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. 

주영섭 특임교수 / 서울대학교 공학전문대학원(前 중소기업청장)   매년 1월 초 미국 라스베이거스에서 열리는 CES(소비자전자쇼)는 미래 기술 트렌드를 제시하는 세계 최대 기술 전시회라는 면에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. CES는 1967년 뉴욕에서 시작하여 초기에는 가전제품을 중심으로 열렸으나, 2000년대 들어 자동차 및 헬스케어 분야로 확대되고 최근 AI(인공지능), 5G/6G 통신, 로봇, 드론, 메타버스 등 디지털 기술을 물론 우주, 스마트 시티, 푸드테크, 블록체인 및 웹3.0 등 사실상 첨단기술 전 분야를 망라하고 있다. 세계가 디지털·그린·문명 대전환 시대를 맞이하고 과학기술이 국가와 기업의 명운을 좌우하는 기술패권 시대로 접어들면서 기술의 트렌드를 이해하고 기술 역량을 확보하는 것이 생존과 발전의 필수 요건이 되고 있다. CES가 기업인은 물론 정부 관계자들이 반드시 가봐야 하는 중요한 전시회가 되고 있는 이유다. 특히 작년부터 전 세계를 강타하고 있는 챗(Chat)GPT 등 생성형 AI가 CES 2024의 핵심 화두가 되면서 새해 세계인의 관심이 더욱 집중된 바 있다. 올해 CES 2024에는 153개국에서 4,300개사가 전시업체로 참여하여 작년 3,200개를 훨씬 상회하고 참관 인원도 13만 5천명으로 작년의 11만 5천명을 대폭 초과하는 성황을 이루었다. 국가별로 전시업체 수를 비교해 보면 1위는 주최국인 미국으로 1,201개, 2위는 중국으로 1,115개, 3위가 한국으로 784개다. 우리나라는 올해 작년의 598개 대비 대폭 증가한 역대 최다 전시업체 참여로 CES 주관기관이 올해 핵심 키워드가 ‘Korea’라며 향후 CES의 주도국으로 큰 기대감을 내비치고 있다. 과거 우리 기업의 CES 참가는 삼성, LG, 현대기아차 등 대기업 중심으로 이루어졌으나 최근 스타트업‧벤처 기업 참여의 증가세가 괄목할 만하다. 올해 600개사 참여로 역대 최다 기록이다. 전 세계 1,200개 스타트업 기업의 혁신 기술 경연장이 된 유레카관에 우리 스타트업 기업이 443개 참여하여 프랑스 180개, 일본 60개, 네덜란드 60개 등 다른 나라를 압도하였다. 향후 많은 개선의 여지는 있으나 우리 기업과 정부의 다년간의 스타트업 육성 및 글로벌화 의지에서 나온 고무적 성과다. CES를 주도하고 있는 첨단 기술분야가 사실상 제조업의 현재와 미래를 망라하고 있다. 전자·ICT, 반도체, 배터리, 모빌리티, 로봇, 바이오, 헬스케어, 우주항공 등이 모두 첨단 제조업이다. 구조적으로 수출 등 해외의존도가 높은 우리 경제에서 제조업의 중요성이 절대적인 만큼 CES의 중요성도 대단히 중요하다. 이러한 맥락에서 CES에서 우리 대기업 및 스타트업‧벤처 기업의 존재감과 활약의 대폭 확대는 중장기적으로 큰 전략적 의미를 가지고 있다고 하겠다.   CES 2024  전시회    CES 2024가 제시한 기술 트렌드 및 패러다임 혁신은 우리 기업에 많은 시사점을 던지고 있다. 