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통합검색 "RTX"에 대한 통합 검색 내용이 295개 있습니다
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엔비디아, 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 PC에서 생성형 AI 강화
엔비디아가 지포스 RTX(GeForce RTX) 50 시리즈 GPU의 AI 워크로드를 가속화하는 엔비디아 NIM과 AI 블루프린트(AI Blueprint)를 공개했다. NIM과 AI 블루프린트는 개발자와 애호가들이 AI를 로컬에서 구축, 반복, 배포할 수 있도록 도와 AI 접근성을 확대한다. 엔비디아 지포스 RTX 5090, 5080 GPU는 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 블랙웰 아키텍처는 새로운 DLSS 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 지원해 렌더링된 프레임당 최대 3개의 프레임을 생성하는 AI를 사용해 FPS를 향상시킨다. 엔비디아는 이들 GPU가 엔비디아 DLSS 4 기술로 최대 8배 빠른 프레임 속도, 엔비디아 리플렉스 2(Reflex 2)로 낮은 지연 시간, 엔비디아 RTX 뉴럴 셰이더로 향상된 그래픽 충실도를 제공한다고 밝혔다. 또한, 지포스 RTX 50 시리즈는 최신 생성형 AI 워크로드를 가속화하기 위해 제작됐다. 초당 최대 3352조 개의 AI 연산(TOPS)을 처리하는 한편, 5세대 텐서 코어와 FP4 정밀도 지원 기능을 갖춰 고급 AI 모델의 실행 속도를 높이고 효율성을 증가시킨다. 이에 따라 AI 애호가, 게이머, 크리에이터, 개발자들에게 향상된 경험을 선사한다.     엔비디아는 지난 CES 2025 전시회에서 AI 개발자와 애호가들이 이러한 기능을 활용할 수 있도록 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에 최적화된 엔비디아 NIM과 AI 블루프린트를 공개했다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 사전 패키지 생성형 AI 모델이다. 이는 개발자와 애호가들이 생성형 AI를 쉽게 시작하고, 빠르게 반복하며, RTX의 성능을 활용해 윈도우 PC에서 AI를 가속화할 수 있도록 한다. 엔비디아 AI 블루프린트는 개발자들에게 NIM 마이크로서비스를 사용해 차세대 AI 경험을 구축하는 방법을 보여주는 참조 프로젝트이다. AI 모델 개발이 빠르게 발전하고 있지만, 이러한 혁신을 PC에 적용하는 것은 많은 사람들에게 여전히 어려운 과제이다. 허깅페이스(Hugging Face)와 같은 플랫폼에 게시된 모델은 PC에서 실행하기 위해 선별, 조정, 정량화돼야 한다. 아울러 기존 도구와의 호환성을 보장하기 위해 새로운 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 통합돼야 한다. 또한, 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 최적화된 추론 백엔드로 변환돼야 한다. RTX AI PC와 워크스테이션을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 커뮤니티 기반과 엔비디아가 개발한 AI 모델에 대한 접근을 제공함으로써 이러한 과정의 복잡성을 줄일 수 있다. 이 마이크로서비스는 업계 표준 API를 통해 쉽게 다운로드하고 연결할 수 있으며, AI PC에 필수적인 주요 양식을 포괄한다. 나아가 다양한 AI 도구와 호환되며 PC, 데이터센터, 클라우드 등 어디에서나 유연한 배포 옵션을 제공한다. NIM 마이크로서비스는 RTX GPU가 탑재된 PC에서 최적화된 모델을 실행하는 데 필요한 요소를 포함한다. 여기에는 특정 GPU용 사전 구축 엔진, 엔비디아 텐서RT(TensorRT) 소프트웨어 개발 키트(SDK), 텐서 코어(Tensor Core)를 사용한 가속 추론용 오픈 소스 엔비디아 텐서RT-LLM 라이브러리 등이 있다. 마이크로소프트와 엔비디아는 리눅스용 윈도우 서브시스템(Windows Subsystem for Linux, WSL2)에서 RTX용 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트를 활성화하기 위해 협력했다. WSL2를 사용하면 데이터센터 GPU에서 실행되는 것과 동일한 AI 컨테이너를 RTX PC에서 효율적으로 실행할 수 있다. 덕분에 개발자는 플랫폼 전반에 걸쳐 보다 쉽게 AI 모델을 구축, 테스트, 배포할 수 있다. 또한, NIM과 AI 블루프린트는 5세대 텐서 코어와 FP4 정밀도 지원 등, 지포스 RTX 50 시리즈의 기반이 되는 블랙웰 아키텍처의 주요 혁신을 활용한다. AI 계산은 매우 까다롭고 막대한 처리 능력을 필요로 한다. 이미지나 비디오 생성, 언어 이해, 실시간 의사 결정 등 AI 모델은 매초마다 수백 조의 수학적 연산을 수행해야 한다. 이를 따라잡기 위해 컴퓨터는 AI 전용으로 제작된 특수 하드웨어가 필요하다. 엔비디아 지포스 RTX GPU는 지난 2018년 이러한 집중적인 워크로드를 처리하도록 설계된 전용 AI 프로세서인 텐서 코어를 도입했다. 기존의 컴퓨팅 코어와 달리, 텐서 코어는 더 빠르고 효율적으로 계산을 수행함으로써 AI를 가속화하도록 설계됐다. 이 혁신적인 기술 덕분에 AI 기반 게임, 창작 도구, 생산성 애플리케이션이 주류로 자리 잡을 수 있었다. 블랙웰 아키텍처는 AI 가속을 한 차원 더 발전시킨다. 블랙웰 GPU의 5세대 텐서 코어는 최대 3,352 AI TOPS를 제공해 더욱 까다로운 AI 작업을 처리하고 동시에 여러 AI 모델을 실행할 수 있다. 즉, 실시간 렌더링에서 지능형 어시스턴트에 이르기까지 더 빠른 AI 기반 경험을 제공해 게이밍, 콘텐츠 제작과 그 밖의 분야에서 더 큰 혁신을 이룰 수 있는 길을 열어준다. NIM 마이크로서비스에 기반한 엔비디아 AI 블루프린트는 사전 패키지화되고 최적화된 참조 구현을 제공한다. 