한국레노버가 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 컴팩트한 AI 워크스테이션 ‘씽크스테이션 PGX(ThinkStation PGX)’를 출시했다. 새롭게 선보인 씽크스테이션 PGX는 AI 연구자, 개발자, 데이터 과학자, 엔지니어 등을 위한 전문 AI 워크스테이션이다. 최대 1페타플롭(1000 TOPS) AI 연산 성능을 제공하며 최대 2000억 개 파라미터를 가진 대규모 생성형 AI 모델을 처리할 수 있다. 128GB 통합 시스템 메모리를 탑재해 사용자는 최신 추론 AI 모델을 실험하고, 미세 조정 및 추론 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 두 대의 시스템을 연결하면 최대 4050억 개 파라미터를 가진 더 큰 AI 모델까지 처리 가능하다. 1.13리터의 사이즈와 최소 1.2kg의 무게로 공간 활용성을 높였다.     씽크스테이션 PGX는 엔비디아 DGX OS와 엔비디아 AI 소프트웨어 스택은 물론, 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter) 등 개발자에게 익숙한 도구와 프레임워크가 사전 구성되어 있다. 이를 통해 개발자는 데스크톱 환경에서 대규모 AI 모델을 즉시 프로토타이핑하고, 미세 조정 및 추론 과정을 거쳐 데이터센터나 클라우드로 손쉽게 배포할 수 있다. 생성형 AI 모델의 규모와 복잡성이 급격히 증가함에 따라 로컬 환경에서의 개발은 점점 더 많은 제약에 직면하고 있다. 대규모 모델의 프로토타이핑, 튜닝, 추론에는 방대한 GPU 메모리와 연산 성능이 요구된다. 씽크스테이션 PGX는 이러한 한계를 극복하고 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 강력하면서도 경제적인 플랫폼을 제공한다. 이에 따라 개발자는 AI 온프레미스 클러스터나 클라우드 컴퓨팅 환경의 리소스를 한층 효율적으로 활용할 수 있다. 또한 씽크스테이션 PGX 사용자는 엔비디아 AI 플랫폼 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 코드를 거의 수정하지 않고도 데스크톱 환경에서 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 이전 가능하다. 이를 통해 프로토타이핑, 미세 조정, 반복 등 개발 작업을 손쉽게 수행할 수 있다. 한국레노버의 신규식 대표는 “생성형 AI 시대를 맞아 기업과 연구기관의 AI 개발 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”며, “고성능이면서도 컴팩트한 씽크스테이션 PGX는 전문가들이 클라우드 인프라의 복잡성과 비용 부담 없이 확장 가능한 AI 기능을 구현할 수 있는 최적의 설루션”이라고 말했다. 이어 “레노버는 워크스테이션 포트폴리오를 지속적으로 확장해 전문가들이 생성형 AI 혁신을 가속화하고 채택할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 덧붙였다.

델 테크놀로지스가 네트워크 연결 없이 데스크 환경에서 최대 2000억개 매개변수의 LLM(대규모 언어 모델)을 지원하는 AI 시스템 ‘델 프로 맥스 위드 GB10(Dell Pro Max with GB10)’을 출시한다고 밝혔다.  최근 생성형 AI의 패러다임이 인간의 개입 없이 여러 AI가 협력하고 자율적으로 의사결정을 내리는 ‘에이전틱 AI’로 전환되고 있다. AI 성능 향상을 위한 매개변수 증가와 멀티모달 AI 모델 개발이 가속화됨에 따라, AI 워크로드를 안전하고 비용 효율적으로 빠르게 처리할 수 있는 로컬 컴퓨팅 환경의 중요성이 커지고 있다. 새롭게 발표된 델 프로 맥스 위드 GB10은 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰(NVIDIA GB10 Grace Blackwell) 슈퍼칩을 탑재해 AI 개발을 위한 고성능을 제공한다. 최대 2000억개 매개변수의 LLM을 로컬 환경에서 직접 프로토타이핑, 미세조정, 추론까지 할 수 있다는 것이 특징이다. GB10 슈퍼칩은 20코어의 고성능 Arm 아키텍처를 탑재한 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU를 결합해 최대 1페타플롭(1초당 1000조번 연산 처리)의 AI 연산 성능을 제공한다.     이 제품은 128GB LPDDR5x 통합 시스템 메모리를 제공하며, 2TB 및 4TB NVMe SSD 옵션을 선택할 수 있어 방대한 데이터 처리와 복잡한 AI 워크로드를 원활히 운영할 수 있다. 또한, TPM 2.0 보안과 안전한 샌드박스 환경 구축을 통해 중요한 기업 데이터를 안전하게 보호할 수 있다.  