성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24)   현재의 컴퓨팅 성능은 전례 없는 수준이다. 덕분에 더 큰 시스템을 시뮬레이션하고 복잡한 현상을 더 정확하게 예측할 수 있는 고급 계산 기법이 개발되었다. 그러나 터보 기계 시스템의 시뮬레이션은 각 구성 요소를 개별적으로 시뮬레이션하는 현재의 관행으로 인해 구성 요소 간의 상호 작용을 고려하지 못하기 때문에 여전히 과제를 안고 있다. 이 문제를 해결하고 효율성, 신뢰성, 저배출 측면에서 항공 엔진 설계를 개선하기 위해 피델리티 플로우(Fidelity Flow) 유동 솔버의 레이놀즈-평균 나비에-스토크스 방정식을 기반으로 새로운 방법론이 개발되었다. 이 접근 방식을 사용하면 단일 코드를 사용하여 전체 엔진의 완전 결합 시뮬레이션이 가능하다. 이번 호에서는 새로운 방법론인 유동 솔버 기술과 그 구현을 통해 얻은 결과에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   그림 1. KJ66 MGT의 레이아웃 : ① 임펠러, ② 디퓨저, ③ 연소실, ④ HPT 노즐, ⑤ HPT 로터, ⑥ LPT 노즐, ⑦ LPT 로터, ⑧ 디월 베인, ⑨ 배기 후드   방법론 완전한 항공 엔진 및 가스 터빈 시스템에 대해 안정적이고 시간이 정확하며 완전히 결합된 시뮬레이션을 수행하기 위한 새로운 접근 방식이 개발되었다. 이 방법은 비선형 고조파(NLH) 기법을 사용하여 불안정한 효과를 포착하여 계산 시간을 절약할 수 있다. 이 접근법의 연소 프로세스는 효율적이고 신뢰할 수 있는 화염 생성 매니폴드(FGM)에 의존한다. 비활성 시뮬레이션에 비해 연소 과정을 모델링할 때 발생하는 계산 오버헤드는 약 50%에 불과하다. 또한 스마트 인터페이스 접근 방식은 전체 시스템에서 스칼라의 이동을 피하기 위해 구현되어, 흐름이 반응하는 곳에서만 연소 이동 변수를 해결함으로써 계산 오버헤드를 최소화한다.   유동 솔버 이 연구는 압력 기반 및 밀도 기반 설루션 체계로 구성된 케이던스 충실도 유동 솔버를 사용하여 수행된다. 유동 솔버 패키지에는 터보 기계 모델링, 대형 와류 시뮬레이션(LES), 공액 열전달(CHT), 유체-구조 상호작용(FSI), 스프레이용 라그랑지안 모듈, 캐비테이션, 복사, 다상 유동 및 연소 모델을 포함한 광범위한 물리 모델이 탑재되어 있다. 혼합 평면, 프로즌 로터, 슬라이딩 메시와 같은 표준 접근 방식이 터보 기계 모듈에 구현되어 있다. 또한 다음에서 설명하는 터보 기계 애플리케이션의 불안정한 흐름을 효율적으로 계산하기 위해 비선형 하모닉 방법을 사용할 수 있다.   비선형 고조파 방법(NLH) NLH 방법은 시간 평균 흐름에 대한 불안정성의 영향을 고려하는 비선형 접근 방식이다. 이러한 효과는 결정론적 스트레스로, 주기적 변동의 시간 평균 곱으로 나타난다. NLH 방법의 장점은 계산 효율에 있다. 평균 유동장에 대한 정상 상태 해와 사용자가 해결하기로 선택한 각 고조파의 실수 및 가상 부분에 대한 정상 상태 해만 결정하면 된다. 설루션 정확도는 고조파의 수에 따라 달라지지만, 일반적으로 불안정한 효과를 포착하는 데에는 몇 개의 고조파만 필요하다. 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 인접한 행과 인접한 행 사이의 상호작용을 상대 회전 속도에 관계 없이 모델링할 수 있는 랭크 2 효과를 설명한다. 즉, NLH 모듈은 더 복잡하고 불안정한 상호작용을 설명할 수 있다. 랭크 2 설루션을 사용하면 포스트 프로세싱 모드에서 클로킹의 효과를 연구할 수 있다. 또한 피델리티 플로우의 NLH 모듈은 각 블레이드 행에서 사용할 고조파 수를 유연하게 정의할 수 있어, 시뮬레이션 프로세스를 더욱 맞춤화할 수 있고 효율적으로 만들 수 있다.   그림 2. 혼합 평면과 NLH 방식을 사용한 회전자-회전자 상호작용 비교     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 유명한 프로세싱(processing) 도구를 파이썬(Python)으로 포팅한 p5를 알아보고, 이를 이용한 데이터셋 3D 가시화 방법을 확인해 본다. 또한 관련된 개발 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 간단한 예제를 설치, 코딩 및 실행하는 방법을 다룬다.   ■ 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. p5 데모   실행 가능한 소스 코드는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다. 깃허브 : https://github.com/mac999/llm-media-art-demo   p5 소개 p5 Python은 JavaScript 라이브러리 p5.js와 컴퓨터 그래픽 미디어아트에서 자주 사용되는 processing.org에서 영감을 받아 창의적인 코딩을 위해 설계된 라이브러리이다. 2D 및 3D 모두에서 그래픽, 애니메이션 및 대화형 프로그램을 구축하기 위한 간단한 API를 제공한다. p5는 파이썬을 지원하므로 pandas, numpy, 딥러닝 관련 라이브러리를 함께 사용해 가시화하기 편리하다.   그림 2   기본적으로 `p5py`는 `setup()`과 `draw()` 함수를 중심으로 프로그램의 구조를 구성한다. `setup()` 함수는 초기 설정을 담당하며, `draw()` 함수는 프레임마다 반복 호출되어 애니메이션이나 실시간 그래픽 표현을 가능하게 한다. 이를 통해 반복적이거나 시간 기반의 시각적 표현이 용이하게 된다. 그래픽 요소의 생성 및 조작이 매우 직관적이다. 예를 들어, `circle()`, `rect()`, `line()` 등의 함수는 간단한 인자 전달만으로 기본 도형을 화면에 출력할 수 있게 하며, `fill()`, `stroke()`, `background()` 등은 색상과 스타일 설정을 손쉽게 조절할 수 있게 한다. 마우스와 키보드 입력을 처리하기 위한 이벤트 함수도 포함되어 있다. `mousePressed()`, `keyPressed()` 등은 사용자와의 인터랙션을 가능하게 하며, 이를 통해 인터랙티브 아트, 시각적 피드백, 교육용 시뮬레이션 등을 손쉽게 개발할 수 있다. 이미지, 사운드, 텍스트 등 다양한 멀티미디어 요소도 지원한다. 이미지 로딩 및 출력은 `loadImage()`와 `image()`로, 텍스트 출력은 `text()`로 구현되며 각각의 요소는 다양한 좌표 기반 조정이 가능하다. 또한, NumPy와 같은 파이썬 과학계산 생태계와도 호환이 가능하여, 복잡한 수학적 계산이나 데이터 시각화 작업에 활용할 수 있는 확장성이 있다. 전반적으로 p5py는 예술가, 디자이너, 교육자, 프로그래밍 입문자를 위한 시각 중심의 프로그래밍 도구로서, 단순한 문법과 풍부한 기능을 통해 창의적 프로토타이핑을 효율적으로 지원하는 라이브러리이다. 상세한 내용은 다음 링크를 참고한다. https://github.com/p5py/p5 https://p5.readthedocs.io/en/latest/install.html   p5 Python 설치 시작하려면 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 한다. 다음 단계에 따라 필요한 라이브러리를 설정한다.   1단계 : 파이썬 설치 파이썬 3.11이 설치되어 있는지 확인한다. 없다면 python.org에서 다운로드한다.   2단계 : p5 설치 pip를 사용하여 p5를 설치한다. pip install p5   3단계 : pandas 설치 CSV 파일을 처리하려면 라이브러리를 설치한다. pip install pandas   4단계 : 설치 라이브러리 검사 터미널에서 다음의 명령을 입력해 제대로 설치되었는지 확인한다. python -c "import p5" python -c "import pandas"     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.  

