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[인터뷰] 김종암 서울대학교 항공우주공학과 교수
유동 해석의 이해와 동향 김종암 서울대학교 항공우주공학과 교수   김종암 교수는 지난 20여 년간 유한체적법 및 고차 정확도 수치기법, 공력 최적설계 및 유동제어 기법 개발을 비롯하여 개발한 수치 기법들의 공학적 응용 및 코드개발에 이르는 폭넓은 연구를 수행하고 있다. 전산유체역학 분야의 선도 연구자로서, 한국전산유체공학회(KSCFE) 회장, 한국산업응용수학회(KSIAM) 회장을 역임했고, 현재 한국항공우주학회(KSAS) 수석부회장, 미국항공우주학회(AIAA) associate fellow를 맡고 있으며, AIAA fluid dynamics technical committee, 국제 전산유체역학 학회(ICCFD) scientific committee에 참여하는 등 국내외적으로 전산유체역학 분야의 학문적 발전에 크게 이바지하고 있다.    1. 유동 해석이란 무엇인가   ‘유동 해석’은 전산유체역학(CFD; Computational Fluid Dynamics)의 이론 및 방법을 적용하여 유동의 지배방정식을 계산하는 것을 약칭하는 표현이다.  CFD란 유체 현상을 편미분 방정식으로 표현한 지배 방정식(governing equations)을 차분화(discretization)하고, 이를 컴퓨터를 활용하여 수치적으로 계산함으로써 유동의 물리적 현상을 이해하고 분석하는 학문이다. 유체 현상을 표현하는 지배방정식은 유동에 대한 물리적, 수학적 난이도에 따라 potential, Euler, Navier-Stokes, Boltzmann 방정식 등 여럿이 있으나, 유동의 연속성과 점성/난류 효과를 고려할 수 있는 Navier-Stokes 방정식이 가장 대표적으로 많이 사용된다. 지배방정식을 선택한 후, 유동장을 유한한 개수의 격자로 분할한다. 이후 지배방정식의 차분화를 거쳐 각 격자에서의 압력, 밀도, 속도 등과 같은 물리량의 차분방정식을 얻을 수 있으며, 이를 컴퓨터를 활용하여 반복계산 함으로써 유동장에 대한 정보를 얻게 된다. 2. 유동해석은 주로 어떤 분야에서 응용되고 있는가.   CFD의 초창기에는 주로 2차원 날개 익형이나 3차원 날개 주위의 유동해석 등 항공 또는 기계공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나, 컴퓨터의 발달과 더불어 1990년대 이후로는 대부분의 공학 및 광학 분야에서 필수적인 도구로 자리매김하고 있다.  현재 CFD는 항공, 우주, 자동차 및 기계, 해양, 환경, 전기전자, 핵물리, 생체의학 등 폭 넓은 학문 분야의 유동 현상을 규명하고, 더 나아가 각 산업 분야에서의 제품을 개발, 제작할 때에 핵심적인 역할을 수행한다. 더하여 CFD는 단상(single-phase) 유동 해석을 넘어서 다상(multi-phase) 유동, 다화학종(multi-species) 유동 및 연소(combustion/burning) 등과 결합하여 다물리-다학제 학문으로 확장되어 발전하고 있다. 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어의 발전은 현재 진행형이기 때문에, CFD의 역량과 활용 가능성은 미래에도 매우 넓다고 할 것이다. 3. 유동해석의 이점은 무엇인가.   CFD는 실험 중심의 유체역학의 대안으로써 많은 이점을 갖고 있다. 먼저 실험을 위한 모형 제작, 계측 장비 등 유동 현상을 관측하는 과정에서 많은 인적, 물적 자원을 요구하지 않는다는 장점이 있다. 장시간에 걸친 넓은 영역에서의 유동 현상을 모사하기 위해서는 CFD 또한 많은 컴퓨팅 파워와 시간을 요구할 수 있으나, 이는 풍동 시험을 통해 실험적으로 접근하는 것보다 훨씬 효율적인 경우가 많다.  또한 유동 현상을 관찰하는 과정에서 유동 조건, 형상 조건과 같은 실험 조건을 변경하기가 상대적으로 용이하기 때문에, 실험에 비해 쉽게 다양한 조건에서의 유동장에 대한 다양한 정보를 얻을 수 있다. 게다가 CFD를 통해 얻은 유동장의 수치 결과는 언제든 가시화가 가능하며, 이를 이용하여 유동의 자세한 특성을 파악할 수 있다는 장점도 있다.   4. 최근 유동해석 분야의 트렌드   최근의 유동 해석 연구는 복잡한 환경에서의 유동 현상을 반영하기 위한 정밀한 유동 모델링을 도입하여, 실험으로 구현하기 어려운 조건에서의 유동 현상을 분석하는 데에 초점을 맞추고 있다. 예를 들면, 아폴로 우주선, 소유즈 우주선, 우주왕복선, 최근 스페이스 X의 크루 드래곤까지 우주에서 지구로 진입하는 우주선은 초속 7km에서 12km로 가속합니다. 물체 표면 공기는 가열되어 8000 K 이상의 온도까지 치솟는데, 이 때 이를 구성하는 산소와 질소가 해리됨은 물론 산소와 질소 원자의 이온화까지 발생한다. 이처럼 공기를 구성하는 화학종이 변화하는 문제를 해석할 때 일반 기체 해석에서 사용하는 이상기체 상태방정식을 사용할 경우 정확도가 크게 저하되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기체의 구성요소 간 화학반응을 고려할 필요가 있다.  우주 여행이 상업화되고 있고, 극초음속 무기 체계에 대한 관심도가 높아지고 있는 상황에서 극초음속 유동에 대한 연구는 CFD를 활용하여 많이 이루어지고 있으며, 보다 정확한 해석을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 또한, 다상 유동(multiphase flow)은 두 가지 이상의 상(phase)이 공존하는 유동 현상으로, 나노 단위에서부터 거시적으로는 우주에 이르기까지 어디에나 존재하는 자연 현상이다. 대표적인 다상 유동으로 공동(cavitation) 현상을 들 수 있는데, 이는 액체의 압력이 증기압력보다 낮아져 발생하는 상 변화 현상이다. 수중에서 고속으로 회전하는 프로펠러 근처에서 기포가 관찰되는 이유는 국소적으로 압력이 낮아져 액체 내부에서 기체인 공동이 발생했기 때문이다. 이러한 공동 현상은 주변 물체에 손상을 가하거나 성능 저하 등의 문제를 야기하기 때문에, 설계/개발 시 이에 대한 분석이 필요하다. 특히, 우주 발사체 터보펌프의 경우 일반적인 물과 달리 액체산소/액체수소와 같은 극저온 유체를 작동 유체로 사용하기 때문에, 터보펌프 내부의 정확한 공동 유동 해석을 위해서는 이상기체 기반이 아닌 실 매질 상태방정식을 적용해야 한다. 더불어, 공동 현상은 압력 변화로 유발되나, 열과 질량 전달이 발생하는 복잡한 물리 현상이므로, 이를 정확하게 예측하기 위한 해석 기술이 요구된다. 극저온 유체 설비가 필요한 발사체 공급계뿐만 아니라, 원자력발전소 내 원자로 사고 예측과 같이 실험적으로 접근이 어려운 다상 유동 분야에 대해 CFD가 활발하게 활용되고 있다. 유동해석은 항공/해양/운송과 같은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 특히 제품의 성능을 향상시키기 위한 목적으로도 활용되고 있다. 이는 수학적으로 봤을 때 비행기의 양력 최대화, 선박의 항력 최소화 같은 제품의 성능과 관련된 수치를 최적화(optimization) 하는 문제이며, 이 과정에서 수치해석 기반의 유동해석과 유전자 알고리즘 또는 경사하강법 등의 최적화 알고리즘이 결합되어 활용되고 있다. 기존에는 설계 경험을 가진 설계자가 경험과 감에 의지해 최적의 형상을 제안하였다면, 이러한 설계 과정을 자동화하여 더욱 뛰어난 공력 성능을 가진 형상을 효율적으로 얻기 위해 최적설계가 사용된다. 설계변수와 제약조건이 많을수록 최적설계의 난이도가 높아지기 때문에 많은 설계변수와 제약조건을 효율적으로 다루기 위한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 더불어 유동해석 측면에서만 최적설계를 하는 것을 넘어서, 다양한 분야와 결합하여 여러 목적을 동시에 달성하기 위한 최적설계인 다분야 최적설계(MDO)도 널리 적용되고 있다. 유동현상은 다른 물리현상과 영향을 주고받기 때문에, 그 영향의 정도와 개발 목적에 맞도록 다른 현상과 연계하여 분석할 수 있다. 