우분투 리눅스 기반의 엔비디아 DGX OS 및 AI 소프트웨어 스택을 탑재해 AI 개발자가 데스크톱과 데이터센터 환경을 자유롭게 넘나들며 워크로드를 구현할 수 있는 것 또한 특징이다. 초저지연 네트워킹을 지원하는 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7)으로 델 프로 맥스 위드 GB10 두 대를 연결하면 최대 4000억 개 매개변수 모델도 원활히 처리 가능하다. 또한 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 기반으로 데스크 환경에서의 프로토타입 제작부터 데이터 센터 배포까지 원활하게 확장할 수 있다. 엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA), 엔비디아 AI 워크벤치(NVIDIA AI Workbench) 및 주피터랩(JupyterLab)과 독커(Docker) 등이 기본 탑재되어 별도의 설치 과정 없이 개봉 즉시 AI 모델 개발과 테스트를 시작할 수 있다. 델은 델 프로 맥스 위드 GB10가 강력한 성능을 기반으로 AI 시대의 다양한 사용자에게 새로운 가능성을 제시한다고 전했다.. 대학 등 연구기관에서는 ‘라마 3.3 70B(Llama 3.3 70B)’와 같은 대규모 언어 모델을 해당 제품에서 직접 실행해 연구 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 스타트업 등 중소규모 기업은 추론, 미세 조정, 프로토타이핑 등 AI 개발의 전 과정을 로컬 환경에서 수행하며 복잡한 인프라 구축 없이도 혁신을 빠르게 이어갈 수 있다. 헬스케어나 금융 서비스와 같이 민감한 데이터를 다루는 업계에서는 데이터를 외부로 반출하지 않고 고급 AI 모델을 안전하게 학습 및 운용하여 데이터 보안을 실현하고 리스크를 줄일 수 있다. 크리에이터와 개발자들은 엔터프라이즈급 컴퓨팅 파워를 활용해 외부 인프라 구축 등의 추가 비용 없이, 자신만의 작업 공간에서 비전 모델을 미세 조정하고, AI 기반 콘텐츠를 제작하는 창의적인 프로젝트를 손쉽게 구현할 수 있다. 델 프로 맥스 위드 GB10은 공기 흐름을 최적화한 섀시 디자인을 적용해 장시간 사용 시에도 온도와 소음을 효과적으로 제어하며 안정적인 성능을 유지한다. 델 프로 맥스 위드 GB10은 10월 16일에 출시될 예정이며, 최대 3년간의 델 지원 서비스(Dell Service & Support)가 제공된다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “온프레미스 환경에서 AI를 구현하는 수요가 증가하는 가운데, 델 프로 맥스 위드 GB10은 엔비디아 GB10 슈퍼칩 기반의 강력한 성능으로 개인용 데스크 환경에서 AI 프로젝트를 실행할 수 있는 획기적인 설루션”이라면서, “델 테크놀로지스는 델 프로 맥스 라인업에 최신 AI 기술을 발빠르게 적용해 제품 포트폴리오를 지속적으로 확장하고 있고, 많은 기업이 보안이나 비용 등의 제약 없이 로컬에서 AI 혁신을 구현하도록 지원하고 있다”고 말했다.

벡터코리아는 AUTOSAR Classic 표준을 준수하는 자사의 ECU 개발 설루션 ‘MICROSAR Classic’과 시높시스의 ‘시높시스 실버(Synopsys Silver)’를 통합하여, ECU(전자제어장치) 개발 검증 시뮬레이션을 초기단계부터 확장하여 실행할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 시높시스 실버는 실제 하드웨어 없이 소프트웨어 개발 초기 단계부터 가상 환경에서 전자 제어 장치(vECU)를 생성하고 테스트하는 소프트웨어 인 더 루프(SiL) 설루션이다. 벡터와 시높시스는 지난 3월, 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 개발 가속화를 위해 전략적 협력을 맺은바 있다. 양사는 협력을 통해 벡터의 소프트웨어 팩토리 전문성과 시높시스의 전자 디지털 트윈 기술을 사전 통합(pre-integrated)한 설루션을 제공한다. 자동차 제조업체는 설루션을 활용해 소프트웨어 검증 과정을 앞당겨 개발 생산성을 개선하고, 차량 수명주기 전반에 걸쳐 소프트웨어 개발 및 배포 속도를 높일 수 있다. 최근 SDV 아키텍처의 소프트웨어 복잡성이 증가함에 따라 ECU, ZCU(존 컨트롤 유닛 : Zonal Control Unit), CCU(중앙 컴퓨트 유닛 : Central Compute Unit) 등의 개발 주기가 길어지고 임베디드 디바이스 배포가 지연되는 문제가 발생하고 있다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 자동차 제조사와 공급사가 ECU, ZCU, CCU를 개별적으로 그리고 상호 연동된 상태에서 가능한 한 이른 단계부터 검증하는 것이 중요하다. 