엔비디아가 CES 2025서 세 가지 컴퓨터 설루션을 위한 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)를 발표했다. 코스모스는 생성형 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)과 고급 토크나이저(tokenizer), 가드레일, 가속화를 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성된 플랫폼이며, AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템 개발을 촉진하고자 구축됐다. 자율주행차(AV)의 개발에는 세 가지 컴퓨터가 필요하다. 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하기 위한 엔비디아 DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 위해 엔비디아 OVX 시스템에서 구동하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 안전을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 차내 컴퓨터인 엔비디아 AGX가 각각 있어야 한다. 이러한 목적으로 특별히 만들어진 풀 스택 시스템은 개발 주기의 지속을 가능하게 하면서, 성능과 안전성의 개선 속도를 높일 수 있다.     세 가지 컴퓨터 설루션에 코스모스가 추가되면서 개발자들은 사람이 운전한 수천 킬로미터의 주행 거리를 수십억 킬로에 달하는 가상 주행 거리로 변환해 훈련 데이터의 품질을 높이는 일종의 데이터 플라이휠(flywheel)을 갖게 됐다. 코스모스 WFM은 허깅 페이스(Hugging Face)와 엔비디아 NGC 카탈로그에서 오픈 모델 라이선스로 사용할 수 있다. 코스모스 모델은 곧 최적화된 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공될 계획이다. 엔비디아의 산자 피들러(Sanja Fidler) AI 리서치 부문 부사장은 “AV 데이터의 공장이라 할 만한 이 플라이휠은 차량 데이터 수집과 4D의 정확한 재구성, 그리고 AI를 활용해 훈련과 폐순환(closed-loop) 평가에 적합한 장면과 다양한 교통 상황을 생성한다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼과 코스모스에 AI 모델을 보조적으로 사용하면 합성 주행 시나리오를 생성해 훈련용 데이터를 크게 증폭시킬 수 있다”고 말했다. 엔비디아의 놈 마크스(Norm Marks) 자동차 부문 부사장은 “물리 AI 모델의 개발은 예로부터 자원 집약적이고 비용이 많이 들었으며, 개발자가 실세계 데이터세트를 확보하고 필터링한 뒤 훈련에 맞춰 큐레이팅과 준비를 거쳐야 했다. 코스모스는 이 과정을 생성형 AI로 가속해 자율주행차와 로보틱스의 AI 모델을 더욱 빠르고 정확하게 개발하게 해 준다”고 전했다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로 지원 기능 향상, 하드웨어 레이 트레이싱 기반 시스템 지원 강화, 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX 툴세트 정식 버전 제공, 모바일 게임 개발 위한 모바일 포워드 렌더러의 기능 추가 등     이번에 출시된 언리얼 엔진 5.5는 애니메이션 제작, 버추얼 프로덕션, 모바일 게임 개발 기능이 크게 향상됐고, 렌더링, 인카메라 VFX, 개발자 반복 작업 등 많은 기능들을 정식 버전으로 제공한다. 또한 메가라이트와 같은 한계를 뛰어넘는 흥미롭고 새로운 혁신도 계속해서 선보였다.   애니메이션 언리얼 엔진 5.5는 에디터에서 고퀄리티 애니메이션 제작 워크플로를 지원하는 신규 및 향상된 기능을 제공하여 상황에 맞는 애니메이션을 제작할 수 있어, DCC 애플리케이션을 오가며 작업할 필요성이 줄어들었다. 또한, 애니메이션 게임플레이 제작 툴세트에도 새로운 기능이 추가되었다.   시퀀서 이번 버전에서는 언리얼 엔진의 비선형 애니메이션 에디터인 시퀀서가 크게 개선되어 직관적인 인터페이스를 제공하며, 더 나은 필터링과 속성을 더 쉽게 사용할 수 있게 됐다. 이를 통해 워크플로 피로도를 줄이고 생산성을 높일 수 있다.  또한, 원본이 훼손되지 않는 애니메이션 레이어가 추가되어 기존 DCC 애플리케이션에서만 볼 수 있었던 추가 제어 기능과 유연성을 제공한다. 이제 애니메이션 레이어의 애디티브 또는 오버라이드를 선택하고, 이 레이어의 가중치도 애니메이션할 수 있어 손쉽게 콘텐츠를 관리할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, 인터랙티브 시네마틱 도중 플레이어의 선택에 따른 조건부 상태 변경, 게임플레이 시네마틱 내에서 오브젝트를 보다 섬세하게 제어하는 커스텀 바인딩 등과 같은 기능으로 다양한 다이내믹 시네마틱 시나리오를 작동하도록 설정하는 것이 더 쉬워졌다. 또한, 커브를 사용해 시퀀스의 타이밍을 워프하고, 서브시퀀스 또는 샷의 원점을 재배치할 수도 있다.   애니메이션 디포머 컨트롤 릭에서 애니메이션을 적용할 수 있는 애니메이션 디포머를 만들어 클릭 한 번으로 시퀀서의 캐릭터에 쉽게 적용할 수 있는 기능이 추가되어, 접촉 디포메이션이나 더 나은 카툰 스타일의 스쿼시 앤 스트레치(찌그러짐과 늘어남)같은 더욱 사실적인 애니메이션 이펙트를 제작할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   또한, 애니메이터 키트 플러그인에는 래티스, 카메라 래티스, 스컬프팅 등 기본 디포머 기능과 함께 바로 사용할 수 있는 다양한 컨트롤 릭이 포함되어 있으며, 애니메이션에 사용하거나 자신만의 릭으로 구동되는 디포머 또는 헬퍼 릭을 제작하는 데 예제로 활용할 수 있는 유틸리티 컨트롤 릭도 제공된다.   모듈형 컨트롤 릭 모듈형 컨트롤 릭(modular control rig)은 다양한 UI 및 UX 개선, 새로운 사족 보행 및 비클 모듈 그리고 기본 이족 스켈레톤 유형에 대한 지원과 함께 베타 버전으로 제공된다. 또한, 스켈레탈 에디터는 이제 더 빠르고 간소화된 페인팅 워크플로 및 가중치 편집 등 다양한 개선 사항과 함께 정식 버전으로 만나볼 수 있다.   