이를 통해 디지털 휴먼, 팟캐스트 생성기 또는 애플리케이션 어시스턴트 등 고급 AI 기반 프로젝트를 보다 쉽게 개발할 수 있도록 해 준다. 엔비디아는 CES 2025에서 사용자가 PDF를 재미있는 팟캐스트로 변환하고, 이후 AI 팟캐스트 호스트와의 Q&A를 만들 수 있는 블루프린트인 PDF 투 팟캐스트(PDF to Podcast)를 시연했다. 이 워크플로는 동기화된 7가지 다른 AI 모델을 통합해 역동적이고 상호작용적인 경험을 제공한다. PDF 투 팟캐스트는 여러 AI 모델을 활용해 PDF를 흥미로운 팟캐스트로 매끄럽게 변환하는 AI 블루프린트이다. AI 기반 팟캐스트 호스트가 진행하는 대화형 Q&A 기능도 포함한다. AI 블루프린트를 사용하면 RTX PC와 워크스테이션에서 AI를 실험하는 것에서 개발하는 단계로 빠르게 넘어갈 수 있다. 엔비디아는 “생성형 AI는 게이밍, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 가능성의 한계를 넓혀가고 있다”면서, “NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트를 사용하면 최신 AI의 발전이 더 이상 클라우드에만 국한되지 않고, RTX PC에 최적화돼 제공된다. RTX GPU를 사용하면 개발자와 애호가들은 PC와 워크스테이션에서 바로 AI를 실험하고 구축하고 배포할 수 있다”고 전했다. NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트는 곧 출시될 예정이다. 지포스 RTX 50 시리즈, 지포스 RTX 4090과 4080, 엔비디아 RTX 6000과 5000 전문가용 GPU에 대한 초기 하드웨어 지원이 함께 제공될 예정이며, 향후 추가 GPU도 지원될 계획이다.
작성일 : 2025-02-06
전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 전문적인 BIM 자료를 이해할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 개발하는 방법을 알아본다. BIM 기반 LLM을 개발하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기에서는 그 중 하나인 RAG(Retrieval Augumented Generation, 증강 검색 생성) 시 LLM이 잘 추론할 수 있도록 모델을 파인튜닝(fine-turning)하는 기술을 사용해 본다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   LLM 모델 파인튜닝의 개념 파인튜닝이란 사전에 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 과정이다. 기본적으로 LLM은 일반적인 자연어 처리 작업을 수행하도록 설계되어 있지만, 전문적인 특정 지식 도메인(예 : 건설 분야의 BIM 데이터)이나 문제를 다룰 때는 환각 현상이 심해지므로 해당 도메인에 특화된 데이터로 모델을 재학습시켜야 한다. 이를 통해 모델이 특정 영역에서 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 만든다. 파인튜닝 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다.  ① 사전 학습된 모델 선택 : 이미 대규모 데이터로 학습된 LLM을 선택한다. ② 도메인 특화 데이터 준비 : 대상 분야와 관련된 고품질 데이터를 수집하고, 이를 정제 및 전처리한다. ③ 모델 파라미터 조정 : LoRA(Low-Rank Adaptation)같은 기법을 사용하여 모델 파라미터를 특정 도메인에 맞게 업데이트한다.  ④ 훈련 및 검증 : 준비된 데이터로 모델을 학습시키고, 성능을 검증하며 최적화한다. 여기서, LoRA 기술은 LLM을 파인튜닝하는 데 사용되는 효율적인 기법이다. 이 방법은 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 모델의 일부 파라미터에만 저차원(lowrank) 업데이트를 적용하여 파인튜닝한다. 이를 통해 학습 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 이 글에서 사용된 라마 3(Llama 3)는 메타가 개발한 LLM 제품이다. 모델은 15조 개의 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었다.(라마 2의 경우 2T 토큰과 비교) 700억 개의 파라미터 모델과 더 작은 80억 개의 파라미터 모델의 두 가지 모델 크기가 출시되었다. 70B 모델은 MMLU 벤치마크에서 82점, HumanEval 벤치마크에서 81.7점을 기록하며 이미 인상적인 성능을 보여주었다. 라마 3 모델은 컨텍스트 길이를 최대 8192개 토큰(라마 2의 경우 4096개 토큰)까지 늘렸으며, RoPE를 통해 최대 32k까지 확장할 수 있다. 또한 이 모델은 128K 토큰 어휘가 있는 새로운 토크나이저를 사용하여 텍스트를 인코딩하는 데 필요한 토큰 수를 15% 줄인다.   개발 환경 준비 개발 환경은 엔비디아 지포스 RTX 3090 GPU(VRAM 8GB), 인텔 i9 CPU, 32GB RAM으로 구성되었다. 이러한 하드웨어 구성은 대규모 BIM 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 최소한의 환경이다. 이 글에서는 사전 학습모델은 허깅페이스(HF)에서 제공하는 Llama-3-8B 모델을 사용한다. 파인튜닝을 위해서는 다음과 같은 환경이 준비되어 있다고 가정한다.  파이토치 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally  올라마(Ollama) 설치 : https://ollama.com 허깅페이스에서 제공하는 LLM 모델을 사용할 것이므로, 접속 토큰(access token)을 얻어야 한다. 다음 링크에서 가입하고 토큰을 생성(Create new token)한다. 이 토큰은 다음 소스코드의 해당 부분에 입력해야 동작한다.  