이러한 조기 검증을 위해, 가상 프로토타이핑(virtual prototyping) 기반 시뮬레이션 도구는 가상 환경에서의 통합 및 테스트를 가능하게 하여 문제를 조기에 발견하고 물리적 프로토타입 필요성을 줄여준다. 이로써 소프트웨어 품질이 향상되고 초기 피드백 확보가 가능해진다.     시높시스 실버는 가상 프로토타이핑 환경에서 ECU, ZCU, CCU 등 다양한 ECU 유형을 가상 ECU(vECU)로 개발 및 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 소프트웨어 개발 속도를 가속화하고, 공급사와 제조사가 하드웨어 디바이스나 프로토타입에 의존하지 않고 소프트웨어를 통합·테스트·디버깅할 수 있다. 시높시스 실버는 임베디드 스택(Embedded Stack)을 가상 하드웨어 위에 배치하여 애플리케이션 통합, 미들웨어 통합, 운영체제 통합(Level 1~Level 3 vECU)을 지원한다. 이를 통해 ECU 소프트웨어의 모듈·레이어·조합을 격리해 수직적·수평적 통합은 물론, 개발 초기 단계에서 ECU 복합 검증(Compound Validation)이 가능하다. 벡터의 MICROSAR Classic은 시높시스 실버와 통합되면서 vECU 단위의 시스템 수준 통합 및 검증이 가능해졌다. 이 과정에서 운영체제와 드라이버는 실버 시뮬레이션 모듈로 대체되며, 임베디드 스택은 가상 하드웨어 환경에서 실행된다. 애플리케이션 소프트웨어는 OEM이 개발하고, BSW(Basic Software)와 RTE(Runtime Environment)는 MICROSAR Classic이 제공한다. 이를 위한 워크플로우는 다빈치 컨피규레이터 클래식(DaVinci Configurator Classic)을 통해 진행된다. 다빈치 컨피규레이터 클래식은 AUTOSAR 기반 ECU 개발 도구로, BSW와 RTE를 설정하고 코드를 생성한다. 가상 통합 단계에서는 실버 시뮬레이션 모듈이 실제 드라이버를 대체하며, 외부 코드 생성기를 통해 시뮬레이션용 소스 코드가 생성된다. 이후 vECU는 SIL(Software-in-the-Loop) 테스트에 활용될 수 있으며, 필요 시 벡터의 CANoe에 SIL Kit을 통해 연결할 수도 있다. 한편, MICROSAR Classic은 실시간 처리가 가능한 임베디드 기본 소프트웨어 스택(Embedded Base Software Stack)으로, 모든 하드웨어 및 주변장치 드라이버를 포함한 모듈형 구조를 제공한다. 사용자는 런타임 환경(RTE)을 직접 정의할 수 있으며, 하드웨어 위나 Vector OS 및 타 OS 환경에서도 실행이 가능하다. 이는 고성능 멀티코어 시스템뿐 아니라 리소스가 제한된 단일 코어 환경에서도 유연하게 적용될 수 있다.

‘코리아 그래픽스 2025’가 지난 9월 11~12일 온라인으로 진행됐다. ‘AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래’를 주제로 열린 ‘코리아 그래픽스 2025’에서는 급변하는 기술 트렌드 속에서 AI(인공지능)와 3D 시각화가 산업과 문화 전반에 미치는 영향력을 조명했다. 또한 AI 기술의 실질적인 적용 사례와 잠재력을 통해, AI가 단순한 도구를 넘어 창의적 동반자로 진화하는 흐름을 짚었다. ■ 정수진 편집장     캐드앤그래픽스 최경화 국장은 개회사에서 AI와 3D 시각화 기술의 융합이 산업과 문화를 혁신하는 핵심 동력이라고 강조했다. 생성형 AI가 3D 창작을 대중화하는 가운데, 제조·건설 분야에서는 디지털 트윈과 XR(확장현실)이, 엔터테인먼트에서는 실시간 시각화 기술이 새로운 가치를 만들고 있다. 최경화 국장은 “AI를 창의적 동반자로 삼아 기술을 지휘하는 디자이너의 역할이 중요해질 것”이라고 덧붙였다.   AI 시대의 디자인 혁신과 생성형 AI의 미래 행사 첫째 날인 9월 11일, 한양대학교 현경훈 교수는 ‘디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 그는 “생성형 AI는 불과 몇 분 만에 고품질의 시각적 결과물을 만들어낼 정도로 기술 발전 속도가 빠르다. 특히 공간 설계 분야, 즉 건축 설계에서는 많은 인력과 전문 지식이 필요하여 설계 자동화에 대한 관심이 매우 크며, 자동 평면도 생성 및 건물 성능 시뮬레이션 방법이 지속적으로 개발되어 왔다. 그러나 이 분야의 생성형 AI는 주로 정량화된 목표 달성을 위한 수단으로만 활용되는 한계가 있다”고 짚었다. 한편으로 스타일, 의미, 조형성, 선호도와 같은 정성적 지표나 디자인 초기 단계처럼 목표 정의가 어려운 영역에서는 AI 모델을 바로 활용하여 디자인을 자동화하기가 어렵다. 또한, 많은 디자인 요소를 가진 객체에서는 이들 요소의 재조합에 따른 탐색 공간이 더욱 방대해지고, 모든 공간을 탐색하는 데에 오랜 시간이 걸린다. 