메타휴먼 애니메이터 언리얼 엔진용 메타휴먼 플러그인 중 하나인 메타휴먼 애니메이터도 이번 버전에서 대폭 업그레이드됐다. 처음에는 실험 단계 기능으로 도입되었으나, 이제 오디오만으로도 얼굴 상단 부분의 표정 추론을 포함하여 고퀄리티의 페이셜 애니메이션을 생성할 수 있다. 이 로컬 오프라인 설루션은 다양한 음성 및 언어와 함께 작동되며, 다른 메타휴먼 애니메이터 입력과 함께 일괄 처리 및 스크립팅할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   뮤터블 캐릭터 커스터마이제이션 런타임에 동적으로 변경되는 콘텐츠를 개발하는 게임 개발자에게 큰 도움을 제공할 뮤터블(mutable) 캐릭터 커스터마이제이션 시스템이 새롭게 추가됐다. 이 시스템은 캐릭터, 동물, 소품, 무기 등의 다이내믹 스켈레탈 메시, 머티리얼, 텍스처를 생성하는 동시에 메모리 사용량을 최적화하고 셰이더 비용과 드로 콜 수를 줄여준다. 런타임에 콘텐츠를 수정하는 네이티브 툴과는 달리, 뮤터블에서는 많은 파라미터와 텍스처 레이어, 복잡한 메시 상호작용, GPU에 부하가 큰 텍스처 효과 등을 처리할 수 있는 심층적인 커스터마이징을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   선택기 선택기도 정식 버전으로 제공된다. 복잡한 로직을 작성할 필요 없이 게임 상황에 따라 재생할 애니메이션을 선택할 수 있는 이 프레임워크는 이제 거의 모든 유형의 애셋을 지원하며, 단순한 랜덤 선택기부터 수천 개의 애니메이션을 관리하는 데이터베이스 기반의 로직까지 다양한 수준의 복잡성을 처리할 수 있다. 이러한 기능은 업데이트된 게임 애니메이션 샘플 프로젝트에서 사용해 볼 수 있다.   렌더링 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5의 높은 리얼타임 렌더링 퍼포먼스와 퀄리티를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있다.   루멘 하드웨어 레이 트레이싱(Hardware Ray Tracing, HWRT) 기반 시스템에 많은 향상이 이루어지면서, 이제 하드웨어 지원을 제공하는 플랫폼에서 루멘을 60Hz로 실행할 수 있다. 이러한 개선을 통해 패스 트레이서 및 라이트 베이킹의 퍼포먼스와 기능도 향상될 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   패스 트레이서 물리적으로 정확한 DXR 가속 프로그레시브 렌더링 모드인 패스 트레이서는 이제 정식 버전으로 제공되어 비선형 애플리케이션 또는 모든 기능을 갖춘 실사 레퍼런스 이미지의 최종 픽셀을 제작할 때 높은 퀄리티를 제공한다. 이번 버전에서는 퍼포먼스 및 퀄리티 개선, 리눅스 지원, 스카이 애트머스피어 및 볼류메트릭 클라우드 등 다른 모든 정식 버전 기능을 지원한다.   ▲ Audi e-tron GT 모델(이미지 제공 : Audi Business Innovation)   서브스트레이트 언리얼 엔진 5.2에서 실험 단계로 선보인 머티리얼 제작 프레임워크인 서브스트레이트가 베타 버전으로 전환되어, 언리얼 엔진이 지원하는 모든 플랫폼과 기존 머티리얼의 모든 기능이 지원된다. 리얼타임 애플리케이션을 위해 최적화하는 작업이 진행 중이며, 선형 머티리얼 제작에는 정식으로 사용할 수 있다. 룩 개발 아티스트는 이 강력하고 유연한 프레임워크를 활용하여 오브젝트의 룩 앤 필을 더 제어할 수 있다.   무비 렌더 그래프 언리얼 엔진 5.4에서 실험 단계로 도입되었던 무비 렌더 그래프(Movie Render Graph, MRG)도 이번 버전에서 베타 버전으로 전환된다. 그래프 기반의 환경 설정 워크플로에 많은 노력을 통해 커스텀 EXR 메타데이터를 사용하는 기능, 컬렉션의 스포너블 지원과 같은 초기 사용자의 피드백을 기반한 개선점 그리고 오브젝트 ID 지원과 같은 기존 프리셋 구성의 호환성 향상 등을 제공한다. 또한, 이제 MRG의 렌더 레이어 기능에서 반투명 오브젝트, 나이아가라 FX, 불균질 볼륨, 랜드스케이프, 스카이 스피어를 사용할 필요가 없는 스카이 애트머스피어 등을 포함해 모든 애셋 유형을 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   마지막으로, MRG는 신규 실험 단계 기능인 패스 트레이서용 스파시오 템포럴 디노이저(denoiser)를 제공해 선형 시퀀스에 고퀄리티의 결과를 출력할 수 있다.   메가라이트 언리얼 엔진 5.5에서는 새로운 실험 단계 기능인 메가라이트를 미리 만나볼 수 있다. ‘빛의 나나이트’라고 불리는 메가라이트를 사용하면 신에 제약 없이 다이내믹한 그림자를 만드는 수백 개의 라이트를 추가할 수 있다. 이를 통해 라이팅 아티스트는 이제 콘솔과 PC에서 소프트 섀도와 함께 텍스처가 적용된 에어리어 라이트, 라이트 함수, 미디어 텍스처 재생, 볼류메트릭 섀도를 자유롭게 사용해 볼 수 있어 성능보다는 예술적인 부분에 집중할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   버추얼 프로덕션 언리얼 엔진은 버추얼 프로덕션을 위한 인카메라 VFX(ICVFX) 툴세트를 통해 전 세계 영화, TV, 광고 등 수많은 제작을 지원하고 있다. 언리얼 엔진 5.5는 여러 버전에 걸친 축적된 노력을 통해 ICVFX 툴세트를 정식 버전으로 제공하며, 버추얼 프로덕션 및 시각화를 위한 다른 기능도 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   SMPTE 2110 언리얼 엔진의 SMPTE 2110 지원이 대표적인 예로, 이번 출시에서는 ICVFX 프로젝트의 요구사항에 맞춰 수많은 안정성 개선, 프레임록 손실 자동 감지 및 복구, 타임코드로 PTP 지원 추가, 2110 미디어에 대한 OCIO 지원, IP 비디오 신호 흐름에 대한 개선이 이뤄졌다.   카메라 캘리브레이션 카메라 캘리브레이션 솔버 역시 언리얼 엔진 5.5에서 정식 버전으로 제공되어, 렌즈 및 카메라 파라미터 추정 정확도가 크게 향상되었다. 이 작업을 바탕으로 이제 모든 카메라에 오버스캔이 내장되어, 렌즈 왜곡을 렌더링하거나 포스트 프로세싱 단계에서 카메라 셰이크 추가 등을 지원한다.    버추얼 스카우팅 언리얼 엔진 5.4에서 처음 도입된 버추얼 스카우팅 툴세트가 정식 버전으로 업데이트됐다. 