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[특별기고] 디지털 트윈 발전 전망

작성일 : 2025-05-05

AMD, 오라클 클라우드 인프라스트럭처에 5세대 에픽 CPU 도입

AMD는 5세대 에픽(EPYC) 프로세서가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) E6 컴퓨팅 스탠다드 플랫폼에 도입된다고 발표했다. 엔터프라이즈와 AI, 클라우드를 위한 서버용 CPU인 5세대 에픽 프로세서를 적용한 OCI E6 플랫폼은 OCI 자체 테스트 기준으로 이전 세대 E5 인스턴스 대비 최대 2배 향상된 비용 대비 성능을 제공한다. 새로운 OCI E6 플랫폼은 이전 세대인 E5의 성공에 이어 범용 및 컴퓨팅 집약적 워크로드를 위한 높은 성능과 비용 효율을 제공한다. 이를 통해 AMD 에픽 프로세서를 기반으로 하는 주요 클라우드 서비스에 1000개 이상의 새로운 컴퓨팅 인스턴스 선택권을 제공한다. OCI E6 스탠다드 베어메탈 인스턴스 및 가상 머신(VM)은 현재 미국 동부(애시번), 미국 서부(피닉스), 미국 중서부(시카고), 독일 중부(프랑크푸르트), 영국 남부(런던) 등 여러 지역에서 이용 가능하며, 향후 몇 달 내에 점진적으로 지역을 확대할 예정이다. AMD의 댄 맥나마라(Dan McNamara)서버 비즈니스 부문 수석 부사장 겸 총괄 책임자는 “클라우드 환경에 AMD 에픽 프로세서가 신속히 도입되는 것은 AMD의 혁신적이고 고성능 설루션이 파트너들에게 경쟁력 있는 클라우드 서비스를 제공하도록 돕고 있다는 것을 입증한다”면서, “OCI의 유연한 인프라와 5세대 에픽 프로세서의 강력한 성능이 결합해 고객들은 가장 중요한 워크로드를 가속화하면서도 클라우드 인프라를 최적화할 수 있다”고 말했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처의 도널드 루(Donald Lu) 컴퓨팅 부문 수석 부사장은 “OCI는 고객들에게 최고의 성능과 비용 효율성을 갖춘 클라우드 설루션을 제공하기 위해 노력하고 있다”면서, “OCI는 AMD 에픽 프로세서로 구동되는 새로운 OCI E6 컴퓨팅 스탠더드 플랫폼을 바탕으로 오늘날 가장 복잡한 워크로드의 요구 사항을 강력한 컴퓨팅 성능과 확장성, 효율성으로 채워 나가고 있다”고 덧붙였다.

작성일 : 2025-04-01

오라클, 엔비디아 AI 엔터프라이즈 제공으로 분산형 클라우드 기능 확장

작성일 : 2025-03-27

엔비디아, AI와 그래픽 융합 가속화하는 데이터센터 GPU ‘RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션’ 발표