먼저 ‘기술 중심’에서 ‘기술의 목적(Purpose) 중심’으로 패러다임이 전환되고 있음을 주목해야 한다. 즉, 기술을 위한 기술 혁신이 아니라 인류를 위한 기술 혁신이어야 한다는 목적 중심으로의 관점 전환이 중요하다. CES는 작년부터 ‘모두를 위한 인류 안보 (Human Security for All)’라는 핵심 슬로건을 제시하며 세계가 모두 함께 기술 혁신으로 인류의 문제를 해결하자고 역설했다. 환경, 식량, 의료, 경제, 개인 안전 및 이동, 공동체 안전, 정치적 자유의 7개 분야에 올해 AI 등 기술이 추가된 8개 분야에서 인류가 당면하고 있는 큰 위험으로부터 인류를 구해내기 위해서는 새로운 기술혁신이 필요하다는 것이다. 우리 제조업의 당면과제인 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’에서 ‘선도자(First Mover)’로의 전환에 성공하려면 세계인에 새로운 시대정신 기반의 ‘인류를 위한 기술 혁신’을 제시할 수 있어야 한다. CES의 핵심 슬로건인 ‘모두를 위한 인류 안보’는 우리 제조업의 기술 혁신이 지향할 목적으로 의미가 크다. 다음으로 CES 2024의 핵심 키워드인 ‘AI 전환(AX)’과 ‘지속가능성’에 주목해야 한다. AX는 디지털 전환(DX)의 핵심으로 기존의 분류형·예측형 AI에 생성형 AI가 가세함으로써 모든 산업 및 기업에 AX는 필수적 기본이 되고 있다. AX는 연결·데이터·AI가 3대 핵심요소인 DX의 핵심이지 별개가 아님은 두말할 여지가 없다. 우리 모든 기업, 기관 및 정부의 AX가 시급하다. 기업의 AX는 두 가지로 추진되어야 한다. 하나는 AI를 기반으로 개인화 및 맞춤화 등을 포함한 제품 및 서비스의 혁신이고, 또 하나는 AI를 통한 업무 및 작업의 생산성과 효율성의 획기적 제고다. 올해 AI 기반의 제품 혁신에서는 ‘온 디바이스(On-Device) AI’가 크게 부각되었다. 스마트폰, PC 및 노트북, 자동차, 로봇, 가전제품에 AI를 올리기 위한 ‘온 디바이스 AI’가 급속도로 확산될 전망이다. 이에 따라 AI 반도체, 센서, 클라우드 및 데이터 인프라, 디바이스 등 AI 생태계 구축이 국가적 과제가 되고 있다. 지속가능성’은 ‘환경’과 ‘사회’의 두 방향으로 추구되고 있다. ‘환경의 지속가능성’은 그린 대전환(GX)의 핵심이며 CES 2024에서는 탄소중립을 목표로 친환경 소재, 순환경제, 재생에너지 인프라, 수소, 핵융합 등 대체에너지가 큰 주목을 받았다. ‘사회의 지속가능성’은 ESG(환경·사회·지배구조)의 중요 축이며 사회 양극화, 젠더, 노소, 인종, 소외계층 등 사회문제 해결에 기여하는 포용적 기술 혁신이 크게 부상하였다. 이 역시 우리 제조업에의 시사점이 크다. 끝으로, 협력의 중요성이다. 속도가 너무 빠른 기술 혁신과 목적 중심의 패러다임 전환에 따라 협력 및 융합이 필수적으로 요구되고 있다. CES 2024에서도 이종 업종 간은 물론 동종 업종 내에서도 다양한 협력 사례가 제시되었다. AI 생태계 구축, 연결의 상호호환성 표준 등이 좋은 예다. 역시 우리 제조업계가 많은 노력을 해야 할 대목이다.  