이제 OpenXR 호환 HMD(오큘러스 및 밸브 인덱스 기본 지원)를 사용해 강력한 경험을 곧바로 활용할 수 있으며, 광범위한 API를 통한 새로운 커스터마이징도 제공한다. 이 툴세트에서는 새로운 VR 콘텐츠 브라우저와 애셋 배치, 블루프린트로 커스터마이징할 수 있는 트랜스폼 기즈모, 색상 보정 뷰파인더 등이 더욱 향상되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   컬러 그레이딩 패널 이전에는 ICVFX 에디터에서만 제공됐던 컬러 그레이딩 패널이 이제 언리얼 에디터의 일반 기능으로 사용할 수 있게 돼, 모든 언리얼 엔진 신에서 창의적으로 컬러를 보정할 수 있는 풍부하면서도 아티스트 친화적인 인터페이스를 제공한다. nDisplay로 작업하는 사람들만이 아니라 모든 아티스트에게 향상된 컬러 그레이딩 경험을 제공하는 이 패널은 포스트 프로세스 볼륨, 시네 카메라 및 색 보정 영역도 지원한다.    DMX 버추얼 프로덕션뿐만 아니라 방송 및 라이브 이벤트에도 적용할 수 있는 언리얼 엔진의 DMX 테크 스택 또한 정식 버전이 되어 향상된 컨트롤 콘솔, 픽셀 매핑, 컨플릭트 모니터를 제공한다. 또한, 이번 버전에서는 GDTF 규격을 DMX 플러그인에 추가하여 GDTF 및 MVR을 지원하는 제어 장치와 소프트웨어의 지원을 추가하는 등의 다양한 개선 사항을 제공한다.   모바일 게임 개발 언리얼 엔진은 플랫폼 측면에서도 모바일 및 크로스 플랫폼 AAA 게임 개발을 위한 최고의 엔진이 되고자 모바일 지원에 지속적으로 노력을 기울이고 있다. 모바일 포워드 렌더러에는 플랫폼의 비주얼 퀄리티를 높일 수 있는 다양한 신규 기능이 추가되었다. 또한, 이제 D-버퍼 데칼, 렉트 에어리어 라이트, 캡슐 섀도, 포인트 및 스포트라이트용 무버블 IES 텍스처, 볼류메트릭 포그, 나이아가라 파티클 라이트가 지원되며, 모바일 포워드와 디퍼드 렌더러 모두 스크린 스페이스 리플렉션을 사용할 수 있다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지 영상 캡처   뿐만 아니라 언리얼 엔진 5.4에서 도입된 런타임 자동 PSO(Pipeline State Object) 프리캐싱이 이제 기본 활성화되어, 수동 PSO 수집 워크플로에 대한 쉽고 빠른 대안을 제공한다. 모바일 프리뷰어의 경우 특정 안드로이드 디바이스 프로필을 캡처 및 프리뷰하는 기능과 반정밀도 16비트 플로트 셰이더를 에뮬레이션하여 오류를 쉽게 확인하고 대응할 수 있는 기능 등의 다양한 개선이 이뤄졌다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   개발자 반복 작업 언리얼 엔진 5.5를 통해 개발자의 빠른 반복 작업과 효율이 더 높은 퀄리티의 결과물을 만든다는 점을 잘 알고 있는 에픽게임즈는 크리에이터 경험의 규모와 비전을 충족하기 위해 언리얼 엔진의 데이터 처리 파이프라인을 지속적으로 발전시키고 있다. 언리얼 엔진 5.4에서 선보인 최적화된 신규 캐시 데이터 스토리지 및 네트워크 커뮤니케이션 아키텍처인 언리얼 젠 서버(Unreal Zen Server)가 이제 정식 버전으로 제공되어 공유 파생 데이터 캐시(Derived Data Cache, DDC)로 사용될 수 있다. 또한, 이번 버전에서는 젠 서버가 PC, 콘솔, 모바일 등의 타깃 플랫폼으로 쿠킹된 데이터의 스트리밍을 지원한다. 실험 단계로 도입된 이 신규 기능으로 개발 중에도 콘솔이나 모바일 등의 타깃 플랫폼에서 게임이 어떻게 보이고 작동하는지 보다 빠르고 쉽게 평가할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   이외에도 에디터 시스템과 쿠킹 프로세스에 최적화된 애셋 로딩 경로를 제공하는 언리얼 젠 로더, 더 빠른 C++ 및 셰이더 컴파일을 제공하는 언리얼 빌드 액셀러레이터(Unreal Build Accelerator, UBA), 더욱 효율적이고 확장 가능한 개발 워크플로를 제공하는 언리얼 호드 지속적 통합(CI) 및 원격 실행 등 다양한 기능을 이번 버전에서 정식 버전으로 제공한다.(UBA는 윈도우 호스트 머신에서 정식 버전으로 제공되며, 타 플랫폼에서는 현재 베타 단계로 제공된다.)   팹 통합 정식으로 출시된 새로운 통합 콘텐츠 마켓플레이스 팹(Fab)이 언리얼 엔진 5.5에 통합되어 퀵셀 메가스캔과 같은 개별 애셋을 신으로 직접 드래그 앤 드롭 할 수 있으며, 팹의 애셋 팩을 콘텐츠 브라우저에 추가할 수도 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HPE는 리더십급 ‘HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX’ 설루션과 대규모 언어 모델(LLM) 학습, 자연 언어 프로세싱(NLP) 및 멀티 모달 모델 학습에 최적화된 시스템 2종을 포함한 새로운 HPC 및 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오를 발표했다. HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템을 기반으로 하는 전체 리더십급 HPC 포트폴리오의 신제품은 세계의 난제 해결을 맡은 연구 기관과 소버린 AI 이니셔티브를 개발하는 정부 기관을 위해 설계되었다. 이 포트폴리오는 100% 팬리스 직접 수냉 방식(Fanless DLC) 시스템 아키텍처를 기반으로 하며 컴퓨팅 노드, 네트워킹, 스토리지를 포함한 HPE 슈퍼컴퓨팅 설루션의 모든 레이어에 걸쳐 새로운 소프트웨어 오퍼링으로 보완된다. 단일 캐비닛에서 최대 9만 8304개의 코어를 제공할 수 있는 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX4252 2세대 컴퓨팅 블레이드(HPE Cray Supercomputing EX4252 Gen 2 Compute Blade)는 슈퍼컴퓨팅을 위한 강력한 원랙 유닛 시스템을 구현하는 제품이다. 8개의 5세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서를 탑재한 이 컴퓨팅 블레이드는 CPU 집적도의 이점을 제공하여 고객이 동일한 공간 내에서 더 높은 성능의 컴퓨팅을 실현할 수 있도록 지원한다. HPE Cray 슈퍼컴퓨팅 EX4252 2세대 컴퓨팅 블레이드는 2025년 봄에 출시될 예정이다.     