캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 8월 18일 ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로, 오는 9월 11일~12일 온라인으로 개최되는 ‘코리아 그래픽스 2025’의 프리뷰 방송을 진행했다. 이번 방송에는 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수가 참여해 AI 기반 3D 시각화 기술의 최신 트렌드를 중심으로, 시각화 기술의 발전 방향을 살펴보았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 한양대학교 최종우 교수, 전문건설공제조합 박남용 교수   AI가 산업디자인의 전 과정에 깊숙이 스며들며 디자이너의 역할과 사고방식에 큰 변화를 요구하고 있다. 디자인은 더 이상 단순한 ‘예쁜 것’을 만드는 과정이 아니라, AI를 활용해 ‘창의성’과 ‘효율성’을 동시에 극대화하는 방향으로 재편되고 있다.   AI가 바꾸는 산업디자인의 미래 코로나19 팬데믹을 기점으로 디지털 전환이 가속화되면서, AI는 디자인 툴과 워크플로에 혁신적인 변화를 불러왔다. 3D 프린팅, VR, 협업 툴의 급성장으로 디자인 과정이 빠르게 디지털화되었다. 또한 미드저니(Midjourney), 비즈컴(Vizcom), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등의 생성형 AI 툴은 아이디어 발상부터 렌더링, 3D 모델링, 건축 설계 자동화까지 폭넓게 적용되고 있다. 특히 AI는 인간이 직접 처리하기 어려운 방대한 데이터를 신속하게 가공·검증할 수 있어, 디자이너가 아이디어 발상과 선택·조율에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 기업들은 AI를 활용한 맞춤형 서비스와 초개인화된 제품 생산을 시도하고 있으며, 이는 기존의 대량 생산 방식을 넘어 새로운 제조 패러다임을 제시하고 있다. 산업 전반에서 AI는 단순한 ‘보조 도구’를 넘어 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있다. 한양대학교 최종우 교수는 “디자이너는 앞으로 단순 창작자가 아니라 AI를 관리하고 조율하는 시스템 디자이너로 진화해야 한다”며, “무엇을 선택하느냐가 곧 디자이너의 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.   AI, 건축 설계 도구에서 동반자로 인공지능(AI)이 건축 분야에도 빠르게 확산되고 있다. 박남용 교수는 “건축에서 AI 활용은 단순한 시각화를 넘어 방법론적 영역으로 확장되고 있다”고 밝혔다. 그동안은 대규모 언어 모델(LLM)이 주로 주목받았지만, 최근에는 대규모 비전 모델(LVM)의 영향력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 “건축은 스케치, 도면, 이미지 등 시각 자료가 풍부하기 때문에 비전 모델과의 결합 효과가 크다”고 강조했다. 현재 건축계에서 자주 활용되는 도구로는 달리(DALL·E), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이 꼽힌다. 특히 건축 설계는 구조적 분석과 단계적 검토가 필요해 스테이블 디퓨전이 더 적합하다고 덧붙였다. AI 활용이 확대되면서 단순 텍스트 입력뿐 아니라 스케치나 간단한 모형 이미지를 기반으로 3차원 모델을 신속하게 구축할 수 있게 됐다. 여기에 GPT와의 결합을 통해 대지 조건, 용도 구분, 층별 계획까지 자동으로 제시되면서 설계 속도가 큰 폭으로 향상되고 있다. 또한 스케치업과 레빗 등 기존 BIM(빌딩 정보 모델링) 툴과의 연동 시도도 활발히 이뤄지고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

2025년형 HP ZBook Ultra G1a(Z북 울트라 G1a)는 휴대성과 고성능을 모두 만족시키는 최신 모바일 워크스테이션이다. 이번 리뷰에서는 AI 콘텐츠 제작, 블렌더 기반의 3D 작업, 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 제작 등 실제 프로젝트 기반으로 테스트한 결과를 중심으로 제품의 성능을 살펴보았다.   HP Z북 울트라 G1a는 2025년 최신 모델로, 이 글에서는 AI 크리에이터 작업과 블렌더(Blender)를 이용한 3D 작업, 높은 컴퓨터 성능을 필요로 하는 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 작업을 통해 리뷰하고자 한다. 처음 노트북을 개봉할 때 느낌은 모던하면서 고성능 느낌의 노트북 디자인이 적용되어 보여 좋았다.   HP Z북 울트라 G1a의 제품 구성 Z북 울트라 G1a의 기본 성능 체크를 위해 내 컴퓨터 성능을 체크한다. 이 모델은 워크스테이션급 성능을 노트북에 담아 휴대성과 성능을 모두 만족시키는 제품으로 설계되었다. AMD 라이젠(Ryzen) AI MAX+ 395는 16코어 32스레드의 젠 5(Zen 5) 아키텍처와 40개 컴퓨트 유닛을 탑재한 라데온(Radeon) 8060S 통합 그래픽을 결합한 혁신적인 APU(Accelerated Processing Unit : 가속 처리 장치)다. 이 프로세서는 50 TOPS의 XDNA 2 NPU를 통해 강력한 AI 성능을 제공하며, 별도의 독립 그래픽카드 없이도 RTX 4060에서 4070 수준의 그래픽 성능을 구현한다. AI 크리에이터와 3D 그래픽 작업을 하는 휴대용 워크스테이션이 필요한 사람들에게 좋은 컴퓨터 성능이다. 이번 리뷰에서 가장 좋았던 것은 AI 콘텐츠를 개발할 때 컴퓨터2025/7의 성능을 계속해서 체크해야 하는 부분이 있다는 것이다. 온디바이스 AI를 활용하여 인터넷이 연결되지 않았을 때도 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)를 적용하여 마치 비서처럼 쓸 수 있었다. AI 콘텐츠를 제작할 때 새로운 방법을 이용하여 접근할 때가 많은데, 이럴 때는 오류와 문제들이 많이 발생한다. 이런 경우, 이 부분을 함께 해결할 협업자가 필요한데 문제 해결과 검색에 많이 활용되었으며, 음성인식을 지원하여 대화하며 문제를 해결할 수 있어서 작업하는데 편했다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a의 구성   AMD 최적화된 AI 모델로 온디바이스 AI 활용 온디바이스 AI 기능을 통해 클라우드 연결 없이도 로컬에서 AI 작업을 수행할 수 있어 데이터 보안과 작업 속도 면에서 큰 장점을 보였다. 