예를 들어, 공력 성능이 뛰어나면서도 가볍고 튼튼한 시스템을 설계하는 경우에는 유체-구조 연성해석(fluid-structure interaction analysis)을 적용할 수 있다. 이러한 해석 기법을 최적 설계 과정에 적용하면 두 가지 물리현상에 대한 정밀한 분석을 바탕으로 요구되는 목적함수와 제약조건을 모두 만족시키는 최적설계를 수행할 수 있다. 컴퓨팅 성능의 발전과 함께 유동해석은 더욱 복잡한 유동 현상을 더욱 정밀하게 해석하는 쪽으로 나아가고 있다. 이를 위해, 기존 기법보다 높은 계산 정확도를 가지는 고차정확도 수치기법을 개발하는 연구, 인공지능을 도입하여 수많은 유동해석 결과들을 바탕으로 기존 유동 모델링을 개선하거나 새로운 유동 모델링을 수립하고자 하는 연구들이 수행되고 있다. 현재, 산업계에서 표준으로 사용되는 유한체적법 기반의 수치기법은 장시간의 비정상(unsteady) 해석을 필요로 하는 복잡하고 세밀한 유동 물리 현상에 대해서는 계산의 정확도 및 신뢰성 측면에서 명확한 한계를 가진다. 정밀기기 또는 자동차, 항공기, 선박 등에서 발생하는 유동 물리 현상을 정밀하게 분석하고, 차세대 운송시스템을 설계하는데 활용하기 위해서는 한 차원 높은 수준의 계산 정확도가 요구되는데, 고차정확도 수치기법이 이런 요구를 만족시킬 수 있다. 고차정확도 수치기법은 유한요소법을 기반으로 하여 기존 유한체적법에 비해 높은 정확도를 얻으면서 계산 시간은 줄일 수 있는 장점이 있어 차세대 전산유체해석 기법으로 널리 연구되고 있다. 현재 고차정확도 수치기법과 관련해서 기법의 정확도를 유지하면서 계산 속도를 더욱 향상시키기 위한 연구가 활발히 수행 중이다. 대표적으로 불연속 갤러킨(Discontinuous Galerkin) 기법, 플럭스 재구성(Flux Reconstruction) 기법과 같은 수치기법이 개발되고 있으며, 이외에도 대규모 분산 병렬 프로그래밍을 적용하거나, CPU-GPU 이종간 프로그래밍을 적용해 계산 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2010년대 들어 컴퓨터 비전 분야에서 급부상하기 시작한 기계학습/딥러닝 기반의 인공지능은 현재 시점에서는 거의 모든 분야에서 활용되고 있다. 유동해석 분야에서도 기계학습을 활용하여 기존의 유동 모델링을 개선하거나 새로운 유동 모델링을 개발하는 연구들이 시도되고 있다. 기계학습을 이용한 유동 모델링 연구는 크게 고성능 유동해석 기법 개발, 저비용-고효율 공력 성능 추정 연구로 나뉜다. 난류모델이나 화학반응/다상유동 등 복잡한 유동을 위한 해석 기법을 기계학습을 통해 개선하는 연구가 활발히 수행 중이다. 또한 형상 변화에 따른 공력 성능 변화를 학습하여 고비용의 실험 및 유동 해석을 수행하지 않고도 복잡한 형상에서의 공력 성능을 빠르게 예측하려는 연구도 활발히 수행되고 있다.(그림 2)   5. 유동해석 분야 향후 전망 유동해석 분야 향후 전망은 현재 장시간 복잡한 유동 현상을 효율적으로 해석하기 위한 방안이 고차정확도 수치기법과 기계학습/딥러닝을 이용한 유동 모델링 연구에서 나올 것으로 보고 있다. 고차정확도 수치기법의 경우, 계산 효율성을 높이기 위한 많은 노력과 발전된 알고리즘으로 날개와 동체가 있는 일반적인 항공기 형상에서의 큰 와류 모사(Large Eddy Simulation; LES)를 하는 정도까지 이르렀고(그림 3), 조만간 더욱 복잡한 형상에도 적용이 가능할 것으로 보인다.  현재 NASA에서는 2030년까지 exaFLOPS 수준의 CFD 해석이 가능하게 될 것으로 보고, 이를 달성하기 위한 로드맵을 제안하였는데, 주로 비정상 와류를 포착할 수 있는 scale-resolving 해석에 초점을 두고 있다. 고차정확도 수치기법의 높은 계산 정확도와 효율성이라는 강점은 scale-resolving 해석에 큰 이점을 가지므로 이를 달성할 수 있는 후보로서 널리 연구되고 있으며, 현재의 산업 표준인 유한체적법 기반 수치기법을 대체하는 차세대 산업 표준으로서 자리매김할 것으로 예상한다. 이에 반해 기계학습을 이용한 유동 모델링 연구는 아직 초기 단계에 있다. 사진 인식이나 함수값 예측에 활용되는 기계학습 기법을 유동해석에 적용하는 수준이다. 하지만 기존의 유동 모델링 기법은 유동 현상의 난해함으로 인해 한계에 이르렀다고 판단되므로, 유동 모델링을 수립하는 새로운 패러다임으로써 수많은 해석/실험 데이터를 기반으로 기계학습을 활용하는 방법론은 점차적으로 주목 받을 것으로 예상된다. 특히 학계와 산업계에서 보유하고 있는 양질의 유동 해석 및 실험 데이터들이 빅데이터 수준으로 축적되어 있기 때문에 기계학습을 활용하기에 최적인 환경이며 앞으로 큰 발전을 기대할 수 있는 분야라고 할 수 있다.   6. CAE 분야의 발전을 위한 제언 – 국산 CAE 프로그램 개발에 대한 관심과 투자 필요   해외에서는 Fluent, PowerFLOW 등과 같은 유명 상용 프로그램들과 SU2, OpenFOAM, 등의 오픈 소스 코드들이 다수 개발되어 전세계적으로 사용되고 있고, 프로그램 사용자 커뮤니티가 구축되어 있어 프로그램의 개선 및 유지보수가 원활하게 이루어지고 있는 상황이다. 이와 달리 국내의 경우, 많은 대학교 및 연구소들이 수준 높은 CFD 해석 기술들과 이를 바탕으로 개발된 in-house 코드들을 보유하고 있음에도 불구하고, 상용 프로그램 수준으로 발전되지 못하고 자체 연구에만 적합한 형태로 남아 사용되고 있는 안타까운 실정이다. 이는 유동 해석 프로그램을 필요로 하는 연구소 및 산업체들이 국산 상용 해석 프로그램 개발에 투자하기보다는 바로 해석 결과를 제공해 줄 수 있는 해외 상용 프로그램을 선호하고 있기 때문이기도 하다. 이러한 흐름은 국산 상용 프로그램의 성장을 상대적으로 억제시키고 해외 상용 프로그램에 대한 의존성을 강화시켜, 결과적으로 국내 CAE 산업 또는 기술의 장기적 발전에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 어렵더라도 국산 상용 프로그램의 개발을 위한 노력과 투자가 지속적으로 이루어졌으면 하는 바람이다. 서울대가 경원테크와 협력하여 공동 개발하고 있는 유동 해석 프로그램인 ACTFlow(All-speed Compressible Turbulent Flow solver) [Lee et al. 2020]가 하나의 예가 될 수 있을 것이다. 십 수 년간의 오랜 연구를 통해 높은 수준의 유동 해석 기법을 보유하고 있었던 서울대가 다양한 CAE 프로그램의 개발/유통 경험이 있는 경원테크의 협력과 산업체 및 연구소들의 연구 프로젝트를 통한 투자를 바탕으로 연구/개발 목적으로 사용할 수 있는 유동 해석 프로그램을 개발할 수 있었다. 이는 산업계에서 표준으로 사용되는 유한체적접 기반의 유동 해석 프로그램으로 복잡한 형상을 쉽게 다룰 수 있는 비정렬 혼합격자계를 채택하고 있고 다양한 최신 수치 기법을 통해 아음속/천음속/초음속을 포함한 전마하수 유동을 정확하게 해석할 수 있어, 항공/우주, 조선/해양, 기계, 에너지 등 다양한 산업분야에 사용할 수 있는 프로그램으로 성장하였으며, 향후 다양한 연구 프로젝트에 사용될 것으로 기대되고 있다. CAE 프로그램을 필요로 하는 산업체 및 연구소가 당장의 편의성을 위해 상대적으로 큰 비용을 들여 해외 상용 프로그램을 구매하고 사용하는 것보다는 국내 CAE 산업의 성장에 기여할 수 있도록 국산 상용 프로그램 개발에 보다 적극적이고 꾸준한 관심과 투자가 이루어지면 좋을 것이다. 이는 CAE 분야의 성장 이외에도 추후 국산 CAE 프로그램이 고가의 해외 상용 프로그램들을 대체하게 됨에 따라 경제적 이득을 얻을 수 있는 효과적인 방법이라고 본다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기   
작성일 : 2021-11-23
엔비디아, "톱 500 슈퍼컴퓨터의 70%에 가속화·네트워크·AI 등 기술 제공"
