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통합검색 " HPC"에 대한 통합 검색 내용이 617개 있습니다
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레노버-솔트룩스, 차세대 AI 인프라 전략 및 LLM 기반 AI 설루션 소개
레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)는 9월 11일 AI 전문기업 솔트룩스와 함께 ‘Lenovo Tech Day - Smarter HPC for All’ 세미나를 개최했다. 이번 행사에서는 레노버의 차세대 인프라스트럭처 전략과 솔트룩스의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 설루션인 루시아 GPT(Luxia GPT)가 소개되어, 고성능 AI 인프라 설루션을 통해 첨단 AI 기술이 효율적이고 안전하게 구현될 수 있음을 보여주었다.  AI에 기반한 혁신이 가속화되는 가운데, 초거대 AI와 이를 뒷받침하는 고성능 인프라의 중요성은 더욱 커지고 있다. 혁신적인 AI 설루션의 성능을 극대화하기 위해서는 고도화된 연산 능력과 안정적인 인프라 환경이 필수이기 때문이다. 레노버는 “AI와 HPC 워크로드에 최적화된 강력한 인프라를 제공함으로써, 솔트룩스와 같은 다양한 AI 기업의 첨단 설루션이 고객 환경에서 성공적으로 구현될 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다. 솔트룩스는 AI 서비스 기업으로 AI 에이전트, AI 검색, 생성형 AI 챗봇까지, 기업을 위한 최첨단 AI 설루션을 제공하고 있다. 솔트룩스의 루시아 GPT는 고객 데이터를 학습해 도메인 특화형 생성형 AI 서비스를 제공하고, RAG(검색 증강 생성)와 지식 그래프를 연계해 근거에 기반한 정확한 답변을 제시할 수 있다. 또한 정교한 권한 관리 기능을 통해 고객의 내부 데이터 보안을 강화함으로써 기업 환경에서 안전하고 효율적인 AI 활용을 가능하게 한다.   이날 행사에서는 솔트룩스의 이경일 대표가 AI가 투자 분야에 가져온 혁신적 변화에 대해 발표했다. 이어서 레노버 이상욱 이사가 레노버의 AI 인프라 전략을 공유했고, 솔트룩스 이승민 본부장이 실질적인 AI 도입과 지원 방안에 대해 설명했다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 윤석준 부사장은 “AI 서비스가 점차 고도화되면서 고성능 AI 인프라에 대한 관심도 증대되는 가운데, 이에 대한 최신 인사이트와 전략을 공유하고자 이번 행사를 준비했다”면서, “레노버의 고성능 AI 인프라와 솔트룩스의 첨단 AI 서비스를 결합해, 고객의 니즈에 최적화된 AI 설루션을 제공해나갈 것”이라고 말했다. 솔트룩스 이경일 대표는 "레노버와의 파트너십을 통해 도메인 특화 LLM ‘루시아’를 기본 탑재한 하드웨어 일체형 생성형 AI 어플라이언스 루시아 온(LUXIA-ON)의 전국 단위 유통망을 확보하고, 이를 바탕으로 지역별 고객사와 다양한 산업군으로 루시아 온의 시장 확산을 가속할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-12
알테어, ‘2025 추계 AI 워크숍’에서 국내 기업의 AI 활용 성과 공개
알테어가 9월 5일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다고 밝혔다. 2024년부터 매년 춘·추계로 진행되는 이번 행사에는 400여 명의 제조업 실무진과 산업 전문가가 참석해 인공지능(AI) 기술의 실무 적용 방안을 논의했다.   행사는 김도하 한국알테어 지사장의 개회사로 시작했으며, 이어 알테어 케샤브 선다레시 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터가 ‘엔지니어링을 위한 라이프사이클 인텔리전스 : 로코드 고효율 접근법’을 주제로 제조업 혁신을 가속화할 수 있는 방안을 발표했다.     