슈퍼컴퓨팅 워크로드를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축하기 위해 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX154n 가속기 블레이드(HPE Cray Supercomputing EX154n Accelerator Blade)는 단일 캐비닛에 최대 224개 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU를 탑재할 수 있다. 각 가속기 블레이드는 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 NVL4 슈퍼칩(NVIDIA GB200 Grace Blackwell NVL4 Superchip)을 탑재하고 있으며, 엔비디아 NV링크-C2C를 통해 2개의 엔비디아 그레이스 CPU와 통합된 4개의 엔비디아 NV링크 연결 블랙웰(NVIDIA NVLink-connected Blackwell) GPU를 보유하고 있다. HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX154n 가속기 블레이드는 2025년 말에 공급될 예정이다. 차세대 엑사스케일 지원 HPE 인터커넥트 포트폴리오는 초당 400GB 속도의 네트워크 인터페이스 컨트롤러(NIC), 케이블 및 스위치를 제공한다. HPE 슬링샷 인터커넥트 400(HPE Slingshot interconnect 400)은 이전 세대보다 2배 빠른 회선 속도를 제공하는 동시에 자동화된 혼잡 관리 및 초저 테일 레이턴시(ultra-low tail latency)를 위한 어댑티브 라우팅과 같은 기능을 제공하여 고객이 더 적은 네트워크 인프라로 대규모 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다. 이 버전의 HPE 슬링샷은 2025년 하반기부터 HPE Cray 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템 기반 클러스터에 적용될 예정이다 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 스토리지 시스템 E2000은 이전 세대 대비 입출력(I/O) 성능이 두 배 이상 향상되었다. 대규모 슈퍼컴퓨터용으로 설계된 이 시스템은 오픈 소스 러스터(Lustre) 파일 시스템을 기반으로 하며, I/O 작업 중 유휴 시간을 줄여 CPU 및 GPU 기반 컴퓨팅 노드 모두의 활용도를 높일 수 있다. 이 HPC 스토리지 시스템은 2025년 초에 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 EX 시스템에서 일반적으로 제공될 예정이다. 또한, HPE는 컴퓨팅 집약적 워크로드 실행의 사용자 경험을 개선하는 새로운 소프트웨어 제품을 출시한다. 현재 이용 가능한 HPE 크레이 슈퍼컴퓨팅 사용자 서비스 소프트웨어에는 고객이 시스템 효율성을 최적화하고 전력 소비를 조절하며 슈퍼컴퓨팅 인프라에서 다양한 워크로드를 유연하게 실행하는 데 도움이 되는 기능이 포함되어 있다. 한편, HPE는 고객이 대규모 고성능 AI 클러스터를 간소화할 수 있도록 지원하는 새로운 카테고리의 서버를 계속 선보이고 있다고 전했다. 자체 AI 모델을 학습하는 SP와 대기업을 위해 설계된 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD 서버는 대규모 AI 시스템 설치 및 배포에 대한 HPE의 전문성을 활용한다. HPE의 최첨단 제조 시설 내에서 설루션의 구축, 맞춤화, 통합, 검증, 전체 테스트를 지원하는 HPE 서비스 옵션을 활용하면 신속한 온사이트 배포가 가능하다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버에서만 사용 가능한 HPE iLO(Integrated Lights-Out) 관리 기술을 사용하면 일부 권한이 있는 직원이 서버에 대한 대역 외 원격 제어 액세스를 허용하여 표준 대역 내 네트워크 액세스보다 보안을 강화할 수 있다. 가격 대비 성능을 염두에 두고 최적화된 공냉 방식 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD680 서버는 복잡한 AI 학습, 튜닝 및 추론 워크로드를 처리하도록 설계되었다. HPE가 설계한 섀시에는 단일 컴팩트 노드에 8개의 인텔 가우디 3 AI 가속기가 탑재되어 있다. 인텔 가우디 3가 탑재된 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD680 서버는 2024년 12월에 출시될 예정이다. HPE는 성능, 경쟁 우위, 에너지 효율성을 우선시하는 고객을 위해 대규모의 복잡한 AI 모델에 대한 학습을 가속화할 수 있는 엔비디아 GPU가 탑재된 새로운 버전의 HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD685 서버가 출시될 예정이다. 이 서버는 5개의 랙 유닛 섀시에 8개의 엔비디아 H200 SXM 텐서 코어 GPU 또는 엔비디아 블랙웰 GPU로 구동되며, 수냉식 냉각 분야에서 수십 년간 쌓아온 HPE의 전문성을 활용하여 GPU, CPU 및 스위치를 효율적으로 냉각시킨다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 XD685 서버의 엔비디아 HGX H200 8-GPU 버전은 2025년 초에 출시될 예정이며, 엔비디아 블랙웰 GPU 버전은 출시에 맞춰 선보일 예정이다. HPE의 트리시 댐크로거(Trish Damkroger) HPC 및 AI 인프라 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “소버린 AI 이니셔티브에 투자하는 서비스 제공업체와 국가들은 발견과 혁신을 가속화하기 위한 대규모 AI 학습을 가능하게 하는 중요한 백본으로 HPC를 점점 더 많이 고려하고 있다”면서 “고객은 세계 최고의 HPC 설루션과 완전 통합형 시스템 제공, 배포 및 서비스 분야에서 수십 년간 쌓아온 경험을 활용하여 더 빠르고 효율적으로 가치를 실현하면서 AI 시스템 배포를 빠르게 진행하기 위해 HPE에 주목하고 있다”고 밝혔다.