엔비디아가 최근 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2021(SC21)에서 발표된 전세계 슈퍼컴퓨터 톱 500(Top500) 리스트 중 70%에 이르는 355개 시스템이 엔비디아 기술로 가속되고 있으며, 에너지 효율이 가장 높은 시스템을 꼽는 그린500(Green500)의 상위 25개 시스템 중 23개가 엔비디아 기술로 구동되고 있다고 밝혔다. 톱 500 슈퍼컴퓨터 리스트는 매년 6월과 11월 두 차례 발표된다. 올해 11월에는 후지쯔의 후가쿠(Fugaku)가 톱 500 리스트 1위를 차지했는데, Arm 마이크로 아키텍처를 채택한 후가쿠는 2020년 6월 첫 톱 500 진입부터 네 차례에 걸쳐 1위를 유지하고 있다. 이어서 IBM 파워시스템 기반의 서밋(Summit), 시에라(Sierra), 중국의 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight), HPE 크레이(HPE Cray) 기반의 펄머터(Perlmutter) 등이 순위 변동 없이 상위권을 차지했다. 이외에 마이크로소프트의 GPU 가속 애저(Azure) 슈퍼컴퓨터가 10위에 오르면서 클라우드 기반 시스템으로는 최초로 10위권에 진입했다. 엔비디아는 GPU 가속 프로세싱, 스마트 네트워킹, GPU 최적화 애플리케이션, AI와 HPC 융합 지원 라이브러리 등 슈퍼컴퓨팅을 위한 전체 스택을 커버한다는 점을 내세우고 있다. 이런 접근법을 통해 워크로드를 가속하고 과학적 혁신을 이룩할 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 GPU의 병렬 처리 기능과 2500개 이상의 GPU 최적화 애플리케이션을 결합해 HPC(고성능컴퓨팅) 작업에 걸리는 시간을 단축할 수 있다는 점을 강조한다. HPC 성능 향상을 위해 엔비디아는 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 GPU 가속 애플리케이션을 지속적으로 최적화하고 있다. 또한 엔비디아는 강력한 HPC 성능을 빠르게 활용할 수 있도록 AI와 HPC 소프트웨어의 최신 버전을 NGC 카탈로그의 컨테이너로 제공하고 있다. HPC와 AI를 융합하면 기존 시뮬레이션 방식의 정확도를 유지하면서 더욱 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 이런 이점에 주목해 AI로 작업을 가속하는 연구자가 늘고 있으며, HPC와 AI의 결합을 지원하는 엑사스케일(exascale) AI 컴퓨터의 구축이나 HPL-AI와 MLPerf HPC처럼 HPC와 AI 융합 모델의 성능을 측정하기 위한 벤치마크도 등장하고 있다.  엔비디아는 이런 추세에 맞춰 물류, 양자 컴퓨팅 연구, 머신러닝 등 다양한 라이브러리와 HPC용 소프트웨어 개발 키트를 새로 공개했다. 이 모두를 연결하는 것은 3D 워크플로를 위한 가상 세계 시뮬레이션 및 협업 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)이다. 엔비디아는 옴니버스 기반의 슈퍼컴퓨터인 E-2(Earth-2)의 구축 계획을 발표했는데, E-2는 지구의 디지털 트윈을 만들어 기후 변화를 예측하는 데에 쓰일 예정이다. 데이터 애널리틱스와 AI, 시뮬레이션과 가상화 전반에서 슈퍼컴퓨터가 담당하는 워크로드가 증가하는 추세다. 이에 따라 크고 복잡한 시스템의 운영에 수반되는 통신 작업을 지원해야 할 CPU의 부담 또한 늘고 있다. 엔비디아는 이러한 프로세스의 일부를 오프로드하여 CPU의 스트레스를 줄이는 데이터처리장치(DPU)를 내세우고 있다. 엔비디아 블루필드(BlueField) DPU는 호스트 프로세서 대신 데이터센터의 인프라 업무를 오프로드하고 관리해 슈퍼컴퓨터를 보다 효율적으로 조정하고 보안을 강화한다. 엔비디아는 블루필드 DPU 아키텍처와 엔비디아 퀀텀 인피니밴드(Quantum InfiniBand) 플랫폼을 결합해 최적의 베어메탈(bare-metal) 성능을 제공하는 한편, 차세대 분산 방화벽과 회선당 데이터 암호화를 지원하는 DOCA 1.2 및 딥 러닝 기반으로 침입자의 활동을 실시간 감지하는 모피우스(Morpheus) 등을 선보였다. 엔비디아 퀀텀-2(Quantum-2)는 400Gbps 인피니밴드 플랫폼으로, 차세대 슈퍼컴퓨터를 클라우드 네이티브에서 더욱 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
작성일 : 2021-11-19
지멘스 에너지, 엔비디아 옴니버스로 발전소용 디지털 트윈 개발
엔비디아는 지멘스 에너지가 발전소의 예측 유지보수를 지원하는 디지털 트윈을 구축하기 위해 옴니버스(Omniverse) 플랫폼를 사용하고 있다고 밝혔다. 지멘스 에너지는 대형 가스터빈과 증기 터빈을 포함하는 복합 화력 발전소를 건설하고 솔루션을 제공하는 회사다. 발전소에 쓰이는 배열회수보일러(HRSG)는 가스 터빈의 배기 열을 사용하여 증기 터빈을 구동하기 위한 증기를 생성하는데, 지멘스 에너지에 따르면 이 보일러는 발전소의 열역학적 효율성을 60% 이상 향상시킬 수 있다. 배열회수보일러의 내부에 남아 있는 증기와 물의 혼합물은 부식을 일으켜서 부품의 수명에 영향을 준다. 그리고, 부식으로 보일러 파이프의 벽 두께가 얼마나 손실되었는지 확인하고 수리하기 위해서는 평균 5.5일간 가동을 중단해야 한다. 지멘스 에너지는 이 시간을 10% 줄이면 연간 17억 달러를 절약할 수 있을 것으로 추정하고 있다.     지멘스 에너지는 안전을 유지하면서 공장 가동중단 빈도를 줄이기 위한 새로운 워크플로를 개발하기 위해 엔비디아의 기술을 채택했다. 이는 물 유입구 온도, 압력, pH, 가스터빈 전력 및 온도와 같은 실시간 데이터를 사전 처리하여 물과 증기의 압력, 온도 및 속도를 계산하는 기술들을 포함한다. 압력, 온도 및 속도는 엔비디아 모듈러스(Modulus) 프레임워크로 생성된 물리적 머신러닝 모델에 입력돼, 실시간으로 파이프를 통해 증기와 물이 흐르는 방식을 시뮬레이션한다. 이후 파이프의 유동조건 상태는 다수의 GPU에 액세스하여 디지털 트윈을 만들고 가상 시뮬레이션 및 협업을 할 수 있는 엔비디아 옴니버스를 통해 시각화된다. 옴니버스는 다중 GPU 전반에 걸쳐 확장되어 지멘스 에너지가 부식의 전반적인 영향을 실시간으로 이해하고 예측할 수 있도록 지원한다. 지멘스 에너지는 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU에서 실행되는 엔비디아 소프트웨어 프레임워크를 이용해 시간 경과에 따라 열, 물 및 기타 조건이 금속에 미치는 부식 효과를 시뮬레이션하고 있다. 이를 통해 지멘스는 유지보수 요구를 보다 정교하게 조정할 수 있다. 또한 머신러닝 모델을 사용하여 유지보수를 보다 정확하게 예측하면 고장 위험 없이 유지보수의 빈도 또한 줄일 수 있다. 각 배열회수보일러에 대한 전산 유체 역학 모델을 구축한 보일러 플랜트의 파이프 내부 부식을 추정하는 데에는 최대 8주가 소요된다. 이 프로세스는 대략 600개 이상의 역학 모델을 필요로 하는데, 지멘스 에너지는 엔비디아 기술을 이용해 보다 빠른 워크플로를 구축함으로써 부식 예측을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있다.     한편, 엔비디아는 지멘스 에너지 외에도 다양한 산업 분야의 기업들이 디지털 트윈을 통해 운영을 개선하고 있다고 소개했다. 대표적인 기업으로는 전세계 31개 공장에서 다양한 산업 디지털 트윈을 구축하고 있는 BMW 그룹과 엔비디아 옴니버스 플랫폼에서 5G 네트워크 설계를 위한 도시 지역 디지털 트윈을 구축하고 있는 에릭슨 등이 있다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)의 조사에 의하면 전세계 디지털 트윈 플랫폼 시장은 2028년까지 860억 달러에 이를 것으로 예상된다. 지멘스 에너지의 스테판 리히텐베르거(Stefan Lichtenberger) 기술 포트폴리오 매니저는 “엔비디아의 개방형 플랫폼과 물리 기반 신경망은 지멘스 에너지에 큰 가치를 제공한다”고 전했다.
