에스엘즈는 8월 29일(목) 오후 4시부터 1시간 동안 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서  ‘Omniverse(옴니버스)를 통한 MEP((Mechanical, Electrical, and Plumbing : 기계 전기 배관) 자동설계 AI 운용사례’를 주제로 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나에서는 한국건설기술연구원의 강태욱 연구위원이 사회를 맡고, 에스엘즈의 정재헌 대표가 발표자로 참여할 예정이다. 이번 웨비나에서는 MEP 자동설계 소프트웨어인 Smart Routing AI와 Revit의 BIM 정보교환 체계에 대해 자세히 소개한다. 또한, 엔비디아의 Omniverse를 통한 BIM의 확장성 확보와 건설제조 분야에서의 디지털 트윈 운용 가능성에 대해서도 논의할 예정이다. 이 웨비나는 CNG TV를 통해 사전등록 후 무료로 참여할 수 있다.

슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI)가 슈퍼클러스터 포트폴리오에 엔비디아 옴니버스 플랫폼용 플러그 앤 플레이 AI 인프라 솔루션을 새롭게 추가했다. 새로운 슈퍼클러스터 솔루션은 엔터프라이즈 규모에서 고성능 생성형 AI 기반 3D 워크플로를 제공한다. 또한 최신 슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템을 탑재했으며, 기업이 워크로드 증가에 따라 쉽게 확장할 수 있도록 지원한다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터를 출시하며 애플리케이션 최적화 AI 랙 솔루션 제품군을 확장했다. 다양한 전문가들이 제품 디자인부터 산업 디지털 트윈에 이르기까지 다양한 용도로 사용 가능한 컴퓨팅 집약적인 3D 워크플로에 의존하고 있다. 생성형 AI는 기존 3D 워크플로를 향상시키면서 새로운 애플리케이션 시대를 맞이하고 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 3D 및 AI의 다중 워크로드 요구사항에 맞춰 확장 가능한 인프라 구축을 간소화한다.     슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템은 클러스터 컴퓨팅 성능의 기본 빌딩 블록 역할을 한다. 각 시스템 노드는 최신 엔비디아 PCIe GPU를 최대 8개까지 탑재함으로써 높은 수준의 3D 성능을 제공하며 텐서 코어 및 트렌스포머 엔진을 통해 생성형 AI 성능을 지원한다. 시스템은 공기 흐름이 원활한 섀시 내에서 2700W 티타늄 레벨 PSU 4개로 구동되며, 고사용 시나리오에서도 안정성을 보장한다. 시스템당 최대 4개의 엔비디아 블루필드-3 SuperNIC 또는 4개의 엔비디아 커넥트X-7 NIC를 탑재해 400Gb/s의 네트워킹 속도와 함께 높은 확장성 및 보안성을 제공한다. 슈퍼마이크로의 4U PCIe GPU 시스템은 성능, 안정성, 확장성, 그리고 보안에 대한 검증 프로세스를 거쳤으며, 엔비디아의 인증을 받아 엔비디아 옴니버스를 활용한다. 기업은 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에서 전 세계에 구축된 오픈USD(OpenUSD) 생태계와 옴니버스 클라우드 API를 활용한 생성형 AI 기술을 비롯해 다양한 워크로드의 성능을 극대화할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 상호 연결된 인프라 솔루션으로 개발자, 아티스트, 엔지니어 등이 필요에 따라 최고 수준의 GPU 컴퓨팅에 액세스할 수 있도록 지원하며, 가상 GPU에 대한 원활한 액세스 또는 전체 시스템 노드에 대한 베어메탈 액세스를 제공한다. 