엔비디아가 아마존웹서비스(AWS)의 AI 서비스 전반에 자사의 NIM 마이크로서비스를 확장한다고 발표하면서, 이를 통해 생성형 AI 애플리케이션을 위한 더 빠른 AI 추론과 짧은 지연 시간을 지원한다고 전했다. 12월 4일 열린 ‘리인벤트(re:Invent)’ 연례 콘퍼런스에서 AWS는 엔비디아와의 협업을 확대해 주요 AWS AI 서비스 전반에 걸쳐 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 확장한다고 발표했다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스는 이제 AWS 마켓플레이스(Marketplace), 아마존 베드록 마켓플레이스(Bedrock Marketplace), 아마존 세이지메이커 점프스타트(SageMaker JumpStart)에서 직접 제공된다. 이로 인해 개발자가 일반적으로 사용되는 모델에 대해 엔비디아 최적화 추론을 대규모로 배포하는 것이 더욱 쉬워졌다.     엔비디아 NIM은 AWS 마켓플레이스에서 제공되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼의 일부이다. 이는 개발자에게 클라우드, 데이터센터, 워크스테이션 전반에서 고성능 엔터프라이즈급 AI 모델 추론을 안전하고 안정적으로 배포하도록 설계된 사용하기 쉬운 마이크로서비스 세트를 제공한다. 사전 구축된 컨테이너는 엔비디아 트리톤 추론 서버(Triton Inference Server), 엔비디아 텐서RT(TensorRT), 엔비디아 텐서RT-LLM, 파이토치(PyTorch)와 같은 추론 엔진을 기반으로 구축됐다. 아울러 오픈 소스 커뮤니티 모델부터 엔비디아 AI 파운데이션(AI Foundation) 모델, 맞춤형 모델에 이르기까지 광범위한 범위의 AI 모델을 지원한다. NIM 마이크로서비스는 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드(Elastic Compute Cloud : EC2), 아마존 엘라스틱 쿠버네티스 서비스(Elastic Kubernetes Service : EKS), 아마존 세이지메이커를 비롯한 다양한 AWS 서비스에 배포할 수 있다. 개발자는 일반적으로 사용되는 모델과 모델 제품군으로 구축된 100개 이상의 NIM 마이크로서비스를 엔비디아 API 카탈로그에서 미리 볼 수 있다. 여기에는 메타의 라마 3(Llama 3), 미스트랄 AI의 미스트랄과 믹스트랄(Mixtral), 엔비디아의 네모트론(Nemotron), 스태빌리티 AI의 SDXL 등이 있다. 가장 일반적으로 사용되는 모델은 AWS 서비스에 배포하기 위한 자체 호스팅에 사용할 수 있으며, AWS의 엔비디아 가속 컴퓨팅 인스턴스에서 실행되도록 최적화돼 있다. 엔비디아는 다양한 산업 분야의 고객과 파트너가 AWS에서 NIM을 활용하며 시장에 더 빨리 진입하고, 생성형 AI 애플리케이션과 데이터의 보안과 제어를 유지하며, 비용을 절감하고 있다고 소개했다. 개발자는 고유한 필요와 요구사항에 따라 AWS에 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 배포할 수 있다. 이를 통해 개발자와 기업은 다양한 AWS 서비스 전반에서 엔비디아에 최적화된 추론 컨테이너로 고성능 AI를 구현할 수 있다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 AI 업계에서 표준적으로 사용되고 있는 도구를 개발하는 W&B(Weights & Biases)를 소개하고, 이를 사용하는 방법을 소개한다. 그리고 건설, 제조와 같은 전통 엔지니어링 산업에서 생존을 위해 생각할 부분을 정리해 보고자 한다.   ■ 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 모든 산업 분야에서 딥러닝으로 시작된 인공지능(AI) 기술 트랜드가 거세게 몰아치고 있다. 특히, 올해는 생성형 AI가 업무에 실질적으로 사용되기 시작했다. 생성형 AI는 다양한 업무 분야를 자동화하고 있어, ‘Job Killer’라 불릴 만큼 오피스에 많은 영향을 주고 있다. 이와 같이 기술이 전통적인 시장과 일자리를 축소하기도 하지만, 이번 호에서 소개할 W&B는 골드러시에서 역마차를 만들어 운영했던 웰스파고의 전략을 잘 실행한 스타트업이다.     W&B 기술 소개 딥러닝 모델을 개발하다 보면 수많은 종류의 데이터셋, 하이퍼모델 파라미터 튜닝 등으로 인해 관리해야 할 자료가 매우 복잡해진다는 것을 알게 된다. W&B는 이름 그대로 완벽한 모델 학습을 위해 필요한 딥러닝 모델의 가중치(weights)와 편향(biases)을 모니터링 및 관리할 수 있는 로그 도구이다. 즉, 딥러닝 모델 개발자를 위한 프로세스 로그 및 가시화 플랫폼을 제공한다.    그림 1. W&B(AI Summer)   매우 직관적인 이름을 가진 이 스타트업은 텐서보드(Tensorboard)와 비슷하지만, 적은 코드로 모델 개발에 많은 통찰력을 준다. W&B의 WandB 라이브러리를 사용하면 딥러닝 모델 학습 시 지저분하게 붙어 나가는 로그 처리를 간단한 함수 몇 개로 처리할 수 있고, 통합된 대시보드 형태로 다양한 모델 학습 품질 지표를 확인 및 비교할 수 있다. 이외에도 학습 모델 하이퍼 파라미터 관리와 튜닝 및 비교 보고서 생성 기능을 제공한다. 로그는 숫자, 텍스트, 이미지 등 다양한 포맷을 지원한다.    그림 2. W&B 딥러닝 모델 개발 프로세스 가시화 대시보드   이번 호에서는 딥러닝 모델 학습 로그 및 가시화 영역에 집중해 살펴본다. 글의 마무리에서는 W&B의 개발 배경도 간단히 알아본다.     사용법 다음 링크에 방문해 회원 가입한다.  wandb.ai website : https://wandb.ai 회원 가입한 후 <그림 3~4>와 같이 홈 메뉴에서 키 토큰 값을 얻어 복사한다. 이 키는 wandb API를 사용할 때 필요하다.   그림 3    그림 4   명령행 터미널에서 다음 명령을 실행해 wandb 파이썬 라이브러리를 설치한다.  pip install wandb     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

씨이랩이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 통해 제조 건설 시장에 디지털 트윈 기술을 본격적으로 공급한다고 밝혔다. 코로나19 팬데믹 이후 급속도로 성장한 기술이 있다. 바로 디지털 트윈 기술이다. 초기 제조업 중심에서 건설, 의료, 교통 등 다양한 산업 분야로 확대되고 있는 디지털 트윈 산업은 점점 더 정교해지는 산업 내 공정 작업과 빠르게 변화하는 시장 상황에서 떠오르는 해결 방안이다. 씨이랩은 지난 7월 NVIDIA Omniverse Competency 자격을 획득해 산업 디지털 혁신과 실시간 Physical AI 시뮬레이션에 대한 높은 기술력을 공식 인정받았다. 그 결과, 9월 에즈웰플러스와 18억원 규모 엔비디아 옴니버스 디지털 트윈 플랫폼 구축 계약을 체결하며, 정식 리셀러로서 본격적인 디지털 트윈 시장 확대에 나섰다. 또한 레빗 투 커넥터(Revit to connector)를 개발해 연내 NVIDIA Omniverse에 공급함으로써 데이터 유실을 최소화해 디지털 트윈 효율을 높일 예정이다.   전 세계 어디든 실시간 협업이 가능한 Omniverse (출처: NVIDIA YouTube)    디지털 트윈은 △제품(Product) △생산(Production) △생산성능(Performance) 등 세 가지 영역으로 구성해, 공장 수명 주기를 예측할 수 있고 조직 내 생산성을 최적화할 수 있어 효율과 품질을 향상한다. 