데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 높은 개방성과 성능을 내세운 엔터프라이즈급 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘스노우플레이크 아크틱(Snowflake Arctic)’을 출시했다. 스노우플레이크의 전문가혼합(MoE) 방식으로 설계된 아크틱은 기업의 복잡한 요구사항 처리에도 최적화되어 SQL 코드 생성, 명령 이행 등 다양한 기준에서 최고 조건을 충족한다. 특히 아크틱은 무료로 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스로, 스노우플레이크는 AI 학습 방법에 대한 연구의 자세한 사항을 공개하며 엔터프라이즈급 AI 기술에 대한 개방 표준을 제안했다. 또한 아크틱 LLM은 스노우플레이크 아크틱 모델군(Snowflake Arctic model family)의 일부로, 검색 사용을 위한 텍스트 임베딩 모델도 포함됐다. 오픈소스 모델인 아크틱은 코드 템플릿과 함께 추론과 학습방식을 선택할 수 있는 유연성도 제공한다. 사용자는 엔비디아 NIM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM), vLLM, 허깅페이스(Hugging Face) 등 기업이 선호하는 프레임워크로 아크틱을 사용하고 커스터마이징할 수 있다. 스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)에서는 서버리스 추론을 통해 아크틱을 즉시 사용할 수도 있다. 스노우플레이크 코텍스는 완전 관리형 서비스로, 허깅페이스, 라미니(Lamini), 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티(Perplexity), 투게더 AI(Together AI) 등 다양한 모델 목록과 함께 데이터 클라우드에서 머신러닝 및 AI 솔루션을 제공한다. 아마존웹서비스(AWS)에서도 아크틱 사용이 가능해질 예정이다.     스노우플레이크는 기업이 각자의 데이터를 활용해 실용적인 AI/머신러닝 앱 제작에 필요한 데이터 기반과 최첨단 AI 빌딩 블록을 제공한다. 고객이 스노우플레이크 코텍스를 통해 아크틱을 사용할 경우 데이터 클라우드의 보안 및 거버넌스 범위 내에서 프로덕션급 AI 앱을 적정 규모로 구축하는 것이 더욱 쉬워진다.  아크틱 LLM이 포함된 스노우플레이크 아크틱 모델군에는 스노우플레이크가 최근 출시한 최첨단 텍스트 임베딩 모델 중 하나인 아크틱 임베드(Arctic embed)도 포함된다. 이 제품은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 커뮤니티에서 무료로 사용할 수 있다. 5가지 모델로 구성된 이 제품군은 허깅페이스에서 바로 사용할 수 있으며, 스노우플레이크 코텍스에 내장돼 프라이빗 프리뷰 형태로 공개될 예정이다. 유사 모델의 약 3분의 1 크기인 이 임베딩 모델은 높은 검색 성능을 발휘하도록 최적화되어, 기업들이 검색증강생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스의 일부로 고유의 데이터 세트를 LLM과 결합할 때 효과적이고 경제적인 솔루션을 제공한다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크 AI 연구팀은 AI 분야 최전방에서 혁신을 이끌며 자사에 중요한 전환점을 마련했다”면서, “스노우플레이크는 오픈소스로 업계 최고 성능과 효율을 AI 커뮤니티에 공개하면서 오픈소스 AI가 지닌 가능성의 영역을 넓혀가고 있다. 고객에게 유능하면서도 믿을 수 있는 AI 모델을 제공할 수 있는 스노우플레이크의 AI 역량도 높아지고 있다”고 말했다.