개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : AI 처리를 위한 3세대 텐서 코어 및 레이 트레이싱을 위한 2세대 RT 코어 탑재, 암페어 아키텍처 기반의 CUDA 코어 탑재해 그래픽/컴퓨팅 처리속도 향상, 전문가 작업의 데이터를 처리속도 향상 위한 메모리 대역폭 증가, 효율적인 비디오 처리를 위한 인코딩/디코딩 엔진 탑재 등   엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   향상된 성능으로 창의성 및 효율 향상 지원 RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다. 엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   차세대 기능을 통한 성능 강화 A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W이며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션을 위해 향상된 기능을 제공한다.  2세대 RT 코어 : 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어 : 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다.  암페어 아키텍처 기반 쿠다 코어 : 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 4GB/8GB 메모리 : A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 인코딩/디코딩 엔진 : 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다.   RTX 솔루션의 활용 범위 확대 엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

워크스테이션은 렌더링과 해석 등 전문 분야에 쓰이고 있으며, 최근에는 성장하는 인공지능 분야에도 대응하고 있다. 이런 분야에서 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 워크스테이션의 성능은 꾸준히 중요한 요구사항 중 하나로 여겨지고 있다. 특히 핵심 연산을 담당하는 CPU 코어의 수가 많을 수록 워크스테이션의 전반적인 성능도 높아진다. 한국레노버는 AMD CPU를 탑재한 씽크스테이션(thinkStation) 워크스테이션의 신제품을 발표하면서, 늘어난 CPU 코어로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. ■ 정수진 편집장     최대 96코어의 라이젠 스레드리퍼 프로 CPU 탑재 레노버는 2023년 6월 인텔 CPU 기반의 씽크스테이션 P5/P7/PX 라인업을 출시했는데, 이번에 발표된 씽크스테이션 P8은 큰 틀에서 이들 제품과 비슷한 특징을 갖고 있다. 가장 큰 차이점이라면 AMD의 라이젠 스레드리퍼 프로 7000WX(Ryzen Threadripper PRO 7000WX) 시리즈 CPU를 탑재했다는 것이다. 씽크스테이션 P8은 스레드리퍼 프로 7945WX부터 7995WX까지 CPU를 선택할 수 있는데, 가장 높은 사양의 7995WX는 96 코어 192 스레드를 제공한다. 씽크스테이션 PX에서 선택할 수 있는 최고 사양인 인텔 제온 플래티넘 8490H의 60 코어보다 많다.  AMD코리아의 김홍필 이사는 스레드리퍼 프로 7000WX 시리즈가 늘어난 코어 수를 바탕으로 더 높은 성능을 제공한다고 소개하면서. 특히 렌더링이나 시뮬레이션 등의 작업에서는 CPU 코어의 수가 작업 속도에 많은 영향을 준다고 짚었다. “2D CAD에서는 코어 수가 작업 속도에 주는 영향이 상대적으로 적지만, 최근에는 제조뿐 아니라 건설 설계에서도 2D에서 3D CAD로 전환이 일어나고 있다. 또한 시뮬레이션의 사용이 확대되면서 CPU 성능에 대한 요구가 늘고 있다”는 것이 김홍필 이사의 설명이다.   고성능 워크스테이션을 위한 구조 설계 및 성능 제공 또한 씽크스테이션 P8은 AMD 라데온 프로 W7900 등 하이엔드 GPU를 3개까지 탑재할 수 있고, PCIe Gen 5 슬롯, 8채널 메모리 아키텍처 등 고사양 워크스테이션을 위한 기능을 지원한다. 고성능의 하드웨어인만큼 열이 많이 발생하게 되는데, 씽크스테이션 P8은 P5/P7/PX과 마찬가지로 고성능 스포츠카 업체 애스턴마틴과 함께 설계한 섀시 디자인으로 이를 해결하고자 했다. 한국레노버의 이형우 상무는 “씽크스테이션 P8은 CPU, GPU, 저장장치 및 파워 섹터로 내부 공간을 나누고 각 섹터별로 냉각팬을 장착했다. CPU 팬과 서멀 장치를 이중으로 구성하고, CPU의 위아래에 4개씩 메모리 슬롯이 있어서 효율적인 열 관리가 가능하다. 전반적으로 공기 흐름이 원활하도록 내부를 디자인하면서, 내부 컴포넌트를 손쉽게 탈부착 및 교체할 수 있게 했다”고 설명했다. 씽크스테이션 P8은 타워형 데스크톱 워크스테이션이면서 데이터센터에도 유연하게 적용할 수 있도록 랙 구성에 최적화됐다. 밀스펙 테스트를 거쳐 내구성과 안정성을 확보하고, ISV 인증을 통해 산업별 전문 소프트웨어를 안정적으로 사용할 수 있도록 한다. 이외에 원격으로 워크스테이션을 사용하도록 돕는 TGX 솔루션을 통해 원격 업무에 대응할 수 있게 했다.   ▲ 레노버는 효율적인 열 관리를 위해 씽크스테이션 P8의 내부를 디자인했다.   AI 시장에 대응해 워크스테이션 비즈니스 성장 추진 한국레노버의 신규식 대표는 “워크스테이션은 시뮬레이션을 통해 자연세계의 새로운 지식을 얻고 이를 산업에 적용하는 데에 중요한 역할을 하고 있다”면서, “특히 챗GPT가 등장하면서 워크스테이션 시장에서도 생성형 AI가 주요한 이슈로 떠오르고, 이에 대응하려는 노력이 강화되고 있다. 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델) 등을 중심으로 워크스테이션 시장이 성장할 것으로 보인다”고 전했다. AI는 빠르게 발전하고 있으며 모든 기업이 AI 관련 활동을 확대하고 있다. 컴퓨팅 성능이 발전하면서 AI가 본격적으로 구현되고 있는 상황인데, AI 서비스를 배포하기 전에 워크스테이션으로 테스트를 하거나 서버와 데이터센터가 아닌 워크스테이션에서 AI 환경을 구현하려는 움직임도 확산되는 것으로 보인다. 레노버는 이런 흐름이 워크스테이션 시장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하고 있다. 신규식 대표는 레노버의 강점으로 글로벌 공급망과 함께 비즈니스 전략의 실행 능력을 꼽았다. 비슷한 전략이라도 하드웨어/소프트웨어 파트너 및 워크스테이션 전문 파트너와 협력해 효과적으로 실행할 수 있는 것이 레노버의 차별점이라는 설명이다. 또한 신규식 대표는 레노버의 워크스테이션 비즈니스가 꾸준히 성장하고 있다면서, 전반적인 성장 모멘텀을 확보해 올해는 시장 평균보다 높은 성장률을 목표로 삼고 있다고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. 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엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다. 엔비디아 RTX A400과 A1000 GPU에 탑재된 2세대 RT 코어는 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어는 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다. 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다. A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W에 불과하며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션에 인상적인 기능을 제공한다.  엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.

앤시스코리아는 다국어 AI 가상 어시스턴트인 ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’를 출시했다고 밝혔다. 챗GPT(ChatGPT) 기반으로 구축된 앤시스GPT는 앤시스 엔지니어의 전문 지식 및 AI를 융합해 연중무휴로 신속하게 고객을 지원하는 범용 도구다. 이 가상 어시스턴트는 앤시스 데이터를 기반으로 훈련되어 고객의 가장 시급한 엔지니어링 관련 질문에 유용한 답변을 즉각적으로 제공할 전망이다. 앤시스GPT는 고객이 앤시스 제품, 관련 물리학 및 기타 복잡한 엔지니어링 질문을 할 수 있도록 연중무휴로 가상 어시스턴트에 대한 접근성을 제공한다. 안전하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 설계자와 엔지니어가 다양한 공통 언어로 실시간 응답을 받아 시뮬레이션 설정을 간소화하고 관련 학습 기회를 탐색할 수 있도록 지원한다. 최신 버전의 앤시스GPT는 응답 정확성, 성능 및 데이터 규정 준수에 대한 테스트를 거쳐 개발됐다. 앤시스GPT는 제품 설명서, 제품 및 엔지니어링 관련 교육 자료, 자주 묻는 질문(FAQ), 기술 마케팅 자료, 앤시스 학습 포럼 등을 포함한 새로운 퍼블릭 소스로부터 지식을 습득한다. 앤시스는 강화된 인프라를 통해 수천 명의 사용자를 수용할 수 있도록 향상된 보안과 확장성을 제공할 계획이다.     콘티넨탈 오토모티브 루마니아의 유겐 딘카(Eugen Dinca) 열 시뮬레이션 수석 엔지니어는 “복잡한 시뮬레이션은 초보자와 숙련된 엔지니어 모두에게 설정하기 어려울 수 있기에 앤시스GPT의 유용성은 더욱 빛을 발할 것”이라며, “앤시스GPT는 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있으며 관련성이 높고 정확한 정보가 빠르게 표시된다는 장점이 있다. 예를 들어, 내가 질문하면 필요한 모든 정보와 관련 문서로의 링크가 포함된 답변을 받게 되는 것”이라고 전했다. 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 우수성 부문 부사장은 “앤시스GPT의 출시는 앤시스 고객을 위한 혁신적인 AI 기반 기술 지원 수단의 가용성을 나타낼 것”이라며, “앤시스GPT는 고객이 복잡한 질문에 대한 답변을 스스로 찾을 수 있도록 돕는 보조 도구다. 이번에 출시된 버전은 사용자를 위한 응답 정확도, 성능, 데이터 보안 및 준수성이 향상되어 사용자의 가장 중요한 엔지니어링 질문에 정확하고 신속한 답변을 제공한다”고 밝혔다.