특히 실시간 AI 문제 해결과 정보 서치 작업에서 지연 시간이 거의 없어 원활한 작업 환경을 제공했다. AMD에 최적화된 모델 발표가 있어 그 부분을 테스트한 부분이 좋은 성과라고 생각된다. 어뮤즈(Amuse)는 AI 기반 이미지 생성 및 편집을 위한 소프트웨어로 텐서스택(TensorStack)에서 개발했으며, AMD와 협력하여 최적화된 성능을 제공한다. 주요 기능으로는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델을 활용한 AI 이미지 생성, AMD XDNA 슈퍼 레졸루션(AMD XDNA Super Resolution)을 통한 고해상도 이미지 출력 등이 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스로 간편한 설치 및 사용이 가능하다. AMD에서 전문적인 생성형 AI 프로그램인 어뮤즈를 이용하여 이미지를 만들어 보았다. 약 15초 정도 걸렸으며, 노트북에서도 이런 퀄리티가 가능했다.   ▲ 온디바이스 AI 활용   ▲ AMD에 최적화된 AI 모델   생성형 AI 이미지 작업 생성형 AI를 활용한 이미지 작업에서는 복잡한 프롬프트도 빠르게 처리하여 고품질의 이미지를 생성할 수 있었다. 특히 AMD의 하드웨어 가속 기능을 통해 일반적인 노트북 대비 2~3배 빠른 렌더링 속도를 보여 주었다. 생성 시간은 15초(2048×2048)였다. 콤피UI(ComfyUI)는 생성형 AI 오픈소스 프로그램으로 AI를 이용하여 이미지와 비디오를 생성할 수 있는 오픈 소스다. 콤피UI보다 빨리 렌더링되는 느낌이었다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   생성형 AI 비디오 작업 비디오 생성 작업에서도 안정적인 성능을 보여주었으나, 짧은 시간의 비디오 생성의 부분과 해상도가 높지 않은 생성형 비디오 생성이라서 한계는 있다. 하지만 비디오 생성을 노트북으로 테스트해서 확인할 수 있다는 자체가 놀라웠다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업 테스트 고사양의 컴퓨터 성능이 필요한 메타휴먼 작업에 활용해 보았다. 먼저 클라우드와 연결하여 디지털 휴먼을 만들어 보았다. 일반 노트북에서는 끊어지는 현상과 고사양의 노트북이 아닐 때는 화면이 끊어지는 현상이 있는데, HP Z북 울트라 G1a에서는 자연스럽게 화면이 이어지며 움직임 테스트에서도 언리얼 엔진의 게임 템플릿에서 자연스럽게 리얼타임으로 실행되는 결과를 볼 수 있었다.   ▲ 메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업   언리얼 엔진 작업 테스트 실제 시네마틱 영상 제작 과정에서는 언리얼 엔진의 실시간으로 미리보기 기능 자체와 실제 렌더링을 할 때 컴퓨터의 성능이 중요한 역할을 한다. 다른 노트북으로는 작업했을 때에는 실시간 미리보기는 화면이 끊어지는 현상이 있었지만, 이번 리뷰를 통해 워크스테이션급 노트북을 이용하면 어느 정도 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다.   ▲ 언리얼 엔진에서 작업   블렌더 3D 렌더링 테스트 블렌더 3D를 셋업하고 샘플 신(scene)의 인테리어 부분을 이미지 렌더링해 보니 시간적인 면에서 17분 39초가 소요됐다. 이는 동급 노트북 대비 상당히 빠른 렌더링 속도로, 복잡한 3D 신도 효율적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 하지만 다른 작업을 하면서 멀티 렌더링할 때 다운되는 현상이 있었다. 메모리가 필요한 다른 작업 없이 블렌더 싱글 렌더링만 진행할 때는 큰 이상은 없었다.   ▲ 블렌더 렌더링 테스트   맺음말 결론적으로 온디바이스 AI를 통해 정보 검색과 문제해결에 도움이 되었고, AI 전문 작업에서 빠른 제작 시간과 렌더링 시간을 보여주었다. 실제 인터넷에서 서비스 페이지까지 들어가서 프롬프트를 입력하면 보통 120초 이상 걸리는데, 바로 열어서 프롬프트를 입력하거나 대화하면 10초 정도면 바로 원하는 정보를 얻을 수 있다. 3D 작업과 리얼타임 엔진인 언리얼 엔진 작업에서도 노트북으로 편하게 시네마틱 영상 제작을 할 수 있었다. AMD의 그래픽카드이기 때문에 엔비디아 칩셋을 이용한 콤피UI는 테스트 설치가 되지 않아, 많이 사용하는 AI 오픈 소스로는 테스트하지 못해 아쉽다.   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티· 21벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

2025년형 HP ZBook Ultra G1a(Z북 울트라 G1a)는 휴대성과 고성능을 모두 만족시키는 최신 모바일 워크스테이션이다. 이번 리뷰에서는 AI 콘텐츠 제작, 블렌더 기반의 3D 작업, 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 제작 등 실제 프로젝트 기반으로 테스트한 결과를 중심으로 제품의 성능을 살펴보았다.   HP Z북 울트라 G1a는 2025년 최신 모델로, 이 글에서는 AI 크리에이터 작업과 블렌더(Blender)를 이용한 3D 작업, 높은 컴퓨터 성능을 필요로 하는 언리얼 엔진을 활용한 디지털 휴먼 작업을 통해 리뷰하고자 한다. 처음 노트북을 개봉할 때 느낌은 모던하면서 고성능 느낌의 노트북 디자인이 적용되어 보여 좋았다.   HP Z북 울트라 G1a의 제품 구성 Z북 울트라 G1a의 기본 성능 체크를 위해 내 컴퓨터 성능을 체크한다. 이 모델은 워크스테이션급 성능을 노트북에 담아 휴대성과 성능을 모두 만족시키는 제품으로 설계되었다. AMD 라이젠(Ryzen) AI MAX+ 395는 16코어 32스레드의 젠 5(Zen 5) 아키텍처와 40개 컴퓨트 유닛을 탑재한 라데온(Radeon) 8060S 통합 그래픽을 결합한 혁신적인 APU(Accelerated Processing Unit : 가속 처리 장치)다. 이 프로세서는 50 TOPS의 XDNA 2 NPU를 통해 강력한 AI 성능을 제공하며, 별도의 독립 그래픽카드 없이도 RTX 4060에서 4070 수준의 그래픽 성능을 구현한다. AI 크리에이터와 3D 그래픽 작업을 하는 휴대용 워크스테이션이 필요한 사람들에게 좋은 컴퓨터 성능이다. 이번 리뷰에서 가장 좋았던 것은 AI 콘텐츠를 개발할 때 컴퓨터2025/7의 성능을 계속해서 체크해야 하는 부분이 있다는 것이다. 온디바이스 AI를 활용하여 인터넷이 연결되지 않았을 때도 코파일럿+ PC(Copilot+ PC)를 적용하여 마치 비서처럼 쓸 수 있었다. AI 콘텐츠를 제작할 때 새로운 방법을 이용하여 접근할 때가 많은데, 이럴 때는 오류와 문제들이 많이 발생한다. 