작성일 : 2025-03-21

멘딕스 10.18 : 소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합

개발 및 공급 : 멘딕스 주요 특징 : 생성형 AI 인스턴스 생성 및 AI 애플리케이션 개발을 돕는 생성형 AI 리소스 팩 도입, 디지털 혁신을 지원하는 새로운 통합 툴 제공, 스마트 개발을 위한 생성형 AI 기반 서비스 세트 업데이트 등 지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스 10.18(Mendix 10.18) 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 다음과 같은 기능을 제공한다. 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여, 보다 빠르고 뛰어난 생산성 제공 생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 이번 업데이트는 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가되면서, 지속적으로 혁신 비전을 실현하고자 하는 멘딕스의 의지를 나타낸다. 아이디어를 영향력 있는 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 멘딕스10.18에 새롭게 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업들은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업들의 진입 장벽을 낮췄다. 이 번들에는 다음과 같은 두 가지 팩이 포함되어 있다. 멘딕스 클라우드 모델 리소스 팩 : 사용자가 플랫폼 내에서 생성형 AI 인스턴스를 신속하게 생성하고, 자체 하이퍼스케일러 환경을 설정하는데 따르는 조직적 차원의 장애물을 제거할 수 있도록 지원 멘딕스 클라우드 지식 기반 리소스 팩 : 사용자가 멘딕스 플랫폼 내에서 회사 자체 데이터에 기반한 생성형 AI 모델을 바탕으로 상황인식 기능을 개선하고, 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원 생성형 AI 리소스 팩은 사용자가 소비한 토큰(token) 모니터링을 통해 개별 앱이나 포트폴리오 전반에 걸쳐 일일, 주간, 월간 또는 지정된 기간별로 사용량을 추적함으로써, 생성형 AI 소비 규모에 대한 가시성을 제공한다. 이외에도, 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 새롭게 추가된 프롬프트 관리 기능은 실험 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 프롬프트를 손쉽게 전환하여 유효성을 테스트하고, 가장 정확하고 관련성이 높은 원하는 결과를 도출할 수 있다. 또한, 트랜잭션당 토큰 사용량을 추정할 수 있어 기업이 특정 적용 사례의 비즈니스 가치 창출 여부를 판단하는 데 도움을 준다. 지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공 가속화 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공하는 마이아는 다음과 같은 확장 기능이 추가되었다. 자연어 프롬프트를 사용하여 새로운 도메인 모델을 정의하거나, 기존 도메인 모델을 확장할 수 있도록 도메인 모델 생성 지원 멘딕스를 처음 접하는 개발자를 위해 마이아 챗(Maia Chat)에서 탐색 가능한 학습 자료 제공 페이지에 위젯 추가 프로세스를 간소화하고 가속화하는 UI 추천기(UI Recommender) 제공 이외에도, 멘딕스 10.18 버전에 추가된 새로운 개발자 환경 개선사항은 다음과 같다. 언어 감지 및 응답 기능을 통해 사용자가 자신의 모국어로 마이아 챗과 소통할 수 있도록 다국어 지원 강화 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합개발환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전 제공 멘딕스 애플리케이션의 보안 검토 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계된 새로운 보안 개요(Security Overview) 지원 재설계된 피드백 모듈(App Insights Feedback Module)을 통해 사용자 통찰력으로 개발 방향을 가이드할 수 있도록 지원. 맞춤형 UX 스타일링으로 피드백 경험을 브랜드와 일치하도록 조정 가능 엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 강화 멘딕스는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스와 가시성을 개선할 수 있도록 지원하는데 주력하고 있다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객들은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업에게 제공함으로써, 유해한 콘텐츠를 최소화하고 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 일부 기업이 규제 및 콘텐츠 관리 문제로 인해 생성형 AI 사용을 꺼리고 있다는 업계의 우려가 확산하는 가운데 도입된 것이다. 이외에도, 멘딕스는 배포 자동화 툴인 파이프라인(Pipelines)에 AI와 새로운 JIRA를 통합하여 멘딕스 모범 사례와 애플리케이션 모델을 비교함으로써 애플리케이션의 품질을 보장하고, 개발자의 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 데이터스케일HR(datascalehr)의 엔지니어링 담당 책임자인 루크 자와즈키(Luke Zawadzki)는 “멘딕스는 새로운 기능이나 동작을 신속하게 프로토타이핑할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능을 통해 프로세스 초기에 실제로 동작 가능한 기능을 테스트하고 문제를 발견하거나, 이를 조기에 조정할 수 있다”고 말했다. 데이터스케일HR은 멘딕스와 함께 AI 기반 급여 플랫폼을 제공하는 비즈니스 서비스 조직이다. 멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 플랫폼 전반에 걸쳐 고객에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것”이라고 밝혔다. ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

작성일 : 2025-03-06

AWS, 딥시크-R1 모델 제공 시작… “생성형 AI 활용 확장 지원”