마이크로소프트가 생성형 AI 기술로 다양한 국내 산업의 고객 서비스 혁신과 비즈니스 성장을 지원하며 AI 트랜스포메이션 혁신 사례를 구축하고 있다고 소개했다. 마이크로소프트는 AI 기술이 조직 경쟁력 유지를 위한 필수적인 비즈니스 요소가 될 것으로 전망하고 있다. 마이크로소프트가 의뢰한 글로벌 시장 조사기관 IDC의 연구 결과에 따르면 조사에 참여한 응답자 71%가 이미 회사에서 AI를 사용하고 있으며, 이들은 평균적으로 1년 2개월 만에 AI 투자에 대한 수익을 실현하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 전 세계 2100명 이상의 비즈니스 리더와 의사 결정권자를 대상으로 실시됐다. 마이크로소프트는 애저 오픈AI 서비스(Azure OpenAI Service)를 통해 향상된 컴플라이언스, 데이터 보안 강화, 확장성, 책임 있는 AI 등 차별화된 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 전 세계 1만 8000개 이상의 조직과 포춘 500대 기업 중 절반 이상이 사용하며 전 세계 조직의 AI 트랜스포메이션 속도를 가속화하고 있다. 마이크로소프트는 국내에서도 자사의 AI 기술을 도입해 업무 프로세스를 혁신하고 새로운 비즈니스 모델 개발에 나서는 기업들이 늘고 있다고 전했다. LG전자의 H&A본부는 생성형 AI 기반 빅데이터 분석 솔루션인 찾다(CHATDA)를 도입해 고객 요구 사항을 효과적으로 파악하고 사용자 경험을 개선했다. 이 시스템은 마이크로소프트 애저 환경과 애저 오픈AI 서비스를 활용해 데이터 보안과 안정성을 강화한다. 또한, 자연어 처리 기능으로 현업의 분석 요구사항에 부합하는 데이터를 정밀하게 선별하고, 이를 기반으로 분석 코드를 자동 생성 및 실행한다. 이를 통해 법무검토, 데이터 탐색, 가공 분석에 소요되던 시간이 평균 5일에서 30분으로 단축돼 업무 효율성이 향상됐다.     AI 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스는 애저 오픈AI 서비스와 프로비전드 스루풋(Provisioned Throughput : PTU)를 도입해 이전보다 두 배 이상 증가한 사용자 트래픽을 안정적으로 처리하고 있다. 이러한 운영 안정성과 지속적인 서비스 개선을 바탕으로, 뤼튼 서비스의 고객 만족도를 나타내는 NPS(Net Promoter Score) 점수가 30% 이상 향상됐다. 크래프톤의 AI 전문 스튜디오인 렐루게임즈도 애저 오픈AI 서비스를 도입해 새로운 게임 개발에 나서고 있다.  특히 오는 6월 출시를 앞둔 '언커버 더 스모킹 건'은 플레이어가 용의자와 대화하며 사건을 해결하는 추리 게임으로, 플레이어의 자유도를 높여 실제와 유사한 현실감 있는 게임 환경을 제공한다. 렐루 게임즈는 이를 구현하기 위해 대형언어모델(LLM)의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 70% 이상 사용하고 있다.  배달 플랫폼 ‘배달의 민족’을 운영하는 우아한형제들은 애저 오픈AI 서비스를 활용해 고객 상황에 맞는 메뉴를 제안하는 ‘메뉴뚝딱AI’ 서비스를 선보여 고객 편의성을 높였다. 이 서비스는 고객이 작성한 리뷰를 분석해 음식 특성과 주문 성향을 파악하는 키워드를 추출하고, 시간대·식사 동반자·상황·맛 등을 고려해 안전성 검증을 거친 120종의 컨텍스트를 통해 사용자에게 맞춤형 메뉴를 추천한다. 융합 사고력 기업 크레버스는 마이크로소프트 AI 솔루션을 도입해 자동으로 과제를 평가하고 개인 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 구축, 학생들의 만족도를 크게 높였다. 이 과정에서 평균 3.5일이 걸렸던 과제 채점 시간이 7초로 단축돼 실시간 피드백을 제공하고 있으며, 운영 비용도 약 85% 절감될 것으로 기대하고 있다. 반려로봇 개발기업 효돌은 AI 기반 대화형 AI 돌봄 로봇 ‘효돌 2.0’에 애저 오픈AI 및 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services)를 도입해 음성 엔진을 개선하고 대화 기능을 고도화했다. 이를 통해 사용자와의 친밀감이 기존 대비 10% 이상 증가됐으며, 맞춤형 신경망(Custom Neural) 기반 STT/TTS 엔진을 활용해 시니어층의 우울증이나 치매 징후를 조기에 발견하고 정신 건강 상태를 진단할 수 있게 됐다. 한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “AI 기술은 한국의 산업 전반에 긍정적인 변화를 가져오고 있다”며, “앞으로도 마이크로소프트는 가장 신뢰할 수 있는 AI 트랜스포메이션 파트너로서 국내 기업들이 AI를 통해 업무 프로세스를 혁신하고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 전했다.