이런 경우, 이 부분을 함께 해결할 협업자가 필요한데 문제 해결과 검색에 많이 활용되었으며, 음성인식을 지원하여 대화하며 문제를 해결할 수 있어서 작업하는데 편했다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a의 구성   AMD 최적화된 AI 모델로 온디바이스 AI 활용 온디바이스 AI 기능을 통해 클라우드 연결 없이도 로컬에서 AI 작업을 수행할 수 있어 데이터 보안과 작업 속도 면에서 큰 장점을 보였다. 특히 실시간 AI 문제 해결과 정보 서치 작업에서 지연 시간이 거의 없어 원활한 작업 환경을 제공했다. AMD에 최적화된 모델 발표가 있어 그 부분을 테스트한 부분이 좋은 성과라고 생각된다. 어뮤즈(Amuse)는 AI 기반 이미지 생성 및 편집을 위한 소프트웨어로 텐서스택(TensorStack)에서 개발했으며, AMD와 협력하여 최적화된 성능을 제공한다. 주요 기능으로는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델을 활용한 AI 이미지 생성, AMD XDNA 슈퍼 레졸루션(AMD XDNA Super Resolution)을 통한 고해상도 이미지 출력 등이 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스로 간편한 설치 및 사용이 가능하다. AMD에서 전문적인 생성형 AI 프로그램인 어뮤즈를 이용하여 이미지를 만들어 보았다. 약 15초 정도 걸렸으며, 노트북에서도 이런 퀄리티가 가능했다.   ▲ 온디바이스 AI 활용   ▲ AMD에 최적화된 AI 모델   생성형 AI 이미지 작업 생성형 AI를 활용한 이미지 작업에서는 복잡한 프롬프트도 빠르게 처리하여 고품질의 이미지를 생성할 수 있었다. 특히 AMD의 하드웨어 가속 기능을 통해 일반적인 노트북 대비 2~3배 빠른 렌더링 속도를 보여 주었다. 생성 시간은 15초(2048×2048)였다. 콤피UI(ComfyUI)는 생성형 AI 오픈소스 프로그램으로 AI를 이용하여 이미지와 비디오를 생성할 수 있는 오픈 소스다. 콤피UI보다 빨리 렌더링되는 느낌이었다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   생성형 AI 비디오 작업 비디오 생성 작업에서도 안정적인 성능을 보여주었으나, 짧은 시간의 비디오 생성의 부분과 해상도가 높지 않은 생성형 비디오 생성이라서 한계는 있다. 하지만 비디오 생성을 노트북으로 테스트해서 확인할 수 있다는 자체가 놀라웠다.   ▲ 생성형 AI 이미지 작업   메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업 테스트 고사양의 컴퓨터 성능이 필요한 메타휴먼 작업에 활용해 보았다. 먼저 클라우드와 연결하여 디지털 휴먼을 만들어 보았다. 일반 노트북에서는 끊어지는 현상과 고사양의 노트북이 아닐 때는 화면이 끊어지는 현상이 있는데, HP Z북 울트라 G1a에서는 자연스럽게 화면이 이어지며 움직임 테스트에서도 언리얼 엔진의 게임 템플릿에서 자연스럽게 리얼타임으로 실행되는 결과를 볼 수 있었다.   ▲ 메타휴먼을 활용한 언리얼 엔진 작업   언리얼 엔진 작업 테스트 실제 시네마틱 영상 제작 과정에서는 언리얼 엔진의 실시간으로 미리보기 기능 자체와 실제 렌더링을 할 때 컴퓨터의 성능이 중요한 역할을 한다. 다른 노트북으로는 작업했을 때에는 실시간 미리보기는 화면이 끊어지는 현상이 있었지만, 이번 리뷰를 통해 워크스테이션급 노트북을 이용하면 어느 정도 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다.   ▲ 언리얼 엔진에서 작업   블렌더 3D 렌더링 테스트 블렌더 3D를 셋업하고 샘플 신(scene)의 인테리어 부분을 이미지 렌더링해 보니 시간적인 면에서 17분 39초가 소요됐다. 이는 동급 노트북 대비 상당히 빠른 렌더링 속도로, 복잡한 3D 신도 효율적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 하지만 다른 작업을 하면서 멀티 렌더링할 때 다운되는 현상이 있었다. 메모리가 필요한 다른 작업 없이 블렌더 싱글 렌더링만 진행할 때는 큰 이상은 없었다.   ▲ 블렌더 렌더링 테스트   맺음말 결론적으로 온디바이스 AI를 통해 정보 검색과 문제해결에 도움이 되었고, AI 전문 작업에서 빠른 제작 시간과 렌더링 시간을 보여주었다. 실제 인터넷에서 서비스 페이지까지 들어가서 프롬프트를 입력하면 보통 120초 이상 걸리는데, 바로 열어서 프롬프트를 입력하거나 대화하면 10초 정도면 바로 원하는 정보를 얻을 수 있다. 3D 작업과 리얼타임 엔진인 언리얼 엔진 작업에서도 노트북으로 편하게 시네마틱 영상 제작을 할 수 있었다. AMD의 그래픽카드이기 때문에 엔비디아 칩셋을 이용한 콤피UI는 테스트 설치가 되지 않아, 많이 사용하는 AI 오픈 소스로는 테스트하지 못해 아쉽다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티· 21벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

엔비디아가 양자화를 통해 스테이블 디퓨전 3.5(Stable Diffusion 3.5) 모델의 성능을 향상시켰다고 발표했다. 생성형 AI는 사람들이 디지털 콘텐츠를 만들고, 상상하며, 상호작용하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 그러나 지속적으로 AI 모델의 기능이 향상되고 복잡성이 증가면서 더 많은 VRAM이 요구되고 있다. 예를 들어 기본 스테이블 디퓨전 3.5 라지(Large) 모델은 18GB 이상의 VRAM을 사용하므로 고성능 시스템이 아니면 실행이 어렵다. 엔비디아는 이 모델에 양자화를 적용하면 중요하지 않은 레이어를 제거하거나 더 낮은 정밀도로도 실행할 수 있다고 설명했다. 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 40 시리즈와 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 세대 엔비디아 RTX PRO GPU는 FP8 양자화를 지원해 이러한 경량화된 모델을 실행할 수 있다. 또한 최신 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU는 FP4도 지원한다.     엔비디아는 스태빌리티 AI(Stability AI)와 협력해 최신 모델인 스테이블 디퓨전 3.5 라지를 FP8로 양자화해 VRAM 사용량을 40%까지 줄였다. 