항, 모델 기반 시스템 엔지니어링, 컴퓨터 지원 설계 및 제조 등 가치 사슬 분야의 모든 팀이 하나의 협업 가상 환경에서 연결되어 지식과 노하우를 활용할 수 있게 됐다. 다쏘시스템은 “이를 통해 재규어랜드로버의 전 직원이 고품질 작업에 집중할 수 있을 뿐만 아니라 역량을 더욱 강화할 수 있는 가치를 창출할 것”으로 기대하고 있다. 다쏘시스템의 로렌스 몬타나리(Laurence Montanari) 자동차 및 모빌리티 산업 부문 부사장은 “JLR은 하드웨어와 소프트웨어 개발을 원활히 통합하는 소프트웨어 정의 차량 제작을 위해 3D익스피리언스 플랫폼을 활용하여 버추얼 트윈 경험을 향상하고 있다. 이러한 시스템 엔지니어링 접근 방식은 다양한 분야를 연결하고 통합함으로써 차량 개발을 주도하고 럭셔리 브랜드가 요구하는 우수성을 보장한다”면서, “다쏘시스템의 서비스형 소프트웨어 솔루션은 JLR에 개선된 민첩성을 제공하고 최신 기술을 필요에 따라 사용할 수 있게 지원한다. 5년 간의 파트너십 이후 다쏘시스템과 JLR은 엔지니어링과 제조를 넘어선 새로운 협업의 시대를 열고 있다. 양사는 이 같은 신뢰할 수 있는 협력관계를 기반으로 JLR과 그 생태계가 마주한 과제를 해결하기 위해 긴밀히 협력하고 있다”고 전했다.  

엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 미국 및 국제 유틸리티 협회인 에디슨 전기협회(Edison Electric Institute, EEI)의 연례 회의에서 “전력망과 이를 관리하는 유틸리티는 AI와 가속 컴퓨팅이 주도하는 차세대 산업 혁명에서 중요한 역할을 담당하고 있다”고 전했다. 젠슨 황은 청중으로 참여한 천여 명 이상의 유틸리티와 에너지 업계 경영진 앞에서 "디지털 인텔리전스의 미래는 매우 밝으며, 그만큼 에너지 분야의 미래도 밝다"고 말했다. 다른 기업들과 마찬가지로 유틸리티도 직원 생산성을 높이기 위해 AI를 적용할 것으로 예상된다. 젠슨 황 CEO는 에디슨 인터내셔널의 CEO이자 EEI의 회장인 페드로 피사로(Pedro Pizarro)와의 대담에서 “가장 큰 영향력과 수익은 전력망을 통한 에너지 공급에 AI를 적용하는 데에 있다”면서, 전력망이 AI 기반 스마트 계량기를 사용해 고객이 여분의 전력을 이웃에게 판매할 수 있도록 하는 방법을 하나의 예시로 설명했다.     오늘날의 전력망은 주로 몇몇 대형 발전소와 많은 사용자를 연결하는 단방향 시스템이다. 그러나 앞으로는 태양광 패널, 배터리, 전기 자동차 충전기를 갖춘 가정과 건물을 연결하는 태양광과 풍력 발전소를 통해 양방향의 유연하고 분산된 네트워크가 될 것으로 예상된다. 이는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 자율 제어 시스템을 필요로 하는 대규모 작업으로, AI와 가속 컴퓨팅에 적합한 작업이다. 엔비디아는 유틸리티가 에지에서 AI 모델을 사용해 실시간 전력망 데이터를 처리하고 분석하기 위해 배포하는 엔비디아 젯슨 플랫폼, 전력망 복원력을 강화하기 위해 디지털 트윈을 구축해 예측 유지보수를 개선하는 AI와 옴니버스(Omniverse) 등 자사의 기술을 기반으로 AI가 전력망 전반의 사용 사례에 적용되고 있다고 소개했다.  이러한 발전은 엔비디아가 AI 배포에 필요한 비용과 에너지를 절감하면서 이루어졌다. 젠슨 황 CEO는 최근 컴퓨텍스(COMPUTEX) 기조연설에서 “지난 8년 동안 엔비디아는 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)에서 AI 추론 실행의 에너지 효율성을 4만 5000배 향상시켰다”고 말했다. 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 GPU는 AI와 고성능 컴퓨팅을 위해 CPU보다 약 20배 더 높은 에너지 효율을 제공한다. 이러한 작업을 위한 모든 CPU 서버를 GPU로 전환하면 사용자는 연간 37테라와트시(TWh)를 절약할 수 있다. 이는 이산화탄소 2500만 메트릭 톤과 500만 가구의 전기 사용량에 해당하는 양이다.