AMD는 광범위한 워크로드에서 높은 수준의 시스템 가속 성능을 달성할 수 있도록 설계된 적응형 SoC 플랫폼인 2세대 버설 프리미엄 시리즈(AMD Versal Premium Series Gen 2)를 공개했다. 2세대 버설 프리미엄 시리즈는 CXL 3.1(Compute Express Link 3.1)과 PCIe 젠6(PCIe Gen6) 및 LPDDR5X를 하드 IP 형태로 지원하는 디바이스이다. AMD는 차세대 인터페이스와 메모리 기술을 통해 프로세서와 가속기 간의 데이터 이동 및 액세스를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다고 설명했다. 또한, CXL 3.1과 LPDDR5X는 더 많은 메모리 자원을 보다 빠르게 활용할 수 있어 데이터센터, 통신, 테스트 및 측정, 항공우주 및 방위 산업 등 데이터 집약적 애플리케이션에서 요구하는 실시간 프로세싱 및 스토리지 요구사항을 충족한다.     AMD는 FPGA 기반 가속기와 같은 디바이스 및 프로세서 간의 상호 연결을 위한 개방형 산업 표준인 CXL을 지원한다. 2세대 버설 프리미엄 디바이스는 업계에서 PCIe 젠 6 및 CXL 3.1을 통해 호스트 CPU와 가속기 간의 고대역폭 연결을 지원한다. AMD는 “PCIe 젠 6은 PCIe 젠 4 또는 젠 5를 지원하는 경쟁 FPGA에 대비 2배~4배 빠른 속도를 발휘하며, PCIe 젠 6으로 실행되는 CXL 3.1은 CXL 2.1을 사용하는 경젱 제품에 비해 유사한 지연시간으로 두 배의 대역폭, 향상된 패브릭 및 일관성(coherency)을 제공한다”고 설명했다. 시스템 개발자는 2세대 버설 프리미엄 시리즈와 AMD 에픽(EPYC) CPU를 함께 사용하여 CXL 또는 PCIe를 통해 고성능 CPU에 연결된 최신 AMD FPGA 기반 디바이스를 활용할 수 있다. 이는 데이터 집약적 애플리케이션을 가속화하고, 급속도로 증가하는 데이터 요구를 충족한다. 이외에도, CXL은 메모리 일관성(memory coherency)을 제공하여 이기종 가속 컴퓨팅을 가능하게 한다.  AMD 2세대 버설 프리미엄 시리즈 적응형 SoC는 최대 속도 8533Mb/s의 LPDDR5X를 통해 메모리 대역폭을 개선함으로써 데이터 전송 및 실시간 응답 속도를 향상시킨다. 이러한 향상된 초고속 DDR 메모리를 통해 기존 LPDDR4 및 5 메모리를 탑재한 동급 경쟁 디바이스에 비해 최대 2.7배 더 빠른 호스트 연결을 제공한다는 것이 AMD의 설명이다. 또한, CXL 메모리 확장 모듈과의 연결을 통해 LPDDR5X 메모리만 사용할 때보다 최대 2.7배 더 높은 총 대역폭을 활용할 수 있다. 이를 통해 2세대 버설 프리미엄 시리즈는 여러 가속기로 확장 및 동적 할당이 가능한 메모리 풀링(Memory Pooling)을 지원함으로써 메모리 활용도를 최적화하고, 메모리 대역폭과 용량을 증가시킬 수 있다. 2세대 버설 프리미엄 시리즈 적응형 SoC는 여러 디바이스로 메모리 풀을 동적으로 할당하여 MH-SLD(Multi-Headed Single Logic Device)의 메모리 활용도를 개선한다. 이를 통해 패브릭이나 스위치를 사용하지 않고도 동작이 가능하며, 최대 두 개까지 CXL 호스트를 지원한다. 보안 기능이 강화된 2세대 버설 프리미엄 시리즈는 데이터 이동 및 저장 시 빠르고 안전하게 데이터를 전송한다. 이 디바이스는 하드 IP 형태로 통합된 PCIe IDE(PCIe Integrity and Data Encryption)를 지원하는 FPGA이다. 하드웨어 구조의 DDR 메모리 컨트롤러에 내장된 인라인 암호화(Inline Encryption)는 휴면 데이터를 보호하고, 400G의 고속 암호화 엔진은 디바이스가 최대 2배 더 빠른 속도로 사용자 데이터를 보호하고, 더 빠르고 안전한 데이터 트랜잭션을 제공할 수 있도록 지원한다. AMD는 2세대 버설 프리미엄 시리즈 개발 툴을 2025년 2분기에 출시하고, 반도체 샘플은 2026년 초에 제공될 예정이라고 밝혔다. 양산 제품은 2026년 하반기부터 출하될 예정이다. AMD의 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 총괄 책임자인 살릴 라지(Salil Raje) 수석 부사장은 “시스템 설계자는 더 많은 데이터를 더 작은 공간에 저장하고, 보다 효율적으로 시스템 부품 간 데이터 이동을 처리할 수 있는 방법을 지속적으로 모색하고 있다”면서, “이번에 2세대 버설 제품군에 추가된 최신 제품은 AMD의 고객이 전반적인 시스템 처리량과 메모리 리소스 활용도를 개선하여 클라우드에서 에지까지 까다로운 애플리케이션에서 최상의 성능 및 역량을 달성할 수 있도록 지원한다”고 전했다.