아마존웹서비스(AWS)는 딥시크-R1(DeepSeek-R1) 모델을 아마존 베드록(Amazon Bedrock)과 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI)에서 제공한다고 발표했다. AWS는 이를 통해 기업이 최신 생성형 AI 모델을 보다 효과적으로 활용할 수 있으며, 비용 절감과 성능 향상을 동시에 누릴 수 있다고 밝혔다. 딥시크(DeepSeek)는 2023년에 중국 항저우에서 설립된 인공지능(AI) 스타트업으로, AI 모델 개발 비용을 기존보다 크게 낮춘 것으로 평가되면서 최근 주목을 받고 있다. 이 회사는 2024년 12월 6710억 개의 파라미터를 가진 딥시크-V3를 출시한 이후, 2025년 1월 20일 딥시크-R1, 딥시크-R1-제로, 딥시크-R1-디스틸 모델을 공개했다. 또한, 1월 27일에는 비전 기반 야누스-프로 7B(Janus-Pro 7B) 모델을 추가했다. 딥시크에 따르면, 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높인 이들 모델은 기존 AI 모델 대비 90~95%의 비용을 절감해 비용 효율을 제공하며, 강화 학습 기법을 적용해 높은 추론 능력을 갖췄다. AWS는 고객들이 딥시크-R1 모델을 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 아마존 베드록에서는 API를 통해 사전 학습된 모델을 쉽게 통합할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 AI를 통해 맞춤형 학습과 배포가 가능하다. 또한, AWS 트레이니움(AWS Trainium)과 AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 더욱 경제적으로 운영할 수 있다. AWS는 보안성과 확장성을 강화하기 위해 아마존 베드록 가드레일(Amazon Bedrock Guardrails)을 활용할 것을 권장하며, 이를 통해 생성형 AI 애플리케이션의 입력 및 출력 데이터를 모니터링하고 유해 콘텐츠를 필터링할 수 있다. 딥시크-R1 모델은 현재 AWS에서 네 가지 방식으로 배포할 수 있다. 아마존 베드록 마켓플레이스(Amazon Bedrock Marketplace)에서는 모델 카탈로그에서 딥시크-R1을 검색하여 손쉽게 배포할 수 있으며, 아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)를 통해 머신러닝 허브에서 클릭 한 번으로 배포 및 활용이 가능하다. 또한, 아마존 베드록 커스텀 모델 임포트를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 맞춤형 모델로 가져와 활용할 수 있으며, AWS EC2 Trn1 인스턴스(AWS EC2 Trn1 Instance)를 사용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 AWS 트레이니움 및 AWS 인퍼런시아 기반 인프라에서 최적의 성능과 비용 효율성을 제공하며 실행할 수 있다. AWS는 “딥시크-R1 모델을 통해 고객들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용하고, 안전하고 책임감 있는 AI 환경을 조성할 수 있도록 적극 지원할 예정”이라고 전했다.

작성일 : 2025-02-03

AWS, 딥러닝 및 생성형 AI를 위한 트레이니움2 인스턴스 출시

아마존웹서비스(AWS)는 ‘AWS 리인벤트’ 행사에서 AWS 트레이니움2(AWS Trainium2) 칩 기반의 아마존 EC2(Amazon EC2) 인스턴스를 공식 출시했다고 발표했다. 또한, AWS는 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델(FM)의 학습과 추론을 지원하는 트레이니움2 울트라서버(Trn2 UltraServers)와 차세대 트레이니움3(Trainium3) 칩도 함께 공개했다. Trn2 인스턴스는 16개의 트레이니움2 칩을 탑재하여 최대 20.8 페타플롭스(PF)의 연산 성능을 제공한다. 이는 수십억 개의 매개변수를 가진 LLM의 학습 및 배포에 적합하다. Trn2 인스턴스는 동일한 비용으로 기존 GPU 기반 EC2 P5e 및 P5en 인스턴스 대비 30~40% 더 나은 가격 대비 성능을 제공하며, 메모리 대역폭도 개선되어 비용 효율성이 높다는 것이 AWS의 설명이다. Trn2 울트라서버는 새로운 EC2 제품군으로, 초고속 뉴런링크(NeuronLink) 기술을 사용해 64개의 트레이니움2 칩을 연결하여 최대 83.2 피크 페타플롭스의 연산 성능을 제공한다. 이는 단일 Trn2 인스턴스 대비 연산, 메모리, 네트워킹 성능을 각각 4배로 확장해 대규모의 모델 학습과 배포를 가능하게 한다. Trn2 인스턴스는 현재 미국 동부(오하이오) AWS 리전에서 사용 가능하며, 추가 리전에서도 곧 제공될 예정이다. Trn2 울트라서버는 현재 프리뷰 상태로 제공되고 있다. 한편, AWS는 앤스로픽(Anthropic)과 협력해 수십만 개의 트레이니움2 칩을 포함하는 EC2 울트라클러스터(UltraClusters)를 구축하고 있다고 밝혔다. 이 프로젝트는 ‘프로젝트 레이니어(Project Rainier)’로 명명되었으며, 현재 세대의 최첨단 AI 모델 훈련에 사용된 엑사플롭스의 5배 이상의 성능을 갖출 것으로 기대된다. 이외에도 AWS는 차세대 AI 학습 칩인 트레이니움3를 공개했다. 트레이니움3는 트레이니움2 대비 최대 2배 성능과 40% 개선된 에너지 효율성을 제공하며, 이를 통해 고객은 더 큰 모델을 더 빠르게 구축하고 실시간 성능을 극대화할 수 있다. AWS의 데이비드 브라운(David Brown) 컴퓨팅 및 네트워킹 부문 부사장은 “트레이니움2는 AWS가 개발한 칩 중 가장 강력한 성능을 자랑하며, 대규모 및 최첨단 생성형 AI 워크로드를 지원하기 위해 설계되었다. 이 칩은 학습과 추론 모두에서 최고의 가격 대비 성능을 제공한다”면서, “매개변수가 수조 개에 달하는 모델이 등장하면서, 고객들에게 대규모 모델을 효율적으로 학습하고 운영할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요해졌다. Trn2 울트라서버는 AWS에서 가장 빠른 학습 및 추론 성능을 제공하며, 모든 규모의 조직이 세계 최대 모델을 더 빠르고 비용 효율적으로 학습하고 배포할 수 있도록 돕는다”고 전했다.