캐디안은 다양한 플랫폼을 지원하는 ‘아레스캐드 2025(AresCAD 2025)’를 출시했다고 밝혔다. 독일의 그래버트(Graebert)가 개발하고 캐디안이 공급하는 이 도면설계 툴은 PC·모바일·클라우드 등 여러 환경에서 사용 가능하다.   아레스캐드 2025는 파일 오픈 속도가 평균 40% 향상되었고, 줌(zoom) 기능도 22% 개선되었다. 또한, 오픈AI(OpenAI)의 기술을 기반으로 하는 ARES AI(A3) 도우미가 포함되어 있어 계산 수행 및 기술적 질문에 대한 답변도 가능하며, 맥OS 사용자를 위한 인쇄창 UI도 윈도우와 동일하게 최적화되었다. ARES AI(A3)는 다양한 언어로 소통을 가능하게 하며, 다른 사용자가 아레스 캐드로 마이그레이션할 경우 익숙하지 않은 기능을 쉽게 찾고 트리니티 협업 기능이나 BIM 기능을 배울 수 있도록 돕는다. 이 외에도 시빌 3D(Civil 3D) 지원, DWG 파일을 DGN 포맷으로 내보내기, 테이블 자동 채우기(auto-fill) 기능, 동적 블록(dynamic block) 라이브러리 강화 등이 추가되어 사용자의 편의성을 개선했으며, 치수 스타일 관리자 UI 개선, 3D 비주얼 스타일 지원 및 BIM 도면이 개선되었다.     데스크톱 버전인 아레스 커맨더(ARES Commander), 클라우드 버전인 아레스 쿠도(ARES Kudo), 모바일 버전인 아레스 터치(ARES Touch) 등 세 가지 플랫폼을 지원하는 ‘삼위일체(trinity)’ 개념의 아레스캐드 2025 버전은 태그 지정, QR 코드, 클라우드 필드 등 협업 기능이 강화되었기 때문에, 도면 설계자와 관리자는 도면 설계 및 아이디어 공유 등 협업 과정을 효과적으로 진행할 수 있다. 웹 기반 CAD인 아레스 쿠도는 리본 메뉴  인터페이스를 도입했으며, 모바일 기반의 아레스 터치는 향상된 편집 기능을 통해 사용자 편의성이 강화되었다. 캐디안은 “국내외에서 900만 명 이상의 설계자가 사용하는 아레스캐드는 오토캐드의 DWG와 호환되며, 글로벌 설치 라이선스 수에서도 높은 점유율을 보이고 있다”면서, “아레스캐드는 연간 라이선스 뿐만 아니라 영구 라이선스와 네트워크 라이선스도 제공하기 때문에 사용자에게 선택의 폭을 제공하면서 라이선스 부담을 줄일 수 있다”고 전했다.

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.

델 테크놀로지스는 자사의 고성능 AI 서버인 ‘델 파워엣지 XE9680(Dell PowerEdge XE9680)’에 ‘인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3)’ AI 가속기 지원을 추가한다고 밝혔다. 델은 데이터 집약적이고 복잡한 워크로드를 효과적으로 지원하게끔 설계된 XE9680의 확장된 라인업을 통해 AI 활용을 고려하는 엔터프라이즈 고객들에게 더 넓어진 선택지를 제공하게 됐다고 전했다. 델 파워엣지 XE9680은 x86 서버 아키텍처에 8개의 GPU를 탑재하는 모델로 AI 운영에 특화된 성능을 제공한다. 델은 XE9680 에코시스템에 인텔 가우디3 가속기를 통합함으로써, 고객이 생성형 AI 워크로드와 관련된 컴퓨팅 요구 사항에 맞춰 시스템을 맞춤화할 수 있도록 지원한다. 델은 범용성과 강력한 성능을 모두 갖춘 AI 가속 인프라를 제공하겠다는 전략이다.     안전성과 확장성에 중점을 두고 설계된 XE9680은 가우디3 가속기를 추가함으로써 보다 풍부한 서버 구성 옵션을 제공하게 됐다. 최대 32개의 DDR5 메모리 DIMM 슬롯을 통해 데이터 처리량을 향상시켰고, 16개의 EDSFF3 플래시 스토리지 드라이브와 8개의 PCIe Gen 5.0 슬롯으로 확장된 연결성과 대역폭을 제공한다. 프로세서당 최대 56개 코어를 지원하는 4세대 인텔 제온 스케일러블(Intel Xeon Scalable) 프로세서를 2개를 장착했으며, 고난도의 AI/ML 워크로드에 대한 데이터 처리 및 분석에 최적화되어 있다. 인텔 가우디3 AI 가속기는 64개의 커스텀 및 프로그래밍 가능한 텐서 프로세서 코어(TPC)와 128GB의 HBMe2 메모리 용량, 3.7TB의 메모리 대역폭, 96MB의 온보드 SRAM 등 생성형 AI 워크로드에 대응하기 위한 스펙을 갖췄다. 가우디3는 또한 개방형 에코시스템을 갖춰 파트너십 기반의 최적화 및 모델 라이브러리 프레임워크 지원의 이점이 있다. 기존 코드베이스의 전환을 간소화하는 개발 툴로 간편한 마이그레이션을 지원한다. 가우디3 가속기로 강화된 파워엣지 XE9680은 6개의 OSFP 800GbE 포트를 통해 가속기에 직접 결합된 새로운 네트워킹 기능을 제공한다. 외장 NIC를 시스템에 배치할 필요 없이 외부 가속기 패브릭에 직접 연결이 가능해 인프라를 단순화하고, 인프라의 총소유비용과 복잡성을 낮추는데 효과적이다. 또한 인텔 가우디3 전문 미디어 디코더는 AI 비전 애플리케이션을 위해 설계됐다. 광범위한 사전 처리 작업을 지원해 비디오에서 텍스트로의 변환을 간소화하고 엔터프라이즈 AI 애플리케이션의 성능을 높인다. 기존 하드웨어 성능을 넘어 AI를 통해 심층적인 데이터 인사이트를 확보하고자 하는 기업에서는 폭넓은 가속기 옵션을 갖춘 XE9680을 중요 자산으로 활용할 수 있다. 고급 처리 능력과 효율적인 공랭식 설계가 결합된 것도 특징이다. 인텔 가우디 3 AI 가속기를 탑재한 파워엣지 XE9680 서버 모델은 2024년 안에 국내 출시될 계획이다  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “델은 폭넓은 협업 전략을 통해 AI 개발의 경계를 확장하고, 새로운 표준을 끊임없이 제시하고 있다”면서, “고객이 AI 여정의 어느 단계에 있든 목표 달성을 가속하고 미래에 필요하게 될 요구 성능에 대비하는 동시에, 이 여정이 안전하게 지속될 수 있도록 지원하는데 집중할 계획”이라고 덧붙였다.