또한, 400Gb/s 고성능 네트워크 패브릭은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 플랫폼을 지원한다. 이로 인해 맞춤형 LLM(대규모 언어 모델)을 개발하는 기업은 시스템 노드 전반에 걸쳐 결합된 GPU 메모리 풀을 활용할 수 있으며, 이는 대규모 AI 모델 훈련에 필수이다. 슈퍼마이크로의 랙 솔루션은 4개의 GPU부터 256개의 GPU 스케일러블 유닛까지 다양하며, 모든 규모의 기업에 맞춰 추가로 확장할 수 있다. 고객은 L12 레벨에서 테스트를 거쳐 철저하게 검증된 플러그 앤 플레이 랙을 제공받으며, 첫날부터 바로 사용할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 고객의 요구 사항에 따라 다양한 크기와 옵션으로 구축될 수 있다. 시스템 노드는 시스템당 4개 또는 8개의 GPU를 탑재할 수 있다. 또, 배포 규모는 시스템 4개를 포함한 단일 랙부터 시스템 32개를 탑재한 5개의 랙까지 다양하다. 대규모 배포는 확장 가능한 장치를 통해 추가로 확대해 거의 모든 규모의 클러스터를 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “AI의 등장으로 기업은 하나의 패키지에 모든 기능이 결합된 컴퓨팅 인프라를 찾고 있다”면서, “슈퍼마이크로가 그동안 3D 그래픽 및 애플리케이션 가속을 위한 GPU 최적화 제품을 개발하며 업계를 선도해왔다면, 이제는 AI를 위한 제품을 개발하는 중”이라고 전했다. 또한 “슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 엔비디아 L40S PCIe GPU를 최대 256개까지 확장 가능하며 엔비디아 옴니버스를 위해 상호 연결된 4U PCIe GPU 엔비디아 인증 시스템을 갖췄다. 생성형 AI 통합을 비롯해 옴니버스 플랫폼 전반에서 높은 성능을 지원한다. 슈퍼마이크로의 옴니버스용 슈퍼클러스터 개발은 단순한 제품 제공이 아닌, 애플리케이션 개발과 혁신의 미래를 향한 교두보가 될 것"이라고 설명했다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 와이어드(WIRED)의 로렌 구드(Lauren Goode) 테크 담당 기자와 함께한 시그래프(SIGGRAPH) 2024 좌담회에서 AI가 가져올 미래를 조망했다. 이날 젠슨 황은 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 크게 향상시키고 있는 가운데, 비주얼 컴퓨팅에 뿌리를 둔 생성형 AI 혁명이 인간의 창의력을 극대화하고 있다고 말했다. 지난 7월 28일(일)부터 8월 1일(목)까지(현지시간) 미국 덴버에서 열린 글로벌 최대 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스인 시그래라프는 앞으로의 미래를 논의할 수 있는 최적의 자리였다. 젠슨 황은 “모든 사람이 AI 어시스턴트를 갖게 될 것이다. 모든 회사, 회사 내 모든 직무에 AI 어시스턴트가 등장할 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 생성형 AI가 인간의 생산성을 증폭시키는 것처럼, 이를 지원하는 가속 컴퓨팅 기술은 컴퓨팅의 에너지 효율을 더 높일 수 있다고 말했다. 그는 “가속화된 컴퓨팅은 동일한 작업을 수행하면서도 20배, 50배의 에너지를 절약할 수 있도록 도와준다. 