작성일 : 2021-11-17
샤오미, 최신 폰 ‘레드미 10’ 공식 출시
샤오미(小米)가 고품질 엔트리 레벨 스마트폰 ‘레드미 10(Redmi 10)’과 함께 ‘샤오미 레드미 버즈3(Redmi Buds 3)’, ‘샤오미 레드미 워치 라이트2(Redmi Watch Lite 2)’를 국내 공식 출시한다고 밝혔다.  ​레드미 10은 샤오미가 지난 3월 출시한 ‘Redmi Note 10 Series’, 그리고 8월 출시한 ‘레드미노트 10 5G(Redmi Note 10 5G)’에 이어 공개하는 보급형 스마트폰으로, 모든 고객이 쉽게 접근할 수 있는 샤오미만의 최고의 가성비가 특징이다. ​샤오미는 레드미 10과 함께 커지는 히어러블, 웨어러블 시장 및 증가하는 수요에 맞춰 샤오미 레드미 버즈3와 샤오미 레드미 워치 라이트2 또한 출시한다. ​ >> 레드미 10(Redmi 10)   스티븐왕 샤오미 동아시아 총괄매니저는 “상반기에 공개한 Redmi Note 10 Series에 이어 하반기에도 국내 고객을 위한 가성비 스마트폰인 레드미 10을 선보이게 되었다”며, “앞으로도 국내 시장 상황을 살피면서 고객 니즈를 파악해 고성능 스마트폰, 히어러블, 웨어러블 기기를 포함한 생태계 제품을 준비해서 출시할 계획”이라고 전했다. 전작인 레드미 9(Redmi 9)에 비해 모든 분야에서 업그레이드된 기능과 성능을 선보이는 레드미 10은 여러 플래그십급 기능을 탑재해 기대 이상의 성능을 구현했다. 레드미 시리즈 최초의 50MP 초고해상도 메인 카메라를 장착한 레드미 10은 놀라운 콘텐츠를 상세한 디테일로 담아낸다. 8MP 초광각 카메라, 2MP 매크로 카메라, 2MP 심도 센서를 포함한 쿼드 카메라 시스템은 모든 상황에서 선명한 사진을 쉽게 포착한다. 레드미 10은 사진을 세련되게 편집할 수 있는 스타일리시한 필터와 함께 폭넓은 촬영에 이상적인 파노라마 셀카 모드를 지원한다. 레드미 10은 FHD+ 해상도의 대형 6.5인치 화면을 탑재했으며, 주사율 90Hz로 원활한 스크린 스크롤과 스와핑이 가능하다. AdaptiveSync 기술과 결합된 레드미 10은 컨텐츠의 새로 고침 빈도를 자동으로 조정해 실제로 필요할 때만 새로 고침 빈도를 높여 긴 배터리 사용 시간을 보장한다. 콘텐츠 읽을 시 눈의 피로감을 감소하는 색 온도, 배경 질감 조절용 읽기 모드 3.0(Reading Mode 3.0)을 지원한다. ​ >> 레드미 10(Redmi 10) ​ 레드미 10은 2.0GHz 옥타코어 MediaTek Helio G88 프로세서 탑재로 빠른 GPU를 활용해 모바일 성능을 완전히 새로운 수준으로 끌어올린다. 대용량 5000mAh 배터리를 갖췄으며, 18W 고속충전이 되는 22.5W 충전기가 인박스로 제공된다. LTE 듀얼 유심 사용이 가능해 모든 사용자 환경을 신속하게 지원한다. ​또한, 날렵 슬림하고 세련된 디자인으로 눈을 사로잡으며, 카본그레이(Carbon Gray), 페블화이트(Pebble White), 씨블루(Sea Blue) 등 3가지 컬러로 출시된다. 안드로이드 11 기반 MIUI 12.5로 작동되며, 듀얼 스피커로 몰입감 있는 오디오 경험을 제공한다. ​레드미 10은 6GB+128GB 단일 모델로 국내 출시되며, 11일(목)부터 17일(수)까지의 예약 구매를 시작으로 18일(목)부터 249,700원에 이동통신사 SK텔레콤, LG U+, 티다이렉트샵, 네이버스마트 스토어, 에이루트몰, 11번가, G마켓, 옥션, 인터파크, 위메프, SSG몰, 롯데ON, 컴퓨존, 액정나라몰을 통해 구매할 수 있다. 샤오미는 예약 기간 구매자 전원에게 고급 카드 수납케이스를 지급할 예정이며, 에이루트몰에서는 풍성한 신제품 출시 경품 이벤트를 진행한다. ​ >> 샤오미 레드미 버즈3   샤오미 레드미 버즈3는 매력적인 4.5g의 하프 인이어 디자인을 갖춰 장시간 편안하게 착용할 수 있다. Qualcomm® QCC3040 칩을 탑재했으며, Bluetooth 5.2, 낮은 전력 소비, 빠른 전송 및 보다 안정적인 연결을 지원한다. Qualcomm cVc 에코 취소 및 노이즈 억제 기술이 적용된 듀얼 마이크는 어디서든 선명한 음성 품질을 제공한다. 배터리 수명은 최대 20시간으로 한 번 충전에 최대 5시간, 충전 케이스와 결합하면 최대 20시간까지 사용할 수 있다. 고속충전을 지원해 10분 충전으로 90분 동안 사용 가능하며, IP54 먼지 및 내수성 인증을 받아 강풍, 비 또는 운동할 때도 최고의 동반자가 되어준다.  샤오미 레드미 버즈3는 26일(금)부터 44,900원에 판매되며, 23일(화)부터 25일(목)까지 얼리버드 할인가인 39,900원에 쿠팡, 11번가, 네이버스마트 스토어, G마켓, 옥션에서 구매할 수 있다. ​ >> 샤오미 레드미 워치 라이트2 ​ 샤오미 레드미 워치 라이트2는 스타일리시한 룩뿐만 아니라 모든 건강 및 피트니스 기능을 갖추고 있어 첫 스마트워치로 구입하기에 완벽한 옵셥이다. ​1.55인치 대형 터치 디스플레이로 건강 상태, 알림 및 100개 이상의 화려한 워치페이스를 선보여 놀라운 경험을 보장한다. 사용자는 모든 실내 및 실외 활동을 위한 100개 이상의 운동 모드 중에서 선택해 사용할 수 있다. 또한, 달리기 또는 걷기 상태를 정확하게 감지하기 위해 자동 감지 기능을 활성화하도록 설정할 수 있다. 샤오미 레드미 워치 라이트2는 SpO2 검출, 심박수 추적, 수면 및 스트레스 모니터링, 호흡 훈련, 월경 기록 등 포괄적인 건강 추적 기능을 제공한다. 샤오미 레드미 워치 라이트2는 24시간 내내 사용할 수 있는 배터리 수명을 최대 10일까지 제공하며 5ATM 내수성을 인증받아 빗물, 샤워 또는 수영 중에도 착용할 수 있다.  샤오미 레드미 워치 라이트2는 총 3가지 색상인 블랙, 화이트, 블루로 26일(금) 출시되며 가격은 79,900원으로 23일(화)부터 25일(목)까지 얼리버드 할인가인 69,900원에 쿠팡, 11번가, 네이버스마트 스토어, G마켓, 옥션에서 구매할 수 있다. ​한편, 레드미 10은 SK네트웍스서비스 샤오미 스마트폰 공식 A/S 지점 17곳, 샤오미 레드미 버즈3, 샤오미 레드미 워치 라이트2는 샤오미 공식 A/S 지점에서 수리받을 수 있다.