엔비디아가 구글 클라우드와 협력을 통해 전 세계 스타트업의 생성형 AI 애플리케이션과 서비스 개발 가속화를 지원한다고 발표했다. 양사의 이번 협력은 다양한 규모의 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는데 드는 비용을 절감하고 장벽을 완화하기 위해 공개된 일련의 발표들 중 가장 최근에 이뤄진 것이다.  특히 스타트업은 AI 투자에 대한 높은 비용으로 인해 많은 제약을 받고 있다. 이번 협업으로 엔비디아와 구글 클라우드는 클라우드 크레딧, 시장 진출 지원, 그리고 기술 전문 지식에 대한 접촉 기회 확대를 통해 고객에게 더 빠르게 스타트업의 가치를 제공하도록 지원한다. 1만 8000개 이상의 스타트업을 지원하는 엔비디아 인셉션 글로벌 프로그램의 회원은 특히 AI에 중점을 둔 스타트업의 경우 최대 35만 달러의 구글 클라우드 크레딧을 제공받고 구글 클라우드 인프라 사용 가속화 경로를 확보할 수 있다. 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램 멤버는 엔비디아 인셉션에 가입해 기술 전문 지식, 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute) 과정 크레딧, 엔비디아 하드웨어와 소프트웨어 등을 이용할 수 있다. 또한 구글 포 스타트업 클라우드 프로그램의 스타트업 회원은 해당 분야에 관심이 있는 벤처 투자 기관에 노출될 기회를 주는 엔비디아 인셉션 캐피탈 커넥트(Inception Capital Connect) 플랫폼에 참여할 수 있다. 두 프로그램 모두에서 급성장한 신생 소프트웨어 제조업체는 구글 클라우드 마켓플레이스(Marketplace) 등록해 공동 마케팅, 제품 개발 가속화 지원을 우선적으로 받을 수 있다.     구글 딥마인드(DeepMind)는 지난 2월 최첨단 개방형 모델 제품군 젬마(Gemma)를 공개했는데,  엔비디아는 최근 구글과 협력해 모든 젬마 전용 엔비디아 AI 플랫폼에 대한 최적화를 실시했다. 젬마는 구글 딥마인드의 가장 뛰어난 모델인 제미나이(Gemini) 제작에 사용된 동일한 연구와 기술로 구축됐다. 양사의 긴밀한 협력으로 거대 언어 모델(LLM) 추론 최적화를 위한 오픈 소스 라이브러리 엔비디아 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 통해 엔비디아 GPU로 젬마를 실행, 젬마의 성능을 발전시켰다. 젬마 7B(Gemma 7B), 리커런트젬마(RecurrentGemma), 코드젬마(CodeGemma)를 포함한 젬마 모델 제품군은 엔비디아 API 카탈로그에서 사용 가능하며, 사용자는 이를 브라우저에서 사용하거나, API 엔드포인트로 프로토타입을 제작하거나, NIM을 통한 셀프 호스팅을 할 수 있다. 구글 클라우드를 사용하면 GKE와 구글 클라우드 HPC 툴킷으로 플랫폼 전반에 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크를 배포하기 쉬워진다. 이를 통해 개발자는 생성형 AI 모델의 훈련과 제공을 확장하고 자동화할 수 있으며, 개발 과정에 빠르게 착수하는 맞춤형 청사진을 통해 턴키 환경을 신속히 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈의 일부인 엔비디아 네모는 구글 클라우드 마켓플레이스에서도 이용 가능하다. 이를 통해 고객들은 네모 및 기타 프레임워크에 쉽게 액세스해 AI 개발을 가속할 수 있다. 구글 클라우드는 엔비디아 생성형 AI 가속 컴퓨팅의 가용성 확대를 위해 5월 A3 메가(Mega)의 정식 출시를 발표했다. 이 인스턴스는 엔비디아 H100 텐서 코어(H100 Tensor Core) GPU로 구동되는 A3 가상 머신(VM) 제품군의 확장으로, A3 VM에서 GPU 대 GPU 네트워크 대역폭이 두 배로 늘었다. A3에 탑재된 구글 클라우드의 새로운 컨피덴셜(Confidential) VM에는 컨피덴셜 컴퓨팅에 대한 지원도 포함돼 있어, 고객이 H100 GPU 가속에 액세스하는 동안 코드를 변경하지 않고도 민감 데이터의 기밀성과 무결성을 보호하고 학습과 추론 도중 애플리케이션과 AI 워크로드를 보호할 수 있다. 이 GPU 기반 컨피덴셜 VM은 올해 미리보기로 제공될 예정이다. 한편, 블랙웰(Blackwell) 플랫폼에 기반한 엔비디아의 최신 GPU는 2025년 초에 엔비디아 HGX B200과 엔비디아 GB200 NVL72 등 두 가지 버전으로 구글 클라우드에 출시될 예정이다. HGX B200은 가장 까다로운 AI, 데이터 분석 그리고 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위해 설계됐으며, GB200 NVL72는 차세대, 대규모, 조 단위의 매개변수 모델 학습과 실시간 추론을 위해 설계됐다. 