#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내      이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

K-반도체가 열어갈 AI 강국의 미래 - 반도체 세계 2강 도약을 위한 비전 및 전략 발표 ①세계 최대ㆍ최고 반도체 클러스터 조성, ②팹리스 등 시스템반도체 육성, ③반도체 대학원대학 신설, ④남부권 반도체 혁신벨트 구축 < 반도체산업 전략 > 최근 미국ㆍ일본ㆍ중국 등 경쟁국은 반도체 패권 확보를 위해 막대한 보조금, 세제ㆍ금융지원, 수출통제 등을 총동원하며, AI 시대 반도체 경쟁은 국가대항전 양상으로 전개되고 있다. 우리나라는 HBM(고대역폭메모리)을 생산하는 메모리 최강국(’24년 시장점유율 65.6%)으로서 AI 반도체 붐의 직접 수혜가 기대되나, 메모리에 집중된 산업구조로 인해 AI 확산과 함께 빠르게 성장하고 있는 시스템반도체ㆍ패키징 등 분야의 경쟁력 확보가 시급하다. 따라서, 팹리스ㆍ파운드리 등 시스템반도체 경쟁력 부족, 소부장 해외 의존, 우수 인력 부족 등의 위협 요인을 해소함으로써, AI 확산을 우리 반도체산업의 성장 기회로 활용하는 동시에 구조적 취약성을 보완하여 압도적인 경쟁우위를 확보할 필요가 있다.   비전 및 추진전략    ➊ AI 반도체 기술ㆍ생산 리더십 확보 경쟁국이 넘볼 수 없는 반도체 초격차 기술을 확보한다. (초격차 기술) HBM 이후 시장을 선도할 기술로 메모리 超초격차를 유지하고, AI 특화기술 분야는 新신격차를 창출한다. 절대적 강자가 없는 온디바이스 AI 반도체(NPU), PIM 등 AI 추론에 특화된 반도체에 정부 R&D를 집중 투자하고, 전력효율ㆍ피지컬 AI의 핵심부품인 화합물 반도체와 핵심 기술로 부상한 첨단 패키징(後후공정) 기술개발에도 지원을 확대*한다. * ▲(차세대 메모리) ’25~’32년, 2,159억원, ▲(AI특화반도체) ’25~’30년, 1조 2,676억원, ▲(화합물 반도체) ’25~’31년, 2,601억원, ▲(첨단 패키징) ’25~’31년, 3,606억원 (생산능력 확충) AI 시대에 필요한 생산능력을 적기에 확충하기 위해 구축 중인 반도체 클러스터*에 대한 지원은 차질 없이 이어간다. 기존 생산기반과의 연계, 전ㆍ후방 밸류체인 집적 등의 강점을 통해 글로벌 반도체 생산허브로 구축할 계획이다. 이를 위해 전력ㆍ용수 등 핵심 인프라는 국가가 책임지고 구축하고, 국비 등 공공부문의 지원을 강화한다. * ’47년까지 약 700조원 이상 투자, 반도체 생산 팹 10기 신설, ▲(용인 일반산단) 1호팹 착공(’25.2월) , ▲(용인 국가산단) 토지보상 공고(’25.6월) ➋ 시스템반도체 생태계 강화에 역량 총결집 우리가 취약한 시스템반도체 생태계를 대폭 강화한다. (한국형 팹리스-파운드리 생태계 구축) 우리 팹리스를 글로벌 수준으로 키우기 위해 수요기업이 앞에서 끌고 파운드리가 옆에서 밀착 지원하는 협업 생태계를 조성한다. 우선, 차량제어 MCUㆍ전력관리칩 등 미들테크(middle-tech) 반도체*의 국산화 지원을 통해 팹리스의 안정적인 수익 기반을 창출한다. 또한, 수요기업과 팹리스가 공동으로 온디바이스AI 기술개발ㆍ상용화하는 사업에 착수하고, 팹리스 대상의 공공펀드(국민성장펀드 활용)를 조성해 IPㆍ팹리스 간 전략적 협력에 투자한다. * MCU(Microcontroller Unit), PMIC(Power Management Integrated), 이미지 센서 등 미들테크 팹리스의 국내 제조 지원을 위해 민관 합동으로 국가 1호 ｢상생 파운드리｣*를 설립하고, 국내 팹리스 전용물량 할당, 시제품 제작 지원 등 상생 프로그램을 운영한다. 추가로, 수요를 뒷받침하기 위해, 국내 처음으로 국가안보 핵심 인프라(전력망ㆍ통신망ㆍ공공데이터센터 등)를 중심으로 공공기관의 국산 반도체 우선 구매 제도** 마련을 추진한다. * 4.5조원 규모의 12인치 40나노급 상생 파운드리를 민관 합동으로 구축 검토 ** ｢반도체 특별법｣에 ‘국가안보 인프라에 국산 반도체 우선 구매’ 조항 신설 추진 (국방반도체) 수입 의존도가 높은(99%) 국방반도체의 기술자립 프로젝트 출범을 통해 자주국방의 기틀을 마련한다. ▲방사청-산업부-과기부 등 관계부처 간 협업*을 통한 국방반도체 全전주기(소재-설계-공정-시스템) 기술개발, ▲공공 팹 중심의 초기 양산체계 구축과 ▲민간 파운드리 역량 확대를 추진한다. 내년 초 “국방반도체 국산화 및 생태계 조성방안”에서 구체적인 내용을 발표할 예정이다. * 대통령실(과학기술연구비서관) 주관 ‘국방반도체 발전 TF’ 추진 중(‘25.10월) ➌ K-반도체의 기초체력 소부장ㆍ인재 육성 반도체산업의 튼튼한 버팀목, 소부장ㆍ인재 육성을 강화한다. (공급망 구축) 핵심 첨단 소부장을 ASML의 노광장비*와 같이 세계 최고 수준으로 키우기 위해 ‘반도체 소부장 글로벌 No.1 프로젝트’를 추진한다. 기술ㆍ성장잠재력을 보유한 소부장 품목ㆍ기업을 대상으로 R&D 등을 전폭 지원한다. 국내 최초로 칩 제조기업과 연계한 소부장 양산 실증 테스트베드 ‘트리니티팹’을 금년에 출범하고, 신속 구축(’27년 개소)한다. ‘트리니티팹’은 향후 소자-소부장 기업 간 공동연구 거점(한국형 IMEC)으로 확대할 계획이다. * ASML : 네덜란드의 반도체 제조장비 기업으로, 세계에서 EUV 노광장비를 공급하는 유일한 기업으로 ‘24년 세계 점유율 1위 장비기업(21.1%, 매출 기준) (고급인력 양성) K-반도체 기초체력의 또 다른 축인 반도체 고급인력 양성도 본격 추진한다. 