따라서 인간이 디자인 공간을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것이 필요하며, 이는 디자이너를 위한 생성형 AI가 해결해야 할 문제라는 것이 현경훈 교수의 시각이다. 현경훈 교수는 프롬프트만으로 원하는 결과물을 얻기가 어려운 생성형 AI와의 소통 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘동작 기반 AI 인터랙션’ 개념을 제시했다. 핵심은 디자이너가 아이디어를 구상하는 과정에서 취하는 스케치, 검색, 특정 영역 응시 등 다양한 ‘동작’을 통해 디자이너의 관심 영역과 의도를 추론하고, 이를 바탕으로 정량화하기 어려운 목표를 달성하도록 지원하는 것이다. 현경훈 교수는 “디자이너를 위한 생성형 AI는 동작을 활용하여 디자이너가 의도한 결과를 생성할 수 있어야 하고, 단순한 아이디어 시각화를 넘어 탐색과 활용의 균형을 통해 진정한 AI 기반 탐색이 가능해져야 한다”고 짚었다.   ▲ 한양대학교 현경훈 교수   AI 시대의 디자인 패러다임 변화와 디자이너의 역할 9월 12일에는 두 편의 기조연설이 진행됐다. 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 ‘AI 시대의 그래픽 디자인 패러다임 변화와 혁신 사례’를 주제로 한 기조연설에서 디지털 전환(DX)을 넘어 AI로의 완전한 패러다임 변화가 도래했으며, 기업과 개인 모두가 AI를 통해 업무 방식을 혁신해야 한다고 강조했다. 유훈식 교수는 AI의 기술 발전 속도가 매우 빠르며, 디자인 분야에서도 생성형 AI의 활용이 활발히 이루어지고 있다고 설명했다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 고품질의 시각적 결과물을 순식간에 만들어내는 생성형 AI의 능력은 디자인 산업에 큰 혁신을 가져오고 있다고 분석했다. 또한, 생성형 AI를 활용한 가구 공연 영상 제작 경험을 공유하면서, “디자인 패러다임이 시스템 구축 및 프롬프트 엔지니어링 중심으로 변화하고 있으며, AI를 통해 인간의 역량을 증강하는 디자인 방식으로 나아가야 한다”고 전했다. 이런 변화에 맞춰서 디자이너의 역할은 전통적인 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 디자인을 넘어 UX/UI, 제품 및 서비스 경험, 나아가 비즈니스 모델까지 고려하는 형태로 확장되고 있다. 유훈식 교수는 “미래에는 디자이너가 AI 디자인 시스템을 구축하고, 데이터 학습 및 프롬프트 최적화 역량을 갖춘 ‘AI 디자이너’로서 활동해야 한다”고 말했다. AI는 텍스트, 이미지, 영상 생성 분야에서 이미 인간보다 뛰어난 능력을 보여주고 있으며, 인간은 AI와 협업하여 창의적이고 감성적인 ‘휴먼 터치’를 더하는 역할에 집중해야 한다는 것이다. AI 디자이너는 궁극적으로 AI를 디자인하여 자신만의 AI 시스템을 만들고, 이를 통해 최적화된 결과물을 창출하는 철학과 관점을 가져야 한다는 것이 유훈식 교수의 조언이다.   ▲ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수   모빌리티 XR과 AI 융합 기술의 미래 고려대학교 박진호 교수는 ‘XR과 인공지능의 만남 : XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래’를 주제로 한 기조연설에서, XR 기술과 AI의 결합이 산업에 가져올 가능성을 조명했다. 박진호 교수는 VR, AR, MR을 포함한 XR 기술이 메타버스 및 디지털 트윈과 밀접하게 연관되어 있으며, 그래픽, 디바이스, 시뮬레이션 기술이 유기적으로 연결되어 있다고 설명했다. 특히 AI가 XR 기술과 융합되어 에이전틱 AI(agentic AI) 및 피지컬 AI(physical AI)로 발전하고 있다고 강조했다. 모빌리티 산업에서는 XR 기술이 주로 교육/훈련 및 엔지니어링 분야에 적용되고 있다. 실제 차량을 이용한 프로토타이핑, 테스팅, 마케팅 등은 많은 비용과 시간이 들지만, 가상현실 기술을 활용한 버추얼 검증을 통해 이를 상당 부분 대체하면서 시간과 비용을 절감하는 추세이다. 박진호 교수는 “또한 모빌리티 분야에서 AI의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 무인화 추세가 가속화된다”고 설명했다. AI는 전투기를 포함해 전차, 농기계 등의 무인 조종 기술 개발에 활용된다. AI 개발 환경 지원 툴을 활용해 가상 환경을 자동으로 생성하고 물리 기반의 합성 데이터를 만들어 AI 훈련에 활용할 수 있다. AI가 탑재된 모빌리티의 가상 주행 데이터를 분석하는 검사 시스템도 개발되고 있다. 박진호 교수는 가상 훈련과 가상 검증을 넘어, AI와 모빌리티가 혼합된 ‘AI In The Loop’ 시뮬레이션 시스템의 기술적 수요가 증가하고 있다고 전했다. 