이후 국내 기업의 AI 활용 사례가 소개됐다. 한국항공우주산업(KAI)의 김범준 선임연구원은 ‘AI 스튜디오를 활용한 고정익 항공기 조종면 유격 검사 데이터 처리 프로그램 개발’을 발표했다. 그는 “기존에 수작업으로 진행되던 검사 데이터 처리를 자동화·표준화했으며, 노코드·로코드 기반 AI 스튜디오를 통해 코딩 지식이 없는 설계자도 데이터 분석 프로그램을 직접 개발할 수 있다”고 설명했다.   특히 이번 행사에서는 알테어와 지멘스가 제조업 분야에서 축적한 경험과 전문성을 바탕으로 디지털 전환을 가속화하는 방안이 소개됐다. 알테어의 최병희 본부장은 지멘스의 PLM(제품 수명 주기 관리)과 알테어의 AI 기술 결합 방안을 발표했으며, 지멘스 강철 전무는 제조업의 AI 도입 동향과 로코드 기반 개발 환경의 시너지 효과를 강조했다.   이 밖에도 ▲에이전틱 AI 실현을 위한 온톨로지 기반 데이터 패브릭 전략 ▲예측 AI, LLM(대형 언어 모델) 기반 생성형 AI, 지식 그래프, AI 에이전트를 통한 엔지니어링 및 제조 혁신 ▲AI 기반 HPC(고성능 컴퓨팅)로 제품 개발팀의 시장 출시 속도 가속화 등 다양한 발표가 다뤄졌다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “올해 춘계에 이어 추계 워크숍을 개최하면서 AI 기술이 빠르게 발전하고 있을 뿐만 아니라, 국내 고객사들의 AI 적용 사례가 실제 현장에서 빠르게 확산되고 있음을 체감하고 있다”면서, “알테어는 이러한 경험을 기반으로 국내 제조업체들이 AI 도입 아이디어를 얻고 실무 혁신을 실현할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 전했다.
작성일 : 2025-09-05
앤시스 2025 R2 : AI·스마트 자동화 기반의 차세대 디지털 엔지니어링 설루션
개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
IBM-AMD, 양자·AI·HPC 융합한 차세대 컴퓨팅 개발 협력
IBM과 AMD는 양자 컴퓨터와 HPC(고성능 컴퓨팅)를 결합한 차세대 컴퓨팅 아키텍처인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅(quantum-centric supercomputing) 개발 계획을 발표했다. IBM은 고성능의 양자 컴퓨터 및 소프트웨어 개발에서의 리더십을, AMD는 HPC 및 AI 가속기 분야의 리더십을 바탕으로 확장 가능하고 오픈소스 기반의 플랫폼을 공동 개발해 컴퓨팅의 미래를 재정의하고자 한다. 양자 컴퓨팅은 정보를 표현하고 처리하는 방식에서 기존 컴퓨터와 완전히 다르다. 기존 컴퓨터는 0과 1의 비트로 정보를 처리하지만, 양자 컴퓨터는 양자역학의 법칙에 따라 정보를 표현하는 큐비트(qubit)를 사용한다. 이러한 특성은 신약 개발, 소재 탐색, 최적화, 물류 등 기존 컴퓨팅으로는 해결이 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 탐색할 수 있는 연산 능력을 제공한다. 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 아키텍처에서는 양자 컴퓨터가 CPU, GPU, 기타 컴퓨팅 엔진으로 구성된 HPC 및 AI 인프라와 함께 작동한다. 이 하이브리드 접근 방식에서는 문제의 각 요소를 가장 적합한 컴퓨팅 방식으로 해결한다. 예를 들어, 미래에는 양자 컴퓨터가 원자와 분자의 행동을 시뮬레이션하고, AI 기반의 슈퍼컴퓨터가 방대한 데이터 분석을 수행할 수도 있다. 이런 기술이 결합되면 현실 세계의 문제를 더욱 빠른 속도와 큰 규모로 해결할 수 있을 것으로 기대된다. IBM과 AMD는 AMD의 CPU, GPU, FPGA(프로그래밍이 가능한 반도체)를 IBM의 양자 컴퓨터와 통합해 기존 컴퓨팅 방식으로는 해결할 수 없는 새로운 알고리즘을 효율적으로 가속화하는 방안을 모색하고 있다. 