작성일 : 2021-11-11
엔비디아, 메타버스와 머신러닝 결합해 '지구의 디지털 트윈' 만든다
엔비디아는 자사의 연례 기술 콘퍼런스인 'GTC 2021'에서 컴퓨팅, 네트워크, 사이버 보안, 엣지 컴퓨팅, 3D 협업 등 다양한 기술 개발 내용을 소개했다. 이 행사의 키노트에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 '지구의 디지털 트윈'을 만들겠다고 밝혔다. 이 디지털 트윈의 주된 목적은 장기적인 지구의 기후 변화를 예측하는 것이다.   ▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처   기후 변화를 예측하고 이에 대응하는 전략을 개발하는 것은 커다란 사회적 과제가 되고 있는데, 수십년에 걸친 기후의 변화를 정확하게 예측하는 것은 어려운 일로 꼽힌다. 대기, 바다와 하천, 얼음, 땅, 태양 복사열을 우주로 반사하는 구름, 인간의 활동 등 다양한 요소뿐 아니라 이들의 물리적인 상호작용까지 모델링해야 하기 때문이다. 이런 요소 중 조금이라도 정확치 못한 부분이 있다면 장기 예측에 큰 영향을 줄 수 있다. 젠슨 황 CEO가 제시한 해결책은 3D의 가상 세계를 모델링할 수 있는 옴니버스(Omniverse) 플랫폼이다. 옴니버스는 다양한 커넥터를 통해 어도비 툴로 만든 디자인을 오토데스크 사용자와 연결하고 업데이트하는 등 3D 기반의 협업을 위한 공유공간을 제공한다. 나아가 물리법칙을 적용한 3D 디지털 트윈을 만들고, 여기에 다른 사람이나 인공지능을 참여시킬 수도 있다. 인공지능(AI)은 옴니버스 안에 만든 로봇이나 공장, 자동차 등을 설계, 교육, 모니터링하는 데에도 쓰인다. 실제로 산업계에서는 옴니버스의 디지털 트윈을 통해 복잡한 문제를 해결하려는 작업을 진행하고 있다. 지멘스 에너지는 배열회수보일러(HRSG) 증기 터빈의 부식을 예측하기 위해 디지털 트윈을 만들고, 물리 기반의 AI 모델을 훈련시켰다. 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 훈련된 AI는 다상난류의 멀티피직스 해석을 몇 초만에 완료할 수 있는 성능을 보이며, 터빈을 검사하기 위해 가동을 중단하는 시간을 줄일 수 있게 됐다.   ▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처   BMW는 분당 1대의 자동차를 생산하기 위해 500만 개의 부품 재고를 갖춘 생산 공장 및 그 안에서 작업하는 로봇을 디지털 트윈으로 구축했다. 디지털 트윈 로봇은 복잡한 생산 시나리오를 시뮬레이션하면서 생산 효율을 최적화할 수 있다. BMW는 향후 600만 제곱미터 규모의 3개 공장에서 엔지니어링 레벨부터 전체 공장 레벨까지 디지털 트윈 기반의 협업과 시뮬레이션을 확대할 계획이다.   ▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처   에릭슨은 도시 전체의 5G 통신망 최적화를 위한 디지털 트윈을 구축하고 있다. 이 도시 디지털 트윈은 건물이나 초목 등을 포함해 물리적으로 정확도가 높다. 여기에 에릭슨은 송신기의 위치, 높이, 안테나 패턴을 포함하는 무선 네트워크 구성요소를 추가했다. 옴니버스의 디지털 트윈은 RTX 가속 레이트레이싱을 활용해 도시 모든 지점의 신호 강도와 무선전파의 경로를 빠르게 시각화하고 계산할 수 있게 한다. 에릭슨은 AI가 최고의 신호강도를 학습하고 에너지를 절약하면서 서비스 품질을 최적화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.   ▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처   젠슨 황 CEO는 "옴니버스의 가상세계는 실제 세계보다 더 큰 3D 세계를 가능하게 한다. 인터넷에서 노래나 책을 사는 것처럼 3D로 된 주택이나 가구, 자동차, 예술작품 등을 생산, 판매, 소유할 수 있을 것"이라면서, "옴니버스는 게임 엔진과 다르다. 처음부터 데이터센터 규모로 설계됐고, 미래에는 행성 규모가 될 수도 있을 것"이라고 전했다. 젠슨 황 CEO가 '메타버스'라는 표현을 직접 언급하지는 않았지만, 많은 이가 기대하고 있는 메타버스의 비전과 맥이 닿는 부분이 있다고 볼 수 있다. 한편, 지구 기후 예측을 위한 디지털 트윈의 정확도를 높이는 것은 물리 머신러닝(Physics ML) 모델을 개발하기 위한 엔비디아의 모듈러스(NVIDIA Modulus) 프레임워크이다. 모듈러스는 물리 법칙 모델과 관찰 데이터를 활용해 물리학을 적용한 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처   멀티 GPU/멀티 노드를 통한 학습에 최적화된 모듈러스를 활용하면 시뮬레이션보다 빠르게 물리법칙을 에뮬레이션하는 AI 모델을 만들 수 있다는 것이 젠슨 황 CEO의 설명이다. 엔비디아는 128개의 A100 GPU에서 4시간 동안 물리 머신러닝 모델을 학습시켜 허리케인의 강도와 경로를 예측하는 연구를 진행했으며, 이는 7일간의 기후 예측을 1/4초만에 할 수 있는 수준이라고 한다. 엔비디아는 모듈러스를 통해 인공지능을 학습시키면 실시간 기후 예측이 가능한 지구의 디지털 트윈을 만들 수 있을 것으로 보고 있다. 이 디지털 트윈은 스트리밍을 통해 지속적으로 미래를 예측하는 동시에, 관찰 데이터를 반영해 예측을 보정하고 개선할 수 있게 된다. 한편, 젠슨 황 CEO는 "지구의 디지털 트윈을 위한 슈퍼컴퓨터를 만들겠다"면서, 그 이름은 '지구 2(Earth Two)'가 될 것이라고 소개했다. 이 슈퍼컴퓨터는 옴니버스에서 모듈러스가 만든 AI 물리 모델을 기존 슈퍼컴퓨터보다 100만 배 빠른 속도로 실행하기 위한 것이다. 옴니버스와 모듈러스 외에도 GPU 기반의 가속 컴퓨팅과 슈퍼컴퓨터를 클라우드 네이티브로 운영할 수 있는 네트워킹 플랫폼 등 이번 GTC 2021에서 소개된 엔비디아의 다양한 기술이 투입될 것으로 보인다.
작성일 : 2021-11-10
AMD, 데이터센터에서 GPU 가속 지원하는 라데온 PRO V620 그래픽 카드 발표
AMD가 AMD 라데온 PRO V620(AMD Radeon PRO V620) 그래픽 카드를 발표했다. 라데온 PRO V620 그래픽 카드는 AAA급 게임 타이틀, 3D 워크로드, 사무용 생산성 애플리케이션 등 고사양 작업을 요구하는 클라우드 워크로드에 고성능 GPU 가속화를 지원하는 AMD RDNA 2 아키텍처를 기반으로 설계되었다. 또한 라데온 PRO V620 그래픽 카드는 GPU 분할 기능, 멀티 스트림 하드웨어 가속 인코더, 32GB GDDR6 메모리 및 전용 GPU 리소스를 통해 높은 가성비와 GPU 가속화를 제공한다.      AMD 라데온 PRO V620 그래픽 카드는 연산 유닛과 비주얼 파이프라인, 새로운 AMD 인피니티 캐시(AMD Infinity Cache)를 포함한 아키텍처 개선과 함께 벌칸(Vulkan), 다이렉트X 12 얼티밋(DirectX 12 Ultimate), AMD 피델리티FX(AMD FidelityFX) 등 그래픽 기술을 지원해 고해상도 게이밍 경험을 향상시켰다. 라데온 PRO V620의 주요한 특징은 다음과 같다. 강력한 데이터 센터 GPU 솔루션 : AMD RDNA 2 아키텍처, 32GB GDDR6 메모리, AMD 인피니티 캐시, 전용 하드웨어 레이 트레이싱 기술로 그래픽 집약적 워크로드 및 게임에서 향상된 성능을 전달 하드웨어 기반 첨단 보안 기능 : SR-IOV 기반 GPU 가상화를 통해 모든 사용자에게 개인 정보 보호를 위한 향상된 보안 기능을 제공 범용성 및 유연성 : 최신 AMD 드라이버 지원 및 AMD ROCm 소프트웨어로 클라우드 게이밍, DaaS, WaaS, 머신 러닝(machine learning) 지원 최신 애플리케이션 지원 : 다이렉트X 및 다이렉트X 12 얼티밋, 오픈GL(OpenGL), 웹GL(WebGL), 오픈CL(OpenCL) 지원으로 시네마틱 게임, 애플리케이션, 웹사이트에서 보다 빠른 속도 제공 AMD 비주얼 및 클라우드 게이밍 부문 부사장 제프 코넬(Jeff Connell)은 “AMD는 라데온 PRO V620 그래픽 카드를 출시하며 클라우드에서도 고성능 AAA 게이밍을 구현할 수 있게 됐다”고 전했다. 또한, “클라우드 게이밍은 가상화 기능으로 보다 많은 동시 접속 게이머들에게 효과적으로 저지연성 콘텐츠 스트리밍을 제공할 수 있기 때문에 이를 도입하는 사용자들도 전 세계적으로 증가하고 있다”며, “AMD는 라데온 PRO V620을 통해 PC, 콘솔, 클라우드를 아우르는 선도적인 게임 기술력을 다시 한번 입증했다”고 전했다.