박진호 교수는 “미래 자율주행 시대가 도래하면 자동차가 더 이상 단순한 이동 수단이 아니라 콘텐츠 소비 플랫폼이 될 것”이라고 전망하면서, 이러한 모빌리티 콘텐츠의 확장이 미래 산업에서 중요한 방향이 될 것으로 내다봤다.   ▲ 고려대학교 박진호 교수   한편, 9월 11일에는 ‘디지털 트윈 & 3D 시각화’ 트랙이, 9월 12일에는 ‘AI 비주얼 트렌드 & 응용’ 트랙이 진행됐다.   ■ 이어 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2025, AI로 가속하는 산업과 크리에이티브의 변화를 짚다 (2)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 3D 객체 생성을 위한 ‘엔비디아 AI 블루프린트(NVIDIA AI Blueprint for 3D object generation)’를 공개했다. 이는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있도록 지원한다. 3D 아티스트는 끊임없는 프로토타이핑 작업 문제에 직면하고 있다. 전통적인 워크플로에서는 3D 장면 구현을 위해 저충실도 임시 애셋을 제작하고, 핵심 요소가 제자리에 배치될 때까지 수정을 반복해야 하기 때문이다. 그 후에야 시각적 요소를 세부적으로 다듬어 완성할 수 있다. 이렇게 프로토타이핑은 시간이 많이 소요되고 종종 불필요한 작업을 수반한다. 그 결과 아티스트는 창의적인 작업보다 지루한 모델링 작업에 더 많은 시간을 할애해야 한다. 생성형 AI는 장면 프로토타이핑을 위한 초안을 제안하거나 객체를 생성하는 등 중간 작업을 신속히 처리해 아티스트를 돕는다. 그러나 이러한 가속화된 워크플로를 구현하기 위해 여러 AI 모델을 연결하는 일은 기술적으로 복잡할 수 있다. 엔비디아 AI 블루프린트는 샘플 워크플로를 제공해 사용자가 복잡한 기술 단계를 건너뛰고 고급 생성형 AI 기술을 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 AI 블루프린트는 각 사용자의 요구에 맞게 조정될 수 있다.     엔비디아가 이번에 새로 공개한 AI 블루프린트는 3D 아티스트가 간단한 텍스트 프롬프트만으로 최대 20개의 3D 객체를 생성해 특정 장면의 프로토타입을 만들 수 있게 해주는 워크플로다. 또한 새로운 마이크로소프트 트렐리스(Microsoft TRELLIS) 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 3D 객체 생성을 위한 AI 블루프린트 내에서 작동하며, 기존 모델보다 20% 빠른 속도로 고품질 3D 애셋을 생성한다. 아이디어의 탄생에서 시작하는 3D 프로젝트는 테마, 장소, 장식, 색상, 질감 등 시각적 세부 요소를 신중히 고려하는 과정을 거친다. 장면에 애셋을 배치한 후에도 개별 또는 전체 시각 요소를 여러 차례 검토하고 수정해야 한다. 3D 객체 생성을 위한 엔비디아 AI 블루프린트는 프로토타이핑 과정을 자동화하는 파이프라인을 제공한다. 사용자가 프롬프트로 예술적인 아이디어를 입력하면, 블루프린트에 내장된 대형 언어 모델(LLM)이 장면에 포함 가능한 20개의 객체를 제안한다. 이는 라마 3.1 8B(Llama 3.1 8B) 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 가속화된다. 엔비디아 사나(SANA)는 고해상도 이미지를 빠르게 합성하는 텍스트-이미지 프레임워크로, 생성 가능한 객체를 보여주는 프리뷰를 생성한다. 각 객체는 재생성, 수정, 삭제가 가능해 아티스트의 자유로운 창작 활동을 지원한다. 이후 아티스트는 새로운 마이크로소프트 트렐리스 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 통해 각 객체를 고품질 프리뷰에서 즉시 활용 가능한 3D 모델로 변환할 수 있다. 이 마이크로서비스는 최첨단 모델의 배포를 간소화하고 속도를 20% 향상시킨다. 또한 최대 20개의 3D 애셋 모음은 즉시 사용하거나 오픈 소스 3D 플랫폼 블렌더(Blender)에서 추가로 다듬을 수 있도록 준비된다. AI 블루프린트는 이를 자동으로 블렌더로 내보내며, 아티스트는 다른 인기 3D 애플리케이션으로도 애셋을 내보낼 수 있다. 아울러 라마 3.1 8B NIM 마이크로서비스로 구동되는 LLM은 장면에 포함할 객체의 아이디어와 프롬프트 제안을 생성할 수 있다. 따라서 프롬프트 경험이 많지 않은 아티스트도 창의적인 생산성을 높일 수 있다. 일반적으로 이러한 워크플로를 설정하려면 많은 시간과 기술적 지식이 필요하며, 적합한 파이프라인을 선택하기 위해 다양한 모델을 실험해야 한다. 엔비디아는 “AI 블루프린트는 검증된 워크플로를 사전에 선별해 패키징된 형태로 제공함으로써, 엔비디아 지포스 RTX(GeForce RTX)와 RTX PRO GPU에서의 배포를 단순화하고 시작 과정을 간소화한다”고 설명했다.