사회적으로 가장 먼저 해야 할 일은 모든 애플리케이션을 가속화하는 것이며, 이를 통해 전 세계에서 사용되는 에너지의 양을 줄일 수 있다”고 말했다.   이날 좌담회는 엔비디아(NVIDIA)가 시그라프에서 발표한 내용에 이어 진행됐다.  엔비디아는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD), 3D 모델링, 물리, 재료, 로보틱스, 산업용 디지털 트윈, 물리 AI 등 다양한 워크플로우에 적합한 새로운 NIM 마이크로서비스 제품군을 소개했다. 이러한 발전은 개발자의 역량을 강화하는 것을 목표로 하며, 특히 DGX 클라우드(DGX Cloud)에 허깅페이스(Hugging Face) 추론 서비스 기능을 통합하는 데 중점을 뒀다. 또한 셔터스톡(Shutterstock)은 생성형 3D 서비스를 출시했으며, 게티이미지(Getty Images)는 엔비디아 에디파이(Edify) 기술을 사용해 제품을 업그레이드했다. AI와 그래픽 분야에서 엔비디아는 물리 생성형 AI 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 오픈USD NIM 마이크로서비스와 레퍼런스 워크플로우를 공개했다. 여기에는 로봇 시뮬레이션 등을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 휴머노이드 로보틱스 개발을 가속화하는 프로그램이 포함된다. 마지막으로, 세계 최대 광고 에이전시인 WPP는 코카콜라 컴퍼니(The Coca-Cola Company)에 옴니버스(Omniverse) 기반 생성형 AI를 활용해 브랜드 신뢰도를 높이고, 다양한 산업 분야에서 발전된 엔비디아 AI 기술의 실제 적용 사례를 선보이고 있다. 젠슨 황과 로렌 구드는 비주얼 컴퓨팅이 컴퓨터 게임부터 디지털 애니메이션, GPU 가속 컴퓨팅, 그리고 가장 최근에는 대규모 AI 팩토리에 의해 구동되는 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 탄생시킨 과정을 살펴보며 대화를 시작했다. 이러한 모든 기술 발전은 상호 보완적으로 이루어진다. 예를 들어 로보틱스는 차세대 휴머노이드 로봇에 적용하기 전에 AI를 훈련할 수 있는 고급 AI와 사실적인 가상 세계가 필요하다. 젠슨 황은 로보틱스에는 AI를 훈련하는 컴퓨터, 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 AI를 테스트하는 컴퓨터, 로봇 자체에 탑재된 컴퓨터 등 3대의 컴퓨터가 필요하다고 설명했다. 그는 “훨씬 적은 에너지로 날씨를 예측하려는 과학 컴퓨팅, 이미지를 생성하기 위한 크리에이터와의 협업과 증강, 산업 시각화를 위한 가상 장면 생성 등 거의 모든 산업이 이 기술의 영향을 받게 될 것이다. 로봇 자율 주행 자동차 역시 생성형 AI에 의해 혁신될 것”이라고 말했다. 마찬가지로 오픈USD 표준을 기반으로 구축된 엔비디아 옴니버스 시스템도 생성형 AI를 활용해 세계 최대 브랜드가 자산을 생성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 옴니버스는 브랜드 자산을 수집할 수 있다. 따라서 이러한 시스템은 옴니버스에 있는 브랜드 자산을 가져와 신중하게 선별된 브랜드 효과를 수집하고 복제할 수 있다.   최종적으로 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 거대 언어 모델(large language model, LLM) 등 이러한 모든 시스템이 결합돼 사람들이 모든 종류의 디지털 시스템과 상호 작용할 수 있도록 돕는 디지털 휴먼의 탄생이 기대된다. 