반도체 특성화대학원 및 반도체 아카데미를 2030년까지 단계적으로 확대*하고 특성화대학의 교육과정을 내실화하는 한편, 국내 첫 ｢반도체 대학원대학｣ 설립도 추진한다. 기업이 대학원대학의 설립ㆍ운영에 직접 참여하여, 반도체 밸류체인 전반(설계-SW-소자-소부장)에 걸쳐 석ㆍ박사를 양성(연간 300명 목표)할 계획이다. 지역별 반도체 아카데미ㆍ실증센터와 연계해 지방의 인력양성 거점을 구축한다. 또한, ‘Arm 스쿨’ 유치로 학생ㆍ재직자를 대상으로 한 통합 설계 교육을 운영(5년간 1,400명 양성)하고, 국내에 글로벌 선도기업(IPㆍEDAㆍ장비 등)의 연구거점을 유치해 글로벌 설계ㆍ연구 허브로 조성해 나갈 계획이다. * 반도체 특성화대학원(現 6개→‘30년 목표 10개), 아카데미(現 4개→’30년 목표 6개) ➍ 남부권 반도체 혁신벨트 구축 수도권에 집중된 반도체산업을 전국적 공간으로 확산한다. (지방투자 원칙) 향후 반도체 등 첨단산업 특화단지는 비수도권에 한하여 신규 지정한다. 수도권에서 멀어질수록 인프라ㆍ재정 등 우대지원을 강화한다. 대표적으로 지방 반도체 클러스터 내 연구인력을 대상으로 유연한 노동시간을 활성화한다. 반도체 소부장 기업의 설비투자ㆍ생산 등에 대한 투자지원금 지원비율 확대 등 재정적 지원도 검토한다. 아울러, 반도체 전략 투자 활성화를 위해 지방투자와 연계하여, 기업의 자본조달 방식 다양화를 추진한다. (남부권 혁신벨트) 광주(첨단 패키징), 부산(전력반도체), 구미(소재ㆍ부품)를 잇는 남부권 반도체 혁신벨트를 통해 새로운 반도체 생산거점의 기반을 닦는다. 광주는 글로벌 패키징 선도기업이 자리하고 AI 데이터센터 구축 등으로 신규 패키징 수요가 기대되는바, 앵커 기업과 연계해 소부장 기업이 반도체 패키징 허브도시를 구축할 수 있도록 지원한다. ｢첨단패키징 실증센터｣를 구축해 기업 R&D를 지원하는 한편, 기회발전특구나 재생에너지 자립도시 지정을 통한 인센티브 제공, 반도체 연합공대 구성 등을 통해 산-학-연 역량을 결집한다. 소자기업과 패키징기업 간 합작 패키징 팹도 추진한다. 부산은 전력반도체 소부장 특화단지를 중심으로, 인프라(8인치 SiC 실증팹 구축)를 확충하고, ｢가칭전력반도체지원단｣ 설립을 검토하는 한편, 신규 투자에 대한 패키지 지원(입지ㆍ판로ㆍR&D 등)을 통해 전력반도체 생태계를 육성한다. 구미는 반도체 첨단산업 특화단지를 중심으로, 반도체 소재ㆍ부품 기업에 R&D 및 사업화를 집중 지원하고, 소재ㆍ부품 시험평가센터 등 실증인프라 확충, 관내 대학 간 연합교육과 산학협력을 더욱 활성화한다. 반도체산업 전략에 담긴 사업의 규모와 내용은 재정당국과 협의해 확정할 예정이다.   Ⅰ. 추진 배경 ························································1 Ⅱ. 글로벌 반도체산업 지형 변화 ·····················2 Ⅲ. 우리 반도체산업의 현실 ································3 Ⅳ. 비전 및 추진전략 ·········································6 Ⅴ. 세부 추진과제 ···············································7 [1] AI 시대 반도체 기술･생산 리더십 확보 ········7  [2] 시스템반도체 생태계 강화에 역량 결집 ·······9  [3] K-반도체 기초체력 소부장･인재 육성 ········11  [4] 남부권 반도체 혁신벨트 구축 ·······················13 [참고] 대만 정부의 반도체 지원정책 ·····················16    

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   CAE와 AI의 융합, 디지털 트윈, 가상 제품 개발(VPD), 그리고 EDA(전자 설계 자동화) 설루션과의 통합이 제조 엔지니어링 업계의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 10월 20일 진행된 CNG TV 방송은 오는 11월 7일 수원컨벤션센터에서 개최되는 ‘CAE 컨퍼런스 2025’의 프리뷰 세션으로, CAE의 현재와 미래 방향을 조명하고 AI가 주도하는 시뮬레이션 기술 변화와 산업 적용 사례를 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표(사회), 태성에스엔이 김지원 이사, 한국기계연구원 DX전략연구단 박종원 단장   단품에서 시스템까지 : 시뮬레이션의 역할 확장 제조 개발 프로세스는 이제 콘셉트 설계 → 해석(시뮬레이션) → 1차 시제품 제작의 형태로 재편되었다. 시뮬레이션은 개발 초기 단계에서 잠재적인 문제를 선제적으로 파악하고 해결하는 핵심 과정으로 자리 잡았다. 과거에는 부품 단위 해석에 머물렀지만, 최근에는 모듈·PCB·열·전자기 등 물리적 상호작용을 함께 고려하는 시스템 통합 시뮬레이션으로 확대되고 있다. 예를 들어, 5G 스마트폰은 부품 단위로는 문제가 없더라도, 안테나의 빔포밍이 PCB 신호에 간섭을 주는 현상이 발생한다. 이 때문에 개발 단계부터 전체 시스템 관점에서의 시뮬레이션 검증이 필수가 되었다. 또한 HBM 인터포저 라우팅과 같이 복잡도가 높은 설계는 사람의 직관만으로 해결하기 어려워, 전용 최적화 툴과 CAE의 결합이 필수적이다. 