이는 IBM이 2030년까지 실현하고자 하는 오류 내성 양자 컴퓨터(fault-tolerant quantum computing) 로드맵에도 기여할 수 있다. AMD의 기술은 오류 내성 양자 컴퓨팅의 핵심 요소인 실시간 오류 수정 기능을 제공할 수 있는 가능성을 지니고 있다. 양사는 올해 말 IBM의 양자 컴퓨터와 AMD 기술이 함께 작동하는 하이브리드 양자-클래식 연계 프로젝트 시연을 계획하고 있으며, IBM 키스킷(Qiskit)과 같은 오픈소스 생태계를 활용해 새로운 알고리즘 개발과 채택을 촉진하는 방안도 함께 검토 중이다. IBM의 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) 회장 겸 CEO는 “양자 컴퓨팅은 자연 세계를 시뮬레이션하고 정보를 완전히 새로운 방식으로 표현할 수 있다. IBM의 양자 컴퓨터와 AMD의 고성능 컴퓨팅 기술을 결합함으로써 기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 강력한 하이브리드 모델을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다. AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “HPC는 세계의 주요 과제를 해결하는 기반이 된다. IBM과의 협력을 통해 고성능 컴퓨팅과 양자 기술의 융합을 모색함으로써, 우리는 혁신과 발견을 가속화할 수 있는 엄청난 기회를 마주하고 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-08-27
슈나이더 일렉트릭, AI 시대에 최적화된 차세대 데이터센터 설루션 소개
슈나이더 일렉트릭 코리아가 8월 13일~14일 양재 aT센터 제1전시장에서 열리는 ‘2025 데이터센터 코리아’에서 AI 시대에 최적화된 데이터센터 설루션을 선보인다고 전했다. 급변하는 기술 환경 속에서 데이터센터는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 생성형 AI, 그리고 대규모 클라우드 인프라 수요에 대응해야 하며, 이에 따라 보다 유연하고 미래지향적인 설계가 요구되고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 ‘AI에 최적화된 데이터 센터 : 유연하고, 미래지향적이며, 실용적인(Fluid, Futuristic, Functional)’을 테마로, 냉각, 전력, 구축방식 전반에 걸쳐 이러한 변화에 대응할 수 있는 혁신적이고 실용적인 설루션을 제안한다. 이번 전시회에서 슈나이더 일렉트릭은 AI 서버에서 발생하는 대량의 열을 효과적으로 제어할 수 있도록 설계된 고효율 냉각 설루션인 모티브에어(Motivair)의 ‘MCDU-25’을 소개한다. 이 설루션은 에너지 효율성과 신뢰성이 높고 고객의 요구에 맞는 맞춤형 냉각 설루션을 제공한다는 점을 내세운다. 특히, 고밀도 AI 클러스터의 고밀도 발열 문제를 안정적으로 해결하기 위하여, 액체 냉각(Direct to Chip)과 같은 첨단 기술과의 호환성도 높인 것이 특징이다.     이밖에도, 슈나이더 일렉트릭은 사전 제작 방식으로 빠르게 설치할 수 있는 모듈형 데이터센터 설루션인 ‘모듈러 데이터센터(Modular Data Center)’를 소개한다. 이 설루션은 전력, 냉각, 정보기술(IT) 인프라를 통합한 모듈을 공장에서 사전 제작한 뒤 현장에서 빠르게 설치하는 방식으로, 기존 데이터센터 구축 방식에 비해 시간과 비용을 줄일 수 있다. 또한 모듈형 구조는 필요에 따라 용량을 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있어, 변화하는 IT 환경에 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “슈나이더 일렉트릭은 이번 ‘2025 데이터센터 코리아’ 전시회를 통해 AI 시대의 데이터센터 요구에 대응하는 차세대 인프라 설루션에 대해 소개한다”면서, “냉각, 전력, 인프라 구축 방식까지 아우르는 종합적인 데이터센터 설루션을 통해 앞으로도 고객의 비즈니스 혁신과 지속 가능성 확보를 적극 지원하겠다”라고 설명했다.