코리아 그래픽스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!       코리아 그래픽스 2025 아젠다 AI로 혁신하는 3D 시각화와 산업의 미래 1일차(9월 11일) - 디지털 트윈 & 3D 시각화 1. [기조연설] 디자이너와 생성형 AI가 만드는 디자인-제조의 미래 / 한양대학교 현경훈 교수 2. 리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화, 그리고 에픽게임즈의 에코시스템 / 에픽게임즈 코리아 권오찬 시니어 에반젤리스트 3. AI 워크스테이션을 통한 생산성 향상 방안 및 사례 / HP코리아 차성호 이사 4. AEC 산업을 위해 진화하는 공간지능 기술 / 에스엘즈 정재헌 대표 5. Unity Asset Manager로 혁신하는 CAD 데이터 관리와 실시간 협업 / 유니티코리아 김현민 Senior Solutions Engineer 6 CAD와 Unity의 만남: 새로운 비즈니스 수익 모델과 창의적 혁신 / 메가존클라우드 홍동희 Unity 유닛 Tech 그룹장 7. AI 이미지 인지기술 기반 3D 도면 생성  방안 및 적용 솔루션(CADian AI-CAD) 소개 / 캐디안 한명기 상무 8. 모빌리티 XR 사례와 AI 융합 기술의 미래 / 이노시뮬레이션 이지선 CTO 2일차(9월 12일) - AI 비주얼 트렌드 & 응용 1. [기조연설] AI 시대, 그래픽 디자인 방식의 패러다임 변화와 혁신 사례/ 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 2. 언리얼 엔진을 활용한 제조 SW 개발의 신속한 프로토타이핑 및 의사결정 / 현대자동차 신종호 책임 3. Image Gen.AI를 활용한 업무 생산성 향상 방안 / LG CNS 이희재 팀장 4. 이미지부터 3D까지: 크리에이터가 알려주는 생성형 AI 영상 제작 / 아이스케이프 조세희 대표 5. 크리에이터를 위한 AI 에이전트 활용과 바이브 코딩 / AI팩토리 김태영 대표 6. AI 툴로 구현하는 나만의 비주얼 세계: 실무 적용과 아트워크 융합 사례 / IUM SPACE 이윰 대표 7. [기조연설] XR과 인공지능의 만남: XR 콘텐츠의 무한한 가능성과 초연결 콘텐츠의 미래 / 고려대학교 박진호 교수

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm이 칩 설계 맞춤형 인프라 개발을 위한 에코시스템인 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems : CSS)의 설계 플로의 일환으로, 자사의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 도입했다고 발표했다. 지멘스의 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 부합하는 모듈형 블레이드 기반 구성으로 제공되며, 간편한 설치, 낮은 전력 소비, 높은 냉각 성능 그리고 컴팩트한 공간 효율성을 특징으로 한다. 벨로체 프로FPGA CS는 사용자의 유연성을 위해 데스크톱 실험실 버전으로도 제공된다.     벨로체 스트라토 CS는 높은 에뮬레이션 성능을 제공하면서 빠른 전체 가시성 디버그(fast full visibility debug)를 유지하며, 4000만 게이트(MG)에서 400억 게이트(BG)까지 확장 가능하다. 벨로체 프로FPGA PCIe 복합 장치(PCD) 기술은 Arm CSS 내에서 고객의 IP를 검증하기 위해 설계된 에뮬레이션 설루션 제품군이다. PCD 기술은 Arm Compliance Suite(ACS), PCIe 및 NVMe를 단일 통합 시스템 시각화 및 디버그 환경에 통합하며, 이는 벨로체 프로토콜 분석기(Veloce Protocol Analyzer)를 통해 제공된다. 벨로체 프로FPGA CS는 빠른 속도와 포괄적인 소프트웨어 프로토타이핑 설루션을 제공하며, 1개의 FPGA(VP 1902)에서 수백 개의 FPGA로 확장 가능하다. 지멘스 EDA는 “높은 성능과 함께 유연하고 모듈식 설계는 고객이 펌웨어, 운영 체제, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합 작업을 크게 가속화하는 데 도움을 준다”고 설명했다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) PE총괄은 “시장 출시에 소요되는 시간은 우리의 파트너 생태계에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 오늘날 컴퓨팅 시대에서 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 요소”라면서, “네오버스 CSS의 핵심 구성 요소는 사전 검증(pre-validation) 및 검토(verification)이며, 이는 지멘스 벨로체 CS 시스템과 같은 혁신적인 신기술 도구의 채택을 통해 가능해졌다. 이로 인해 파트너들은 자체 실리콘 설루션을 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있다”고 말했다. 지멘스의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “Arm과의 협력을 벨로체 CS 시스템으로 확장하게 되어 매우 기쁘다. 벨로체 스트라토 CS는 벨로체 PCIe Composite Device와 함께 에뮬레이션 성능 향상을 제공하며, 고유하고 입증된 확장성을 갖추고 있다. 또한, AMD VP1902 어댑티브 SoC 기반의 벨로체 프로FPGA CS는 빠르고 확장 가능한 프로토타이핑 설루션을 제공한다”고 전했다. 또한 “벨로체 프로FPGA CS 시스템을 통해 우리는 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 엔지니어가 직면한 다양한 과제를 해결하고 있다. Arm과의 오랜 관계는 시장 요구가 변화함에 따라 그들의 필요와 비즈니스 역학을 이해하는 데 있어 강력한 기반이 된다”라고 말했다.