허깅페이스 가입 및 토큰 획득 : https://huggingface.co/ settings/tokens   그림 1   명령 터미널에서 다음을 실행해 라이브러리를 설치한다.   pip install langchain pypdf fastembed chardet pandas pip install -U transformers pip install -U datasets pip install -U accelerate pip install -U peft pip install -U trl pip install -U bitsandbytes pip install -U wandb   개발된 BIM LLM 모델 성능이 향상되었는지를 검증할 수 있도록, 기초 모델이 인터넷에서 쉽게 수집 후 학습할 수 있는 BIM 자료를 제외한 데이터를 학습용으로 사용할 필요가 있다. 이런 이유로, 최근 릴리스되어 기존 상용 대규모 언어 모델이 학습하기 어려운 ISO/TS 19166에 대한 기술 논문 내용을 테스트하고, 학습 데이터 소스로 사용한다. 참고로, ISO/TS 19166은 BIM-GIS conceptual mapping 목적을 가진 국제표준으로 기술 사양(TS)을 담고 있다. 학습 데이터로 사용될 파일을 다음 링크에서 PDF 다운로드하여 저장한다.  BIM-GIS 매핑 표준 논문 PDF 파일 : https://www.mdpi. com/2220-9964/7/5/162   BIM 기반 LLM 모델 학습 데이터 준비와 파인튜닝 파라미터 설정 학습 데이터를 자동 생성하기 위해, 미리 다운로드한 PDF 파일을 PyPDF 및 라마 3를 이용해 질문-답변 데이터를 자동 생성한 후 JSON 파일로 저장한다. 이를 통해 수 백개 이상의 QA 데이터셋을 자동 생성할 수 있다. 이 중 품질이 낮은 데이터셋은 수작업으로 삭제, 제거한다.    그림 2. 자동화된 BIM 기반 LLM 학습 데이터 생성 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
엔비디아, 블랙웰 지포스 RTX 50 시리즈 출시
엔비디아가 게이머, 크리에이터, 개발자를 위한 최첨단 소비자용 GPU인 지포스 RTX 50 시리즈 데스크톱과 노트북 GPU(GeForce RTX 50 Series Desktop and Laptop GPU)를 공개했다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 아키텍처, 5세대 텐서 코어(Tensor Core), 4세대 RT 코어(RT Core)를 기반으로 하는 지포스 RTX 50 시리즈는 뉴럴 셰이더, 디지털 휴먼 기술, 지오메트리, 조명을 포함한 AI 기반 렌더링의 혁신을 제공한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “PC 게이머, 개발자, 크리에이터를 위한 AI 엔진인 블랙웰이 등장했다. AI 기반의 뉴럴 렌더링과 광선 추적을 융합한 블랙웰은 25년 전 프로그래머블 셰이딩을 도입한 이래 가장 중요한 컴퓨터 그래픽 혁신”이라고 말했다. 현재까지 출시된 지포스 RTX GPU 중 가장 빠른 지포스 RTX 5090 GPU는 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 있으며, 초당 3,352조 이상의 AI 연산(TOPS) 처리 능력을 제공한다. 블랙웰 아키텍처 혁신과 DLSS 4 덕분에 지포스 RTX 5090 GPU는 지포스 RTX 4090 GPU보다 최대 2배 더 우수한 성능을 발휘한다. 지포스 블랙웰은 데스크톱 모델의 모든 기능을 갖춘 노트북에 탑재된다. 이는 탁월한 그래픽 기능과 놀라운 효율성을 포함해 휴대용 컴퓨팅에 상당한 업그레이드를 제공한다. 엔비디아 맥스-Q(Max-Q) 기술의 블랙웰 세대는 배터리 수명을 최대 40%까지 연장하며, 전력이나 성능을 희생하지 않고 세련된 디자인을 유지하는 얇고 가벼운 노트북을 포함한다. 최대 8배의 성능을 향상시키는 엔비디아 DLSS 4 DLSS 4는 렌더링된 프레임당 최대 3개의 프레임을 생성하기 위해 AI를 사용해 프레임 속도를 높이는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 선보인다. 이 기술은 DLSS 기술 제품군과 함께 작동해 엔비디아 리플렉스(Reflex) 기술로 응답성을 유지하면서 기존 렌더링보다 최대 8배의 성능 향상을 제공한다. 또한 DLSS 4는 그래픽 업계 최초로 트랜스포머 모델 아키텍처를 실시간으로 적용한다. 트랜스포머 기반의 DLSS 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction)과 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 모델은 2배 더 많은 파라미터와 4배 더 많은 연산을 사용한다. 이를 통해 게임 장면에서 더 큰 안정성, 감소된 고스팅, 더 높은 디테일, 향상된 안티 앨리어싱(anti-aliasing)을 제공한다. DLSS 4는 75개 이상의 게임과 애플리케이션에서 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 통해 지원될 예정이다. 엔비디아 리플렉스 2는 디스플레이로 보내기 직전에 최신 마우스 입력을 기반으로 렌더링된 프레임을 업데이트해 게임의 지연 시간을 줄이는 혁신적인 기술인 프레임 워프(Frame Warp)를 도입한다. 리플렉스 2는 지연 시간을 최대 75%까지 줄일 수 있다. 이를 통해 게이머는 멀티플레이어 게임에서 경쟁 우위를 점할 수 있고 싱글 플레이어 타이틀의 반응성도 향상된다. 블랙웰, 셰이더에 AI 도입 25년 전, 엔비디아는 지포스 3와 프로그래밍 가능한 셰이더를 출시했다. 이 셰이더는 픽셀 셰이딩, 컴퓨트 셰이딩, 실시간 레이 트레이싱에 이르기까지 20년 동안 그래픽 혁신의 발판을 마련했다. 엔비디아는 지포스 RTX 50 시리즈 GPU와 함께 RTX 뉴럴 셰이더(Neural Shader)를 출시한다. 이 셰이더는 작은 AI 네트워크를 프로그래밍 가능한 셰이더에 도입해 실시간 게임에서 영화 수준의 소재, 조명 등을 구현한다. 게임 캐릭터 렌더링은 실시간 그래픽에서 가장 어려운 작업 중 하나다. 