작성일 : 2024-12-04

AWS, “AI 워크로드를 클라우드로 전환해 탄소 배출량 절감 가능”

아마존웹서비스(AWS)가 IT 워크로드를 온프레미스 인프라에서 AWS 클라우드 데이터센터로 이전하면 인공지능(AI) 활용에 따른 환경적 영향을 효과적으로 최소화할 수 있다는 새로운 연구 결과를 발표했다. AWS의 의뢰로 글로벌 IT 컨설팅 기업 엑센츄어(Accenture)에서 진행한 연구에 따르면, AWS의 글로벌 인프라에서 워크로드를 실행했을 때 온프레미스 대비 에너지 효율이 최대 4.1배 더 높은 것으로 나타났다. 특히 한국 기업들이 AWS상에서 AI 워크로드를 최적화할 경우 온프레미스 대비 탄소 배출을 최대 95%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 연구에 따르면 국내에서 컴퓨팅 부하가 높은 AI 워크로드를 AWS 데이터센터에서 실행할 경우, 에너지 효율이 더 높은 하드웨어 사용(22%)과 향상된 전력 및 냉각 시스템(50%)을 통해 온프레미스 대비 탄소 배출량을 72%까지 줄일 수 있다. 추가로 AWS에서 최적화하고 AI 전용 실리콘을 사용할 경우 AWS로 이전하고 최적화한 국내 기업은 AI 워크로드의 총 탄소 배출량을 최대 95%까지 감축할 수 있다. AWS가 에너지 효율을 혁신하는 대표적인 방법 중 하나는 자체 칩에 대한 투자다. AWS는 지난 2018년 자체 개발 맞춤형 범용 프로세서인 그래비톤(Graviton)을 첫 출시했다. 최신 프로세서인 그래비톤4의 성능은 기존 그래비톤보다 4배 향상되었으며, 동급의 아마존 EC2 인스턴스 대비 동일한 성능을 구현하는 데에 60% 더 적은 에너지를 사용하는 그래비톤3보다도 더 에너지 효율적이다. AWS는 생성형 AI 애플리케이션의 성능과 에너지 소비를 최적화하기 위해 AWS 트레이니움(AWS Trainium), AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)와 같은 AI 전용 실리콘을 개발하여 동급의 가속 컴퓨팅 인스턴스보다 높은 처리량을 달성했다. AWS 트레이니움은 생성형 AI 모델의 학습 시간을 몇 달에서 몇 시간으로 단축한다. 트레이니움2는 1세대 트레이니움에 비해 최대 4배 빠른 훈련 성능과 3배 더 많은 메모리 용량을 제공하는 동시에 에너지 효율(와트당 성능)을 최대 2배까지 개선하도록 설계되었다. 한편, AWS 인퍼런시아는 AWS 칩 중 가장 전력 효율이 높은 머신러닝 추론 칩이다. AWS 인퍼런시아2는 와트당 최대 50% 더 높은 성능을 제공하며, 동급 인스턴스 대비 최대 40%까지 비용을 절감할 수 있다. 이와 함께, AWS는 리소스 활용을 최적화하여 유휴 용량을 최소화하고 인프라의 효율성을 지속적으로 개선하고 있다고 전했다. AWS는 데이터센터 설계에서 대형 중앙 무정전전원공급장치(UPS)를 제거하는 대신 모든 랙에 통합되는 소형 배터리팩과 맞춤형 전원공급장치를 사용하여 전력 효율성을 개선하고 가용성을 높였다. 