작성일 : 2025-08-05
앤시스, AI 기능으로 시뮬레이션 효율 및 접근성 높인 ‘앤시스 2025 R2’ 발표
앤시스는 자사의 모든 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션의 속도와 접근성을 높이는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높일 수 있게 했다. 또한, 초기 설계 단계에서 스마트한 의사결정을 가능하게 하여 차세대 위성부터 데이터센터 설계까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공하는 데에 초점을 맞췄다. AI 기반의 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원하는 것도 특징이다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 앤시스는 마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합으로 엔지니어가 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 엔지니어링 전문성을 활용할 수 있게 했다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근이 가능하다. 앤시스는 “AI 기반의 엔지니어링 코파일럿을 활용하면 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도를 17배 높일 수 있다. 이외에도 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도를 개선해 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션을 최적화할 수 있다”면서, “이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율성을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다”고 설명했다.     앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 뿐만 아니라, 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다고 소개했다.  이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 강화한다. 앤시스는 “이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있다. 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며, 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다”고 전했다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해 왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다.
작성일 : 2025-07-31
오라클, AI 훈련 및 추론에 OCI 활용한 혁신 기업 사례 소개 
오라클은 전 세계 AI 혁신 기업이 AI 모델의 훈련 및 AI 추론과 애플리케이션 배포를 위해 오라클 클라우드 인프라스트럭처 AI 인프라스트럭처(OCI AI Infrastructure)와 OCI 슈퍼클러스터(OCI Supercluster)를 활용하고 있다고 밝혔다. “파이어웍스AI(Fireworks AI), 헤드라(Hedra), 누멘타(Numenta), 소니옥스(Soniox)를 비롯해 수백 개의 선도적인 AI 혁신 기업이 AI 워크로드 실행 위치에 대한 제어, 컴퓨트 인스턴스 선택권, 확장성, 고성능, 비용 효율성 등의 이유로 OCI를 선택하고 있다”는 것이 오라클의 설명이다. 산업 전반에서 AI 도입이 빠르게 확산됨에 따라, AI 기업들은 신속하고 경제적인 GPU 인스턴스 확장을 지원하는 안전하고 검증된 고가용성 클라우드 및 AI 인프라를 필요로 한다. AI 기업들은 OCI AI 인프라스트럭처를 통해 AI 훈련 및 추론, 디지털 트윈, 대규모 병렬 HPC 애플리케이션 등에 필요한 고성능 GPU 클러스터와 확장성 높은 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있다.     