사람들이 디지털 휴먼에서 아주 작은 오류나 부작용을 쉽게 발견해내기 때문이다. RTX 뉴럴 페이스(Neural Face)는 단순한 래스터화된 얼굴과 3D 포즈 데이터를 입력으로 받아서, 생성형 AI를 사용해 실시간으로 일시적으로 안정적이고 고품질의 디지털 페이스를 렌더링한다. RTX 뉴럴 페이스는 레이 트레이싱된 머리카락과 피부용으로 새롭게 개발된 RTX 기술로 보완된다. 장면에서 레이 트레이싱 삼각형을 최대 100배까지 늘려주는 새로운 RTX 메가 지오메트리(Mega Geometry)와 함께, 이러한 발전은 게임 캐릭터와 환경의 사실성을 크게 향상시킬 것이다. 뉴럴 렌더링의 힘, DLSS 4, 그리고 새로운 DLSS 트랜스포머 모델은 엔비디아의 획기적인 신기술 데모인 조라(Zorah)를 통해 지포스 RTX 50 시리즈 GPU에서 선보인다. 자율 게임 캐릭터 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 업계 최고의 AI 톱스(TOPS)를 통해 게임 렌더링과 병행해 자율 게임 캐릭터를 구동한다. 엔비디아는 게임 캐릭터가 인간 플레이어처럼 인지하고, 계획하고, 행동할 수 있도록 하는 새로운 엔비디아 에이스(ACE) 기술 제품군을 소개한다. 에이스 기반 자율 캐릭터는 크래프톤(KRAFTON)의 PUBG: 배틀그라운드(PUBG: BATTLEGROUNDS)와 곧 출시될 생활 시뮬레이션 게임인 인조이(InZOI), 그리고 위메이드 넥스트(Wemade Next)의 미르5(MIR5)에 통합되고 있다. PUBG에서는 엔비디아 에이스로 구동되는 동료들이 생존을 위해 휴먼 플레이어와 역동적으로 협력하면서 전략적 행동을 계획하고 실행한다. 인조이에는 삶의 목표와 게임 내 이벤트에 따라 행동을 자율적으로 조정하는 스마트 조이(Smart Zoi) 캐릭터가 등장한다. 미르5에서는 거대 언어 모델(large language model, LLM) 기반 레이드 보스가 플레이어의 행동에 따라 전술을 조정해 더욱 역동적이고 도전적인 만남을 만들어 낸다. RTX AI PC용 AI 파운데이션 모델 엔비디아는 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs), 메타(Meta), 미스트랄(Mistral), 스태빌리티 AI(Stability AI)와 같은 최고의 모델 개발자들이 만든 NIM 마이크로서비스와 RTX AI PC용 AI 블루프린트(Blueprint) 파이프라인을 출시할 예정이다. 이는 RTX 애호가와 개발자들이 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축하는 방법을 소개하기 위함이다. 사용 사례는 LLM, 비전 언어 모델, 이미지 생성, 음성, 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)을 위한 임베딩 모델, PDF 추출, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. NIM 마이크로서비스에는 PC에서 AI를 실행하는 데 필요한 모든 구성 요소가 포함돼 있으며, 모든 엔비디아 GPU에 배포할 수 있도록 최적화돼 있다. 엔비디아는 애호가들과 개발자들이 NIM을 사용해 AI 에이전트와 어시스턴트를 구축할 수 있는 방법을 보여주기 위해 프로젝트 R2X(Project R2X)를 미리 공개했다. 프로젝트 R2X는 사용자의 손끝에 정보를 제공하고, 데스크톱 앱과 화상 회의 통화를 지원하고, 문서를 읽고 요약하는 등의 기능을 수행할 수 있는 비전 지원 PC 아바타다. 크리에이터를 위한 AI 기반 도구 지포스 RTX 50 시리즈 GPU는 크리에이티브 워크플로우를 강화한다. RTX 50 시리즈 GPU는 FP4 정밀도를 지원하는 최초의 소비자용 GPU이다. 이는 플럭스(FLUX)와 같은 모델의 AI 이미지 생성 성능을 2배 향상시키고, 이전 세대 하드웨어에 비해 더 작은 메모리 공간에서 생성형 AI 모델을 로컬로 실행할 수 있도록 한다. 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱은 라이브 스트리머를 위한 두 가지 AI 기반 베타 기능을 제공한다: 마이크 오디오를 업그레이드하는 스튜디오 보이스(Studio Voice)와 세련된 스트리밍을 위해 얼굴을 다시 비추는 버추얼 키 라이트(Virtual Key Light)이다. 스트림랩스(Streamlabs)는 엔비디아 에이스와 인월드 AI(Inworld AI)를 기반으로 하는 인텔리전트 스트리밍 어시스턴트(Intelligent Streaming Assistant)를 소개한다. 이 기능은 라이브 스트리밍을 향상시키기 위해 공동 진행자, 프로듀서, 기술 보조자의 역할을 한다. 이용 정보 데스크톱 사용자의 경우, 3,352개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5090 GPU와 1,801개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5080 GPU가 오는 1월 30일에 각각 $1,999와 $999에 출시될 예정이다. 1,406개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 Ti GPU와 988개의 AI 톱스의 지포스 RTX 5070 GPU는 2월부터 각각 $749와 $549에 판매될 예정이다. 지포스 RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 GPU의 엔비디아 파운더스 에디션(Founders Edition)는 nvidia.com과 전 세계 일부 소매점에서 직접 구매할 수 있다. 에이수스(ASUS), 컬러풀(Colorful), 게인워드(Gainward), 갤럭시(GALAX), 기가바이트(GIGABYTE), 이노3D(INNO3D), KFA2, MSI, 팔릿(Palit), PNY, 조탁(ZOTAC) 등 최고의 애드인 카드 제공업체와 팔콘 노스웨스트(Falcon Northwest), 인피니아크(Infiniarc), 메인기어(MAINGEAR), 미프콤(Mifcom), 오리진 PC(ORIGIN PC), PC 스페셜리스트(PC Specialist), 스캔 컴퓨터스(Scan Computers) 등 데스크탑 제조업체에서 기본 클럭 모델과 공장 오버클럭 모델을 구입할 수 있다.