엔비디아 GB200 NVL72는 각각 2개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 엔비디아 그레이스 CPU(Grace CPU)가 결합된 36개의 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 900GB/s의 칩투칩(chip-to-chip) 인터커넥트를 통해 연결한다. 이는 하나의 엔비디아 NV링크(NVLink) 도메인에서 최대 72개의 블랙웰 GPU와 130TB/s의 대역폭을 지원한다. 통신 병목 현상을 극복하고 단일 GPU처럼 작동해 이전 세대 대비 30배 빠른 실시간 LLM 추론과 4배 빠른 트레이닝을 제공한다. 엔비디아는 지난 3월 생성형 AI의 요구사항에 최적화된 엔터프라이즈 개발자용 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX 클라우드를 H100 GPU 기반의 A3 VM에서 사용할 수 있다고 발표했다. GB200 NVL72가 탑재된 DGX 클라우드는 2025년 구글 클라우드에서도 제공될 예정이다.

인텔은 연례 고객 및 파트너 콘퍼런스인 ‘인텔 비전 2024’에서 기업용 생성형 AI를 위한 성능, 개방성 및 선택권을 제공할 인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3) 가속기를 공개했다. 그리고 이와 함께 생성형 AI 도입 가속화를 위한 새로운 개방형 스케일러블 시스템 스위트, 차세대 제품 및 전략적 협력도 발표했다.  인텔 가우디 3 AI 가속기는 공통 표준을 따르는 이더넷을 통해 최대 수만 개의 가속기를 연결해 AI 시스템을 구동한다. 인텔 가우디 3는 BF16에 대해 4배 더 많은 AI 컴퓨팅 및 기존 모델 대비 1.5배 커진 메모리 대역폭을 지원한다. 인텔은 “이 가속기는 생성형 AI를 대규모로 배포하려는 글로벌 기업에게 AI 학습 및 추론 분야에서 획기적인 도약을 지원할 수 있다”고 설명했다.   ▲ 인텔 팻 겔싱어 CEO   인텔은 가우디 3가 70억 개 및 130억 개의 매개변수가 있는 라마2(Llama2) 모델과 GPT-3 1750억개 매개변수 모델 전체에서 엔비디아 H100보다 평균 50% 더 빠른 학습 시간을 제공할 것으로 예상하고 있다. 또한 인텔 가우디 3 가속기 추론 처리량은 평균적으로 H100보다 50%, 전력 효율성의 경우 라마(Llama) 70억 개 및 700억 개 매개변수와 팔콘(Falcon) 1800억 개 매개변수 모델에서 평균 40% 더 우수할 것으로 예상한다. 인텔 가우디 3는 개방형 커뮤니티 기반 소프트웨어와 업계 표준 이더넷 네트워킹을 제공한다. 또한 기업은 싱글 노드에서 클러스터, 슈퍼 클러스터, 수천 개의 노드가 있는 메가 클러스터로 유연하게 확장할 수 있으며, 최대 규모의 추론, 미세 조정 및 학습을 지원한다. 인텔 가우디 3는 2024년 2분기에 델 테크놀로지스, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로를 비롯한 OEM 시스템에 탑재될 예정이다. 또한 인텔은 하드웨어, 소프트웨어, 프레임워크, 툴 등을 포함한 개방형 스케일러블 AI 시스템에 대한 전략을 제시했다. 인텔의 이러한 접근법은 기업별 생성형 AI 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공하기 위한 것으로, 다양하고 개방적인 AI 생태계를 가능케 한다. 여기에는 장비 제조업체, 데이터베이스 공급자, 시스템 통합업체, 소프트웨어 및 서비스 공급자 등이 포함된다. 또한, 기업 고객이 이미 알고 신뢰하는 생태계 파트너 및 솔루션을 활용할 수 있는 부분도 장점으로 꼽힌다. 인텔은 다양한 업계의 기업 고객 및 파트너들과 새롭고 혁신적인 생성형 AI 응용 프로그램을 개발하기 위해 인텔 가우디를 활용해 협력하고 있다고 밝혔다. 예를 들어, 네이버는 클라우드에서부터 온디바이스까지 첨단 AI 서비스를 전세계에 배포하기 위해 강력한 LLM 모델을 개발하고 있는데, 대규모 트랜스포머 아키텍처 기반 모델의 컴퓨팅 작업을 뛰어난 와트 당 퍼포먼스로 실행하기 위해 인텔 가우디를 사용한다. 보쉬는 자사 기반 모델 개발을 포함한 스마트 제조의 가능성을 모색하고 있으며, 합성 데이터 세트 생성과 더불어 자동 광학 검사와 같은 견고하고 분산된 트레이닝 세트 제공한다. 