즉 가상(Digital, Virtual) 세계에서 실제 사물이 가진 물리적 특징을 쌍둥이(Twin) 3D 모델로 구현해, 실시간 예측 및 모니터링 수행이 가능한 기술인 것이다. 시장 조사 및 컨설팅 기관인 Allied Market Research에 따르면, 글로벌 디지털 트윈 시장은 2023년 6억달러에서 2030년까지 연평균 22.5% 성장해 약 25억달러 규모에 이를 것으로 전망한다. 이러한 높은 전망 덕에, 디지털 트윈을 도입하려는 기업 또한 점차 늘어나고 있다. 특히 실제 제품/자산과 디지털 트윈의 실시간 데이터 연동이 가능해지자, 다양한 이해 관계자들이 데이터를 공유하고 협업할 수 있는 공간인 3D 협업 플랫폼 또한 주목받고 있다. 3D 협업 플랫폼은 가상 세계에서 공정을 개선 및 설계할 수 있으며, 제조 과정을 획기적으로 개선할 수 있다. 예를 들어 기획-디자인 단계에서는 공간을 초월한 가상 현실을 통해 협업으로 부품을 조정하고 여러 대안을 비교하며 최적의 제품을 만들어 낼 수 있는 것이다.   Omniverse 시뮬레이션(출처: NVIDIA YouTube)    씨이랩 - NVIDIA Omniverse로 데이터 역량 강화 디지털 트윈 개발 플랫폼의 대표적인 예인 NVIDIA Omniverse는 개발자가 물리적 AI를 위한 범용 장면 설명(Open USD)을 활용할 수 있도록 API, 소프트웨어 개발 키트, 서비스를 제공한다. NVIDIA Omniverse를 기반으로 구축된 애플리케이션과 서비스에서 사용자는 실제 환경을 모델링하고, 실시간으로 협업하며, 3D Open USD 기반 에셋을 제작 및 공유할 수 있다. 이때 옴니버스는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 기반으로 해, 더욱 현실감 넘치는 가상 현실을 구현할 수 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 또한 사용자 필요에 따라 기능을 확장하거나 자동화할 수 있어, 대규모 프로젝트 지원이 가능하다. 최근에는 AI와 머신러닝 기술이 디지털 트윈에 융합되며 지능화된 솔루션을 갖추고 있는데, AI 전문 기업인 씨이랩 역시 엔비디아와의 협력 강화를 통해 AI 기반 디지털 트윈 기술을 확대해 나가고 있다. 씨이랩은 보유하고 있는 AI 영상 분석 솔루션을 기반으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 내 AI 기술을 적용해 실제 공정에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 분석·예측할 수 있다는 것을 가장 큰 경쟁력으로 두고 있다. 또한 조직 내부에 NVIDIA Omniverse 경험과 지식이 풍부한 3D 기술자 및 디지털 트윈 전문가 팀을 구성하고 있어, 그동안 쌓았던 노하우를 토대로 한 단계 앞선 3D 모델링 및 렌더링 능력과 협업 시스템을 갖추고 있다고 자랑했다. 특히 건축 및 건설 분야에서 압도적인 효과를 자랑한다고 덧붙였다. Omniverse를 활용하면 건축가와 엔지니어들이 3D로 건물 디자인을 시각화하고 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 프로젝트의 시각적 검토와 협업이 향상되며, 건설 전에 디자인 문제를 발견하고 해결할 수 있다. 씨이랩 이우영 대표는 “현대 산업의 디지털 전환에 따라 디지털 플랫폼 기반 협업 툴을 통해 세계 곳곳에 위치한 산업 현장에서 실시간으로 문제 해결할 수 있도록 지원하고, 폭 넓은 산업에 적용될 수 있도록 디지털 트윈 시장에서 선도적 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.    Omniverse 디지털 트윈 모델링(출처: NVIDIA YouTube) 