여기에 엔비디아 텐서RT(TensorRT) 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통한 최적화로 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델의 성능을 2배로 끌어올렸다. 또한, 텐서RT가 RTX AI PC 환경을 위해 새롭게 설계됐다. 높은 성능과 JIT(Just-In-Time), 온디바이스 엔진 구축 기능을 더하고 패키지 크기를 8배 줄여 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있게 됐다. RTX용 텐서RT는 이제 개발자를 위한 독립형 SDK로 제공된다. 엔비디아와 스태빌리티 AI는 인기 있는 AI 이미지 생성 모델 중 하나인 스테이블 디퓨전 3.5의 성능을 높이고 VRAM 요구 사항을 낮췄다. 엔비디아 텐서RT 가속과 양자화 기술을 통해, 사용자는 엔비디아 RTX GPU에서 이미지를 더 빠르고 효율적으로 생성하고 편집할 수 있다. 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 VRAM 한계를 해결하기 위해 이 모델은 텐서RT를 활용해 FP8로 양자화됐다. 그 결과, VRAM 요구량이 40% 줄어 11GB면 충분해졌다. 즉, 단 한 대의 GPU가 아닌 다섯 대의 지포스 RTX 50 시리즈 GPU가 메모리에서 모델을 동시에 실행할 수 있게 됐다. 또한 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델은 텐서RT를 통해 최적화됐다. 텐서RT는 텐서 코어를 최대한 활용할 수 있도록 설계된 AI 백엔드로, 모델의 가중치와 모델 실행을 위한 명령 체계인 그래프를 RTX GPU에 맞게 최적화한다.  FP8 텐서RT는 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 성능을 BF16 파이토치 대비 2.3배 향상시키면서 메모리 사용량은 40% 줄여준다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄의 경우, BF16 텐서RT는 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 빠르다. FP8 텐서RT를 적용한 결과, 스테이블 디퓨전 3.5 라지 모델은 BF16 파이토치(PyTorch)에서 실행했을 때보다 성능이 2.3배 향상됐고, 메모리 사용량은 40% 감소했다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄 모델도 BF16 텐서RT를 통해 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 높은 성능을 발휘했다. 최적화된 모델은 현재 스태빌리티 AI의 허깅페이스(Hugging Face) 페이지에서 이용할 수 있다. 또한 엔비디아와 스태빌리티 AI는 스테이블 디퓨전 3.5 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 출시할 계획이다. 이를 통해 크리에이터와 개발자는 다양한 애플리케이션에서 보다 쉽게 모델을 접근하고 배포할 수 있게 된다. 이 NIM 마이크로서비스는 오는 7월 출시될 예정이다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 올라마(Ollama)와 오픈AI(OpenAI) GPT가 지원하는 오픈 소스 AI 모델을 블렌더(Blender)와 연결해 프롬프트 입력에 의한 자동 모델링 에이전트를 개발하는 방법을 설명한다. 이 연결을 통해 3D 모델링 작업 흐름을 간소화하고, 간단한 텍스트 프롬프트만으로 3D 장면을 생성하고 수정할 수 있다. 이번 호의 내용을 통해 이 프로세스를 직접 구현하는 방법을 이해하고, AI 에이전트 도구로서 LLM 모델의 역량을 평가할 수 있다.   ■ 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   그림 1. 프롬프트 : ‘Generate 100 cubes along the line of a circle with a radius of 30. The color and size of each cube are random.’   개념 : 텍스트 기반 3D 모델링 ‘텍스트 기반 3D 모델링’이란, 사용자가 입력한 텍스트를 AI 모델이 분석하여 블렌더에서 실행할 수 있는 코드를 생성하고 이를 통해 3D 그래픽을 구현하는 방식이다. 텍스트 토큰을 조건으로 설정하여 메시 모델을 생성하는 방법도 존재하며, 이는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion : SD) 계열의 기술을 활용하는 경우가 많다. 그러나 SD 기반 모델은 정확한 크기와 위치를 지정하는 데 근본적인 한계를 가진다. 이번 호에서는 정확한 치수를 가진 모델을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으므로, SD 기반 모델에 대한 자세한 설명은 생략한다. 텍스트를 3D 모델로 변환하는 에이전트 도구는 CAD 툴과의 상호작용 방식을 개선할 가능성이 있으며, 그래픽 모델링의 진입 장벽을 낮추고 신속한 프로토타이핑이 가능할 수 있다.   실행 가능한 코드 다운로드 이번 호의 내용과 관련된 실행 가능한 코드는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있으니 참고한다. GitHub 링크 : https://github.com/mac999/blender-llm-addin   라이브러리 설치 블렌더와 올라마를 설치해야 한다.   1. 블렌더 다운로드 : blender.org   2. 윈도우에서 올라마 다운로드 : https://ollama.com/download   3. 오픈 소스 LLM 모델 설치(터미널에서 실행) ollama pull llama3.2 ollama pull gemma2 ollama pull codellama ollama pull qwen2.5-coder:3b ollama pull vanilj/Phi-4   4. 