엔비디아가 엔비디아 앱(NVIDIA APP)을 공식 출시했다고 밝혔다. 이 앱은 지포스(GeFroce) RTX GPU를 사용하는 콘텐츠 제작자, 지포스 게이머, AI 애호가를 위한 지원 플랫폼이다. 엔비디아 앱은 GPU 제어 센터를 제공해 사용자가 모든 GPU 설정을 한 곳에서 액세스할 수 있도록 지원한다. 사용자는 이 앱을 통해 최신 드라이버로 업데이트하거나 엔비디아 지싱크(G-SYNC) 모니터 설정을 구성하는 것부터, RTX 비디오를 통해 AI 비디오 향상 기능을 활용하고 특별한 AI 기능을 갖춘 엔비디아 앱을 찾는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 또한, 성능을 개선하고 워크플로를 간소화하는 새로운 업데이트가 엔비디아 RTX 리믹스(RTX Remix)에 적용됐다. 엔비디아 앱은 다양한 애플리케이션, 기능, 도구를 통해 지포스 RTX GPU의 성능을 높인다. 엔비디아 앱은 최신 스튜디오 드라이버(Studio Driver)가 제공되면 자동으로 사용자에게 알림을 제공한다. 개발자와의 협업을 통해 미세 조정된 이 그래픽 드라이버는 크리에이티브 애플리케이션에서 성능을 높이고, 안정성을 제공하기 위해 광범위한 테스트를 거쳤다. 드라이버는 매달 한 번씩 출시된다.     수백만 명의 사용자는 엔비디아 브로드캐스트(Broadcast) 앱을 통해 사무실과 기숙사 방을 홈 스튜디오로 변화시켰다. 이 앱은 AI 기반 기능을 통해 고가의 전문 장비 없이도 오디오와 비디오 품질을 개선할 수 있도록 도와준다. 또한, 사용자 친화적이고 거의 모든 앱에서 작동한다. 아울러 노이즈와 음향 에코 제거(Noise and Acoustic Echo Removal), 가상 배경(Virtual Background), 아이 콘택트(Eye Contact), 자동 프레임(Auto Frame), 비네트(Vignettes), 비디오 노이즈 제거(Video Noise Removal)와 같은 AI 기능이 포함된다. 엔비디아 RTX 리믹스는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 한 모딩 플랫폼으로, 사용자가 게임 애셋을 캡처하고, 생성형 AI 툴로 머티리얼을 자동으로 향상시키게 해준다. 또한, 레이 리컨스트럭션(Ray Reconstruction) 기능을 갖춘 DLSS 3.5 지원을 포함한 풀 레이 트레이싱으로 멋진 RTX 리마스터를 제작할 수 있게 돕는다. 엔비디아 캔버스(Canvas)는 AI를 사용해 간단한 붓질을 사실적인 풍경 이미지로 변환한다. 아티스트는 배경을 빠르게 생성하거나 콘셉트 탐색 속도를 높여 더 많은 아이디어를 시각화할 수 있다. 엔비디아 앱에는 디스플레이, 비디오, GPU 옵션을 위한 원스톱 대상인 시스템(System) 탭이 포함된다. 또한 브라우저에서 스트리밍되는 모든 비디오를 향상시키는 AI 기능인 RTX 비디오(RTX Video)도 제공된다. RTX 비디오 슈퍼 레졸루션(RTX Video Super Resolution)은 AI를 사용해 업스케일링 시 압축 아티팩트를 제거하고 가장자리를 선명하게 해 지포스 RTX GPU에서 비디오 스트리밍을 향상시킨다. RTX 비디오 HDR은 모든 표준 다이내믹 레인지 비디오를 구글 크롬, 마이크로소프트 엣지, 모질라 파이어폭스 또는 VLC 미디어 플레이어에서 재생할 때 생생한 하이 다이내믹 레인지(HDR)로 변환한다. HDR은 더욱 생생하고 역동적인 색상을 구현해 게임과 콘텐츠 제작을 개선한다. 이때 호환 가능한 HDR10 모니터가 필요하다. 스트리밍하거나 녹화된 게임 세션을 향상시키고자 하는 콘텐츠 제작자는 AI 기반 게임 필터로 새롭게 디자인된 엔비디아 앱의 오버레이(Overlay) 기능에 액세스할 수 있다. 프리스타일(Freestyle) RTX 필터를 사용하면 라이브 스트리머와 콘텐츠 제작자가 재미있는 포스트 프로세싱 필터를 적용해 색상과 채도를 조정하고 콘텐츠의 느낌과 분위기를 바꿀 수 있다. 또한, 프리스타일 RTX 게임 필터와 함께 앱별로 시각적 선명도를 향상시키는 RTX 다이내믹 바이브런스(RTX Dynamic Vibrance)가 추가됐다. 화면에서 색상이 더욱 돋보이고, 색상 뭉개짐이 최소화돼 이미지 품질과 몰입감을 유지한다. 이 필터는 지포스 RTX GPU의 텐서 코어(Tensor Core)를 통해 가속화돼 시청자가 액션을 더 쉽게 즐길 수 있도록 한다. 프리스타일 RTX 필터는 게이머가 실시간 포스트 프로세싱 필터를 통해 좋아하는 게임의 시각적 미학을 개인화할 수 있도록 지원한다. 이 기능은 1200개 이상의 게임 라이브러리와의 호환성을 제공한다. 새로운 RTX 리믹스 업데이트는 모더들에게 대폭 향상된 모드 성능과 모드 제작 프로세스를 간소화하는 품질 개선 사항을 제공한다. RTX 리믹스는 개발 중인 실험적 기능을 테스트할 수 있도록 지원한다. 새로운 스테이지 매니저(Stage Manager)가 도입돼 장면의 모든 메시, 텍스처, 조명, 요소들을 실시간으로 쉽게 확인하고 변경할 수 있다. 모더들은 엔비디아 앱 런처에서 RTX 리믹스를 통해 리믹스의 기능에 직접 액세스할 수 있다. 엔비디아 앱을 통해 RTX 리믹스 모더는 더 빠른 시작 시간, 더 낮은 CPU 사용량, 최적화된 사용자 인터페이스로 업데이트를 직접 제어할 수 있는 이점을 누릴 수 있다.