젠슨 황은 “새롭게 발표할 내용 중 하나는 회사의 모든 직무를 보강할 디지털 에이전트, 즉 디지털 AI의 개념이다”라고 말하고, “이를 사용하는 가장 중요한 사례 중 하나는 고객 서비스이다. 미래에도 여전히 사람이 담당하는 일이 있겠지만, AI가 그 역할을 보조하게 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 다른 새로운 도구들과 마찬가지로 AI가 인간의 생산성과 창의성을 증폭시킬 것이라는 기대감과 함께 “이 도구로 어떤 이야기를 만들어 낼 수 있을지 상상해보자”고 말했다. #시그라프 #시그래프 #엔비디아

엔비디아가 시그래프 2024(SIGGRAPH 2024)에서 오픈USD(Universal Scene Description)의 주요 발전 사항을 발표했다. 엔비디아는 이를 통해 로보틱스, 산업 디자인, 엔지니어링 분야에서 범용 3D 데이터 교환 프레임워크의 채택이 확대되고, 개발자들이 차세대 AI를 위해 고정밀 가상 세계를 구축할 수 있는 역량이 가속화될 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 구축된 새로운 오픈USD 기반 생성형 AI와 엔비디아 가속 개발 프레임워크를 통해, 더 많은 산업에서 산업 디자인과 엔지니어링 프로젝트를 시각화할 수 있게 됐다. 또한, 차세대 물리 AI와 로봇을 구축하기 위한 환경을 시뮬레이션할 수 있는 애플리케이션의 개발도 가능하다. 새로운 서비스에는 사용자 쿼리에 응답하기 위한 오픈USD 언어 생성, 오픈USD 파이썬(Python) 코드 생성, 3D 개체에 머티리얼 적용, 3D 공간과 물리학을 통해 디지털 트윈 개발을 가속화할 수 있는 AI 모델용 엔비디아 NIM 마이크로서비스가 포함된다. 아울러 로보틱스와 산업 시뮬레이션 데이터 형식과 개발자 도구에 대한 새로운 USD 커넥터를 통해 사용자는 대규모의 엔비디아 RTX 레이 트레이싱 데이터 세트를 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)로 스트리밍할 수 있다.     엔비디아가 개발한 오픈USD 개발용 생성형 AI 모델은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공될 예정이다. 개발자는 이 모델을 통해 생성형 AI 코파일럿과 에이전트를 USD 워크플로에 통합해 3D 세상의 가능성을 넓힐 수 있다. 아울러 제조, 자동차, 로보틱스 등 새로운 산업 분야에서 USD의 도입을 가속화할 수 있다. 프리뷰로 제공되는 마이크로서비스로는 ▲일반적인 오픈USD 관련 질문에 응답하는 USD 코드 NIM(USD Code NIM) 마이크로서비스 ▲개발자가 자연어 또는 이미지를 입력해 오픈USD, 3D, 이미지 데이터 라이브러리를 검색할 수 있는 USD 검색 NIM(USD Search NIM) 마이크로서비스 ▲업로드된 파일의 오픈USD 릴리스 버전과의 호환성을 확인하고, 엔비디아 옴니버스 클라우드 API나 API를 기반으로 완전히 RTX로 렌더링된 경로 추적 이미지를 생성하는 USD 검증 NIM(USD Validate NIM) 마이크로서비스 등이 있다. 