필요한 라이브러리 설치 pip install pandas numpy openai ollama   블렌더의 파이썬(Python) 환경에서 라이브러리를 설치하려면, 블렌더 설치 경로에 맞게 다음을 실행해야 한다. cd "C:/Program Files/Blender Foundation/Blender /python/bin" ./python.exe -m ensurepip ./python.exe -m pip install pandas numpy openai ollama   코드 설명 블렌더 UI 패널 생성 사용자가 블렌더에서 직접 모델을 선택하고 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있도록 커스텀 UI를 생성한다. class OBJECT_PT_CustomPanel(bpy.types.Panel): 　bl_label = "AI Model Selector" 　bl_idname = "OBJECT_PT_custom_panel" 　bl_space_type = 'VIEW_3D' 　bl_region_type = 'UI' 　bl_category = "Gen AI 3D Graphics Model" 　def draw(self, context): 　　layout = self.layout 　　layout.label(text="Select Model:") 　　layout.prop(context.scene, "ai_model", text="") 　　layout.label(text="User Prompt:") 　　layout.prop(context.scene, "user_prompt", text="") 　　layout.operator("object.submit_prompt", text="Submit")     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

인텔은 제온 6 P-코어(Xeon 6 with Performance-cores)와 가우디 3(Gaudi 3) AI 가속기를 출시하면서, 최적의 와트(watt)당 성능과 더 낮은 총 소유 비용(TCO)을 제공해 강력한 AI 시스템을 지원하겠다고 밝혔다.   ▲ 인텔 제온 6 P-코어 프로세서   인텔 제온 6 P-코어는 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 높은 효율로 처리할 수 있도록 설계돼 이전 세대 대비 2배 높은 성능을 제공한다. 코어 수 증가, 메모리 대역폭 2배 증가, 모든 코어에 내장 AI 가속 기능을 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세서는 에지에서 데이터센터 및 클라우드 환경에 이르기까지 AI의 성능 요구를 충족하도록 설계되었다. 대규모 생성형 AI에 최적화된 인텔 가우디 3 AI 가속기는 64개의 텐서 프로세서 코어(TPC)와 8개의 행렬 곱셈 엔진(MME)을 통해 심층 신경망 연산을 가속화한다. 가우디 3은 학습 및 추론 작업을 위한 128GB의 HBM2e 메모리와, 확장 가능한 네트워킹을 위한 24개의 200Gb 이더넷 포트를 갖추고 있다. 또한 파이토치(PyTorch) 프레임워크와 허깅페이스(Hugging Face)의 고급 트랜스포머 및 디퓨전 모델과의 호환성을 제공한다. 인텔은 최근 IBM과 협력하여 IBM 클라우드에서 가우디 3 AI 가속기를 서비스 방식으로 배포한다고 발표한 바 있다. 이를 통해 인텔과 IBM은 AI를 활용하고 확장하는 데 있어 총 소유 비용을 줄이고 성능을 향상시킬 계획이다.   ▲ 인텔 가우디 3 AI 가속기   대규모 AI 배포를 위해서는 유연한 배포 옵션, 경쟁력 있는 가격 대비 성능, 접근 가능한 AI 기술 등을 고려해야 한다. 인텔은 x86 인프라와 개방형 생태계를 앞세워 기업이 최적의 TCO와 성능 대 전력비를 갖춘 고부가가치 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 인텔은 델 테크놀로지스, 슈퍼마이크로 등 주요 OEM 파트너들과 협력하여 고객의 특정 요구에 맞춘 AI 배포 시스템을 공동 설계하고 있다. 델 테크놀로지스는 현재 가우디 3과 제온 6을 활용한 RAG(검색 증강 생성) 기반 솔루션을 공동 설계 중이다. 생성형 AI 솔루션을 프로토타입에서 생산 준비가 완료된 시스템으로 전환하는 과정에는 실시간 모니터링, 오류 처리, 로깅, 보안, 확장성 등에 대한 과제가 포함된다. 인텔은 OEM 및 파트너들과의 공동 엔지니어링을 통해 이러한 문제를 해결하며, 생산 준비가 완료된 RAG 솔루션을 제공한다. 이 솔루션은 오픈 플랫폼 엔터프라이즈 AI(OPEA) 플랫폼을 기반으로 하며, OPEA 기반 마이크로서비스를 통합하여 확장 가능한 RAG 시스템을 구축하고, 제온 및 가우디 AI 시스템에 최적화되어 고객이 쿠버네티스(Kubernetes), 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI) 및 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(Red Hat Enterprise Linux AI)에서 쉽게 애플리케이션을 통합할 수 있도록 설계되었다. 인텔의 데이터센터 및 AI 사업을 총괄하는 저스틴 호타드(Justin Hotard) 수석부사장은 “AI에 대한 수요가 데이터센터의 대규모 변화를 이끌고 있으며, 업계는 하드웨어, 소프트웨어, 개발 도구에서 다양한 선택지를 원하고 있다”면서, “제온 6 P-코어 프로세서 및 가우디 3 AI 가속기의 출시와 함께, 인텔은 고객들이 더 높은 성능, 효율성, 보안을 갖춘 워크로드를 구현할 수 있도록 개방형 생태계를 지원하고 있다”고 강조했다. 인텔의 나승주 데이터센터 및 AI 사업부 한국 영업 총괄 상무는 “지난 6월 E코어 기반 제온 6를 출시한데 이어, 이번에 코어당 고성능 제품을 원하는 고객을 공략할 수 있는 P코어 제품을 출시하며 제온 6 라인업이 좀 더 풍성해졌다”면서, “이뿐 아니라 AI 가속기 신제품인 가우디 3 제품을 출시함으로써, 국내 고객들에게 AI 인프라 구축에 폭넓은 선택지를 제공할 수 있게 되었다. 조만간 주요 OEM에서 이번에 출시한 인텔 제품을 탑재한 서버를 국내 출시할 계획인만큼, 국내 고객들도 인텔 신제품의 강점을 빠른 시일안에 경험할 수 있을 것으로 예상한다”고 밝혔다.

레노버가 독일 베를린에서 열린 국제가전박람회 ‘IFA 2024’에서 강력한 AI 성능으로 사용성과 창의성을 높인 최신 디바이스를 공개했다. 레노버의 새로운 제품 라인업은 사용자와 상호 작용할 수 있는 혁신 기능, 새로운 폼팩터, AI 기반 다양한 기능이 적용돼 사용자 경험을 향상시키는 데에 초점을 맞췄다. 레노버는 인텔과 설계 협업을 통해 레노버 아우라(Aura) 에디션 시리즈를 출시했다. 사용자가 디바이스와 적극적으로 상호 작용하며 생산성을 높이도록 설계된 아우라 시리즈는 스마트 모드, 스마트 쉐어, 스마트 케어와 같은 특별한 기능을 제공한다. 업무, 휴식, 창작 등 사용자 니즈에 맞춰 즉시 적용되는 스마트 모드를 통해 사용자는 ▲보안 ▲집중력 ▲화상회의 ▲전력 소비 안배 ▲올바른 자세 등 맞춤 설정 기능을 효과적으로 제어한다. 스마트 쉐어는 AI 기반 이미지를 스마트폰과 노트북에서 쉽게 공유하도록 지원하며, 스마트 케어는 실시간으로 노트북 관련 문제를 해결하고 보안 솔루션을 제공한다.   ▲ 씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션   코파일럿+ PC 기능을 지원하는 씽크패드 X1 카본 13세대 아우라 에디션은 역대 씽크패드 X1 카본 시리즈 중 가장 가벼운 무게를 제공한다. 최신 인텔 코어 울트라 프로세서와 인텔 아크 Xe 그래픽, 45TOPS 이상의 NPU를 내장해 향상된 AI 컴퓨팅 성능과 전력 효율을 제공한다. 최대 2.8K OLED 돌비 비전 디스플레이를 탑재할 수 있다. 인텔 이보(Evo) 인증을 받은 레노버 요가 슬림 7i 아우라 에디션은 인텔 코어 울트라 프로세서를 탑재해 까다로운 작업에도 부드럽고 효율적인 성능을 제공한다. 48TOPS 이상의 NPU는 크리에이터를 위한 AI 기반 애플리케이션 구동을 가속화한다. 와이파이 7, 블루투스 5.4로 빠르고 안정적인 무선 연결이 가능하며 썬더볼트 4를 포함해 여러 포트를 지원해 안정적인 연결을 필요로 하는 크리에이터에게도 적합하다.   ▲ 오토 트위스트 AI PC 콘셉트 제품   레노버는 오토 트위스트 디자인을 적용한 차세대 AI PC 콘셉트를 공개했다. 이중자유도(Dual Degree of Freedom) 자동 회전 기능은 다양한 상황에 적응돼 일반 사용자는 물론 전문가에게도 최적의 경험을 제공한다. 오토 트위스트 AI PC 콘셉트 제품은 사용자 움직임을 상시 추적해 최적의 디스플레이 가시성을 보장한다. 자연어 음성 명령 기능을 탑재해 ▲노트북 종료 ▲노트북 모드 ▲태블릿 모드 등 여러 모드를 쉽게 전환할 수 있다. 사용자가 자리를 비운 경우 스마트 커버가 자동으로 닫히는 등 보안 기능도 강화됐다.    ▲ 요가 프로 7   요가 프로 7은 높은 성능을 원하는 콘텐츠 크리에이터와 전문가에게 적합한 프리미엄 코파일럿+ PC다. 50 TOPS NPU가 탑재된 AMD 라이젠 AI 9 365 프로세서를 장착해 창의적인 작업의 속도를 높여준다. 14.5인치 퓨어사이트 프로 OLED 디스플레이는 2.8K 해상도, 120Hz 주사율, 400 니트 밝기로 정밀하고 생동감 있는 색상을 표현한다. 요가 프로 7에 적용된 레노버 엑스파워(X Power)는 AI를 기반으로 한 층 개선됐다. 높은 부하에도 시스템 발열을 저온으로 제한해 강도 높은 작업에서 일관된 성능을 지원하며, 소프트웨어 미리보기, 렌더링, 내보내기 속도를 향상시킨다. 따라서 크리에이터는 오랜 시간 효율적으로 작업을 수행하고 진행 작업을 실시간 확인할 수 있어 생산성이 높아진다. 자연어 처리를 통해 이미지를 생성하고 편집 가능한 온디바이스 애플리케이션 ‘레노버 크리레이터 존(Lenovo Creater Zone)’은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 3.0을 기반으로 더욱 빨라졌다. 텍스트 설명, 스케치, 참조 이미지 등 사용자가 제공하는 입력 사항에 맞춰 이미지를 몇 초 만에 생성함으로써 그래픽 디자이너, 콘텐츠 크리에이터, 마케터 등 다양한 전문가들은 아이디어를 쉽고 정확하게 구현할 수 있다. 이외에도 레노버는 ▲새로운 젠 5 아키텍처의 AMD 라이젠 AI 프로 프로세서와 최신 AMD 라데온 GPU를 탑재해 높은 반응 속도, 빠른 멀티태스킹, 신속한 콘텐츠 생성을 지원하는 비즈니스 노트북인 씽크패드 T14s 6세대 AMD ▲스냅드래곤 X 플러스 8코어 프로세서를 탑재해 생산성과 에너지 효율을 높이고, 전용 NPU로 AI 작업 속도가 향상된 씽크북16 7세대 ▲스냅드래곤 X 플러스 8코어 프로세서와 최대 32GB 램, 최대 1TB 스토리지를 탑재한 아이디어패드 슬림 5x ▲AMD 라이젠 7000+ 프로세서와 최대 32GB 램, 15인치 디스플레이를 장착해 멀티태스킹과 고사양 작업에 최적화된 성능을 제공하는 아이디어패드 슬림5 등의 신제품을 공개했다.  그리고, 기업의 AI PC 도입을 지원하는 ‘AI PC 패스트 스타트(AI PC Fast Start)’ 서비스를 새롭게 출시했다. AI PC 패스트 스타트는 AI 지원 디바이스의 배포와 구성을 간소화하고 사용자 경험을 개선해 기업 전반에서 AI 채택을 가속화할 수 있도록 한다. 기업의 기술 준비도를 평가하고 그에 따라 솔루션을 제공함으로써 기업은 AI PC를 원활하게 도입할 수 있다.

디자인 방식을 바꾸는  게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향   생성형 AI와 그래픽에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 서울미디어대학원대학교(SMIT) 유훈식 교수는 인공지능디자인협회 설립, AI 디자이너 커뮤니티 오픈채팅방 운영, 유튜브 등 다양한 활동으로 주목받고 있다. 한편, 9월 27일 진행되는 ‘코리아 그래픽스 2024’에서 추진 위원장을 맡은 유훈식 교수는 기조연설을 통해 관련 업계의 트렌드를 소개할 예정이다.   ■ 진행 : 최경화 국장 / 정리 : 박경수 기자     본인에 대한 소개를 부탁드린다 주로 AI에 대한 UI 디자인, 자율주행 자동차나 로봇 이런 것에 대한 인터페이스가 어떻게 설계되어야 하는지 등에 대한 연구들을 많이 진행했다. 특히 최근 3년 정도는 생성형 AI가 촉발되는 시점부터 주요 기술들을 눈여겨보다가 AI가 디자인 쪽에 미치는 영향이 굉장히 클 것으로 생각해 연구의 방향을 바꾸었다. 교육 관련해서도 방향을 좀 바꿔서, 지금은 AI를 활용한 디자인에 관심을 갖고 진행하고 있다. 그동안 디자이너가 많이 해왔던 것들이 디자인 싱킹으로 변화를 주었다면 이제는 AI의 접목을 통해서 어떻게 활용할 것인가, 또 창의적인 디자인에는 그동안 해왔던 UX/UI 디자인과 AI를 활용한 디자인을 어떻게 교육 등에 활용할 수 있을지 고민하고 있다.   최근 하고 있는 활동은 어떤 것이 있는지 작년에 인공지능디자인협회를 다른 분들과 같이 만들었다. 이 협회에서는 커뮤니티를 통해 같이 모여서 서로 토의하고 논의할 수 있는 장을 만들기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높다 보니 오픈 채팅방과 세미나 형태로 모이고 있다. 많은 분들이 관심을 가지고 소통하면서 장들을 만들어 가고 있어서 그 점이 좋다고 생각한다. 또한 인공지능디자인협회에서는 AI 디자인 세미나를 개최해서 AI 디자인 쪽 관련된 전문가분들과 사례를 공유하고 있다.   생성형 AI가 컴퓨터 그래픽 시장에서도 많은 영향을 미치고 있다. 실제 어떤 영향을 미치고 있으며 예상되는 변화는 무엇인지 그래픽 시장은 거의 모든 분야에 영향을 미치고 있다. AI 도입으로 작업 방식과 결과물 모두에 영향을 주고 있다고 생각한다. 기존의 그래픽 작업에서는 영상을 편집하거나 3D 관련된 도구들을 활용했다. 