작성일 : 2025-01-27
델 테크놀로지스, “기업 사용자의 AI PC 전환에 대한 관심 높아”
  델 테크놀로지스가 발표한 최근 조사에 따르면 기업의 일반 PC 실사용자 중 68.2%가 현재 사용 중인 일반 업무용 PC에서 AI PC로 전환할 의향이 있는 것으로 나타났다. 한국 델 테크놀로지스는 한국IDG와 발간한 ‘업무용 PC 사용 현황 및 AI PC 전망 보고서’의 내용을 소개했다. 이번 조사는 기업 환경에서 AI를 활용하는 비중이 높아지는 추세에 따라 AI PC 및 업무용 PC·워크스테이션의 사용 현황과 향후 전망을 파악하기 위해 실시됐으며, 2024년 11월 2주간 업무용 PC 실사용자 및 IT 구매 담당자 2982명을 대상으로 진행됐다. 이번 조사에 따르면 기업 환경에서 학습 데이터 가공, AI 모델 트레이닝, 시뮬레이션 및 테스트 등 AI 관련 워크로드의 비중이 빠르게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 델 테크놀로지스가 지난 2023년 11월 진행한 ‘업무용 PC 및 워크스테이션 사용 현황 조사’ 결과와 비교하면, 워크스테이션을 통해 AI 워크로드를 처리한다는 응답은 9.8%에서 13.1%로, 일반 PC는 3.2%에서 7.1%로 증가했다. 업무 환경에서 AI의 비중이 높아지고 있는 반면, AI PC에 대한 최종 사용자와 기업 IT 관리자의 인지도는 아직 적은 것으로 나타났다. 이번 조사에서 ‘일반 PC와 AI PC의 차이를 잘 알고 있다’는 응답은 IT 관리자의 21.7%, 실사용자의 15.3%에 불과했으며, ‘AI PC’라는 용어는 알지만 실제 내용은 잘 모른다’는 응답이 60% 내외로 대다수를 차지했다. AI PC는 CPU, GPU, NPU의 처리 능력을 결합한 새로운 PC 아키텍처로, 특히 자체 탑재한 NPU를 활용해 클라우드에 연결하지 않고 로컬 디바이스에서 자체적으로 코파일럿(Copilot)과 같은 AI 비서를 활성화하여 업무 효율을 높이고 생산성을 향상시킨다. 또한, 챗봇을 통해 정보를 효과적으로 검색하는 것부터 문서 작성, 자료 요약, 음성 인식, 이미지 편집 등 다양한 작업을 보다 효과적으로 지원한다. 이와 같은 특징을 갖는 AI PC의 가장 큰 매력 포인트를 묻는 질문에 실사용자의 41.4%, IT 관리자의 33.1%가 ‘일반 PC보다 AI 워크로드를 더 빨리 처리한다’는 점을 가장 먼저 꼽았다. 이어 실사용자의 27.6%, IT 관리자의 31.4%가 ‘AI 기반 편의 기능’을 꼽았다. 이는 기존 업무용 PC 대비 AI PC의 지능적이고 높은 성능에 대한 기대감이 높다는 점을 시사한다. 또한, 현재 사용 중인 PC에서 보완이 필요한 점과 AI PC의 특징을 고려할 때, AI PC를 선택할 의향이 있냐는 질문에 일반 PC 실사용자 중 68.2%가 ‘있다’고 답했다. 특히, 미디어와 콘텐츠 제작 업계에 종사하는 사용자들이 AI PC를 선택하는 데 적극적인 반응을 나타냈다.     또한, 올해 10월 윈도우 10 지원이 종료된다는 점도 AI PC로 전환을 유도하는 데 영향을 미치는 것으로 나타났다. 윈도우 11의 보안 및 하드웨어 요구사항이 높아졌다는 점에서 운영체제 업그레이드를 위해 PC를 교체하고, AI PC를 선택하는 기업이 더욱 많아질 것으로 예상된다. 이번 조사에 참여한 IT 구매 담당자 중 절반에 가까운 44.5%가 윈도우 10 지원 종료 시점에 맞춰 PC 교체를 고려하고 있다고 답했다. 조직의 규모에 따라 PC 교체를 고려한다는 응답률은 다양했다. 대기업 응답자는 57.1%를 기록했으며, 중 견기업과 중소기업은 각각 약 40%와 39%를 기록했다. AI PC의 범주에는 AI 개발, 배포, 정밀 튜닝 작업을 디바이스에서 로컬로 실행하는 ‘AI 워크스테이션’도 포함되어 있다. 이는 인텔 HX, 제온 또는 AMD 스레드리퍼 프로 CPU를 탑재하며, 엔비디아 RTX 5000 GPU 이상으로 구성된 시스템을 일컫는다. 워크스테이션 사용 비율은 실사용자의 업무 유형에 따라 다르게 집계됐는데, 가장 비율이 높은 직무는 제조 연구 개발 직무 종사자(42.2%)로 거의 절반에 달했으며, 제품 디자인 설계 직무와 데이터 사이언티스트(35%)가 그 뒤를 이었다. 반면에 일반 사무직 종사자의 경우, 워크스테이션 사용 비율은 12.1%로 10명 중 1명만이 워크스테이션을 사용하는 것으로 나타났다. 워크스테이션이 고도의 컴퓨팅 성능이 필요한 전문 워크로드에 많이 사용되는 가장 주된 이유는 성능 때문이다. 워크스테이션은 일반 PC와는 달리 서버용 CPU를 주로 사용하고, GPU도 게임용 그래픽카드가 아니라, 그래픽 메모리만 수십 기가바이트(GB)인 전문가용 프로세서를 탑재한다. 테라바이트(TB) 단위의 메모리나 수십 TB를 넘는 스토리지 용량 역시 CAD/CAM이나 3D 콘텐츠 제작 및 편집 같은 전문 워크로드를 처리하는 데 일반 PC와는 다른 차원의 성능을 제공한다. 현재 워크스테이션 실사용자가 워크스테이션을 선택한 가장 큰 이유도 ‘CPU 및 GPU 성능(83.1%)’ 때문으로 나타났다. 스토리지와 메모리(46.0%)가 그 뒤를 이었으며, 냉각 방식이나 소음 제어 등을 포함한 시스템 안정성도 33.5%의 비교적 높은 응답률을 나타냈다. 