또한, 곧 출시될 새로운 마이크로서비스는 ▲공간 지능을 기반으로 일련의 텍스트 프롬프트에서 오픈USD 기반 장면을 합성할 수 있는 USD 레이아웃 NIM(USD Layout NIM) 마이크로서비스 ▲컴퓨터 지원 디자인 개체에 사실적인 머티리얼을 예측하고 적용하는 USD 스마트머터리얼 NIM(USD SmartMaterial NIM) 마이크로서비스 ▲포인트 클라우드 데이터(point-cloud data)에서 옴니버스 클라우드 API로 렌더링된 오픈USD 기반 메시를 생성하는 fVDB 메시 생성 NIM(fVDB Mesh Generation NIM) 마이크로서비스 ▲프레임 또는 연속된 프레임에서 AI 초해상도를 구현해 오픈USD 기반의 고해상도 물리 시뮬레이션을 생성하는 fVDB 물리 슈퍼-레스 NIM(fVDB Physics Super-Res NIM) 마이크로서비스 ▲옴니버스 클라우드 API를 사용해 오픈USD에서 대규모 NeRF를 생성하는 fVDB 신경방사장-XL NIM(fVDB NeRF(Neural Radiance Fields)-XL NIM) 마이크로서비스 등이 있다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “중공업 분야의 생성형 AI 붐이 시작됐다. 최근까지 디지털 세계는 주로 크리에이티브 산업에서 사용돼 왔지만, 이제 엔비디아 NIM 마이크로서비스가 오픈USD에 향상된 기능과 접근성을 제공해 모든 종류의 산업에서 물리 기반 가상 세계와 디지털 트윈을 구축할 수 있게 됐다. 이로써 혁신을 주도하는 동시에 차세대 AI 물결인 로보틱스를 준비할 수 있게 됐다”고 말했다. 한편, 로보틱스 데이터 형식과 애플 비전 프로의 스트리밍을 위한 새로운 USD 커넥터 시리즈는 더 많은 산업에 오픈USD 상호 운용성과 고급 저작 기능의 가능성을 열어준다. 엔비디아와 지멘스는 오픈USD를 사용해 더 많은 산업 워크로드를 촉진하기 위해 협력을 확대하고 있다. 지멘스는 오픈USD 파이프라인을 자사의 시뮬레이션 기술 포트폴리오인 심센터(Simcenter)와 통합해 증거 기반 의사 결정과 주요 이해관계자 간의 협업을 지원할 예정이다. 이러한 통합으로 복잡한 시뮬레이션 데이터를 고품질의 사실적인 시각화로 구현해 실제 운영 환경 내에서 제품의 성능에 대한 깊은 통찰력을 제공할 수 있다. 이 작업은 팀센터(Teamcenter) PLM 포트폴리오에 옴니버스를 통합하려는 지멘스의 노력을 기반으로 이루어질 계획이다.

AWS(아마존웹서비스)와 국내 AWS 총판인 에티버스(ETEVERS)는 6월 21일 제조 산업의 디지털 혁신을 주제로 ‘AWS 파트너 클라우드 솔루션 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 행사에는 엔비디아, 메가존클라우드 외에도 KT, LG CNS, GS네오텍, LS ITC, LS 일렉트릭 등의 대기업 SI 계열사와 지멘스, 앤시스, 두산, 스노우플레이크 등 각 산업 분야 대표 기업들도 참여, 클라우드 사례를 소개하고 관련 제품을 전시했다. ■ 최경화 국장     이번 콘퍼런스에서는 AWS 파트너사의 전문성과 경험을 바탕으로 제조 산업의 중요 워크로드 혁신과 디지털 전환 사례들이 공유되었으며, AWS 클라우드 기반의 첨단 기술과 성공 사례, 제조 산업 혁신을 위한 노하우 등이 소개되었다. 행사의 첫 번째 기조연설에서는 AWS가 ‘제조 경쟁력 강화를 위한 클라우드 기반 제조 혁신 사례’와 ‘디지털 제조 혁신을 가속화하는 AWS 파트너 솔루션’에 대해 소개했다.  AWS의 정승희 제조 헤드(Head of Manufacturing)는 “빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 생성형 AI 등 다양한 클라우드 기술이 제품 설계, 공정 최적화, 수요 예측, 공급망 최적화, 새로운 비즈니스 모델에 적용되고 있다”면서, 제조업체 혁신 사례를 통해 얻은 비용 절감, 신제품 개발 주기 단축, 품질 향상 등의 구체적인 성과에 대해 소개했다. AWS의 김상현 제조 세일즈 수석 파트너(Senior Partner Sales for Manufacturing)는 “AWS는 고객의 신속한 클라우드 도입과 디지털 전환을 지원하기 위해 전 세계 수천 개의 파트너사와 협력하여 클라우드 기반의 제조 특화 솔루션을 제공하고 있다. 