최근에는 이런 것들의 앞단에 생성형 AI가 배치되면서 대규모 언어 모델(LLM)인 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 등을 사용해 디자인 기획을 하고, 미드저니(Midjourney)나 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 같은 AI 툴을 이용해 이미지와 영상을 새롭게 생성하는 방식으로 바뀌고 있다. 기본적으로 이런 AI가 활용되면서 콘텐츠를 만드는 시각화 작업의 형태가 완전히 바뀌었다고 생각한다.    제조/건축 산업에서 생성형 AI는 어느 정도 적용되고 있다고 보는지 건축이나 제조, UI 디자인 등의 분야에서 실무자가 사용하는 최종 도구의 경우 AI와는 아직 간극이 있다. 따라서 생성형 AI는 개인적으로 학습하거나, 관련 툴을 돌려서 쓰거나, 이미지를 새롭게 변환시키는 등의 형태로 활용되고 있다.  그동안 만들어 왔던 결과물의 아웃풋 스타일이나 감각이 있는데, 이러한 것들에 AI가 많이 개입되면서 지금은 AI로 만든 디자인 결과물이 많아졌다. 하지만 아직 AI에도 한계는 있다고 생각한다. 그러나 이런 것들도 AI가 학습이 늘어남에 따라 특화된 이미지들을 더 많이 생산할 수 있게 되면 나중에는 더 멋진 결과물을 만들 수 있을 것 같다. 해외의 경우, 자하 하디드 건축사무소 같은 곳에서도 AI를 적극적으로 활용하고 있다.    생성형 AI 시대가 되다 보니 크리에이터가 편해졌다는 견해도 있는데 창작자에게 무척 좋은 시대가 됐다고 생각한다. 특히 일반인이 뭔가를 창작하기에 너무나 좋은 시대가 됐다. 반면에 디자이너에게는 어려운 시대인 것 같다. 누구나 쉽게 퀄리티 있는 결과물을 만들 수 있게 되다 보니, 디자이너도 생성형 AI의 활용 능력을 갖춰야먄 더 전문성을 가질 수 있다고 생각한다. 생성형 AI를 활용할 수 있어야 기존의 디자이너도 훨씬 더 높은 생산성과 효율을 낼 수 있을 것이다. 이제는 진짜 전문적인 능력을 갖춰야 생존할 수 있는 시대라고 생각한다.    생성형 AI의 향후 발전 방향에 대해서는 어떻게 전망하는지 AI를 이용해 콘텐츠를 잘 만든다고 해도 다른 사람들이 정말로 필요로 하는 것인지가 중요한 문제다. 크리에이터는 실제 콘텐츠를 잘 제작하고 창작할 수 있어야 한다. 따라서 크리에이터는 프롬프트를 잘 쓰는 것 외에도 디자인 툴을 잘 다룰 수 있어야 한다. 즉, 두 가지 모두 잘 할 수 있어야 한다. 중요한 건 AI 활용 기술이 있어야 한다는 점이다.    생성형 AI 시대를 살아갈 크리에이터에게 조언을 부탁드린다 프롬프트 엔지니어링을 통해 내가 원하는 어떤 이미지를 창작한다든지, 내가 원하는 영상을 만든다든지, 내가 원하는 시나리오를 AI로 만들 수 있는 시대가 됐다. AI를 잘 세팅할 수 있어야 하고, 잘 다룰 수도 있어야 한다. 또한 AI에 대한 이해와 함께 기술적인 능력도 필요하다고 생각한다. 중요한 건 결국 인간에 대한 이해로 접근해야 한다는 점에서 밸런스가 필요하다고 생각한다.  기술만 가진 분들은 생성형 AI 교육을 한다고 해도 괜찮은 콘텐츠를 만들 가능성이 낮다. 정말 필요한 결과물을 잘 만들려면 인문학적인 감성을 가진 분들이 조금 더 AI에 대해 깊게 공부한다면 사람들에게 필요한 것들을 만들어낼 수 있을 것이라고 본다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 PC 환경에서 인공지능(AI)을 활용하기 위한 자사의 기술과 활용사례를 소개했다. 엔비디아는 PC 기반의 AI가 클라우드의 대규모 AI로 대응하기 어려운 분야에서 시장을 창출할 수 있을 것으로 보고 있으며, PC 환경에서 생성형 AI의 개발과 활용을 지원하는 다양한 기술을 제공할 계획이다. ■ 정수진 편집장   PC 기반 AI의 성장세 이어질 것 지금까지의 AI 기술 발전에서는 클라우드 기반의 대규모 연산 기술이 큰 비중을 차지해 왔다. 대규모 AI 모델과 애플리케이션의 경우에 클라우드에서 구동하는 것이 유리하지만, 모든 것을 클라우드에서 실행할 수는 없다. 인터넷에 연결되지 않은 상황에서는 클라우드에 액세스할 수 없다. 게임이나 비디오 스트리밍의 경우에는 때로 속도보다 지연 시간이 더 중요할 수도 있다. 대용량의 원본 이미지 파일이나 비디오 파일을 업로드/다운로드하는 데에는 긴 시간이 걸리기 때문에 클라우드에 모든 것을 업로드하기가 어렵고, 보안이 중요한 정보를 클라우드에 저장하고 싶지 않을 수도 있다. 클라우드는 서버 비용을 지불해야 하기 때문에, PC에서 작업을 수행하는 것이 비용 효율적일 수도 있다. 엔비디아의 제프리 옌(Jeffrey Yen) APAC 테크니컬 마케팅 시니어 디렉터는 “PC에서 AI의 수요 증가에 따라 AI 연산을 처리할 수 있는 더 가벼운 프로세서인 NPU(신경망 처리 유닛)가 시장 기회를 창출하고 있는 것도 주목할 만하다”고 전했다. NPU는 항상 켜져 있어야 하고 전력을 적게 소비해야 하는 가벼운 사용 사례에 적합하다. 반면 게임이나 콘텐츠 생성 등 더 많은 AI 사용 사례를 위해서는 NPU보다 성능이 높은 GPU를 활용할 수 있다. 옌 시니어 디렉터는 “GPU와 NPU를 탑재한 AI PC는 테크 역사에서 중요한 발전 중 하나로 모든 주요 애플리케이션에 통합되고 있으며, 미래에는 거의 모든 사용자에게 영향을 미칠 것”이라고 짚었다.   ▲ NPU, PC GPU, 데이터 센터 GPU 기반 AI의 차이점   PC AI 앱 개발의 과제 해결 지원 옌 시니어 디렉터는 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)가 윈도우 PC 애플리케이션 개발자에게 기회와 함께 과제를 안겨주고 있다고 짚었다. 개발자는 고품질의 다양한 오픈소스 생성형 AI 모델을 활용해 새로운 것을 창조할 수 있지만, 윈도우 애플리케이션은 특정 애플리케이션에 맞는 구체적이고 타기팅된 응답이 필요하다는 것이다. 이 때문에 개발자는 오픈소스 모델을 그대로 사용하기보다는 필요에 맞게 조정하고 최적화하는 작업을 해야 한다. 또 PC 하드웨어에서 실행할 수 있도록 모델을 최적화하는 것도 필요하다. 이를 위해 엔비디아는 ‘RTX AI 툴킷(RTX AI Toolkit)’을 제공해 개발자가 AI를 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. RTX AI 툴킷은 AI 모델의 커스텀화, 최적화, 배포 등의 프로세스를 단순화한다. RTX AI 툴킷을 사용해 최적화된 모델은 더 빠르고 RTX 50 시리즈 GPU가 탑재된 랩톱 PC에서도 실행할 수 있는 수준이 된다는 것이 옌 시니어 디렉터의 설명이다. 