반면 업무용 PC 사용자들은 워크스테이션의 장점인 성능과 안정성을 현재 사용하는 PC의 단점으로 꼽았다. 현재 사용 중인 업무용 PC의 아쉬운 점 두 가지를 묻는 질문에 일반 PC 사용자의 60.1%가 시스템 성능 및 확장성을, 48.4%가 시스템 안정성을 지적했다. 이 외에 보안, 그래픽 및 오디오 사양, 주변기기 연결성 등도 20%에 가까운 적지 않은 응답률을 보였다. 이는 성능과 확장성, 안정성에 대한 일반 PC 사용자의 니즈가 워크스테이션 도입으로 이어질 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 실제로, 업무용 PC를 사용하는 기업 중 올해 AI 프로젝트에 투입할 예정인 기업은 34.5%이며, 이 중 AI 개발 및 테스트 작업을 위한 클라이언트 기기 교체 또는 신규 도입에 투자할 계획이라는 응답은 33.0%였다. 특히, 워크스테이션에 투자할 계획이 있는 기업은 56.0%로 집계됐다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI가 현대 업무 환경에서 생산성과 혁신을 주도하는 중심축으로 자리 잡으면서 기업들은 AI를 보다 쉽고 안전하게 활용할 수 있는 기술 환경을 구현해야 하는 과제를 안고 있다. 이를 위해서는 하드웨어와 소프트웨어, 서비스를 포함해 온전한 AI 활용 경험을 제공할 수 있는 환경이 필요하다”면서, “PC는 AI 중심 업무의 혁신을 이끄는 첨병이다. 델 테크놀로지스는 폭넓은 AI PC 포트폴리오를 갖추고 다양한 업무 영역을 지원하고 있으며, 모든 사용자가 업무 환경에서 AI를 비용 효과적으로 활용할 수 있도록 적극 지원하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-01-23
엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개
엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  
작성일 : 2025-01-11
엔비디아, CAE에 실시간 디지털 트윈의 활용 돕는 ‘옴니버스 블루프린트’ 공개
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.
작성일 : 2024-11-19
엔비디아, AI 기능으로 RTX GPU 성능 높이는 ‘엔비디아 앱’ 출시
엔비디아가 엔비디아 앱(NVIDIA APP)을 공식 출시했다고 밝혔다. 이 앱은 지포스(GeFroce) RTX GPU를 사용하는 콘텐츠 제작자, 지포스 게이머, AI 애호가를 위한 지원 플랫폼이다. 엔비디아 앱은 GPU 제어 센터를 제공해 사용자가 모든 GPU 설정을 한 곳에서 액세스할 수 있도록 지원한다. 사용자는 이 앱을 통해 최신 드라이버로 업데이트하거나 엔비디아 지싱크(G-SYNC) 모니터 설정을 구성하는 것부터, RTX 비디오를 통해 AI 비디오 향상 기능을 활용하고 특별한 AI 기능을 갖춘 엔비디아 앱을 찾는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 또한, 성능을 개선하고 워크플로를 간소화하는 새로운 업데이트가 엔비디아 RTX 리믹스(RTX Remix)에 적용됐다. 엔비디아 앱은 다양한 애플리케이션, 기능, 도구를 통해 지포스 RTX GPU의 성능을 높인다. 엔비디아 앱은 최신 스튜디오 드라이버(Studio Driver)가 제공되면 자동으로 사용자에게 알림을 제공한다. 개발자와의 협업을 통해 미세 조정된 이 그래픽 드라이버는 크리에이티브 애플리케이션에서 성능을 높이고, 안정성을 제공하기 위해 광범위한 테스트를 거쳤다. 드라이버는 매달 한 번씩 출시된다.     수백만 명의 사용자는 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱을 통해 사무실과 기숙사 방을 홈 스튜디오로 변화시켰다. 이 앱은 AI 기반 기능을 통해 고가의 전문 장비 없이도 오디오와 비디오 품질을 개선할 수 있도록 도와준다. 또한, 사용자 친화적이고 거의 모든 앱에서 작동한다. 아울러 노이즈와 음향 에코 제거(Noise and Acoustic Echo Removal), 가상 배경(Virtual Background), 아이 콘택트(Eye Contact), 자동 프레임(Auto Frame), 비네트(Vignettes), 비디오 노이즈 제거(Video Noise Removal)와 같은 AI 기능이 포함된다. 엔비디아 RTX 리믹스는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 한 모딩 플랫폼으로, 사용자가 게임 애셋을 캡처하고, 생성형 AI 툴로 머티리얼을 자동으로 향상시키게 해준다. 또한, 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction) 기능을 갖춘 DLSS 3.5 지원을 포함한 풀 레이 트레이싱으로 멋진 RTX 리마스터를 제작할 수 있게 돕는다. 엔비디아 캔버스(Canvas)는 AI를 사용해 간단한 붓질을 사실적인 풍경 이미지로 변환한다. 아티스트는 배경을 빠르게 생성하거나 콘셉트 탐색 속도를 높여 더 많은 아이디어를 시각화할 수 있다. 엔비디아 앱에는 디스플레이, 비디오, GPU 옵션을 위한 원스톱 대상인 시스템(System) 탭이 포함된다. 