작성일 : 2021-11-08
NFLOW : SPH/LBM 기반의 유동 해석 소프트웨어
개발 및 공급 : 이에이트 주요 특징 : SPH 및 LBM 이론을 기반으로 유체의 움직임에 대한 다상 유동 해석 지원, 고유 알고리즘으로 변동성을 갖는 이웃 입자들을 빠르게 탐색, 멀티 GPU를 사용해 해석 속도 향상, 메시리스 기법으로 전처리 과정 개선 등     NFLOW는 이에이트가 국내 기술로 개발한 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 및 LBM(Lattice Boltzmann Method) 이론을 기반으로 유체의 움직임을 계산, 분석, 예측하는 시뮬레이션 소프트웨어로, 4차 산업혁명 기술의 핵심인 데이터 기반의 디지털화를 통한 디지털 트윈(Digital Twin) 구현의 핵심 기술이다. 기존의 외산 솔루션과 차별화(Easy, Fast, Flexible, Efficiency)되는 기술을 가졌으며, 시뮬레이션 전 분야에서 사용 가능하고, 제품 설계부터 검증까지 모든 단계에서 고객이 원하는 서비스를 제공한다. NFLOW는 건축.토목, 석유화학.에너지, 조선.해양, 제조.설비.부품, 항공.우주, 자동차, 전기.전자, 바이오.헬스케어 등의 다양한 분야에서 사용가능한 넓은 적용분야를 가진 제품이다.   ▲ SPH : 도심지 산사태 시뮬레이션   NFLOW의 주요 특징 다상(Multi-phase) 유동 해석 : 서로 다른 밀도를 지닌 유체 입자들의 상호작용 과정과 흐름 해석 가능 입자 방식의 처리 알고리즘 : 각 입자의 위치에 따라 변동성을 갖는 이웃 입자들을 방정식 기반으로 빠르게 탐색하여 주변 입자를 찾을 수 있는 고유 알고리즘을 가짐 GPGPU 사용으로 빠른 해석 속도 제공 : Multi-GPU 기술은 다중 그래픽 처리장치를 사용하여 연산 속도를 크게 높이는 기술로, 기존 CPU 대비 약 8배 빠른 해석속도 보유 Meshless 기반 : 직교격자 위 경계조건을 부여하여 구조물 형상을 반영하기 때문에 기존 CFD에 비해 전처리 과정이 간편하고 효율적임   ▲ LBM : 푸드코트 내 HVAC 해석   ▲ SPH : LNG 탱크 슬로싱 시뮬레이션   주요 기능 SPH 비압축성 유동 비정상 상태 유동 복합 열 전달 난류 모델(LES) 자유 표면 유동 농도 확산 및 대류 SPH-탄성체 유체-분체 연동 해석 열 확산 및 대류 유체-강체 연동 해석 속도 감쇠 구역 복합 물질 유동 개방 경계 구역 사용자 정의 함수 6-DOF 움직이는 경계조건   ▲ SPH : 열 전달 해석   LBM 비압축성 유동 비정상 상태 유동 복합 열 전달 난류 모델(LES, RANS) 자연/강제 대류 농도 확산 및 대류 유체-구조 연성 복사 열 전달 다중 GPU 다중 블록 구조 격자 압축성 유동 회전체 모델 고신뢰성 구조물 경계 조건 상 변화   ▲ LBM : 미세구체 제조설비 다상 유동해석   도입 효과 입자 수 제한 없이 대규모의 다양한 상황 해석 가능 다상 유동 해석이 가능하여 복잡한 물리 현상 해석이 쉬움 별도의 격자를 생성할 필요 없어 비전문가도 빠르게 유동 해석 가능 3D 모델링 소프트웨어와 자유로운 호환 고객 맞춤형 디지털 트윈 시뮬레이션 제품 공급   주요 고객 사이트 현대중공업, 한국수자원공사, 농어촌공사, 한국도로공사, 한국항공우주산업, 다산컨설턴트, 문화재청 국립부여문화재연구소 등   ▲ LBM : 항공기 엔진 난류해석(2D/3D Velocity)   ▲ SPH : 수자원공사 성과공유제 결과 요약     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-10-29
엔비디아, ‘아이작 ROS’로 로봇과 머신러닝의 통합 개발 돕는다
엔비디아는 로봇 운영체제(ROS) 개발자 콘퍼런스인 'ROS 월드 2021(ROS World 2021)'에서 아이작(Isaac) ROS를 공개했다. 이는 제품 개발을 가속화하고, 성능을 향상시키며, 컴퓨터 비전 및 AI/머신러닝 기능을 ROS 기반 로봇 애플리케이션에 통합하는 작업을 단순화하도록 돕는다.   GPU 가속 패키지인 아이작 ROS GEM은 엔비디아 GPU 및 젯슨(Jetson) 라인업에 최적화된 DNN 기반 알고리즘과 이미지 처리 및 컴퓨터 비전을 포괄하는 패키지를 제공한다.   예를 들어, 다양한 환경에서 스스로 판단해 움직이는 오토노머스 머신은 카메라의 상대적인 위치를 추정하는 시각적 주행거리 측정 방법(Visual Odometry)을 사용하는데, 아이작 ROS GEM은 스테레오 카메라를 활용한 시각적 주행거리 측정 솔루션을 개발할 수 있도록 빠른 실행속도와 높은 정확도를 제공한다.   ▲ 아이작 ROS GEM을 통한 합성 이미지   한편, DNN 추론(Inference) GEM은 개발자가 NGC에서 사용할 수 있는 엔비디아의 추론모델을 사용하거나 자체 DNN을 제공할 수 있는 ROS2 패키지 세트이다. 사전 훈련된 모델의 추가 조정 또는 개발자 고유의 맞춤형 모델 최적화는 엔비디아 타오(TAO) 툴킷을 사용하면 된다.   이런 패키지는 최적화 후에 엔비디아의 추론서버인 텐서RT(TensorRT) 또는 트리톤(Triton)에 의해 배포된다. GEM에는 U-Net과 DOPE에 대한 기본 지원이 포함된다. 텐서RT를 기반으로 하는 U-Net 패키지는 이미지에서 의미적 분할 마스크(semantic segmentation masks)를 생성하는 데 사용할 수 있다. 그리고 DOPE 패키지는 감지된 모든 물체에 대한 3D 포즈 추정(3D pose estimation)에 사용할 수 있다.   ▲ 아이작 심의 센서 라이브러리에 있는 합성 데이터 예시   2021년 11월에 정식 출시되는 아이작 심(Isaac Sim)은 개발자 친화적이며 UI, 성능 및 유용한 구성요소 전반의 다양한 개선을 통한 향상된 시뮬레이션으로 보다 빠른 개발이 가능해진다. 또한 향상된 ROS 브릿지와 더 많은 ROS 샘플을 통해 ROS 개발자의 개발자 경험을 향상시킨다.  아이작 심이 선보일 새로운 기능으로는 ▲성능 향상, 메모리 사용량 및 시작 시간 단축 ▲격자 지도(Occupancy Map) 생성 개선, URDF 임포터 ▲대규모 창고, 사무실, 병원 등 새로운 환경 ▲로봇, 물체, 환경과의 통신을 위한 새로운 파이썬(Python) 구성 요소 ▲ROS/ROS2 브릿지, 뎁스포인트클라우드(Depth point cloud), 라이다포인트 클라우드(Lidar point cloud) 성능 향상 ▲ROS2를 사용한 멀티 로봇 내비게이션을 포함한 업데이트 샘플 등이 있다.