이를 통해 고객은 별도의 개발이나 인프라 구축 없이도 원하는 솔루션을 즉시 사용할 수 있으며, 기존의 온프레미스 솔루션도 클라우드로 이전하여 유연하게 운영할 수 있다”고 밝혔다. 에티버스의 김준성 전무는 ‘제조 고객을 위한 클라우드 전환 전략’에 대해 발표하면서 “지금 전 세계는 디지털 전환을 넘어서 현대화(Modernization) 및 생성형 AI(Gen AI)가 새로운 화두로 등장하고 있다. 제조 분야도 이러한 변화에서 예외일 수 없으며, 생존을 위해서는 클라우드를 기반으로 한 혁신적이고 획기적인 변화가 동반되어야 한다. 하지만, 우리는 아직도 클라우드로의 전환을 망설이고 있거나 효과적인 방법을 몰라 제대로 실행하지 못하고 있다”고 말했다. 또한, “에티버스는 1993년 설립된 이래 지난 해 1조 5000억원의 매출을 올렸으며, 5500여 협력 파트너를 가지고 있다”면서, 각 특화 분야별 전문 클라우드 파트너를 통한 클라우드 전환 방법 및 성공 사례를 통해 안정적이고 확실한 클라우드 전환 여정에 대해 소개하고, 파트너 비즈니스 효율을 높이는 디지털 전환 컨설팅을 제안했다.     메가존클라우드는 ‘작고 빠르게 시작하는 제조업의 생성형 AI 도입 전략’에 대해 소개했다. 메가존클라우드의 공성배 전무는 “생성형 AI는 정보 유출 또는 거버넌스 통제력 약화 등의 부작용이 우려되지만, 업무 생산성과 효율을 높이는 긍정적인 효과를 무시할 수 없는 단계에 진입했다. 생성형 AI 기술을 문화적으로 안착시키려면 조직 차원의 수용이 필요하고, 작은 영역부터 적용해 보는 것이 중요하다”면서, 그간의 경험 및 고객들과의 만남을 바탕으로 ‘작게 시작하여 점차 넓혀가는 방식’으로 기업을 위한 생성형 AI 도입을 제안했다. 엔비디아의 정구형 팀장은 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 활용한 제조 산업 디지털 트원 프로젝트 사례’에 대해 발표했다. 정구형 팀장은 “피지컬 AI로의 진화를 통해 AI가 현실 세계에서 우리와 상호 작용하는 미래가 다가오고 있다. 옴니버스는 기존 3D 툴을 대체하는 것이 아니라 하나로 연결하는 플랫폼으로, USD라는 공통 파일 포맷으로 3D 툴 간의 작업을 원활하게 연결하고, 실시간 협업을 도울 것”이라면서 옴니버스는 상황에 따라 무료 또는 유료로 제공된다고 밝혔다. 이후에는 스마트 매뉴팩처링, 엔지니어링 및 클라우드 HPC, 데이터 애널리틱스 및 생성형 AI 등 세 개 트랙이 진행되었다. 각 트랙에서는 위존, 미라콤, LG CNS, GS네오텍, LS ITC/LS 일렉트릭, IBM, 헥사곤, 지멘스, 앤시스, 비에스지파트너스, KT/KOSTECH, 넷앱, 두산디지털이노베이션, NDS, SDT, 오나인솔루션즈(09 Solutions), 디에스이트레이드, 스노우플레이크 등 다양한 업체에서 클라우드 관련 최신 기술과 제조 혁신 전략, 사례 등을 소개하고, 관련 제품을 전시했다. 이날 행사에 참석한 디원의 류용효 상무는 “비즈니스의 지형이 바뀌고 있는 것 같다. 이제 더 이상 클라우드를 논하지 않고 전통적인 제조 엔지니어링 비즈니스를 고집하는 시기는 지난 것 같다. 각 사의 기술 소개와 사례를 통해 구체적인 적용 방안에 대해 인사이트를 얻었다”고 말했다.       ■ 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.

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.