최근에는 ROM(차수 감소 모델)이나 POD(고유직교분해) 기술을 통해 무거운 3D 해석을 경량화하여 수개월 걸리던 분석을 수시간 내에 완료할 수 있게 되었다. 태성에스엔이 김지원 이사는 “부품을 잘 만드는 것보다, 합쳐졌을 때의 행동을 예측하는 능력이 진짜 경쟁력”이라며, “CAE는 더 이상 옵션이 아니라 시스템 개발의 중심”이라고 강조했다.   설계부터 유동·구조해석까지 한 번에 한국기계연구원(KIMM)은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환(DX)을 지원하기 위해 오픈소스 기반 시뮬레이션 플랫폼 ‘KIMM Cyber Lab’을 개발, 무료로 제공하고 있다. 상용 CAE 소프트웨어의 높은 비용 부담을 해소하고, 제품 설계부터 해석·시뮬레이션까지 통합 지원함으로써 제조 현장의 DX를 실질적으로 뒷받침한다.  KIMM Cyber Lab은 KIMM-CAD, Structure, Flow, CAM, Motion, Sys 등 6종의 오픈소스 소프트웨어 구성되어 있다. 설계 자동화, 구조·유동 해석, CNC 가공, 다물체 동역학 등 다양한 기능을 통합했으며, 상용 설루션과 비교 검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 특히 구조해석 모듈(KIMM-Structure)은 아바쿠스와 유사한 정확도를 보였고, 유동해석 모듈(KIMM-Flow)은 오픈폼(OpenFOAM) 기반 윈도우 버전으로 사용자 접근성을 높였다.  KIMM은 이 기술을 자율주행 시뮬레이터 개발에도 확장해, 아이오닉5 모델 기반의 코시뮬레이션(co-simulation)과 AI 주행 인식 기능(YOLOv8)을 구현했다. 최근에는 “볼 베어링 6001을 설계해줘”와 같은 명령만으로 3D 도면을 자동 생성하는 AI 에이전트 설계 자동화 기술을 공개하며, CAD–CAE 연계 설계의 새 가능성을 제시했다. 한국기계연구원 박종원 단장은 “KIMM Cyber Lab은 중소기업이 합리적인 비용으로 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있는 길을 열었다”며, “AI 기반 설계 자동화로 제조업의 디지털 혁신을 가속하겠다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

시높시스와 통합 시너지 강화… AI로 엔지니어링 혁신 이끈다   제품이 복잡해지면서 반도체 설계와 전체 시스템의 구현을 통합하는 엔지니어링이 필수가 됐다. 앤시스는 EDA(전자 설계 자동화) 기업 시높시스와 통합을 통해 제품 개발의 전체 과정을 단일 플랫폼으로 지원한다는 비전을 마련했다. 이와 함께 AI(인공지능) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 적용해, 전문가의 전유물이었던 시뮬레이션의 장벽을 허문다는 전략도 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 앤시스 패드메쉬 맨들로이 부사장   ‘실리콘부터 시스템까지’ 아우르는 엔지니어링 시대 연다 제품이 점차 스마트해지고 복잡해지면서 물리 세계와 전자 세계의 만남이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 앤시스와 시높시스는 지난 7월 통합 완료를 발표했는데, 두 회사는 각자의 전문성을 결합해 반도체 칩 설계(실리콘)부터 최종 시스템에 이르는 전체 과정을 지원하는 통합 설루션을 제공할 계획이다. 앤시스의 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장은 “오늘날의 제품은 단순히 기능을 수행하는 것을 넘어 스스로 사고하고, 협업하며, 환경에 적응하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 이런 변화는 엔지니어링의 복잡성을 가중시키고 있으며, 반도체 설계와 물리적 시스템의 구현을 별개로 볼 수 없게 되었다”면서, “시뮬레이션 분야의 선도 기업 앤시스와 EDA 1위 기업 시높시스가 손을 잡은 것은 이런 시대적 요구에 부응하기 위한 것”이라고 설명했다. 맨들로이 부사장은 “시스템은 실리콘의 요구사항을, 실리콘은 시스템의 요구사항을 정확히 이해해야 한다”고 짚었다. 예를 들면, 자동차 기업이 자율주행 기능을 구현하기 위해서는 AI 반도체 설계를 고려해야 하고, 반도체 기업은 칩이 자동차에 쓰일지 데이터센터에 쓰일지에 따라 다른 접근법을 선택해야 한다는 것이다. 제품 개발을 위해 엔지니어링 시뮬레이션과 EDA의 긴밀한 상호작용이 필수가 되면서, 앤시스는 시높시스와의 통합이 큰 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.   물리 기반 시뮬레이션을 EDA 흐름에 통합 양사 통합의 핵심 전략은 앤시스의 강점인 물리 기반 시뮬레이션을 시높시스의 EDA 설계 흐름에 통합하는 것이다. 이를 통해 차세대 인공지능(AI) 칩, 3D IC 등 고도의 반도체를 설계할 때 필수로 고려해야 하는 열, 구조 변형, 뒤틀림 같은 물리적 문제를 설계 초기 단계부터 해결할 수 있게 된다는 것이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 “특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같이 여러 칩을 쌓는 ‘스택 구조’에서 이러한 통합 설루션의 가치가 크다. 