교류(AC)에서 직류(DC)로, 또는 그 반대로 전압을 변환할 때 발생하는 전력 손실을 줄이기 위해 중앙 UPS를 제거하고 랙 전원 공급 장치를 최적화하여 에너지 변환 손실을 약 35% 감소시켰다. AWS 데이터센터에서 서버 장비에 전력을 공급하는 것 다음으로 에너지 사용량이 많은 부분 중 하나는 냉각 시스템이다. 효율성을 높이기 위해 AWS는 장소와 시간에 따른 프리 쿨링(free air cooling) 등 다양한 냉각 기술을 활용하고 실시간 데이터를 통해 기상 조건에 적응한다. AWS의 최신 데이터센터 설계는 최적화된 공랭 솔루션과 엔비디아(NVIDIA)의 그레이스 블랙웰 슈퍼칩과 같은 가장 강력한 AI 칩셋을 위한 액체 냉각 기능을 통합한다. 유연한 다중 모드 냉각을 통해 기존 워크로드 혹은 AI 모델 등 실행하는 워크로드에 상관없이 성능과 효율성을 극대화할 수 있다. AWS는 SK텔레콤 등 자사의 고객들이 그래비톤의 탄소 절감 효과를 누리고 있다고 소개했다. AWS는 SK텔레콤의 차세대 AI 네트워크 관리 시스템인 탱고 솔루션 구축에 대규모 데이터 처리와 인공지능 및 머신러닝 워크로드에 최적화된 그래비톤 인스턴스를 제공함으로써, 온프레미스 대비 AWS 워크로드의 탄소배출량을 약 27% 감축하는데 기여했다. 또한, AWS는 자사의 클라우드 인프라가 스타트업, 기업, 헬스케어, 연구, 교육 기관 등 수만 곳의 한국 기업에게 신기술에 대한 접근성을 향상해 국내 비즈니스 생태계의 혁신과 성장을 지원하고 있다고 전했다. 종합에너지그룹 삼천리는 AWS를 활용해 대고객서비스 및 소비자 현장 지원 애플리케이션을 안정적으로 운영하고, 고객탄소발자국 툴(Customer Carbon Footprint Tool)을 통해 IT 운영에 따른 탄소 배출량을 상시 모니터링할 계획이다. AWS는 삼천리가 이번 클라우드 도입으로 향후 5년간 탄소배출량을 약 29.6% 감축할 것으로 기대하고 있다. AWS의 켄 헤이그(Ken Haig) 아시아 태평양 및 일본 에너지 및 환경 정책 총괄은 “전 세계 기업의 IT 지출 중 85%가 온프레미스에 집중된 상황에서, 한국 기업이 AWS상에서 AI 워크로드 최적화를 통해 탄소 배출량을 최대 95% 줄일 수 있다는 것은 지속가능성 측면에서 의미 있는 기회”라고 강조했다. 이어 “지속가능성의 혁신은 한국이 2050년까지 탄소 중립 목표를 달성하는데 중요한 역할을 할 것이며, 전력망에서 재생에너지 비중을 늘리려는 한국의 노력은 AI 워크로드의 탈탄소화를 앞당길 것”이라면서, “AWS는 데이터센터 설계 최적화부터 AI 전용 칩에 대한 투자까지 데이터센터 전반의 지속가능성을 위해 끊임없이 혁신하여 고객의 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 에너지 효율성을 지속적으로 높이고 있다”고 덧붙였다.