파이어웍스 AI는 텍스트와 이미지, 오디오, 임베딩, 멀티모달 형식의 100개 이상의 최첨단 오픈 모델을 서비스하는 고성능 생성형 AI 애플리케이션 플랫폼으로, 개발자와 기업이 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원한다. 파이어웍스 AI는 엔비디아 호퍼(NVIDIA Hopper) GPU로 가속화된 OCI 컴퓨트(OCI Compute) 베어메탈 인스턴스와 AMD MI300X GPU를 탑재한 OCI 컴퓨트를 활용해 플랫폼에서 매일 2조 건 이상의 추론 토큰을 처리하고 글로벌 서비스 확장을 지원한다. 헤드라는 AI 기반 영상 생성전문 회사로, 사용자가 생생한 캐릭터 영상을 제작할 수 있도록 지원한다. 헤드라는 엔비디아 호퍼 GPU로 가속화된 OCI 컴퓨트 베어메탈 인스턴스에서 생성형 이미지, 영상, 오디오를 위한 멀티모달 기반 모델을 배포함으로써 GPU 비용 절감, 훈련 속도 향상, 모델 반복 시간 단축에 성공했다. 누멘타는 딥러닝 시스템의 성능과 효율성을 극대화하는 데 집중하는 AI 전문 기술회사다. 누멘타는 엔비디아 GPU로 가속화된 OCI 컴퓨트 베어메탈 인스턴스를 활용함으로써 고성능의 검증된 훈련 인스턴스에 접근할 수 있게 되었으며, 더 빨라진 훈련 속도 및 증가한 학습 사이클을 경험했다. 소니옥스는 오디오 및 음성 AI 분야 선도 회사로, 오디오, 음성, 언어 이해를 위한 기초 AI 모델을 개발하고 있다. 소니옥스는 OCI 상에서 다국어 음성 인식 AI 모델을 구동하며, 엔비디아 호퍼 GPU 기반 OCI 컴퓨트 베어메탈 인스턴스를 활용해 60개 언어의 음성을 실시간으로 정확하게 인식하고 이해할 수 있도록 학습했다. 오라클의 크리스 간돌포(Chris Gandolfo) OCI 및 AI 부문 수석 부사장은 “OCI는 다양한 규모의 훈련 및 추론 요구사항을 충족시켜 주며, AI 혁신 기업들이 선호하는 클라우드 플랫폼으로 빠르게 자리매김했다”면서, “OCI AI 인프라스트럭처는 초고속 네트워크, 최적화된 스토리지, 최첨단 GPU를 제공하여 AI 기업의 차세대 혁신을 돕는다”고 강조했다.
작성일 : 2025-07-17
심스케일, 클라우드 네이티브 방식의 마크 비선형 구조 해석 기능 출시
AI 네이티브 엔지니어링 시뮬레이션용 클라우드 플랫폼인 심스케일(SimScale)은 자사의 플랫폼에 헥사곤의 마크(Marc) 비선형 유한요소해석(FEA) 솔버 기술을 정식 출시한다고 발표했다. 심스케일은 “마크의 클라우드 네이티브 통합은 변형, 복잡한 접촉 또는 고도의 비선형 재료 거동에 노출되는 부품을 설계하는 R&D 팀에게 혁신적인 도약을 제공한다. 이제 사용자는 대변형, 임의 접촉, 자가 접촉은 물론 소성 및 초탄성을 포함해 복잡한 FEA 시뮬레이션을 설계 과정 초기에 온프레미스 소프트웨어나 인프라 없이 웹 브라우저에서 수행할 수 있다”고 설명했다. 심스케일 플랫폼에 마크가 추가됨으로써 사용자는 까다로운 엔지니어링 문제에 대해 빠르고 견고한 비선형 해석을 높은 속도와 안정성으로 사용할 수 있다. 심스케일의 클라우드 플랫폼을 통해 사용자는 어디서나 마크의 기능에 접근하고, 시뮬레이션 데이터를 손쉽게 관리 및 공유하며, 실시간으로 협업하는 것이 가능해진다. 또한, 심스케일의 통합 AI를 활용하여 간소화된 설정, 즉각적인 결과 예측, 에이전트 기반 워크플로 자동화의 이점을 누릴 수 있고, 고성능 컴퓨팅(HPC) 프로비저닝으로 까다로운 경우에도 대규모 확장성과 빠른 시뮬레이션 처리 시간을 지원한다. 마크를 포함해 구조, 열, 전기, 자기장 등 폭넓은 다중 물리 해석을 심스케일의 통합 플랫폼에서 수행할 수 있게 된다.     심스케일의 리처드 쇠케-슐러(Richard Szöke-Schuller) 제품 관리자는 “헥사곤의 마크 기술을 심스케일의 클라우드 네이티브 환경과 통합한 것은 고급 시뮬레이션을 위한 게임 체인저다. 이제 모든 엔지니어는 온디맨드 방식으로 동급 최고의 비선형 FEA에 접근할 수 있게 되어 기존의 기술 장벽을 제거하고 혁신을 가속할 수 있다”고 밝혔다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 사업부의 위그 장콜라(Hugues Jeancolas) 설계 및 엔지니어링 제품 담당 부사장은 “이번 파트너십은 단순히 마크를 클라우드로 가져오는 것을 넘어 엔지니어가 시뮬레이션 도구를 다루는 방식을 바꾸는 것이다. 심스케일의 직관적인 인터페이스와 에이전트 기반 AI를 통해 시뮬레이션을 처음 접하는 사용자도 도구 작동법을 배우는 대신 엔지니어링 문제를 해결하는 데 집중할 수 있다. 이는 대중화, 민첩성, 생산성 측면에서 큰 도약”이라고 전했다.