앤시스는 이미 HBM의 전력 무결성, 열, 구조적 스트레스 분석 분야에서 삼성전자, SK하이닉스 등과 협력해왔다. 앞으로 시높시스와 함께 칩 설계 단계부터 최종 분석까지 아우르는 단일 플랫폼을 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. 앤시스와 시높시스는 조직을 통합하기보다는 각자의 비즈니스 운영 방식을 유지하며 시너지를 낼 수 있는 분야를 탐색하는 데 집중하고 있다. 시높시스가 소수의 반도체 기업을 깊이 있게 지원하는 반면, 앤시스는 수천 개의 다양한 산업군 고객을 보유하고 있어 사업 운영 방식에 차이가 있기 때문이라는 것이 박주일 대표의 설명이다. 그는 “다만, HBM 설루션처럼 시장의 요구가 높은 분야의 기술 통합은 더 빠르게 진행될 수 있다”고 덧붙였다. 앤시스는 시높시스와의 통합 설루션이 특히 복잡한 요구조건을 가진 첨단 산업에서 강점을 발휘할 것으로 보고 있다. 앤시스의 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장은 “이번 합병이 고객들에게 새로운 기술과 기회를 제공할 것으로 기대한다"면서, “물리 시뮬레이션과 EDA의 결합은 제품 개발의 어려운 과제를 해결하는 최고의 포트폴리오가 될 것”이라고 말했다.   ▲ 앤시스 월트 헌 부사장   AI로 엔지니어링의 문턱 낮춘다 앤시스는 인공지능(AI) 기술을 자사 포트폴리오 전반에 통합해 시뮬레이션의 효율과 속도를 높이고, 전문가 수준의 지식이 필요했던 기술의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 복잡한 제품 개발 환경에서 더 많은 엔지니어가 시뮬레이션 기술을 쉽게 활용하도록 돕는 것이 앤시스 AI 전략의 핵심이다. 맨들로이 부사장은 “시뮬레이션은 고도의 전문 지식을 갖춘 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 하지만 디지털 전환이 가속화되면서 기업의 비용 절감과 시장 출시 기간 단축을 위해 시뮬레이션의 활용을 확대하려는 요구가 커졌다”면서, “앤시스는 전문 지식에 대한 의존도를 낮추고 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 AI 기술이 탑재된 플랫폼을 제공하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다”고 설명했다. AI 기술은 초기 머신러닝(ML) 기반의 최적화 도구를 넘어, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 비서를 거쳐 완전히 자율화된 에이전틱 AI(agentic AI)로 나아가고 있다. 헌 부사장은 크게 네 가지 방향에서 AI를 앤시스 설루션에 적용하고 있다고 소개했다. 스마트 UI(사용자 인터페이스) : UI에 AI를 내장해 반복적인 작업을 자동화함으로써 엔지니어의 작업 효율을 높인다. 앤시스GPT(AnsysGPT) : 오픈AI의 기술을 기반으로 하는 앤시스GPT는 자연어 질의응답을 통해 사용자가 엔지니어링 문제에 대한 답을 더 빠르게 찾도록 돕는다. AI 내장 솔버 : 엔지니어링 해석의 핵심 엔진인 솔버 자체에 AI 기술을 통합해 문제 해결 속도를 이전보다 크게 높였다. 심AI(Ansys SimAI) : 과거의 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 학습한 AI 솔버이다. 예를 들어, 기존에 일주일이 걸리던 자동차 외부 공기역학 해석 작업에 심AI를 활용하면 단 하루 만에 완료할 수 있다. 헌 부사장은 “앤시스GPT는 이미 2만여 고객사에서 활발히 사용되고 있으며, ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿’도 개발하고 있다. 이 코파일럿은 지난 50년간 축적된 앤시스의 제품 개발 지식을 LLM에 탑재한 형태이다. 유동, 구조, 전자기학 등 모든 분야의 엔지니어링 콘텐츠를 단일 플랫폼 안에서 쉽게 검색하고 활용할 수 있게 될 것”이라고 소개하면서, “이런 혁신을 바탕으로 앤시스와 시높시스는 고객이 미션 크리티컬한 과제를 해결하고 AI 기반 제품과 서비스를 성공적으로 개발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.   솔버 최적화와 클라우드로 컴퓨팅 인프라 부담 해결 시뮬레이션과 AI 기술은 모두 대량의 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 기업에서는 컴퓨팅 인프라의 구축과 운용에 대한 부담이 클 수밖에 없다. 헌 부사장은 “소프트웨어 최적화와 유연한 클라우드 지원을 통해 고객들이 인프라 제약 없이 혁신에 집중할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다. 우선 R&D 차원에서 앤시스는 자사 솔버의 코드를 전면 재작성하고 있다. CFD(전산 유체 역학)와 전자기를 비롯해 모든 분야의 솔버를 GPU(그래픽 처리 장치) 환경에서 구동되도록 최적화하는 것이 핵심이다. 또한, 앤시스는 AWS(아마존 웹 서비스) 및 마이크로소프트 애저(Azure)와 협력해 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 대규모 해석과 같이 추가적인 컴퓨팅 성능이 필요할 경우 언제든지 클라우드 자원을 활용해 작업을 확장할 수 있도록 하겠다는 것이다. 