한국지멘스가 글로벌 엔지니어링 기업 앳킨스리알리스의 한국지사와 산업 디지털화, 에너지 효율 및 지속가능한 사업의 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.  이번 협약은 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문과 스마트 인프라(SI) 부문의 지속 가능하고 에너지 효율성 향상을 위한 디지털 설루션과 앳킨스 코리아의 엔지니어링 기술을 융합해 전 산업의 디지털 전환, 스마트 공장 및 인프라 구축 가속화를 목표로 이루어졌다. 협약에 따라 양사는 앞으로 국내외 다양한 산업 분야에서 플랜트 엔지니어링, 건설, 인프라 등과 관련된 프로젝트에 대해 협력해 나갈 예정이다. 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문은 ▲플랜트 엔지니어링 설계 ▲공정 시뮬레이션 및 프로세스 제어 ▲공장 및 설비 자동화 ▲디지털 트윈 기술 ▲플랜트 운영 트레이닝 시스템 등 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 디지털화 및 스마트 공장 영역에서, 한국지멘스 스마트 인프라(SI) 부문은 ▲빌딩 자동화 ▲방재 시스템 ▲전력 및 조명 시스템 ▲통합 보안 시스템 ▲에너지 절감 시스템 등의 핵심 기술 영역에서 기여하게 된다. 앳킨스 코리아는 ▲전체적인 프로젝트 관리 ▲엔드-투-엔드 서비스 ▲ 산업 지식 ▲글로벌 역량을 기반으로 양사 협력 체계를 구축해 나갈 방침이다. 통합 전문 서비스 및 프로젝트 관리 회사인 앳킨스리알리스 그룹은 국내 다수의 제조업 사업장에 대해 ▲프로젝트 관리 ▲디자인 및 엔지니어링 ▲조달 서비스 및 ▲공사 관리 서비스를 제공하고 있는 기업이다. 앳킨스리알리스는 산업 부문에서 글로벌 프로젝트를 성공적으로 이끈 경력을 발판삼아 국내 제약 산업에서 디지털 트윈 기반의 프로젝트를 이끌고 있다. 최근 앳킨스 코리아는 대전에 위치한 머크(Merck) 바이오 공정 생산센터의 설계, 구매지원 서비스를 수행하고 있으며, 싱가포르에 위치한 우시 STA(WuXi STA)의 API 제조시설 프로젝트를 통해 관련 규제 순응을 지원하는 설계 서비스 업무를 수행했다.     한국지멘스의 정하중 대표이사·사장은 “글로벌 엔지니어링 분야에서 탁월한 역량을 보유한 앳킨스 코리아와 협력하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며, “한국지멘스는 이번 협약을 계기로 첨단 디지털 설루션 및 운영 노하우를 전 산업에 제공함으로써 국내외 산업의 디지털 전환을 가속화하고 지속 가능한 스마트 제조 및 인프라 구축에 기여할 것”이라고 말했다.  한국지멘스 티노 힐데브란트 선임 부사장 겸 디지털 인더스트리 부문장은 “이번 협약은 디지털화를 선도하는 한국지멘스 디지털 인더스트리 부문과 앳킨스 코리아의 지속적인 성장에 긍정적인 시너지를 가져올 것”이라며, “앞으로도 생산성 및 효율성 증대를 위한 지속 가능한 디지털 전환 설루션 제공에 집중하면서 한국 및 글로벌 시장에서의 산업 경쟁력을 강화하는 든든한 파트너로 함께 하겠다”고 밝혔다. 앳킨스 코리아 김진홍 지사장은 “제약, 생명기술, 하이테크 산업 분야에서 엔지니어링, 정밀성, 혁신은 매우 중요하다. 이에 앳킨스 코리아는 한국지멘스와 함께 세계 최고 수준의 디지털 트윈 서비스를 제공할 수 있도록 상호 협력 관계를 맺게되어 기쁘게 생각한다”면서, “앳킨스 코리아의 엔드-투-엔드 서비스, 산업 지식, 글로벌 역량을 기반으로 고객 프로젝트가 최고 수준의 품질 및 안전 기준을 충족함과 동시에 넷-제로 설계 및 공사 환경에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 덧붙였다.