작성일 : 2025-07-16
AWS, 엔비디아 블랙웰 기반의 AI 컴퓨팅 인프라 공개
아마존웹서비스(AWS)는 추론 모델과 에이전틱 AI 시스템(Agentic AI systems) 등 새로운 생성형 AI 발전을 가속화하기 위해, 엔비디아 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(NVIDIA Grace Blackwell Superchips)으로 구동되는 P6e-GB200 울트라서버(P6e-GB200 UltraServers)를 출시했다고 밝혔다. P6e-GB200 울트라서버는 크고 정교한 AI 모델의 훈련과 배포를 위해 설계되었다. AWS는 올해 초, 다양한 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 위해 엔비디아 블랙웰 GPU로 구동되는 P6-B200 인스턴스(P6-B200 Instances)를 출시한 바 있다. P6e-GB200 울트라서버는 현재 AWS가 제공하는 가장 강력한 GPU 제품으로, 최대 72개의 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재하고, 5세대 엔비디아 NV링크(NVIDIA NVLink)를 통해 상호 연결된 단일 컴퓨팅 유닛으로 작동한다. 각 울트라서버는 360페타플롭스(petaflops)의 FP8 고밀도 컴퓨팅과 13.4테라바이트(TB)의 총 고대역폭 GPU 메모리(HBM3e)를 제공한다. 이는 P5en 인스턴스와 비교하여 단일 NV링크 도메인에서 20배 이상의 컴퓨팅 성능과 11배 이상의 메모리를 제공한다. P6e-GB200 울트라서버는 4세대 일래스틱 패브릭 어댑터(Elastic Fabric Adapter : EFAv4) 네트워킹으로 최대 초당 28.8테라비트(Tbps)의 통합 대역폭을 지원한다. P6-B200 인스턴스는 다양한 AI 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있는 옵션이다. 각 인스턴스는 NV링크로 상호 연결된 8개의 엔비디아 블랙웰 GPU와 1.4TB의 고대역폭 GPU 메모리, 최대 3.2Tbps의 EFAv4 네트워킹, 5세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서(Intel Xeon Scalable processors)를 제공한다. 또한, P6-B200 인스턴스는 P5en 인스턴스와 비교하여 최대 2.25배 향상된 GPU 테라플롭스(TFLOPs) 연산 성능, 1.27배의 GPU 메모리 크기, 1.6배의 GPU 메모리 대역폭을 제공한다. AWS는 사용자의 구체적인 워크로드 요구사항과 아키텍처 요구사항에 따라 P6e-GB200과 P6-B200를 선택해야 한다고 전했다. P6e-GB200 울트라서버는 조 단위 매개변수(trillion-parameter) 규모의 프론티어 모델 훈련 및 배포와 같은 컴퓨팅 및 메모리 집약적인 AI 워크로드에 적합하다. 엔비디아 GB200 NVL72 아키텍처는 이러한 규모에서 성능을 발휘한다. 72개의 GPU가 통합된 메모리 공간과 조정된 워크로드 분산을 통해 단일 시스템으로 작동할 때, 이 아키텍처는 GPU 노드 간 통신 오버헤드를 줄여 더 효율적인 분산 훈련을 가능하게 한다.  