헌 부사장은 “시높시스 역시 자체 클라우드를 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하고 있는데, 향후 이를 통합하면 더욱 시너지를 낼 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 앤시스코리아 박주일 대표   한국은 가장 복잡한 제품 개발하는 전략적 요충지 앤시스코리아는 최근 몇 년간 두 자릿수의 성장세를 유지하고 있으며, 올해는 예년보다 더 큰 폭의 성장을 예상하고 있다. 박주일 대표는 “이런 성장의 배경에는 국내 시장의 확고한 디지털 전환(DX) 트렌드와 갈수록 복잡해지는 제품 설계 환경이 있다”고 짚었다. 그는 “한국 기업들은 반도체, 자동차, 조선, 항공우주 등 모든 산업 영역에서 최고 수준의 복잡한 제품을 설계하며 글로벌 기업과 경쟁하고 있으며, 그만큼 국내 고객의 기술적 요구 수준 또한 높다”면서, “앤시스 코리아는 높은 수준의 국내 고객 요구를 시뮬레이션 기술로 충족시키는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 이를 위해 국내 리소스뿐만 아니라 글로벌 조직과의 긴밀한 협업을 통해 한국 시장과 고객을 적극 지원하고 있다”고 설명했다. 앤시스는 HBM, 3D IC와 같은 스택 구조 반도체의 전력 무결성, 열, 구조 변형 문제 해결을 위해 국내 반도체 기업들과 협력하고 있다. 그리고 고밀도 AI 칩을 개발하는 국내 스타트업들과도 협력을 진행 중이다. 우주 산업에서는 국내 스타트업과 협력해 인공위성의 수명과 성능을 위협하는 우주 잔해물 문제 해결을 돕고 있다. 또한, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등 국내 대기업을 중심으로 AI 기술이 탑재된 시뮬레이션 설루션 도입을 빠르게 진행 중이다. 맨들로이 부사장은 “한국 앤시스 고객의 만족도는 96.8%로 역대 최고치를 기록했으며, 이는 지난 몇 년간 꾸준히 상승해 온 결과이다. 앤시스는 이러한 높은 만족도에 큰 자부심을 가지고 있으며, 앞으로도 최고의 기술을 통해 한국 고객들을 지원하는 데 집중할 것”이라고 전했다.    ▲ 앤시스코리아는 9월 17일 연례 콘퍼런스 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’를 열고, 최신 기술 트렌드와 함께 자사의 비전, 신기술, 고객 사례를 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티가 9월 26일 한국과학기술회관에서 개최한 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U/DAY Seoul:Industry)’를 마쳤다고 밝혔다. 이번 ‘유데이 서울 : 인더스트리’에는 다양한 산업 분야 관계자와 종사자 350명이 참석해 산업 생태계의 혁신적인 디지털 트윈 전략과 기술 인사이트를 공유하고 체험했다. 특히 사전 참가 등록 기간에 600명 이상이 신청하며 조기 마감되는 등 높은 관심을 보였으며, 행사 종료 후 제공되는 온라인 레코딩 영상 신청에도 약 200명이 참여해 지속적인 관심을 확인할 수 있었다. 유니티는 산업 현장 속 유니티 기반 디지털 트윈 기술을 직접 체험할 수 있는 ‘실전형 데모존’에 참관객의 호응이 높았다고 소개했다. 특히 메타넷디지털의 ‘메타팩토리’, 모라이의 ‘자율주행 차량 테스트 데모’ 등이 주목을 받았다. 메타넷디지털 데모존을 담당한 김남일 이사는 “메타팩토리는 제조 현장의 데이터를 실시간으로 연결하고 AI와 3D 기술을 더해 운영 효율성을 크게 개선할 수 있는 제조 운영 관리 플랫폼“이라며, “이번 행사를 통해 제조업 뿐만 아니라 물류, 자동차 등 여러 분야의 산업 관계자 분들과 다양한 의견을 나누고, 좋은 피드백을 청취할 수 있어 의미 깊었다”고 말했다. 모라이 데모존을 담당한 이원상 매니저는 “상암, 강남 등 친숙한 도로 환경을 구현한 데모를 준비했는데, 유니티 기반의 고정밀 시뮬레이션 기술이 제공하는 현실감을 높이 평가해주셨고, 기술적 진보를 실감했다는 반응도 많았다”고 말했다. 이어 “유데이 서울 : 인더스트리를 계기로 보다 많은 분들께 저희 설루션의 가치를 알리고, 잠재적 협력 파트너들과 새로운 비즈니스 기회를 논의할 수 있어 뜻깊었다”고 소감을 전했다.     전문가 세션에서는 산업 혁신의 방향성을 제시하며, 다양한 실제 적용 사례를 살펴볼 수 있는 세션들이 눈길을 끌었다. 그 중에서도 SK AX의 강철규 매니저가 발표한 ‘HBM 전용 Stack 3D Map PoC’ 세션은 유니티 협업 과정에서 얻은 인사이트와 노하우를 구체적으로 다뤄 참관객들의 만족도가 높았다. 유니티 코리아 김현민 시니어 설루션 엔지니어가 발표한 세션도 관심을 모았다. 이 세션에서는 BMW의 유니티 애셋 매니저 기반 3D 에셋 관리 사례와 오바야시의 실시간 3D 협업 워크플로 구축 사례에 대해 전했다. 또한 버추얼 프라이빗 클라우드(VPC) 배포 옵션 등 유니티의 3D 데이터 보호 기능 및 대규모 산업 데이터 관련 인사이트를 공유했다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “이번 유데이 서울 : 인더스트리는 유니티의 기술이 창출하는 새로운 가치와 가능성을 확인할 수 있었던 시간”이라며, “앞으로도 협력 생태계를 확대해 나갈 수 있도록 여러 산업군에 최적화된 설루션을 선보일 것”이라고 말했다.