엔비디아가 차세대 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 ‘엔비디아 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)’의 국내 예약 주문을 시작한다고 밝혔다. DGX 스파크는 책상 위에 올려 놓을 수 있는 크기의 AI 슈퍼컴퓨터로 생성형 AI, 거대 언어 모델(LLM), 고속 추론 등 다양한 AI 워크플로를 로컬 환경에서 효율적으로 구현할 수 있도록 설계됐다. AI 개발이 고도화됨에 따라, 조직은 데이터 보안 강화와 지연 최소화, 배포 유연성 등을 고려해 로컬 환경에서 직접 AI 모델을 개발하고 실행할 수 있는 시스템을 요구하고 있다. DGX 스파크는 이러한 수요에 대응해 데스크톱 환경에서도 데이터 크기나 위치, 모델 규모에 제약 없이 민첩하고 효율적인 AI 개발이 가능하도록 지원한다.     DGX 스파크는 데스크톱 폼팩터에 최적화된 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip)을 탑재해 FP4 정밀도 기준, 최대 1페타플롭의 AI 성능을 제공한다. 또한, 고성능 엔비디아 커넥트-X(Connect-X) 네트워킹으로 두 대의 엔비디아 DGX 스파크 시스템을 연결해 최대 4,050억 개 파라미터의 AI 모델을 처리할 수 있다. DGX 스파크는 128GB 메모리를 탑재했으며, 엔비디아 AI 소프트웨어 스택이 사전 설치돼 있다. 이를 통해 딥시크, 메타, 구글 등에서 선보인 최대 2000억 개 파라미터의 최신 AI 모델도 로컬 환경에서 직접 프로토타이핑, 미세 조정, 추론할 수 있다. 또한, 사용자는 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter), 올라마(Ollama) 등 익숙한 개발 도구를 사용할 수 있으며, 이를 DGX 클라우드나 가속화된 데이터센터 환경으로 손쉽게 확장할 수 있다. 이와 함께 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 엔비디아 블루프린트(Blueprint)에 대한 액세스를 통해 AI 애플리케이션을 더욱 빠르게 개발하고 배포할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 “DGX 스파크는 올해 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스인 GTC와 컴퓨텍스(COMPUTEX)에서 공개된 이후 큰 관심을 받아왔으며, 이번 국내 예약 주문을 계기로 본격적인 보급이 기대된다”고 전했다. DGX 스파크의 국내 예약 주문은 엔비디아 공식 홈페이지를 통해 진행된다. 국내 주요 파트너사 중 원하는 업체를 선택해 예약할 수 있으며, 대량 구매도 가능하다. 공식 파트너사로는 에즈웰에이아이, 비엔아이엔씨, 디에스앤지, 아이크래프트, 리더스시스템즈, 메이머스트, MDS테크, 유클릭, 씨이랩, 제스프로가 있다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(Hexagon Manufacturing Intelligence)가 오는 6월 16일부터 19일까지 미국 라스베이거스에 위치한 퐁텐블로 라스베이거스(Fontainebleau Las Vegas)에서 ‘헥사곤 라이브 글로벌 2025(Hexagon Live Global 2025)’를 개최한다. 헥사곤은 이번 행사에서 AI, 디지털 트윈 및 로보틱스 자동화 기술을 통한 디지털 전환 전략과 실제 적용 사례를 소개할 예정이다. 헥사곤 라이브 글로벌 2025는 헥사곤의 고객과 파트너, 업계 전문가들이 모여 최신 기술을 공유하고 경험할 수 있는 글로벌 기술 콘퍼런스다. 참가자들은 건설, 측량, 제조 등의 분야에서 헥사곤의 최신 솔루션이 어떻게 업무 생산성 및 지속 가능한 수익성 개선에 기여하고 있는지 확인할 수 있다. 이번 행사는 기조연설을 비롯해 글로벌 및 국내 주요 고객사들의 다양한 사례 발표 세션 및 전시로 구성된다. 주요 발표 및 전시는 ▲제조 ▲건설 ▲설비자산관리 ▲위치정보 총 4개 트랙으로 진행된다. 올라 롤렌(Ola Rollén) 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 모회사인 헥사곤AB회장은 기조연설을 통해 헥사곤의 정밀한 측정 기술이 인프라부터 제조 및 우주 탐사 등 산업 전반에서 안전성, 지속가능성 및 효율성을 높이는 방안을 소개할 예정이다. 또한, 부르카르트 뵈켐(Burkhard Boeckem) 헥사곤AB 최고기술책임자(CTO)는 복잡한 데이터로 실제 결과를 도출하는 헥사곤의 AI 기반 측정 기술과 공간 지능(spatial intelligence)의 실제 활용 사례를 공유할 예정이다. 이어지는 발표 세션에서는 헥사곤의 주요 임원진과 국내외 고객사가 각 트랙별로 헥사곤 기술의 실제 적용 사례를 발표한다. 특히 제조 트랙에서는 영감을 주는 혁신가(Inspired Innovators), 생산 현장의 개척자(Production Trailblazers), 기업 비전가(Enterprise Visionaries) 세션을 마련하여 모빌리티, 항공우주, 모터스포츠 등 다양한 분야의 전문가와 리더들이 모여 네트워킹하고 제조 기술의 미래를 소개할 예정이다. 제조 트랙의 ‘Inspired Innovators’ 세션은 고객들이 새로운 아이디어에 영감을 얻고, 설계 및 최적화를 포함한 제조 전반의 가능성을 확장할 수 있도록 구성되었다. 헥사곤의 주요 임원진을 비롯해 현대자동차그룹, 레드불 어드밴스드 테크놀로지스(Red Bull Advanced Technologies) 등 업계를 선도하는 리더들이 참여해 실제 기술 도입 사례를 공유한다. 또한 인공지능 기반 가상 프로토타이핑, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등 헥사곤 디자인 엔지니어링 사업부의 고성능 설계 및 시뮬레이션 기술이 설계 초기 단계부터 제품 완성도를 높이고, 산업 전반의 경쟁력을 어떻게 강화하는지에 대한 발표도 함께 진행될 예정이다. 아울러, 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)과 헨드릭 모터스포츠(Hendrick Motorsports)가 함께하는 ‘F1 x 나스카(NASCAR) 모터스포츠 패널’ 세션이 진행된다. 이 세션은 빠른 속도와 신뢰성을 요구하는 환경에서 정밀 엔지니어링, 실시간 데이터, 디지털 트윈 시뮬레이션 등 모터스포츠 산업을 선도하는 첨단 기술과 혁신 사례를 조명한다. 참가자들은 행사장 내 설치된 ‘더 존(The Zone)’에서 최신 기술을 직접 체험할 수 있는 핸즈온 데모를 비롯해, 최신 기술 트렌드를 공유하는 오픈 세션인 ‘테크 토크(Tech Talk)’, 파트너 부스 방문, 네트워킹 리셉션 등 다양한 프로그램에 자유롭게 참여할 수 있다. 성 브라이언 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아 사장은 "헥사곤 라이브 글로벌 2025는 국내외 기업들이 디지털 전환과 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 AI, 디지털 트윈, 자동화 등 최신 기술을 현업에 적용할 수 있는 통찰과 전략을 공유하는 자리"라며, 글로벌 제조사들의 실제 사례와 기술 적용 방식을 통해 국내 설계 및 엔지니어링 고객들도 경쟁력을 한층 높일 수 있을 것”이라고 말했다.