또한 브라우저에서 스트리밍되는 모든 비디오를 향상시키는 AI 기능인 RTX 비디오(RTX Video)도 제공된다. RTX 비디오 슈퍼 레졸루션(RTX Video Super Resolution)은 AI를 사용해 업스케일링 시 압축 아티팩트를 제거하고 가장자리를 선명하게 해 지포스 RTX GPU에서 비디오 스트리밍을 향상시킨다. RTX 비디오 HDR은 모든 표준 다이내믹 레인지 비디오를 구글 크롬, 마이크로소프트 엣지, 모질라 파이어폭스 또는 VLC 미디어 플레이어에서 재생할 때 생생한 하이 다이내믹 레인지(HDR)로 변환한다. HDR은 더욱 생생하고 역동적인 색상을 구현해 게임과 콘텐츠 제작을 개선한다. 이때 호환 가능한 HDR10 모니터가 필요하다. 스트리밍하거나 녹화된 게임 세션을 향상시키고자 하는 콘텐츠 제작자는 AI 기반 게임 필터로 새롭게 디자인된 엔비디아 앱의 오버레이(Overlay) 기능에 액세스할 수 있다. 프리스타일(Freestyle) RTX 필터를 사용하면 라이브 스트리머와 콘텐츠 제작자가 재미있는 포스트 프로세싱 필터를 적용해 색상과 채도를 조정하고 콘텐츠의 느낌과 분위기를 바꿀 수 있다. 또한, 프리스타일 RTX 게임 필터와 함께 앱별로 시각적 선명도를 향상시키는 RTX 다이내믹 바이브런스(RTX Dynamic Vibrance)가 추가됐다. 화면에서 색상이 더욱 돋보이고, 색상 뭉개짐이 최소화돼 이미지 품질과 몰입감을 유지한다. 이 필터는 지포스 RTX GPU의 텐서 코어(Tensor Core)를 통해 가속화돼 시청자가 액션을 더 쉽게 즐길 수 있도록 한다. 프리스타일 RTX 필터는 게이머가 실시간 포스트 프로세싱 필터를 통해 좋아하는 게임의 시각적 미학을 개인화할 수 있도록 지원한다. 이 기능은 1200개 이상의 게임 라이브러리와의 호환성을 제공한다. 새로운 RTX 리믹스 업데이트는 모더들에게 대폭 향상된 모드 성능과 모드 제작 프로세스를 간소화하는 품질 개선 사항을 제공한다. RTX 리믹스는 개발 중인 실험적 기능을 테스트할 수 있도록 지원한다. 새로운 스테이지 매니저(Stage Manager)가 도입돼 장면의 모든 메시, 텍스처, 조명, 요소들을 실시간으로 쉽게 확인하고 변경할 수 있다. 모더들은 엔비디아 앱 런처에서 RTX 리믹스를 통해 리믹스의 기능에 직접 액세스할 수 있다. 엔비디아 앱을 통해 RTX 리믹스 모더는 더 빠른 시작 시간, 더 낮은 CPU 사용량, 최적화된 사용자 인터페이스로 업데이트를 직접 제어할 수 있는 이점을 누릴 수 있다.
작성일 : 2024-11-13
한국레노버, 입문용 게이밍 노트북 ‘로크 에센셜’ 출시
한국레노버가 휴대용 게이밍 노트북인 ‘로크 에센셜(LOQ Essential)’을 출시했다고 밝혔다. 이 제품은 12세대 인텔 코어 프로세서의 성능과 휴대성을 바탕으로 게임, 학습, 일상 작업에 쾌적한 사용 경험을 더한다. 국내에 출시하는 로크 에센셜은 최대 인텔 코어 i5-12450HX프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 4050 GPU를 지원한다. 12GB 4800MHz DDR5 메모리와 512GB SSD는 빠른 로딩 속도와 넉넉한 저장공간을 제공한다. 16:9 화면비의 15.6인치 FHD(1920×1080) IPS 디스플레이는 144Hz 주사율, 300니트(nits) 밝기, 100%의 sRGB로 선명하고 생동감 넘치는 색상을 구현한다. 4면의 얇은 베젤은 화면과 본체 비율을 88%까지 높여 시각적 몰입감을 높인다. 이 제품은 정확하고 편안한 타이핑을 위해 설계된 1.3mm의 키 트래블과 공기 흐름을 최적화할 0.15mm 블레이드의 대형 100mm 팬 등을 장착했다. 팬은 높은 사양의 게이밍 중에도 노트북의 온도를 유지해 최적의 성능과 안정성을 뒷받침한다. 또한 3-in-1 카드 리더기, 사생활 보호 셔터가 있는 720p 카메라 등 다양한 포트는 연결 확장성과 사용자 편의성을 높여 어디서나 원활한 작업 환경을 제공한다.     한국레노버는 로크 에센셜 구매 시 고객 과실로 인한 파손에도 무상 수리를 지원하는 ‘우발적 손상 보장(ADP) 서비스’와 365일, 24시간 상시 대기하는 전문 엔지니어와 전화, 이메일, 채팅 등을 통해 최적의 솔루션을 신속하게 제공하는 ‘프리미엄 케어 서비스’를 각 1년간 지원한다고 밝혔다. 로크 에센셜은 기본 사양 기준, 권장 소비자 가격 99만 9000원으로 구매할 수 있다. 한국레노버는 신제품 출시를 기념한 다양한 이벤트를 진행한다고 전했는데, 11월 1일부터 시작하는 지마켓 ‘빅스마일데이’ 행사를 통해 제품을 구매하면 약 30% 할인 혜택을 제공받을 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “로크 에센셜은 무겁고 비싸다는 게이밍 노트북에 대한 인식을 개선하고, 입문자부터 캐주얼 게이머까지 누구에게나 만족스러운 경험을 선사할 것”이라며, “합리적인 가격에 뛰어난 사양과 휴대성을 갖춘 로크 에센셜로 어디서나 몰입감 넘치는 게이밍 경험을 즐기길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2024-11-01
엔비디아, 인도 제조업체에 ‘공장 디지털 트윈’ 구축 지원