이에 더해 구글 클라우드, 탈레스, 코히시티(Cohesity)가 클라우드 환경에서 기밀 컴퓨팅 역량을 활용할 수 있도록 인텔과의 협력을 발표했다.    인텔은 인텔 가우디 3 가속기 외에도 엔터프라이즈 AI의 모든 부문에 걸쳐 차세대 제품 및 서비스에 대한 업데이트를 발표했다. 새로운 인텔 제온 6 프로세서는 폐쇄적 데이터를 사용하여 비즈니스에 특화된 결과를 생성하는 RAG를 포함한 최신 생성형 AI 솔루션을 실행할 수 있다. 2024년 출시될 차세대 인텔 코어 울트라 클라이언트 프로세서 제품군(코드명 루나레이크)은 차세대 AI PC를 위해 플랫폼 기준 100 TOPS 이상, NPU에서 45TOPS 이상을 제공할 예정이다. 인텔은 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC)을 통해 AI 패브릭을 위한 개방형 이더넷 네트워킹을 선도하며 다양한 AI 최적화 이더넷 솔루션을 선보이고 있다.  인텔의 팻 겔싱어(Pat Gelsinger) CEO는 “혁신은 전례 없는 속도로 발전하고 있으며, 반도체가 이 모든 것을 가능하게 한다. 또한 모든 기업이 빠르게 AI 기업으로 거듭나고 있다”면서, “인텔은 PC부터 데이터센터, 에지에 이르기까지 기업 전반의 모든 곳에 AI를 가능하게 하고 있다. 인텔의 최신 가우디, 제온 및 코어 Ultra 플랫폼은 변화하는 고객과 파트너의 요구를 충족하고 앞으로의 엄청난 기회를 활용할 수 있도록  유연한 솔루션 세트를 제공하고 있다”고 밝혔다.

매스웍스는 매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink) 제품군의 릴리스 2024a(Release 2024a, 이하 R2024a)를 발표했다. 이번 R2024a는 AI 및 무선 통신 시스템을 다루는 엔지니어와 연구원의 워크플로를 간소화하는 새로운 기능을 포함한다. 현재 약 6000개의 저궤도 위성(LEO)가 궤도를 돌고 있으며 수십억 달러의 민간 부문 자금이 우주 관련 기업으로 유입되면서, 위성 통신에 대한 관심이 높아졌다. 위성 통신 엔지니어는 매트랩/시뮬링크 R2024a의 위성 통신 툴박스(Satellite Communications Toolbox) 업데이트를 통해 시나리오를 모델링할 수 있다. 또한 R2024a는 위성 통신 시스템과 링크를 설계 및 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 표준 기반 툴을 제공한다. 이 툴박스는 RF 성분 및 지상국 수신기와 함께 물리 계층 알고리즘 설계와 테스트 파형을 생성할 수 있으며, 골든 레퍼런스 설계 검증을 수행할 수 있도록 지원한다.     이번 업데이트는 매트랩 및 시뮬링크에서 주로 사용되는 ▲컴퓨터 비전 툴박스(Computer Vision Toolbox) ▲딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox) ▲계측기 제어 툴박스(Instrument Control Toolbox)에 대한 주요 업데이트도 포함한다. 컴퓨터 비전 툴박스는 컴퓨터 비전, 3차원 비전, 비디오 처리 시스템을 설계와 테스트를 위한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공한다. 이 제품에는 2차원/3차원 비전 작업을 위한 알고리즘 설계, 데이터 레이블 지정, 코드 생성 기능이 포함되어 있다. 딥러닝 툴박스는 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 앱을 사용하여 심층 신경망을 설계하고 구현할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 이 툴박스는 트랜스포머와 같은 아키텍처를 지원하고, 파이토치(PyTorch) 및 텐서플로우(TensorFlow) 모델과 연동 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 계측기 제어 툴박스는 오실로스코프, 함수 발생기, 신호 분석기, 전력 공급장치, 분석 계측기와 같은 기기에 매트랩을 곧바로 연결할 수 있다. 계측기 탐색기(Instrument Explorer) 앱을 사용할 경우, 코드를 작성하지 않고 IVI 및 VXI 플러그 앤 플레이(Plug&Play) 드라이버 지원 기기를 관리할 수 있다. 매스웍스의 도미닉 비엔스(Dominic Viens) 기술 제품 마케팅 부문 이사는 “엔지니어들이 무선 시스템의 빠른 진화에 대처하기 위해 디자인, 시뮬레이션 및 검증을 위한 활용성이 높은 통신 툴을 사용하는 것이 필수적”이라면서, “R2024a 업데이트는 차세대 통신 시스템 구현과 지원을 한층 수월하게 할 것”이라고 말했다.