작성일 : 2021-10-27
워크스테이션 : 레노버 씽크스테이션 P620 / 레노버 씽크패드 P1 4세대
■ 개발 : Lenovo, www.lenovo.com ■ 자료 제공 : 한국레노버, 02-6331-9449, www.lenovo.com/kr/ko/thinkworkstations   기술의 발전과 함께 제품 개발 업계는 제품의 설계 및 제작, 사용 방식에 있어 큰 변화를 겪고 있다. 가상현실(VR)을 통해 제품 설계자들은 자신의 제품의 사용 방식을 미리 체험할 수 있으며, 통신 기술의 발전으로 세계 각 국에 위치한 팀들과 언제 어디서나 함께 프로젝트를 진행할 수 있다.  인공지능(AI) 및 알고리즘을 활용하면 하나의 아이디어로 수천 가지의 설계 옵션을 생성하는 것 또한 가능하다. 사물인터넷(IoT) 기반의 스마트 기기들은 제조업체들이 제품 사용 데이터를 수집하고 분석, 관리할 수 있도록 지원한다. 이 모든 작업을 수행하기 위해서는 높은 성능과 고도의 안정성을 지원하는 워크스테이션은 필수적이다.  엔지니어와 디자이너에게도 워크스테이션은 필수적이다. 엔지니어와 디자이너는 새로운 소프트웨어 업데이트를 정기적으로 평가하고 산업용 솔루션 벤더들과 함께 하드웨어 권장 사항에 대해 연구하고 있다. CAD 및 CAE 모델의 크기와 복잡성이 계속해서 증가하고 있는 만큼 하드웨어와 소프트웨어의 호환이 매우 중요한 문제이기 때문이다. 3D 디자인, 시뮬레이션 및 분석 애플리케이션에 대한 ISV 인증을 통해 생산성을 높일 수 있는 워크스테이션이 필요한 것이다.    레노버 워크스테이션의 특장점 뛰어난 성능과 안정성, 다양한 ISV 인증을 제공하는 레노버 워크스테이션은 ▲제품 디자인 및 엔지니어링 분야 ▲의료 및 과학 분야 ▲건축 설계 및 건설분야 ▲미디어 및 엔터테인먼트 분야 ▲오일 가스 및 에너지 분야 ▲인공지능분야 등 방대한 데이터 처리를 요구하는 전문 분야에서 사용되고 있다.  레노버 워크스테이션은 일반 PC 대비 30% 향상된 3D 그래픽 작업 속도와 50% 향상된 CAD 속도를 제공한다(2018년 캐달리스트 발표). PC 리소스를 모니터링하고 우선 순위를 지정하는 레노버 퍼포먼스 튜너(Lenovo Performance Tuner) 기능을 통해 다양한 소프트웨어를 원활하게 사용할 수 있다.  또한 처음 3년간 상위 경쟁 업체 중에서 워크스테이션 수리율이 가장 낮은 것으로 조사되었다(2019년 TBR 조사). 전문 애플리케이션의 원활한 구동을 위해 어도비, 오토데스크, 아비드(AVID), 아비바(AVEVA), 다쏘시스템, 지멘스, 벤틀리 등 다양한 솔루션 업체들의 ISV 인증을 획득했다.  코로나19로 인한 업무환경 변화에 맞춰 원격 워크스테이션 솔루션 ‘TGX’를 제공, 언제 어디서나 뛰어난 성능과 짧은 대기시간, 확장성이 뛰어난 원격 업무 환경을 구축할 수 있다. 또한 타워형 워크스테이션인 ‘씽크스테이션(ThinkStation)’ 라인업은 사용자의 환경에 따라 전면부에 저장장치를 구성할 수 있는 ‘플렉스 베이(Flex Bay)’ 시스템을 제공하며, 세계 특허 인증을 받은 트라이 채널 쿨링 시스템을 통해 발열을 최소화하며 안정적인 성능을 구현한다.    레노버 씽크스테이션 P620      레노버 씽크스테이션 P620(ThinkStation P620)은 세계 최초로 AMD 라이젠 스레드리퍼 프로를 장착해 멀티 스레드 워크로드(multi-thread workload)에 최적화된 성능과 다양한 전문 작업을 지원하는 워크스테이션이다.  최대 64코어를 탑재해 3D 애니메이션 합성, 편집, 렌더링부터 8K 영상 실시간 스트리밍, 3D 시뮬레이션 작업까지 단일 프로세서로 지원한다. 클럭 속도는 4.0GHz에 달해 멀티태스킹 능력을 향상시켰다. AMD와의 협업을 통해 개발한 공냉식 맞춤 설계 발열판은 고사양 프로그램 사용에도 발열을 최소화하고 성능을 최대로 끌어올린다. 이전 세대 대비 최대 6배 빠른 속도의 하이엔드급 그래픽카드인 엔비디아 RTX 8000을 최대 2개 장착할 수 있다. 또한 최근 출시된 엔비디아 RTX A6000 그래픽 카드도 지원하며 AMD 라데온 프로 그래픽카드도 지원한다. 8개 채널을 지원하는 메모리 설계 구조를 통해 메모리 용량은 최대 1TB, 저장장치는 최대 20TB까지 확장 가능하다. 업계 최초로 최대 128 PCI 익스프레스 4세대(PCIe 4.0) 레인을 지원해 빠른 전송 속도로 그래픽카드와 저장장치 성능을 극대화한다. 10GB 이더넷을 활용한 신속한 온보드 연결 또한 가능하다. 씽크스테이션 P620은 데이터 보안을 중시하는 IT 기업에서 사용할 수 있도록 씽크쉴드(ThinkShield)와 씽크스테이션 진단 2.0(ThinkStation Diagnostics 2.0) 솔루션을 통해 디바이스와 데이터를 안전하게 보호한다. AMD 보안 프로세서는 데이터 및 애플리케이션 실행 전에 코드를 검증하며, AMD 메모리 가드(Memory Guard)는 전체 메모리를 암호화해 PC 분실 및 도난 등 물리적 공격으로부터 민감 데이터를 안전하게 보호한다.   레노버 씽크패드 P1 4세대    얇고 가벼운 탄소 소재를 활용해 17.7mm의 슬림한 두께와 1.81kg의 가벼운 무게로 제작된 씽크패드 P1 4세대(ThinkPad P1 Gen 4)는 데스크탑을 대체할 수 있는 업계 유일의 16인치 모바일 워크스테이션이다.  최신 11세대 인텔 코어 또는 제온 프로세서와 최대 엔비디아 RTX A5000 그래픽 카드를 탑재해 영상 편집을 비롯한 미디어&엔터테인먼트, 디자인, 건축 등 다양한 전문 분야의 고사양 프로그램을 원활하게 구동할 수 있다. 64GB의 메모리는 고사양을 필요로 하는 프로그램의 실행을 빠르게 지원하며, 최대 4TB 저장장치는 고용량의 작업물을 저장하는데 최적이다. 5G 통신을 지원해 초고속 데이터 전송 또한 가능하다.   최대 UHD+ 터치 디스플레이는 슬림한 베젤과 16대10 화면 비율로 하나의 화면에 더 많은 정보를 담아 정밀하고 편리한 영상 및 디자인 작업을 지원한다. HDR 400, 돌비 비전 HDR, 어도비 sRGB 100% 등 다양한 색 보정 옵션을 제공해 생생하고 선명한 비주얼을 경험할 수 있다. 서라운드 사운드 기술인 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 은 풍부하고 입체감 넘치는 오디오를 제공한다.   씽크패드 P1 4세대는 지문 인식 리더기, 물리적 카메라 커버 씽크셔터(ThinkShutter), 원격 관리 기능, 외부 침입 감지 시 자체 복구하는 자가복구 BIOS 기능 등 스마트 기술을 활용한 다양한 보안 기능을 제공해 간편하고 강력하게 디바이스와 데이터를 보호한다. 도입 효과 ■ 제품 디자인 및 엔지니어링 분야 영국 슈퍼카 브랜드 애스턴 마틴(Aston Martin)의 공식 워크스테이션 파트너로 자리매김한 레노버는 스타일링과 디자인, CAD, 엔지니어링 등 애스턴 마틴의 주요 업무를 지원한다. 애스턴 마틴의 디자인팀은 엔비디아 쿼드로 계열 GPU가 탑재된 레노버 워크스테이션을 사용해 디자인, 모델링, 렌더링 등 디자인 과정에서 필요한 모든 작업을 수행한다.  뛰어난 성능을 제공하는 레노버 워크스테이션은 연결부와 마감, 표면 등을 실제 제품처럼 거의 완벽하게 렌더링할 수 있으며, 오토스튜디오(Auto Studio)에서 필요한 데이터 파일을 불러오고 이미지를 제작한 후 포토샵을 통해 고객에게 공유하는 과정을 끊김 없이 지원한다. 또한 뛰어난 색상 보정 능력을 통해 디자인 팀의 시행착오를 줄여준다.  코로나19 확산으로 재택 근무가 이어지고 있음에도 불구하고 애스턴 마틴 직원들은 레노버의 모바일 워크스테이션을 활용해 장소에 구애 받지 않고 마이애미와 뉴욕에서의 건축 프로젝트, 프랑스 남부의 바이크 공장 건설, 에어버스(Airbus) 옥스포드 공장에서의 헬리콥터 조립 및 맞춤 제작 등 세계 전역에서의 프로젝트를 수행하고 있다.  ■ 제품 개발 분야 맞춤형 자전거 제조 업체 프레데터 사이클링(Predator Cycling)은 레노버 씽크스테이션 P620을 통해 맞춤형 자전거 제작부터 생산까지의 과정을 최적화하고 있다. 프리데터 사이클링은 고객이 자신에게 알맞은 부품과 마감재를 선택할 수 있도록 물리적 프로토타입을 제작해왔으나, 고가의 소재와 복잡한 디자인으로 인해 프로토타입 제작에 수개월이 걸리자 CFD 분석에 씽크스테이션 P620을 도입했다.  엔비디아 RTX A6000 그래픽카드와 AMD 스레드리퍼 프로 프로세서를 탑재한 레노버 씽크스테이션 P620은 복잡한 설계를 필요로 하는 모델도 실시간으로 시뮬레이션, 렌더링할 수 있으며, 록시온 키샷(Luxion Keyshot), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(ANSYS Fluent), 오토데스크 퓨전 360(AUTODESK FUSION 360) 등 주요 어플리케이션에서 최대 6배 향상된 성능을 제공한다.  이를 통해 프리데터 사이클링은 실시간으로 제작된 맞춤형 자전거 렌더링으로 고객의 빠른 피드백을 받고 테스트를 진행, 제품 출시까지 소요되는 기간을 12~16주 단축하고 경쟁력 있는 가격의 제품을 선보이고 있다. 
