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통합검색 "포어텔릭스"에 대한 통합 검색 내용이 4개 있습니다
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매스웍스-포어텔릭스, 마쓰다의 차세대 자율주행 개발 가속화 위한 툴체인 파트너십 체결
매스웍스가 데이터 기반 자율주행 개발 툴체인 기업인 포어텔릭스(Foretellix)와 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쓰다(Mazda)의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD/ADAS) 개발을 지원한다고 발표했다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발 및 배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십을 통해 포어텔릭스의 포어티파이(Foretify) 플랫폼과 매스웍스의 시뮬링크(Simulink) 및 자율 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)가 통합되며, 이를 통해 개발자가 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성, 실행, 분석할 수 있게 지원할 계획이다. 또한, 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택은 마쓰다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 한다. 이런 조합을 바탕으로 엔지니어링 팀은 에지 케이스 식별, 테스트 커버리지 부족 확인, 개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증을 통해 시스템의 품질과 안전성을 높이는 동시에 시장 출시 시간을 줄일 수 있다. 마쓰다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 설루션을 활용해 가상 환경에서 AD/ADAS 시스템을 테스트 및 검증하고 있으며, 이를 통해 엔지니어는 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이러한 시나리오의 테스트 커버리지의 부족, 안전 성능 및 시스템 견고성을 자동으로 분석하는데 사용된다. 마쓰다의 야노 야스히데(Yasuhide Yano) 통합 제어 시스템 개발 부문 부장은 “점점 더 복잡해지는 차세대 AD/ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해서는 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다”면서, “포어티파이, 시뮬링크, 자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다. 또한 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다”고 말했다. 포어텔릭스 플랫폼은 매스웍스 자율주행 툴박스 시뮬레이션 환경 내에서 구체적이고 관련성 있으며 유효한 시나리오를 무한으로 자동 생성할 수 있다. 이에 개발자는 테스트 커버리지, 핵심 성과 지표(KPI), 안정성을 측정할 수 있다. 이 프로세스는 테스트 일정을 단축하고, 마쓰다와 같은 기업이 초기 단계에 가상 검증을 통해 운행설계영역(ODD)을 효율적으로 확장할 수 있게 한다. 포어텔릭스의 지브 빈야미니(Ziv Binyamini) CEO 및 공동 창업자는 “매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 되어 기쁘다. 이 기술 스택으로 OEM, 1차 공급업체 및 AV 스택 제공업체의 개발자들은 완성도 높은 AD/ADAS 프로그램을 출시할 수 있게 됐다”면서, “포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쓰다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것”이라고 말했다. 매스웍스의 나가 펨마라주(Naga Pemmaraju) 자율 시스템 제품 관리자는 “ADAS및 자율주행 시스템이 복잡해짐에 따라 개발자에게는 설계 초기 단계에서 효율성, 확장성, 포괄성을 갖춘 테스트 툴이 필수”라면서, “매트랩, 시뮬링크, 자율 주행 툴박스의 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성 및 검증 플랫폼과 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-04-17
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, 물리 AI 성능 강화하는 옴니버스 마이크로서비스 발표
엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX(NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX)를 발표했다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 통해 모든 종류의 완전 자율 머신 개발을 가속화할 수 있는 마이크로서비스 세트다. 센서 기술은 수 십억 달러 규모의 성장 산업을 구성하고 있다. 이는 자율주행 차량, 휴머노이드, 산업용 매니퓰레이터, 모바일 로봇, 스마트 공간 등에 물리적 세계를 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공한다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 개발자가 실제 배포 전, 물리적으로 정확하고 사실적인 가상 환경에서 센서 인식과 관련 AI 소프트웨어를 대규모로 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약하고 안전성을 향상시킬 수 있다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크에 기반하고 엔비디아 RTX 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술로 구동된다. 이를 통해 비디오, 카메라, 레이더, 라이더의 실제 데이터를 합성 데이터와 결합해 시뮬레이션 환경을 빠르게 생성할 수 있다. 마이크로서비스를 활용하면 실제 데이터가 제한적인 시나리오에서도 광범위한 활동의 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어 로봇 팔이 올바르게 작동하는지, 공항 수하물 컨베이어 벨트가 작동하는지, 나뭇가지가 도로를 막고 있는지, 공장 컨베이어 벨트가 움직이고 있는지, 로봇이나 사람이 근처에 있는지 등의 시뮬레이션이 가능하다.     옴니버스 클라우드 센서 RTX 발표는 엔비디아가 컴퓨터 비전과 패턴 인식(CVPR) 콘퍼런스의 대규모 엔드투엔드 주행을 위한 오토노머스 그랜드 챌린지에서 1위를 차지한 것과 동시에 발표됐다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 자율주행 차량(AV) 시뮬레이션 개발자가 실제 환경에 AV를 도입하기 전에 물리적으로 정확한 환경에서 자율주행 시나리오를 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아 연구진의 워크플로를 고충실도 시뮬레이션 환경에서 구현할 수 있다. 포어텔릭스(Foretellix)와 매스웍스(MathWorks)는 엔비디아가 AV 개발을 위해 옴니버스 클라우드 센서 RTX 액세스를 제공하는 최초의 소프트웨어 개발사 중 하나이다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX를 사용하면 센서 제조업체가 가상 환경에서 센서의 디지털 트윈을 검증하고 통합해 물리적 프로토타이핑에 필요한 시간을 단축할 수 있다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “생성형 물리 AI로 구동되는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 머신을 개발하려면 물리 기반 가상 세계에서 훈련과 테스트가 필요하다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX 마이크로서비스를 통해 개발자는 공장, 도시, 심지어 지구의 대규모 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 차세대 AI의 물결을 가속화할 수 있다”고 말했다.