  파네시아 정명수 대표가 9월 11일 개최된 '2025 미래포럼'에 초청받아 '차세대 비즈니스 패러다임을 여는 기술의 진화'를 주제로 발표를 진행했다. 미래포럼은 국내외 주요 메모리 반도체 업계 임원진들이 참석하는 대규모 행사다. 정 대표는 이날 발표에서 AI 데이터센터에서 연결 기술의 중요성이 점차 커질 것이라 강조했다. 그는 이러한 패러다임 변화 속에서 HBM(고대역폭 메모리)의 역할과 활용 방식이 어떻게 변화할지에 대한 의견을 공유했다. 정 대표는 향후 10년간 HBM을 제조하고 설계하는 기업들이 나아가야 할 방향을 제시하고, 차세대 AI 인프라를 위한 HBM 기반 솔루션을 소개하며 발표를 마무리했다. 이어 그는 전문가 패널 토의에 참석해 미래 AI 시대의 패러다임 변화에 대한 심도 깊은 논의를 이어갔다. 정 대표가 공유한 차세대 AI 데이터센터 구조에 대한 자세한 내용은 파네시아가 지난달 공개한 기술 백서를 통해 확인할 수 있다. 해당 백서는 'AI 인프라 혁신의 중심, 메모리·링크 중심의 연결 반도체와 데이터센터 연결 솔루션'이라는 제목으로, 파네시아 홈페이지에서 다운로드할 수 있다.    

유니티가 ‘유데이 서울 : 인더스트리(U DAY Seoul : Industry)’를 오는 9월 26일 서울 한국과학기술회관에서 개최한다고 밝혔다. ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 다양한 산업군의 고객사와 파트너가 함께 만들어가는 비즈니스 혁신 사례를 공유하고, 현장 중심의 경험과 인사이트를 공유하는 자리다. 각 산업별 실무자와 유니티 전문가들이 유니티 기반 디지털 전환을 가속화하는 기술과 노하우에 대해 공유할 예정이다. 올해 ‘유데이 서울 : 인더스트리’는 디지털 전환에 실질적인 도움이 되는 사례와 기술 공유 및 현업 중심의 데모존을 새롭게 선보이는 등 체감형 프로그램에 초점을 맞췄다. SK AX의 강철규 매니저가 ‘2D Map을 3D Map으로 전환한 HBM 전용 Stack Map PoC(개념 검증)’를 주제로 국내 주요 메모리 반도체 제조사를 대상으로 진행된 3D 웨이퍼 뷰어 PoC사례를 소개하고, 유니티 협업 과정에서 얻은 주요 인사이트와 설루션 구축 과정에서의 노하우를 공유할 예정이다. 유비씨의 조예창 파트장은 ‘From DX to AX : 앞서가는 기업들이 선택한 무인화·자율화 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표한다. 유니티를 활용해 실제 현장에서 구현한 데이터·시뮬레이션·AI 최적화 루프와 기술 아키텍처를 공유하고, 무인화·자율화를 통해 운영 효율과 경쟁력을 높인 실제 사례를 전한다. 프로젝트 기획부터 운영까지 실무 맞춤형 노하우를 공유하는 유니티 전문가들의 세션도 마련될 예정이다. 유니티 코리아의 김현민 시니어 설루션 엔지니어는 ‘글로벌 성공 사례로 배우는 유니티 에셋 매니저’를 주제로, 제조 및 건설 산업의 3D 데이터 관리 및 보안 전략을 다룬다. 분산된 3D 데이터를 중앙에서 효율적이고 안전하게 관리하는 방식과 글로벌 제조·건설사 성공 사례 소개를 통해 디지털 트윈 및 산업용 메타버스 시대의 데이터 혁신 방안을 제시할 예정이다.     유니티는 올해 행사에서 제조, 건설, 모빌리티, 교육 등 다양한 산업군에서 실제로 사용되는 유니티 기반 설루션을 직접 체험해볼 수 있는 15개 이상의 실전 데모존을 선보인다고 전했다. 디지털 트윈 및 제조 특화 AI를 결합한 설루션을 제공하는 메타넷디지털은 전 세계 디지털 트윈 공장을 본사에서 실시간으로 모니터링할 수 있는 유니티 기반 ‘메타팩토리(MetaFactory)’ 데모를 시연한다. 3D 설비 상태 조회, 알람 발생 설비 즉시 확인, 이슈 대응 시나리오 기반 협업 인터페이스 등을 통해 제조 운영 효율성과 의사결정 속도 개선의 유용성을 체험할 수 있다. 