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

엔비디아는 대만의 주요 전자 제조업체들이 엔비디아의 새로운 참조 워크플로 기술을 통해 공장을 보다 자율적인 시설로 전환하고 있다고 발표했다. 이 참조 워크플로는 엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis) 비전 AI, 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 물리 기반 렌더링 및 시뮬레이션, 엔비디아 아이작(Isaac) AI 로봇 개발과 배포 기술 등을 결합했다. 제조업체들은 이러한 워크플로를 활용하여 실시간 공장 레이아웃 시뮬레이션을 위한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 이를 통해 제조업체들은 많은 비용을 들여 실제 공장을 변경하지 않고도 공간, 프로세스, 효율을 최적화할 수 있다. 엔비디아는 델타 일렉트로닉스, 폭스콘, 페가트론, 위스트론이 자사의 참조 워크플로를 사용하여 로보틱스 강화 시설을 구축, 시뮬레이션, 운영하고 있다고 전했다.      엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 컴퓨텍스(COMPUTEX) 기조연설 데모에서 폭스콘이 엔비디아 옴니버스 플랫폼에서 공장 디지털 트윈을 개발하는 방법을 시연했다. 엔비디아 옴니버스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 플랫폼의 팀센터(Teamcenter) 등 주요 산업 도구에서 3D 데이터를 가상으로 통합하는 플랫폼이다. 옴니버스는 폭스콘이 공장 설비 배치를 최적화하고 엔비디아 메트로폴리스 기반의 AI 카메라로 근로자 안전을 모니터링할 수 있도록 지원한다. 폭스콘은 이러한 공장 디지털 트윈을 가상 훈련 환경으로 사용해 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor) 가속 라이브러리로 구축된 자율 이동 로봇(AMR)과 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator) AI 모델로 구동되는 AI 로봇 조작 팔을 시뮬레이션, 테스트하고 검증할 수 있다. 델타 일렉트로닉스는 3D 세계를 위한 개방형 및 확장형 생태계인 오픈USD(OpenUSD)와 옴니버스를 기반으로 개발된 확장형 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 아이작 심(Sim)을 사용하여 데모 생산 라인을 가상으로 통합하고 있다. 이를 통해 델타 일렉트로닉스는 물리적으로 정확하고 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있다. 이 데이터는 엔비디아 메트로폴리스 기반의 자동 광학 검사와 결함 탐지 솔루션을 위한 컴퓨터 비전 모델 학습에 활용된다. 페가트론은 엔비디아 메트로폴리스 다중 카메라 워크플로를 도입하고, 새로운 서비스 제품군을 출시하고 있다. 이를 통해 페가트론은 엔비디아 옴니버스와 메트로폴리스 기반의 공장 디지털 트윈 워크플로를 엔비디아 네모(NeMo)와 엔비디아 NIM에 연결하여 공장 운영자들이 실시간으로 대화할 수 있게 지원한다. 이러한 기술적 진보를 통해 페가트론은 2100만 제곱피트 이상의 거대한 공장 네트워크에서 월 1500만 개 이상의 제품을 생산하는 근로자의 안전과 생산성을 향상시킬 수 있다. 위스트론은 엔비디아 DGX와 엔비디아 HGX 서버 생산을 가속화하기 위해 자사 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이제 옴니버스 활용을 더욱 확장하여 새로 조립된 엔비디아 HGX 시스템의 품질, 성능, 에너지 소비를 테스트하고 보장하는 데 사용되는 데이터센터의 디지털 트윈을 개발하고 있다. 엔비디아 옴니버스를 사용하여 자사의 설비와 워크플로를 먼저 시뮬레이션한 위스트론은 일반적인 공장 가동 기간인 5개월보다 절반 이상 빠른 2.5 개월만에 공장을 가동할 수 있었고, 레이아웃 테스트와 최적화를 통해 작업자 효율성을 50% 이상 향상시켰다. 엔비디아의 디푸 탈라(Deepu Tala) 로보틱스 및 에지 컴퓨팅 담당 부사장은 “모든 공장은 생성형 AI와 디지털 트윈 기술의 혁신적인 영향으로 점점 자율화되고 있다. 엔비디아의 옴니버스, 메트로폴리스, 아이작을 통해 산업 생태계는 자율 기술 채택을 가속화하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다”고 설명했다.