추론 워크로드의 경우, 1조 개 파라미터 모델을 단일 NV링크 도메인 내에 완전히 포함할 수 있어 대규모 환경에서도 더 빠르고 일관된 응답 시간을 제공한다. P6-B200 인스턴스는 광범위한 AI 워크로드를 지원하며 중대형 규모의 훈련 및 추론 워크로드에 적합하다. 기존 GPU 워크로드를 이식하려는 경우, P6-B200 인스턴스는 코드 변경을 최소화하고 현재 세대 인스턴스로부터의 마이그레이션을 간소화하는 친숙한 8-GPU 구성을 제공한다. 또한 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택이 Arm과 x86 모두에 최적화되어 있지만, 워크로드가 x86 환경에 특별히 구축된 경우 인텔 제온 프로세서를 사용하는 P6-B200 인스턴스가 효과적인 선택이 될 것이다. 한편, AWS는 3세대 EC2 울트라클러스터(EC2 UltraClusters)에 P6e-GB200 울트라서버를 배포하여, 가장 큰 데이터센터들을 포괄할 수 있는 단일 패브릭을 구현했다고 전했다. 3세대 울트라클러스터는 전력 소모를 최대 40% 줄이고 케이블링 요구사항을 80% 이상 줄여 효율성을 높이는 동시에, 장애 가능성을 유발하는 요소를 감소시킨다. 이러한 대규모 환경에서 일관된 성능을 제공하기 위해, AWS는 SRD(Scalable Reliable Datagram) 프로토콜을 사용하는 EFA(Elastic Fabric Adapter)를 활용한다. 여러 네트워크 경로를 지능적으로 활용해 트래픽을 분산시켜, 혼잡이나 장애 상황에서도 원활한 운영을 유지한다. AWS는 4세대에 걸쳐 EFA의 성능을 지속적으로 개선해 왔다. EFAv4를 사용하는 P6e-GB200과 P6-B200 인스턴스는 EFAv3을 사용하는 P5en 인스턴스와 비교하여 분산 훈련에서 최대 18% 더 빠른 집합 통신 성능을 보여준다. P6-B200 인스턴스는 검증된 공기 냉각 인프라를 사용하는 반면, P6e-GB200 울트라서버는 액체 냉각 방식을 사용하여 대규모 NV링크 도메인 아키텍처에서 더 높은 컴퓨팅 밀도를 가능하게 하고 더 높은 시스템 성능을 제공한다. P6e-GB200은 새로운 기계식 냉각 솔루션을 적용한 액체 냉각 방식으로 설계되었다. 이 시스템은 신규 및 기존 데이터 센터 모두에서 칩 수준까지 냉각이 가능한 유연한 액체-칩(liquid-to-chip) 냉각 방식을 제공한다. 이를 통해 하나의 시설 내에서 액체 냉각 방식의 가속기와 공랭 방식의 네트워크 및 스토리지 인프라를 함께 운영할 수 있다. 이러한 유연한 냉각 설계를 통해 AWS는 낮은 비용으로 높은 성능과 효율을 제공할 수 있다. AWS는 “아마존 세이지메이커 하이퍼팟(Amazon SageMaker HyperPod), 아마존 EKS(Amazon EKS), AWS에 탑재된 엔비디아 DGX 클라우드 등 여러 배포 경로를 통해 P6e-GB200 울트라서버와 P6-B200 인스턴스를 간편하게 시작할 수 있도록 했으며, 조직에 가장 적합한 운영 모델을 유지하면서 블랙웰 GPU 사용을 신속하게 시작할 수 있다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-07-15