AMD가 향상된 게이밍 성능을 제공하는 새로운 데스크톱 컴퓨팅 제품을 공개했다. ‘젠 5(Zen 5)’ 아키텍처를 기반으로 AMD의 2세대 3D V-캐시(3D V-Cache) 기술을 활용한 첫 번째 신제품으로 AMD 라이젠 7(Ryzen 7) 9800X3D 데스크톱 프로세서를 발표했다. AMD 라이젠 7 9800X3D 프로세서는 2세대 AMD 3D V-캐시 기술로 재설계된 최첨단 온칩 메모리 설루션을 탑재했다. 이 설루션은 젠 5 코어의 온도를 낮추고, 클럭 속도를 높이기 위해 64MB의 캐시 메모리를 프로세서 아래로 재배치함으로써, CCD(Core Complex Die)를 냉각 설루션에 더 가깝게 배치되도록 설계되었다. 또한, 배치 변경을 통해 높은 오버클러킹 성능을 제공한다. AMD는 “이를 통해 AMD의 이전 세대 프로세서에 비해 최대 평균 8%까지 게이밍 성능을 향상시키고, 경쟁 제품 대비 최대 평균 20% 더 빠른 속도를 제공한다”고 소개했다.  라이젠 7 9800X3D는 8개의 젠 5 프로세서 코어와 16개의 프로세싱 스레드를 통해 보다 신속하게 게이밍 및 생산성 작업을 처리할 수 있는 PC 게임용 설루션이다. 4.7GHz의 기본 클럭 속도와 5.2GHz의 최대 부스트 클럭으로 X3D 칩렛 중에서 높은 클럭 속도를 제공한다. 또한 프로세서가 작업을 수행하는데 필요한 성능을 발휘할 수 있도록 120W의 TDP와 총 104MB에 이르는 캐시를 제공한다.     라이젠 7 9800X3D의 평균 FPS는 기존 세대에 비해 약 8% 향상되었지만, ‘스타워즈 아웃로(Star Wars Outlaws)’ 등 다양한 게임에서 기존 세대 대비 두 자릿수 비율의 성능 향상을 경험할 수 있다는 것이 AMD의 설명이다. 또한, 이 프로세서는 기존 세대와 평균 프레임 속도는 비슷하지만, 최소 프레임 속도가 대폭 향상됨에 따라 끊김이 적은 보다 매끄러운 게이밍 환경을 제공한다. 예를 들어, ‘더 라스트 오브 어스 : 파트 1(The Last Of Us : Part 1)’의 경우, 라이젠 7 9800X3D와 경쟁 제품의 평균 프레임 속도는 비슷하지만, 1%로 프레임에서는 31% 더 높은 성능을 보여준다. AMD의 컴퓨팅 및 그래픽 부문 총괄 책임자인 잭 후인(Jack Huynh) 수석 부사장은 “AMD는 데스크톱 컴퓨팅의 성능과 혁신의 한계를 지속적으로 넓혀가며, 게이머와 크리에이터의 요구를 뛰어넘는 설루션을 제공하고 있다. 첨단 젠 5 아키텍처 기반의 라이젠 7 9800X3D 프로세서가 출시되면서 완전히 새로운 차원의 향상된 게이밍 성능을 경험할 수 있게 되었다”며, “혁신적인 2세대 AMD 3D V-캐시 기술을 탑재한 이 프로세서는 업계 기준을 새롭게 재정의하는 AMD의 지속적인 노력과 혁신을 다시 한 번 입증한 것”이라고 밝혔다.

삼성전자가 강력해진 하드웨어와 슬림한 디자인을 결합한 ‘갤럭시 Z 폴드 스페셜 에디션(Galaxy Z Fold Special Edition)’을 10월 25일 국내 출시한다고 밝혔다. 갤럭시 Z 폴드 스페셜 에디션은 역대 갤럭시 Z 폴드 시리즈 중 가장 얇은 두께와 가벼운 무게로 휴대성과 사용성을 높였다. 10.6mm의 두께와 236g의 무게는 ‘갤럭시 Z 폴드6’와 비교했을 때 1.5mm 얇고 3g 가볍다. 갤럭시 Z 시리즈 최초로 2억 화소의 광각 카메라가 탑재돼 더욱 생생하고 선명한 사진과 영상 촬영을 지원한다. 또한 16GB 메모리를 탑재해 폴더블에 최적화된 ‘갤럭시 AI’ 사용 경험을 제공한다.     펼쳤을 때 사용 가능한 메인 스크린은 20:18 비율의 203.1mm(8.0형) 디스플레이가 적용돼, 갤럭시 Z 폴드 시리즈 중 가장 넓은 화면을 지원한다. 접었을 때 사용 가능한 커버 스크린의 경우 21:9의 비율의 164.8mm(6.5형) 디스플레이가 적용돼, 더욱 자연스러운 바 타입 제품과 같은 사용성과 그립감을 제공한다. AP(Application Processor)는 퀄컴의 ‘갤럭시용 스냅드래곤 8 3세대 모바일 플랫폼’이 탑재돼 강력한 성능과 AI 프로세싱 최적화를 지원한다. 스트라이프 패턴과 메탈∙글래스 소재는 모던하고 세련된 디자인을 제공한다. 색상은 블랙 쉐도우 한가지로 출시된다. 제품 판매는 10월 25일 오전 9시부터 삼성닷컴과 이동통신 3사의 공식온라인몰을 통해 시작된다. 가격은 278만 9600원이다. 12월 31일까지 제품을 구매하고 개통한 고객들에게는 갤럭시 에코 시스템 경험을 확장하는 갤럭시 링, 갤럭시 워치 울트라, 갤럭시 버즈3 프로, 갤럭시 탭 S10 울트라 제품의 할인 쿠폰이 제공된다. 한편, 삼성전자는 제품을 체험하고 구입할 수 있는 팝업스토어를 신세계, 롯데, 현대, 갤러리아 등 전국 주요 백화점 15곳에서 10월 25일부터 2주간 운영할 예정이다. 삼성전자 한국총괄 임성택 부사장은 “폴더블 시장을 선도하는 국내 소비자들에게 감사의 마음을 담아 한국에서 이번 신제품을 선보이게 됐다”면서, “갤럭시 Z 폴드 스페셜 에디션은 슬림하고 가벼운 폴더블 경험을 제공하며, 정교한 패턴과 깊이감 있는 컬러로 세련된 디자인까지 갖춘 제품”이라고 말했다.