알테어가 지난 4월 4일 서울 역삼동 포스코타워에서 ‘AI(인공지능) 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. ‘AI for Engineers(엔지니어를 위한 AI)’를 주제를 내건 이번 워크숍은 AI 기술 도입 전략 및 산업 동향을 공유하는 자리로 마련됐다. 현장에는 주요 제조업체 실무진 및 오피니언 리더 300여 명이 참석했다. 알테어의 문성수 아시아태평양 수석부사장은 환영사에서 “제조업체가 AI 기술을 도입할 때에는 그들의 도메인 전문성을 바탕으로 AI 기술을 누구나 활용할 수 있는 환경을 마련해야 한다”면서, “알테어는 데이터 비전공자도 쉽게 활용할 수 있는 로코드/노코드 기반 데이터 분석 및 AI 시뮬레이션 소프트웨어를 제공하여 국내 업체들의 고민을 해소하고자 한다”고 전했다. 첫 번째 발표자로 나선 알테어의 수디르 파다키 글로벌 데이터 분석 디렉터는 “최근 제조업계는 전통적인 시뮬레이션 데이터 활용에서 데이터 기반의 AI 활용으로 전환하는 추세이다. 이를 위해 알테어는 자사 데이터 분석 소프트웨어 래피드마이너에 ‘CAE 커넥터’를 추가해, CAE 결과 파일을 바로 읽어들여 코딩 없이 다양한 변수에 따른 해석 결과를 얻을 수 있도록 했다”고 소개했다. 이어 “요즘 기업에서 생성형 AI 시스템 구축에 많은 관심을 보이고 있는데, 래피드마이너에 내장된 생성형 AI 기능을 활용하면 채팅창에서 데이터 분석 요구사항을 쉽게 요청할 수 있다. 한국어 자연어 처리도 지원해 한국 사용자에게도 편리할 것”이라고 말했다. 한국알테어의 이승훈 기술 총괄 본부장은 “해석 결과를 얻는 과정은 제품 개발 단계에서 상당한 시간을 차지한다. 하지만 AI 기술을 적용해 해석 결과를 학습하고 적용하니 3시간 이상 걸리던 작업도 단 3초 만에 해석 결과를 얻을 수 있게 되었다. AI 기술 도입은 제품 개발 단계를 대폭 단축시키며, 빠른 예측 결과를 통해 효율성을 극대화할 수 있다.”고 말했다.     알테어의 이번 워크숍에서는 산학연 영역의 여러 연사가 다양한 전문 분야와 관련된 AI 트렌드를 다뤘다. 황보현우 하나은행 자문위원이 ‘AI 시대의 경쟁 우위 전략’, 현대자동차 한용하 연구위원이 ‘자동차 CAE 부문에서의 AI 적용 사례 소개’, 계명대학교 김양석 교수는 ‘AI 시대의 셀프서비스 분석’을 주제로 최신 연구 결과와 산업 동향을 소개했다. 또한 ‘엔지니어링 분야에서의 AI 적용: 엔지니어들의 기회와 도전’ 를 주제로 진행한 패널 토론에는 LG전자,  현대자동차, 계명대학교에서 참가해 AI 기술 적용에 대한 의견과 경험을 공유하는 시간을 가졌다. 알테어의 라비 쿤주 최고제품및전략책임자(CPSO)는 “다양한 전문성을 갖추지 않고는 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용하는 것이 어렵다”며, “알테어는 시뮬레이션과 AI, HPC 기술과 자원을 통합한 ‘알테어원’ 플랫폼을 통해 기업들의 AI 기술 도입 부담을 줄이고 현실적으로 구현할 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (1)   2019년 독일 KIT(카를스루에 공과대학교) 박사 출신의 졸업생 3명이 시뮤텐스(SIMUTENCE)라는 가상 복합재 해석 솔루션 회사를 설립하였다. 시뮤텐스는 상용 FEA(유한요소해석) 툴에 연결되는 맞춤형 시뮬레이션 방법을 포함한 설계 및 엔지니어링 서비스를 자동차, 항공우주 산업 뿐만 아니라 스포츠 용품/레크리에이션 분야까지 광범위하게 제공하고 있다. 이번 호부터 3회에 걸쳐 시뮤텐스 시뮬레이션 소프트웨어의 상세 기능, 모듈, 사례 등에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 씨투이에스코리아, www.c2eskorea.com   가상 프로세스 체인 시뮤텐스는 엔지니어링 컨설팅 및 시뮬레이션 작업을 제공하고, 아바쿠스(Abaqus) FEA 툴 등 맞춤형 플러그인을 개발 및 공급하며 금속 설계를 복합재로 변환하는 방법, 재료 및 프로세스 기술을 선택 및 최적화하는 방법을 포함한 통합 패키지를 개발 및 공급한다. 