엔비디아가 복잡한 자율 로봇 조작 분야를 발전시키기 위해 알파벳(Alphabet)의 소프트웨어와 AI 로보틱스 회사인 인트린직(Intrinsic)과 협력해 엔비디아 AI와 아이작(Isaac) 플랫폼 기술을 통합했다고 소개했다. 미국 시카고에서 열리는 오토메이트(Automate) 전시회에서 인트린직은 로봇 파지(grasp) 기술의 발전 내용을 소개한다. 또한 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)로 구현된 파운데이션 모델로 산업 확장성을 지원해, AI를 통한 산업 자동화의 새로운 가치를 선보일 예정이다. 엔비디아는 지난 3월 GTC에서 파운데이션 모델과 모듈식 GPU 가속 라이브러리의 모음인 아이작 매니퓰레이터를 공개했다. 아이작 매니퓰레이터는 산업 자동화 기업의 AI 모델 훈련과 작업 재프로그래밍을 가속화해, 동적 조작 작업을 위한 확장과 반복이 가능한 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다. 파운데이션 모델은 신경망이 데이터의 관계를 추적해 학습하게 하는 트랜스포머 딥러닝 아키텍처를 기반으로 한다. 일반적으로 방대한 데이터 세트에 기반해 학습되며, 텍스트용 챗GPT(ChatGPT)처럼 센서와 로봇 정보를 처리하고 이해하는 데에 사용할 수 있다. 이를 통해 이전과는 전혀 다른 로봇의 인식과 의사 결정이 가능해지며, 사전 예제 없이도 작업을 수행할 수 있는 제로샷 러닝(zero-shot learning)을 제공한다.      파지 기술은 로봇 공학에서 오랫동안 추구된 기술로, 지금까지는 프로그래밍하는데 드는 많은 시간과 비용의 문제로 인해 확장하기가 어려웠다. 그 결과 지금까지 로봇은 반복적인 픽앤플레이스(pick-and-place) 조건을 원활하게 처리하는데 어려움이 있었다. 이런 문제는 시뮬레이션을 활용함으로써 개선할 수 있을 전망이다. 인트린직은 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)과 함께 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에 합류했다. 이들은 판금과 흡입 그리퍼의 컴퓨터 지원 설계 모델을 사용해 진공 그립을 위한 합성 데이터를 생성했다. 이를 통해 인트린직은 산업용 공작 기계의 선두 제조업체인 트럼프 머신 툴스(Trumpf Machine Tools)의 고객사를 위해 프로토타입을 제작할 수 있었다. 이 프로토타입은 AI 기반 로봇 솔루션용 개발자 환경인 인트린직 플로우스테이트(Flowstate)를 사용해 프로세스, 관련 인식 그리고 모션 계획을 시각화한다. 아이작 매니퓰레이터가 포함된 워크플로를 통해 파지 자세와 쿠다(CUDA) 가속 로봇 모션을 구현할 수 있다. 또한 인트린직 플랫폼으로 실제 환경에 배포하기 전에 이를 먼저 아이작 심을 사용한 시뮬레이션으로 평가해 비용을 절감할 수 있다. 이번 협력을 통해 엔비디아와 인트린직은 로봇 팔을 위한 최첨단의 조작 민첩성과 모듈식 AI 기능을 제공할 계획이다. 이는 강력한 파운데이션 모델 모음과 GPU 가속 라이브러리를 통해 보다 많은 새로운 로봇 공학과 자동화 작업 가속화를 가능하게 한다. 엔비디아는 인트린직과 협업을 통해 그리퍼(gripper), 환경 그리고 물체 전반에 걸쳐 보편적으로 적용할 수 있는 로봇 파지 기술의 잠재력을 소개한다는 비전을 내세운다. 인트린직의 웬디 탠 화이트(Wendy Tan White) CEO는 “광범위한 업계에서 엔비디아와의 협력은 파운데이션 모델이 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여준다. 여기에는 오늘날의 처리 과제를 대규모로 관리하기 쉽게 만들고, 이전에는 실현 불가능했던 애플리케이션을 만들고, 개발 비용을 절감하고, 최종 사용자를 위한 유연성을 높이는 것이 포함된다"고 말했다.