엔비디아는 글로벌 시스템 제조업체들이 개인용 AI 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 DGX 스파크(NVIDIA DGX Spark)와 DGX 스테이션(DGX Station) 시스템을 구축할 예정이라고 발표했다. 엔비디아는 DGX 스파크와 DGX 스테이션의 가용성이 확대되면서 전 세계 개발자, 데이터 과학자, 연구원이 높은 성능과 효율을 경험할 수 있게 될 것으로 기대하고 있다.  기업, 소프트웨어 제공업체, 정부 기관, 스타트업, 연구 기관 등에서은 데이터 크기, 독점 모델 프라이버시 또는 확장 속도에 영향을 주지 않으면서 데스크톱 폼 팩터에서 AI 서버의 성능과 기능을 제공할 수 있는 강력한 시스템을 필요로 한다. 자율적인 의사 결정과 작업 수행이 가능한 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 부상은 이러한 요구를 더욱 증폭시키고 있다. 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 플랫폼을 기반으로 하는 DGX 스파크와 DGX 스테이션은 개발자들이 데스크톱에서 데이터센터에 이르기까지 모델의 프로토타이핑, 미세 조정, 추론 등을 실행할 수 있도록 지원한다.     DGX 스파크에는 엔비디아 GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Superchip)과 5세대 텐서 코어(Tensor Core)가 탑재돼 있다. 이는 최대 1페타플롭(petaflop)의 AI 컴퓨팅 성능과 128GB의 통합 메모리를 제공하며, 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)나 기타 가속화된 클라우드 또는 데이터센터 인프라로 모델을 원활하게 내보낼 수 있다. 간소한 패키지로 강력한 성능과 기능을 제공하는 DGX 스파크는 개발자, 연구원, 데이터 과학자, 학생들이 생성형 AI의 한계를 뛰어넘고 산업 전반의 워크로드를 가속화할 수 있도록 지원한다. 까다로운 AI 워크로드를 위해 설계된 DGX 스테이션은 엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩(Ultra Desktop Superchip)을 탑재해 최대 20페타플롭의 AI 성능과 784GB의 통합 시스템 메모리를 제공한다. 또한 이 시스템에는 고속 연결과 멀티스테이션 확장을 위해 최대 800Gb/s의 네트워킹 속도를 지원하는 엔비디아 커넥트X-8 슈퍼NIC(ConnectX-8 SuperNIC)도 탑재했다. DGX 스테이션은 고급 AI 모델을 로컬 데이터로 실행하는 단일 사용자용 데스크톱으로 활용할 수 있으며, 여러 사용자를 위한 온디맨드 중앙 집중식 컴퓨팅 노드로도 사용할 수 있다. 이 시스템은 엔비디아 멀티 인스턴스(Multi-Instance) GPU 기술을 지원해 최대 7개의 인스턴스로 분할할 수 있다. 각 인스턴스는 독립적인 고대역폭 메모리, 캐시, 컴퓨팅 코어를 갖춰 데이터 과학과 AI 개발 팀을 위한 개인 클라우드로 활용할 수 있다. 또한, DGX 스파크와 DGX 스테이션은 산업용 AI 팩토리를 구동하는 소프트웨어 아키텍처를 반영한다. 두 시스템 모두 최신 엔비디아 AI 소프트웨어 스택으로 사전 구성된 엔비디아 DGX 운영 체제를 사용하며, 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 엔비디아 블루프린트(Blueprints)에 대한 액세스를 제공한다. 개발자는 파이토치(PyTorch), 주피터(Jupyter), 올라마(Ollama)와 같은 일반적인 도구를 사용해 DGX 스파크에서 프로토타이핑 생성, 미세 조정, 추론을 수행할 수 있다. 그리고 이를 DGX 클라우드나 가속화된 데이터센터 또는 클라우드 인프라에 원활하게 배포할 수 있다. DGX 스파크는 7월부터 에이서, 에이수스, 델 테크노로지스, 기가바이트, HP, 레노버, MSI를 비롯한 글로벌 채널 파트너를 통해 출시될 예정이며, 현재 예약이 진행 중이다. DGX 스테이션은 올해 말 에이수스, 델 테크놀로지스, 기가바이트, HP, MSI에서 출시될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “AI는 실리콘에서 소프트웨어에 이르기까지 컴퓨팅 스택의 모든 계층을 혁신했다. AI 혁신을 촉발한 DGX-1 시스템의 직계 후속인 DGX 스파크와 DGX 스테이션은 차세대 AI 연구와 개발을 지원하기 위해 처음부터 새롭게 설계됐다”고 말했다.