엔비디아는 인도의 제조기업들이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 채택해 차세대 공장을 구축하고 있다고 밝혔다.  인도 제조업이 계속 성장함에 따라 제조업체는 프로세스 디지털화와 로보틱스를 위해 AI를 도입해 운영을 확장하고 증가하는 글로벌 수요를 충족하고 있다. 인도의 제조업체와 서비스 제공업체는 시뮬레이션, 디지털 트윈과 생성형 AI를 활용해 공장 계획을 가속화하고 보다 효율적인 운영을 위한 자동화를 추진하기 위해 엔비디아 옴니버스를 채택하고 있다. 지난 10월 25일까지 뭄바이에서 개최된 ‘엔비디아 AI 서밋 인디아’에서는 옴니버스를 활용해 가상 창고와 생산 시설을 구축함으로써 차세대 산업과 물리적 AI 시대를 구현하는 제조 자동화의 사례가 소개됐다. 엔비디아 AI 서밋에는 올라 일렉트릭, 릴라이언스 인더스트리, 테크 마힌드라, 타타 컨설턴시 서비스 등 인도 내 주요 기업이 참여했다. 인도의 전기 스쿠터 제조업체인 올라 일렉트릭은 엔비디아 옴니버스를 기반으로 올라 디지털 트윈(ODT) 플랫폼을 개발했다고 발표했다. 이 회사는 ODT 플랫폼을 통해 제조 운영의 설계부터 시운전까지 시장 출시 기간을 20% 단축할 수 있었다고 밝혔다. 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 기반으로 구축된 ODT 플랫폼은 데이터 상호운용성을 위한 오픈USD(OpenUSD), 물리 기반 렌더링을 위한 RTX, 합성 데이터 생성이나 자율 주행 로봇, 로봇 팔 훈련을 위한 세계 구축 가속화하는 생성형 AI 등을 포함한다. 올라는 디지털 트윈 플랫폼을 사용해 통합 자동화 전기 이륜차 제조 공장인 차세대 퓨처 팩토리(Future Factory)를 8개월 만에 계획하고 구축했다. 이 플랫폼은 공장, 건설 계획은 물론 품질 검사 시스템, 제조 프로세스, 안전 훈련에 대한 인사이트를 제공하는 데에 도움이 됐다. 아울러 이 회사는 디지털 트윈을 사용해 실제 환경과 시뮬레이션 환경을 비교하고 예측 유지보수를 지원하고 있다. 릴라이언스 인더스트리는 인도 잠나가르에 새로운 태양광 패널 공장을 짓기 위해 옴니버스를 도입하고 있다. 5000에이커 규모의 통합 태양광 제조 공장은 인도 최대의 태양광 기가팩토리가 될 것으로 보이는데, 릴라이언스는 이 기가팩토리의 계획, 설계, 자동화, 운영, 지속 가능성, 인력 훈련을 위한 데이터 통합에 옴니버스를 활용하고 있다. 또한, 3D 데이터 관리, 가상 협업, 시뮬레이션, 최적화된 운영을 위한 애플리케이션을 개발하는 데에도 옴니버스가 사용된다. 아울러 릴라이언스는 공장 건물, 제조 장비, 로봇, 운동학, 자재, 제품 모델을 포함한 오픈USD 기반의 심레디(SimReady) 가상 공장 자산을 개발하는 데에 옴니버스를 사용하고 있으며, 물류와 작업자를 위한 시뮬레이션을 실행하고 있다.     TCS와 테크 마힌드라와 같은 SI/컨설팅 업체는 옴니버스에서 산업용 AI 애플리케이션과 서비스를 개발하고 있다. 이를 통해 제조업체의 공장 계획 가속화, 프로세스 최적화, 로보틱스 훈련, 대규모 자동화를 위한 디지털 트윈 개발을 지원하고 있다. TCS는 제조업체가 여러 부문에 걸쳐 제품과 생산 시설을 설계, 시뮬레이션, 운영, 최적화할 수 있도록 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축된 디지털 트윈 설루션 제품군을 개발 중이라고 발표했다. 사용 사례는 실시간 공장 계획과 모니터링을 위한 가상 공장 구축부터 몰입형 훈련과 예측 유지보수를 위한 항공기 부품의 디지털 트윈 제작에 이르기까지 중공업의 거의 모든 측면을 포괄한다. 또한 TCS는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 플랫폼을 기반으로 한 생성형 AI 설루션인 TCS 산업용 제조 AI(TCS Manufacturing AI for Industrials)를 출시했다. 이 설루션은 엔비디아 네모(NeMo)를 사용해 AI 애플리케이션 라이프사이클을 구축하고 관리하며, 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 제조 전문 AI 에이전트로 전환해 고객의 다양한 생산 시설에서 산업별 실시간 인사이트를 제공한다. 이러한 에이전틱 AI는 옴니버스에서 개발된 가상 공장에 연결돼 시설 계획, 설계, 운영을 강화할 수 있다. 테크 마힌드라는 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 옴니버스를 기반으로 하는 전문 센터를 설립한다고 발표했다. 이 센터는 소버린 LLM 프레임워크, 에이전틱 AI, 물리적 AI의 발전 촉진을 목표로 한다. 테크 마힌드라의 전문 센터는 엔비디아 옴니버스를 활용해 제조, 자동차, 통신, 의료, 은행, 금융 서비스, 보험 등 다양한 분야의 고객을 위한 연결된 산업용 AI 디지털 트윈과 물리적 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 엔비디아는 위프로, 인포시스와 같은 시스템 통합업체도 엔비디아 AI 스택을 사용해 설루션을 구축하고 옴니버스를 통해 물리적 AI로 확장하고 있다고 전했다.
작성일 : 2024-10-29