작성일 : 2021-10-18
워크스테이션 : HP Z4 G4 / HP Zbook studio G8
■ 개발 : HP, www.hp.com ■ 자료 제공 : HP코리아, 080-703-0706, www.hp.co.kr/workstations HP는 전 세계 어디에서나 모든 사람들의 삶이 더 나아지도록 하는 기술을 만들고 있다. 이것이 곧 동기이자 영감이 되어 무에서 유를 창조하고 새로운 가치를 만들며 사람들이 놀랄 만한 경험과 제품, 서비스를 만들어내고 있다. HP는 오랫동안 국내 워크스테이션 시장 점유율 1위를 유지하고 있다. AI, 데이터 사이언스 시장과 함께 전문 설계, 디자인 크리에이터 시장을 중심으로 워크스테이션 시장을 선도하고 있다. 1. HP Z4 G4   방대한 데이터를 다양한 데이터 분석 도구와 개발자 유틸리티를 활용해서 추출부터 분석 및 시각화 등의 다양한 작업을 처리해야 하는 데이터 전문가에게는 강력하고 빠르면서 안정적인 시스템이 필수다. 물론 포토그래피, 그래픽 디자인, 동영상과 모션 그래픽, 3D & 비주얼 이펙트 분야에 종사하는 크리에이티브 전문가에 필요한 제품이다.  VR을 활용한 제품 개발, 렌더링, 표면작업과 시각화, 프로토타입 시뮬레이션, 적층 가공, 3D 프린팅 등의 작업이 일상인 제품 개발자. 이런 전문가들의 작업에도 이런 조건은 공통으로 적용되며, Z4 G4는 그럴 때 최고의 선택이라 할 수 있다.  Z4 G4의 가장 큰 장점이자 특징은 최소 사양만 갖춰도 전문가 수준이면서, 필요에 따라 다양한 옵션을 통해 성능을 확장할 수 있다는 점이다. 작업 형태나 상황에 따라 적절한 시스템을 구성하고, 워크로드에 따라 맞춤형 솔루션을 구성할 수 있다.  따라서 비용을 효율적으로 사용하면서, 작업에 최적화된 시스템을 CPU, GPU, RAM, 스토리지 등의 교체 또는 업그레이드를 통해 유연하게 대처할 수 있다. 프로세서는 제온 W CPU(최대 18 Core), 메모리(RAM)은 192~256GB를 지원한다. 그래픽 프로세서는 엔비디아 쿼드로 RTX A6000(48GB) GPU를 2개까지 장착할 수 있다. 저장장치는 1TB 용량의 HP Z 터보 드라이브(Turbo Drive SSD)가 장착되며, 옵션으로 2TB 용량의 HP Z 터보 데이터 드라이브를 선택할 수 있다.  강력한 성능을 요구하는 워크스테이션인 만큼 안정적인 전원 공급을 위해 90%의 효율을 공하는 1,000W의 전원 공급장치를 내장했다.전용 듀얼 M.2 슬롯과 함께, 저장공간을 확장할 때 필요한 4개의 스토리지 베이를 사용할 수 있다. 메모리 슬롯은 8개, GPU 등을 장착하는 데 필요한 PCIe 슬롯은 5개를 지원한다. 외부 입출력 단자는 모델에 따라 달라지는데, 프리미엄 버전의 경우 앞면에 2개의 USB-C와 2개의 USB 3.1 단자를 내장했다. 뒷면에 6개의 USB 3.1 단자, 2개의 유선 랜 포트, PS/2 마우스 및 키보드 단자. 오디오 입력 및 출력 단자 등이 탑재되어 있다. 출력 단자 등이 탑재되어 있다. <HP Z4 G4>   2. HP Zbook studio G8   ZBook Studio G8은 출장이나 외근 등의 이동 작업이 많은 크리에이티브 전문가, 제품 개발자, 건축가, 데이터 과학자나 분석가가 선택할 수 있는 최상의 모바일 워크스테이션이다. 사무실이 아닌 곳에 있다고 해서 성능과 안정성이 떨어지는 노트북 이나 모바일 워크스테이션을 사용할 필요는 없다. 강력한 성능, 편리한 휴대성, 세련된 디자인이라는 세 마리 토끼를 한 번에 잡은 Zbook Studio G8은 장소를 가리지 않는 유연하고 강력한 성능으로 밀리초(ms)당 8,500만 행의 데이터를 처리하는데 적합하다. 빠르고 효율적으로 데이터를 처리하려면 CPU와 GPU의 성능과 궁합이 무엇보다 중요하다.  ZBook Studio G8은 언제 어디서 어떤 데이터 작업을 하더라도, 빠르고 정확한 작업이 가능하도록 11세대 인텔 i7/i9 CPU를 지원한다. 그래픽 프로세서는 엔비디아 RTX A5000 (16GB), A4000 (8GB), A3000 (6GB), A2000 (4GB) 와 엔비디아 지포스 계열인 RTX3060 (6GB), RTX3070 (8GB), RTX 3080 (16GB)을 탑재할 수 있기 때문에 강력한 GPU 파워가 필요한 모바일 워크스테이션으로써 활용 범위가 무궁무진하다. 사무실이나 연구실에서는 HP 드림컬러(DreamColor) 디스플레이 같은 전문가용 디스플레이를 연결하면, 데스크톱 워크스테이션 대용으로 활용하는데도 손색이 없다.  요즘처럼 재택 및 원격 근무가 일반화되고, 업무 특성상 현장 같은 엣지 환경에서 일할 일이 많다면, 일석이조의 효과를 얻을 수 있는 ZBook Studio G8이 최상의 선택이라 할 수 있다. 이를 통해 총소유 비용을 (TCO;Total Cost of Ownership) 절감할 수 있다는 점도 장점으로 꼽을 수 있다. BIOS 수준에서 지원하는 전력 관리를 통해 전력 효율을 높이고, 액정 폴리머 팬과 3면 배기 시스템으로 구성된 고성능 냉각 솔루션, CPU와 GPU의 냉각 성능을 극대화한 베이퍼 챔버 적용으로, 어떤 작업에서도 발열을 억제해 최고의 성능을 낼 수 있는 것도 눈여겨 볼만하다.  가벼워진 1.81kg의 무게도 매력적이다. 아울러 타이핑 속도와 정확성을 높인 가위 구조의 키보드, 뱅 앤 올룹순 (Bang & Olufsen)이 튜닝한 스피커, 빠르게 작업 상태로 들어갈 수 있는 대기 모드가 생산성을 높여 준다.  
작성일 : 2021-10-18