지난 2023년 3월에는 한국 및 아시아 지역의 독점 공급, 판매 및 교육, 기술지원 파트너로 씨투이에스코리아를 선정해, 국내 고객을 대상으로 솔루션을 제공하고 있다. 시뮤텐스는 다양한 열경화성 및 열가소성 복합재는 물론 하이브리드 금속/복합재 구조까지 시뮬레이션 기술을 지원하고 있다. 그리고 까다로운 엔지니어링 문제로 어려움을 겪고 있는 고객을 위해 FEA 구조 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 아바쿠스 및 사출.압축.오버몰딩 성형 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 몰드플로우(Moldflow)와 같은 프로세스 시뮬레이션 코드를 사용한다. 이러한 표준 도구가 적합하지 않거나 고객이 다른 유형의 엔지니어링 솔루션을 필요로 하는 경우, 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 도구도 개발 가능하다. 시뮤텐스의 임무는 복합재 부품 설계자와 제조업체가 가상 프로세스 체인을 통해 경량 부품과 공정을 개발하고 최적화하도록 돕는 것이다. 따라서, 각 기업 및 현장에서 사용하는 맞춤형 가상 프로토타이핑 시뮬레이션 툴의 정확성과 신뢰성 때문에 물리적 테스트를 여러 번 반복하는 불편함과 비용과 시간과 인력을 줄일 수 있다.     일반적으로 초기 제품 개발 단계는 엔지니어링 목표를 정의한 다음, 모든 기능적 요구 사항을 충족하는 재료별 설계를 개발하는 것부터 시작한다. 다음으로 공정 시뮬레이션을 적용하여 제조 가능성을 확인하고, 적합한 가공 매개변수를 선택하고, 기존 제조 효과(예 : 성형 또는 충진으로 인한 섬유 배향)와 결함(예 : 주름, 드라이 스팟(dry spot), 충진 문제 등)을 예측한다. 프로세스 및 구조 시뮬레이션을 위한 고급 모델링 기술과 제조 효과를 후속 시뮬레이션 단계로 지속적으로 이전할 수 있도록 구축한 인터페이스는 상용 소프트웨어 아키텍처의 모델링 기능을 향상시킬 수 있다. 치수 정확도는 복합재 설계에서 중요한 문제가 될 수 있으므로, 변형 및 열역학적 분석(경화/결정화 동역학 포함)을 적용하여 치수 변화를 예측하고 잔류 응력을 평가한다. 마지막 단계는 설계가 하중 요구 사항을 충족하는지 확인하고 강성을 결정하며 파손 시점 및 시작 및 초기 파손 모드 분석을 제공하기 위해 구조 해석을 수행하는 것이다.   공정 시뮬레이션 전문성 섬유 강화 복합재의 구조적 거동은 제조 효과에 의해 뚜렷이 영향을 받으므로, 가상 프로세스 체인을 적용함으로써 구조적 성능에 대한 제조 효과를 고려할 수 있다. 이러한 가상 설계 루프는 정확성과 신뢰성으로 인해 여러 차례의 설계 및 물리적 부품 테스트를 제거하여 개발 시간과 리소스를 줄이는데 도움이 된다. 우리는 중립적인 교환 형식으로 운영하기 때문에 고객이 현재 사용하고 있는 다양한 소프트웨어 패키지에 연결할 수 있다. 시뮤텐스는 열성형(thermoforming) 시뮬레이션, 압축 성형 시트(SMC)의 충전 시뮬레이션, 매핑 및 균질화를 위한 인터페이스용 플러그인 기능을 아바쿠스 FEA 제품군에서 사용할 수 있도록 추가하였다. 복합재 시뮬레이션에 대한 전문 지식과 KIT의 스핀오프라는 배경을 통해 최첨단 시뮬레이션 방법을 지원할 수 있다는 점을 내세운다.     SimuFill 시뮤필(SimuFill)은 성형 프로세스 모델링을 위한 기존 소프트웨어 아키텍처(아바쿠스 및 몰드플로우 플러그인)를 개선하여 고급 압축 및 사출 성형 분석이 가능하다. 시뮤필을 통해 제공되는 몰드플로우 추가 기능으로 pvT 거동을 경화도의 함수로 모델링할 수 있으며, 사출 및 압축 성형용 열가소성 및 열경화성 수지에 대한 결정화 및 경화 역학을 각각 예측하는 것이 포함된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.