작성일 : 2024-09-04

에픽게임즈, ‘언리얼 페스트 2024 서울’ 전체 세션 내용 공개

에픽게임즈 코리아는 ‘언리얼 페스트 2024’의 트랙별 전체 세션 및 세션 상세 내용을 공개했다고 밝혔다. 언리얼 페스트는 에픽게임즈 임직원 및 외부 전문가들이 개발자 및 크리에이터들에게 언리얼 엔진 및 에픽게임즈의 에코시스템을 구성하는 제품들에 대한 최신 기술을 소개하고 혁신적인 리얼타임 3D 인터랙티브 제작 경험을 공유하는 자리다. 8월 28일~29일 서울 잠실의 롯데호텔 월드에서 개최되는 올해 언리얼 페스트는 ‘게임 : 프로그래밍’, ‘게임 : 아트 및 공통’, ‘영화 & TV, 애니메이션, 방송’ 그리고 ‘건축 및 기타’ 등 4개의 산업별 트랙에서 40여 개의 역대 최다 세션이 준비될 예정이다. 코로나 팬데믹 이후 처음으로 전 일정이 모두 오프라인으로 진행되며, 일부 세션은 온라인으로 동시 중계된다. 공개된 세션 내용을 살펴보면, 먼저 게임 트랙에서는 ▲출시와 함께 대량의 아이템 제작 방법과 차세대 콘솔에서 각 아이템을 표현하기 위한 베이킹 프로세스 및 머티리얼 활용법 등 ‘철권 8’의 캐릭터 커스터마이징 개발에 대해 살펴보는 ‘‘철권 8’ 출시와 동시에 12,000개 아이템 공개! 캐릭터 커스터마이징 아이템 제작과 차세대 콘솔 대응 방법’ 세션을 비롯해 ▲시프트업에서 올 상반기 글로벌 흥행에 성공한 ‘스텔라 블레이드’와 관련해 ‘‘스텔라 블레이드’ VFX : 차세대 FX를 위한 나이아가라’, ‘‘스텔라 블레이드’ 화려함과 성능의 조화 : 스타일리시 액션 게임의 전투 시스템, 비주얼, 그리고 최적화' 세션을 진행한다. ▲크래프톤의 ‘inZOI’ 개발팀에서는 ‘‘inZOI’의 도시 제작과 캐릭터 페이셜 릭’ 세션을 통해 실시간으로 변화하는 ‘inZOI’의 환경에서 실내외 라이팅을 구현한 방법과 나나이트와 인스턴스 스태틱 메시를 사용하여 도시의 디테일을 보존하면서도 쾌적한 플레이가 가능하도록 최적화한 방법 그리고 ‘inZOI’ 개발에 메타휴먼을 활용한 방법 등에 대해 소개한다. ▲하운드13은 ‘‘드래곤 소드’ : 데디케이티드 서버 최적화와 비용 절감 사례’ 세션을 통해 ‘드래곤 소드’의 안정적인 멀티 플레이를 위해 활용한 언리얼 데디케이티드 서버의 성능 및 네트워크 최적화 방법을 설명한다. 이와 함께 ▲‘나나이트의 여정’ ▲‘서브스트레이트 : 사실적인 재질 표현을 위한 차세대 머티리얼 시스템 알아보기’ ▲‘프로시저럴 콘텐츠 생성 프레임워크(PCG) : 바이옴 코어 플러그인으로 손쉽게 활용하고 최신 기능 이해하기’ ▲‘모션 매칭 : 자연스러운 애니메이션 손쉽게 구현하기’ ▲‘컨트롤 릭과 시퀀서를 활용한 효율적인 애니메이션 워크플로’ 등 언리얼 엔진 5를 대표하는 최신 기능 관련 세션들도 준비돼 있다. 영화 & TV, 애니메이션, 방송 트랙에서는 ▲BTS의 리더 RM의 뮤직비디오 제작 사례를 통해 버추얼 프로덕션의 혁신적인 제작 방식과 과정 등을 살펴보는 ‘RM ‘Come Back to Me’ 시네마틱 뮤직비디오로 살펴보는 버추얼 프로덕션의 혁신적인 콘텐츠 제작 방식’ 세션과 ▲언리얼 엔진의 버추얼 프로덕션 기능을 이용한 제22대 국회의원 선거 개표방송 ‘MBC 선택 2024’ 무대 제작과정에 대해 소개하는 ‘‘MBC 선택 2024’를 통해 알아보는 nDisplay를 활용한 애너모픽 콘텐츠 제작' 세션이 진행된다. 또한 ▲버추얼 아티스트 ‘아뽀키’, ‘오바’, ‘도주’, ‘르샤’의 라이브 방송 경험을 바탕으로 버추얼 캐릭터를 위한 라이브 방송 제작 과정을 소개하는 ‘버추얼 아티스트 ‘아뽀키’의 라이브 방송 시스템’ ▲‘플레이브’ WAY 4 LUV 뮤직비디오의 제작 과정을 룩뎁 아트를 중심으로 살펴보고, 지난 1년 동안의 블래스트 영상 제작 파이프라인의 주요 개선점에 대해 설명하는 ‘‘플레이브’의 WAY 4 LUV 뮤직비디오 제작기’ 등 버추얼 아티스트들에 대한 강연이 진행된다. 