피앤씨솔루션은 AR 글래스 ‘METALENSE2(메타렌즈2)’를 활용한 선박 엔진 및 인체 해부도 관련 데모를 선보인다. 실제 함정 내부의 주요 장비에 대한 명칭 및 기능을 단계적으로 학습할 수 있는 콘텐츠와 피부계·근육계·신경계 등 8가지 인체 계통을 계층별로 선택해 시각화할 수 있는 해부학 교육 콘텐츠를 경험할 수 있다. 또한, 정밀지도(HD MAP) 기반 디지털 트윈 자율주행 시뮬레이션 설루션을 제공하는 모라이는 실제 도로와 환경을 그대로 구현한 디지털 트윈 맵에서 자율주행 차량 개발에 필요한 데모 테스트를 시연할 계획이다. 유니티 코리아의 송민석 대표는 “유니티 인더스트리 설루션은 다양한 산업의 디지털 전환을 가속화하며, 더 효율적이고, 창의적인 방식으로 산업 생태계를 변화시키고 있다”면서, “이번 행사를 통해 최신 기술 트렌드와 인사이트를 나누고, 상호 협력의 기회를 모색할 수 있기를 기대한다”고 말했다. 이번 행사는 사전 선착순 참가 등록 시 누구나 무료로 참석 가능하다. 오프라인 참가 등록이 조기 마감될 경우, 신청자에 한해 추후 전문가 발표 세션을 온라인으로 시청할 수 있는 가이드를 별도 안내할 예정이다.

앤시스코리아는 6월 4일 수원 컨벤션센터에서 ‘앤시스 테크 서밋(Ansys Tech Summit)’을 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 하이테크 산업에 종사하는 전기 전자 및 반도체 분야 해석 엔지니어를 위한 행사로, 앤시스의 다양한 최신 기술과 서비스에 대한 정보를 공유하고자 마련됐다. 앤시스코리아는 이번 행사에서 3DIC, HBM, 디지털 트윈, AI(인공지능)/ML(머신러닝), 생성형AI, 열 감지 설계(thermal aware design), 배터리, AR(증강현실)/VR(가상현실) 등 업계에서 화두가 되는 주제로 엄선된 세션을 선보일 예정이며, 앤시스 2024 R1 업데이트 내용을 포함한 최신 정보를 빠르게 만날 수 있다. 특히 올해 새로 구성한 ‘3DIC & Interposer 워크숍’ 트랙에서는 앤시스 본사 및 한국 엔지니어가 발표자로 나서 유관 지식 및 인사이트를 공유하는 시간을 갖는다.     이번 행사는 박주일 앤시스코리아 대표의 환영사를 시작으로 오전 키노트 3개 세션과 오후 5개의 트랙으로 이어지며, 오전에 진행되는 키노트 3개 세션은 ▲앤시스 최신 하이테크 기술 ▲클라우드 기반 ‘앤시스 SimAI’ ▲시뮬레이션 기반 기술 혁신 등을 주제로 구성했다. 앤시스코리아 강태신 전무가 연사로 참여하는 첫 키노트 세션은 ‘하이테크 산업에 제공 가능한 앤시스의 신기술’을 주제로 진행된다. 최신 기술에 대한 혁신과 적응력이 필수가 된 하이테크 산업에서 지속 가능한 성장 및 혁신을 이룰 수 있도록 돕는 앤시스의 다양한 최신 솔루션을 소개할 예정이다. 두 번째 세션에서는 앤시스코리아 이정원 매니저가 ‘SimAI : AI의 속도로 예측하기’를 주제로 발표를 진행한다. AI 모델에 대한 지식이 없는 사용자도 복잡한 문제의 결과를 빠르게 예측할 수 있도록 돕는 앤시스 SimAI를 소개하며 클라우드 기반의 활용 방법과 이를 이용한 적용 사례를 선보일 예정이다. 마지막 세션에는 앤시스 글로벌의 사라 루이(Sara Louie) 주요 제품 관리자가 ‘시뮬레이션을 통한 혁신 강화’를 주제로  3DIC/멀티칩 통합, 고급 패키징, 맞춤형 칩에 이르기까지 컴포넌트 레벨에서 시스템 레벨로 적극적으로 이동하고 있는 최신 기술을 사용자가 기술 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 시뮬레이션 기반의 기술에 대한 통찰력을 제공할 계획이다. 앤시스코리아의 박주일 대표는 "그간 하이테크 분야의 주요 고객사를 대상으로 진행되었던 앤시스 테크 서밋 행사를 업계 전반 해석 엔지니어를 대상으로 확대 진행하게 되어 대단히 기쁘다”면서 “해석 엔지니어들이 평소에 높은 관심을 가지고 있었을 주제들로 세션을 엄선하여 선보일 예정”이라고 전했다.