또한, 엔비디아 AI 추론 관리자(NVIDIA AI Inference Manager : AIM)는 추론 관리와 관련된 두 가지의 주요 작업을 수행한다. 첫 번째는 AI 모델이 포함된 모든 파일과 데이터를 PC에 올리는 것이고, 두 번째는 추론이 어디서 이루어지는지 결정하는 데에 도움을 주는 것이다. 이를 위해 AIM은 다양한 백엔드 및 하드웨어를 위한 통합 인터페이스 API를 제공한다.   ▲ PC 앱의 AI 통합을 지원하는 엔비디아의 RTX AI 툴킷   다양한 PC AI 기술 활용사례 소개 엔비디아는 RTX 및 텐서 코어(Tensor Core)의 도입과 함께 AI 기술의 개발을 꾸준히 진행해 왔다. 2018년에는 게이밍을 위한 DLSS(딥러닝 슈퍼 샘플링) 기술을 발표했고, 2019년에는 크리에이터를 위한 ‘엔비디아 스튜디오 SDK’를 선보였다. 이후에도 방송 및 영상 콘텐츠, 화상회의, 비디오 스트리밍 등 다양한 분야에 AI 기술을 적용하고 있다.  옌 시니어 디렉터는 게임 및 영상 분야를 중심으로 엔비디아의 AI 기술 활용 사례를 소개했다. 엔비디아는 최근 AI 추론을 위한 마이크로서비스인 NIM을 적용한 디지털 휴먼을 발표했는데, NIM은 PC와 클라우드에서 최적화되었으며, AI 툴킷을 사용하여 조정되었다. 프로젝트 G-어시스트(Project G-Assist)는 게이머가 게임을 배우는 데에 필요한 시간과 노력을 줄여주는 AI 도우미이다. 게임 내 상황 맥락을 실시간으로 파악해 플레이에 유용한 가이드를 제공하고, 시스템의 튜닝과 성능 최적화를 지원한다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델 기반의 이미지 생성 프로그램인 콤피UI(ComfyUI)에 RTX 가속을 지원해, RTX 랩톱에서 더욱 빠르게 이미지를 생성할 수 있게 됐다. 메이저 영상 애플리케이션인 VLC와 다빈치 리졸브(Davinci Resolve)에 RTX 비디오(RTX Video)가 적용돼 AI 기반으로 HDR 영상 재생 및 편집이 향상됐다. 한편, 옌 시니어 디렉터는 지포스 RTX 그래픽카드를 더 작은 사이즈의 PC에 탑재할 수 있는 스몰 폼 팩터(SFF) 이니셔티브를 도입했다고 전했다. 이를 통해 엔비디아는 SFF에 맞춰진 RTX 그래픽카드의 크기와 형태에 관한 정보를 제공하고, 사용자가 PC를 조립할 때 호환성을 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 옌 시니어 디렉터는 “앞으로 AI는 보이지 않는 곳에서 사람이 인식하지 못한 채 더 편하게 쓸 수 있는 방향으로 발전할 것”이라면서, 게임과 영상 외에도 다양한 분야에서 RTX AI를 활용할 수 있다고 밝혔다. NIM이 레고 블록처럼 애플리케이션과 결합해 더 쉽게 AI를 사용하도록 돕고, 실시간 데이터 처리에서 NPU보다 높은 성능의 GPU를 활용해 품질을 높일 수 있다는 것이다. 옌 시니어 디렉터는 “텍스트 생성, 코딩, 화상회의 등에서 빠른 처리 속도는 더 많은 시도를 가능하게 함으로써, 더 나은 최종 결과물을 얻을 수 있게 한다”고 짚었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

최근 그래픽 디자인 분야에서 생성형 AI 도구의 활용이 급격히 증가하고 있다. 이들 도구는 디자이너들이 더 창의적이고 효율적으로 작업할 수 있도록 돕고 있으며, 다양한 분야에서 큰 인기를 끌고 있다. 이번 기사에서는 그래픽 작업에 유용한 주요 생성형 AI 도구들을 소개한다. 1. Stable Diffusion(스테이블 디퓨전) 이미지 출처 : 스테이블 디퓨전 홈페이지 Stability AI에서 개발한 Stable Diffusion은 텍스트에서 이미지를 생성하는 능력이 뛰어나며, 다양한 용도로 활용될 수 있다. 특히 커스터마이즈된 이미지 생성에 유용하여, 광고나 브랜딩 작업에 많이 사용된다. 무료이나 사용이 까다롭다는 평이 있다.   2. MidJourney(미드저니) MidJourney는 주로 예술적이고 독특한 이미지를 생성하는 데 사용된다. 다양한 스타일의 작품을 만들 수 있어 디지털 아티스트들 사이에서 특히 인기가 많다. 예술 작품에서 광고 디자인까지 폭넓게 활용된다.   3. DALL-E (달리)   OpenAI에서 개발한 DALL-E 3는 텍스트 설명을 바탕으로 고화질 이미지를 생성할 수 있는 도구다. 예술적 표현이나 창의적인 작업에 널리 사용되며, 사용자들의 상상력을 현실로 바꾸어 주는 역할을 한다.   4. Adobe Firefly (어도비 파이어플라이) Adobe의 생성형 AI 도구인 Firefly는 텍스트에서 이미지를 생성하거나, 이미지에서 텍스트를 생성하는 등 다양한 기능을 제공한다. Adobe의 다른 제품들과의 통합이 강점으로, 전체 디자인 프로세스를 더욱 원활하게 만들어준다.   5. Artbreeder Artbreeder는 유전자 알고리즘을 사용하여 이미지를 조합하고 변형하는 기능을 제공하는 도구다. 특히 캐릭터 디자인이나 환경 디자인에 유용하며, 사용자가 원하는 스타일의 이미지를 쉽게 만들어낼 수 있다. 6. Adobe Sensei Adobe의 Creative Cloud 제품군에 통합된 AI 도구인 Sensei는 이미지 향상, 객체 선택 및 마스킹, 패턴 인식 등 다양한 작업을 자동화하여 디자인 프로세스를 간소화한다. 이를 통해 디자이너들은 더욱 효율적으로 작업할 수 있다. 7. Canva (캔바) Canva는 사용하기 쉬운 인터페이스와 함께 AI 기반의 디자인 도구를 제공하여 배경 제거, 이미지 업스케일링, 색상 팔레트 생성 등을 지원한다. 비전문가도 손쉽게 고퀄리티 디자인을 만들 수 있어 많은 인기를 끌고 있다. 8. Designs.ai Designs.ai는 로고 생성, 비디오 제작 등 다양한 디자인 작업을 지원하는 종합적인 AI 도구다. 머신러닝 기능을 통해 복잡한 디자인 작업을 간단하게 처리할 수 있으며, 소규모 기업이나 개인 디자이너들에게 유용하다. 9. Khroma Khroma는 AI를 사용하여 색상 팔레트를 생성하고, 디자이너가 선호하는 색상 조합을 기반으로 맞춤형 팔레트를 추천한다. 색상 선택이 중요한 디자인 작업에서 특히 유용하다.   10. 무료 컬러링 페이지 생성기 챗GPT 무료 컬러링 페이지 생성기는 사용자가 원하는 주제나 스타일에 맞춘 컬러링 페이지를 생성해준다. 교육용이나 취미 활동으로 활용할 수 있다. 이 도구들은 그래픽 디자이너, 디지털 아티스트, 마케팅 전문가 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 창의적인 작업을 더욱 효율적이고 혁신적으로 만들어주고 있다. 생성형 AI 도구의 발전은 앞으로도 그래픽 디자인 분야에 많은 변화를 가져올 것으로 기대된다.