이와 함께 ▲언리얼 엔진 5 파이프라인으로 최소한의 인력으로 TV 애니메이션 시리즈 11부작을 제작한 과정을 소개하는 ‘언리얼 엔진 파이프라인이 처음인 회사를 위한 TV 애니메이션 시리즈 제작 과정’ ▲장편 애니메이션 ‘미스터 로봇’을 제작하면서 구축한 제작 파이프라인 및 제작 노하우를 공유하는 ‘‘미스터 로봇’ : 장편 애니메이션 제작 파이프라인과 제작 노하우’ 등 애니메이션 관련 세션들도 진행된다. 에픽게임즈에서는 ▲언리얼 엔진 5.4에 추가된 모션 디자인을 위한 새로운 툴세트인 모션 디자이너의 새롭고 흥미로운 세계를 소개하는 ‘언리얼 엔진 5.4 모션 디자이너’ ▲언리얼 엔진의 최신 업데이트와 시각화, 인카메라 VFX, 포스트 프로덕션 등 언리얼 엔진 5.5의 버추얼 프로덕션 로드맵을 미리 살펴보는 ‘영화&TV, 애니메이션, 방송을 위한 언리얼 엔진 로드맵’ 등의 세션을 준비했다. 건축 및 기타 트랙에서는 ▲트윈모션의 최신 기능을 활용해 건축, 자동차, 제품 디자인 등에서 포토리얼한 시각화를 빠르게 구성하는 방법에 대해 알아보는 ‘트윈모션으로 다양한 산업에서 손쉽게 포토리얼한 시각화 제작하기’ ▲언리얼 엔진 5의 리얼타임 기술을 사용하여 기존 오프라인 렌더러를 사용하던 건축 관련 콘텐츠 제작에서 탈피해 얻는 기술적 장점과 비용 절감 효과에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 효율적인 건축 콘텐츠 제작 사례’ 세션이 진행된다. ▲언리얼 엔진을 활용한 광범위 도심 디지털 트윈 구현 방법에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진을 활용한 광역 도심 디지털 트윈 구현과 활용’ ▲탄소중립을 달성하기 위한 혁신적인 건물 에너지 관리 시스템 구축 사례와 이에 활용된 언리얼 엔진의 디지털 트윈 기술에 대해 알아보는 ‘탄소중립을 향한 도전 : 언리얼 엔진 디지털 트윈’ 등 다양한 산업은 물론 일상생활에까지 확장되고 있는 디지털 트윈 관련 세션도 준비돼 있으며, ▲에픽의 에코시스템 제품군을 활용한 디지털 에셋 데이터의 제작과 근현대물 디지털 복원 관련 다양한 사례를 설명하는 ‘트윈모션, 리얼리티캡처를 활용한 근현대물 기록 보존과 활용 사례’와 ▲언리얼 엔진을 활용한 공장과 물류센터 통합관리 서비스와 사례를 살펴보는 ‘AI와 디지털 트윈을 활용한 공장과 물류센터 통합 관리 서비스’ 등의 세션도 진행된다. 이외에도 ▲언리얼 엔진 개발자들이 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)로 쉽게 전환할 수 있도록 그 유사점과 차이점에 대해 살펴보는 ‘언리얼 엔진 개발자를 위한 포트나이트 언리얼 에디터(UEFN)’ ▲직접 경험한 UEFN에서의 성공 사례를 중심으로 2024년부터 대두되고 있는 UGC 산업에 대한 분석과 함께 Watch-Play 크로스 미디어 전략을 공유하는 ‘UGC는 게임 산업의 미래가 될 것인가? UEFN 성공 사례를 중심으로’ ▲UEFN의 툴, 포트나이트 플랫폼 그리고 UGC 성공 사례에 대해 소개하는 ‘UEFN : UEFN 및 포트나이트 에코시스템 소개’ 등 에픽의 에코시스템 기술 중 하나인 포트나이트 언리얼 에디터에 대한 세션도 마련돼 있다.

작성일 : 2024-08-07

언리얼 엔진 5.4 : 비주얼 콘텐츠 제작의 퍼포먼스 . 품질 . 생산성 향상

작성일 : 2024-06-03