AMD는 ‘마이크로소프트 빌드(Microsoft Build)’ 콘퍼런스에서 마이크로소프트 고객 및 개발자를 위한 최신 엔드투엔드 컴퓨팅 및 소프트웨어 기능을 공개했다. 마이크로소프트는 AMD 인스팅트(AMD Instinct) MI300X 가속기, ROCm 개방형 소프트웨어, 라이젠(Ryzen) AI 프로세서 및 소프트웨어와 알베오(Alveo) MA35D 미디어 가속기 등 AMD의 솔루션을 통해 광범위한 시장에 걸쳐 AI 기반을 구축할 수 있는 툴을 지원한다. 마이크로소프트의 새로운 애저(Azure) ND MI300X 가상머신(VM)은 현재 공식 출시되었으며, 까다로운 AI 워크로드를 처리해야 하는 허깅 페이스(Hugging Face)와 같은 고객에게 높은 성능과 효율성을 제공한다. 2023년 11월 프리뷰로 발표된 애저 ND MI300x v5 가상머신 시리즈는 고객들이 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 캐나다 중부 지역에 공식 배포되고 있다. 최상급의 성능을 제공하는 이러한 가상머신은 높은 HBM 용량과 메모리 대역폭을 제공함으로써 고객들이 GPU 메모리에 더 큰 모델을 탑재하거나 더 적은 GPU를 이용해 궁극적으로 전력, 비용 및 솔루션 구현 시간을 절감할 수 있도록 지원한다. 또한, 이러한 가상머신과 이를 지원하는 ROCm 소프트웨어는 애저 오픈AI 서비스를 비롯한 애저 AI 프로덕션 워크로드에도 사용되고 있어, 고객들이 GPT-3.5 및 GPT-4 모델에 액세스할 수 있도록 지원한다. 마이크로소프트는 AMD 인스팅트 MI300X와 ROCm 개방형 소프트웨어 스택을 통해 GPT 추론 워크로드에서 높은 수준의 가격 대비 성능을 달성했다고 설명했다.   ▲ AMD 인스팅트 MI300X   한편, AMD 라이젠 AI 소프트웨어는 개발자들이 AMD 라이젠 AI 기반 PC에서 AI 추론을 최적화하고 구축할 수 있도록 지원한다. 라이젠 AI 소프트웨어를 이용하면 AI 전용 프로세서인 AMD XDNA 아키텍처 기반 신경망 처리장치(NPU)를 통해 애플리케이션을 실행할 수 있다. AI 모델을 CPU 또는 GPU에서만 실행하면 배터리가 빠르게 소모될 수 있지만, 라이젠 AI 기반 노트북은 임베디드 NPU을 활용해 AI 모델이 구동하기 때문에 CPU 및 GPU 리소스를 다른 컴퓨팅 작업에 활용할 수 있다. 이를 통해 배터리 수명을 늘리는 것은 물론, 개발자가 온디바이스 LLM AI 워크로드와 애플리케이션을 로컬에서 동시에 효율적으로 실행할 수 있다. 4세대 AMD 에픽 프로세서는 애저에서 사용되는 범용 가상머신을 비롯해 메모리 집약적, 컴퓨팅 최적화 및 가속 컴퓨팅 가상머신 등 수많은 솔루션을 지원하고 있다. 이러한 가상머신은 클라우드 분야에서 AMD 에픽 프로세서의 성장 및 수요 증가를 이끌고 있으며, 더욱 향상된 가격 대비 성능으로 범용 및 메모리 집약적 가상머신의 성능을 최대 20%까지 향상시키는 것은 물론, 애저를 지원하는 이전 세대 AMD 에픽 프로세서 기반 가상머신에 비해 컴퓨팅 최적화 가상머신에 대한 CPU 성능을 최대 2배까지 높일 수 있다. 프리뷰로 공개되었던 Dalsv6, Dasv6, Easv6, Falsv6 및 Famsv6 가상머신 시리즈는 향후 수개월 이내에 정식 공급될 예정이다. AMD의 빅터 펭(Victor Peng) 사장은 “AMD 인스팅트 MI300X 및 ROCm 소프트웨어 스택은 세계에서 가장 까다로운 AI 워크로드 중 하나인 애저 오픈AI(OpenAI) 챗GPT(Chat GPT) 3.5 및 4 서비스를 지원하고 있다”면서, “애저의 새로운 가상머신이 공식 출시됨에 따라 AI 고객들이 더욱 폭넓게 MI300X에 액세스하여 AI 애플리케이션을 위한 고성능, 고효율의 솔루션을 활용할 수 있게 되었다”고 밝혔다. 마이크로소프트의 최고기술책임자인 케빈 스콧(Kevin Scott) AI 부문 수석 부사장은 “마이크로소프트와 AMD는 PC를 시작으로, 엑스박스(Xbox)용 맞춤형 실리콘과 HPC, 현재의 AI에 이르기까지 여러 컴퓨팅 플랫폼에 걸쳐 다양한 파트너십을 이어오고 있다”면서, “최근에는 놀라운 AI 성능과 가치를 제공하기 위해 강력한 컴퓨팅 하드웨어와 최적화된 시스템 및 소프트웨어의 결합이 중요하다는 점에 주목했다. 우리는 마이크로소프트의 AI 고객 및 개발자들이 최첨단 컴퓨팅 집약적인 프론티어 모델에 대해 탁월한 가격 대비 성능 결과를 달성할 수 있도록 AMD의 ROCm 및 MI300X를 이용했다. 앞으로도 AI 발전을 가속화하기 위해 AMD와의 협력에 주력할 것”이라고 말했다.