작성일 : 2024-07-03
엔비디아, 산업용 디지털 트윈 SW 위한 옴니버스 클라우드 API 발표
엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드(NVIDIA Omniverse Cloud)를 API로 제공한다고 발표했다. 엔비디아는 이를 통해 소프트웨어 제조업체의 전체 에코시스템에 걸쳐 산업용 디지털 트윈 애플리케이션과 워크플로 제작을 위한 플랫폼의 범위를 확장한다. 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있는 새로운 옴니버스 클라우드 API는 5개로 ▲오픈USD(OpenUSD) 데이터의 레이 트레이싱 RTX 렌더링을 생성하는 USD 렌더(Render) ▲사용자가 오픈USD 데이터를 수정하고 상호 작용할 수 있는 USD 라이트(Write) ▲장면 쿼리와 인터랙티브 시나리오를 활성화하는 USD 쿼리(Query) ▲USD 변경 사항을 추적하고 업데이트를 제공하는 USD 노티파이(Notify) ▲사용자, 도구, 세상을 연결해 여러 장면에서 협업할 수 있도록 지원하는 옴니버스 채널 등이다. 개발자는 다섯 개의 새로운 옴니버스 클라우드 API를 사용해 핵심 옴니버스 기술을 직접 쉽게 통합할 수 있다. 여기에는 디지털 트윈을 위한 기존 설계와 자동화 소프트웨어 애플리케이션, 로봇이나 자율 주행 차량과 같은 자율 머신의 테스트와 검증을 위한 시뮬레이션 워크플로 등이 있다. 로봇, 자율 주행 차량, AI 기반 모니터링 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 개발자들은 엔드투엔드 워크플로를 가속화하고자 노력하고 있다. 센서 데이터는 인식부터 계획과 제어에 이르기까지 전체 스택의 자율성을 훈련하고 테스트와 검증을 하는 데 매우 중요한 부분이다. 옴니버스 클라우드 API는 포어텔릭스(Foretellix)의 포어티파이(Foretify) 플랫폼, 칼라(CARLA), 매스웍스(MathWorks) 등 시뮬레이션 툴과 애플리케이션으로 이루어진 개발자 에코시스템과, 포비아 헬라(FORVIA HELLA), 루미나(Luminar), 씨크(SICK AG), 소니 세미컨덕터 솔루션즈(Sony Semiconductor Solutions)와 같은 센서 솔루션 제공업체를 연결한다. 이를 통해 고충실도의 물리 기반 센서 시뮬레이션으로 풀 스택을 훈련과 테스트를 실현한다.     엔비디아는 글로벌 산업용 소프트웨어 업체 중 일부가 자사의 소프트웨어 포트폴리오에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다고 소개했다. 그 중에는 앤시스, 케이던스, 다쏘시스템의 3D익사이트(3DEXCITE), 헥사곤, 마이크로소프트, 로크웰 오토메이션, 지멘스, 트림블 등이 있다. 지멘스는 클라우드 기반 제품 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어인 팀센터 X(Teamcenter X)와 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 채택하고 있다. 엔비디아는 이 소프트웨어가 설계 데이터를 엔비디아 생성형 AI API에 연결한 다음, 옴니버스 RTX 렌더링을 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다고 설명했다. 앤시스도 옴니버스 클라우드 API를 채택했다. 자율 주행 차량용 앤시스 AV엑셀러레이트(Avxcelerate), 6G 시뮬레이션용 앤시스 퍼시브 EM(Perceive EM), 앤시스 플루언트(Fluent) 등의 엔비디아 가속 솔버에서 데이터 상호운용성과 RTX 시각화를 지원한다. 케이던스는 기업이 데이터 센터를 물리적으로 구축하기 전에 디지털 트윈에서 먼저 설계, 시뮬레이션, 최적화할 수 있도록 자사의 케이던스 리얼리티(Reality) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다. 다쏘시스템은 콘텐츠 제작용 3D익사이트 애플리케이션에서 스토리텔링 제작을 강화하기 위해 옴니버스 클라우드 API와 셔터스톡(Shutterstock) 3D AI 서비스를 채택하고 있다. 트림블은 이 API를 활용해 트림블 모델 데이터와 함께 인터랙티브 엔비디아 옴니버스 RTX 뷰어를 사용할 계획이다. 헥사곤은 USD 상호운용성을 통해 자사의 현실 캡처 센서와 디지털 현실 플랫폼을 엔비디아 옴니버스 클라우드 API와 통합할 예정이다. 로크웰 오토메이션은 옴니버스 클라우드 API를 사용해 RTX 지원 시각화를 강화할 계획이다. 옴니버스 클라우드 API는 올해 말 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에서 엔비디아 A10 GPU의 자체 호스팅 API 또는 엔비디아 OVX에 배포된 관리형 서비스로 제공될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “제조되는 모든 제품에는 디지털 트윈이 적용될 것이다. 옴니버스는 물리적으로 사실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위한 운영체제이다. 옴니버스 와 생성형 AI는 50조 달러 규모의 중공업 시장을 디지털화하기 위한 기반 기술”이라고 전했다.
작성일 : 2024-03-19