아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 인피니언과 협력을 통해 지멘스의 임베디드 차량용 소프트웨어 플랫폼인 오토사 클래식(AUTOSAR Classic) 플랫폼 R20-11과 인피니언의 오릭스(AURIX) TC4x 마이크로컨트롤러(MCU)를 결합한다고 발표했다. 지멘스는 이를 통해 자동차 제조기업이 소프트웨어 정의 차량(SDV)에 필요한 차세대 기능을 제공할 수 있는 생산 준비 상태를 달성할 수 있을 것으로 보고 있다. 자동차 산업에서 자율 주행, ADAS, 전기화, 승객 편의, 엔터테인먼트에 대한 수요가 증가함에 따라 더 많은 컴퓨팅 성능, 기능 안전, 사이버 보안이 요구된다. 이를 달성하기 위해 시스템 개발 흐름에 맞는 지능형 소프트웨어 플랫폼 및 오릭스 TC4x와 같은 고급 MCU가 필수 요소로 자리잡고 있다. 지멘스의 캐피탈 임베디드 AR 클래식(CAPItal Embedded AR Classic) 소프트웨어는 고성능 MCU를 지원하는 오토사 소프트웨어 플랫폼이다. 이 소프트웨어는 오릭스 TC4x의 멀티코어, 기능 안전, 사이버 보안 기능을 구현한다. 또한 기능 안전과 사이버 보안에 대한 사전 검증된 증거와 함께 풍부한 기능을 갖춘 소프트웨어를 제공해 OEM의 승인 프로세스를 간소화한다. 오릭스 TC4x와 같은 MCU는 자동차 산업의 핵심 부품으로 전기 파워트레인, 배터리 관리, ADAS, 레이더와 섀시 등 자동차 내 다양한 시스템을 제어하고 모니터링한다. 인피니언의 오릭스 TC4x MCU는 가상화, AI 기반 모델링, 기능 안전, 사이버 보안, 네트워크 기능 분야의 최신 트렌드와 전력, 성능 향상을 결합한다. 이를 통해 새로운 E/E 아키텍처와 차세대 SDV를 위한 길을 개척한다.     지멘스의 임베디드 소프트웨어 팀과 인피니언은 주요 고객인 BMW와 협력해 임베디드 ECU(Electronic Control Unit) 소프트웨어를 개발했다. 또한 지멘스와 OEM은 지멘스의 임베디드 소프트웨어 개발 툴을 사용해 SDV를 위한 클라우드 기반 소프트웨어 개발 프로세스를 구현하기 위해 협력했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “인피니언과의 협력은 오랜 기간 동안 매우 성공적으로 진행돼 왔다. 선도적인 자동차 고객에게 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 실행하는 고급 MCU를 제공해 SDV 산업의 미래를 주도할 수 있도록 지원했다.  최초의 오릭스 TC4x 구현은 보다 통합된 전체론적 접근 방식이 SDV 업계가 고객이 요구하는 고급 기능을 제공을 어떻게 지원하는지 보여준다”고 말했다. 인피니언의 토마스 슈나이드(Thomas Schneid) 소프트웨어/파트너/에코시스템 관리 담당 디렉터는 “인피니언은 2004년부터 오토사 표준에 기여해 왔으며, 오릭스 TC4x와 같은 MCU 포트폴리오에 오토사 솔루션을 제공하고 있다. 지멘스와의 협력은 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 탑재한 첨단 MCU를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 OEM이 SDV의 미래를 주도할 수 있는 역량을 강화한다”고 말했다.

AMD는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터를 선정하는 톱500(Top500) 리스트에 AMD 기반 슈퍼컴퓨터가 6회 연속 등재되면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야에서 리더십을 입증했다고 밝혔다. AMD 인스팅트(Instinct) MI300A APU로 구동되고 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)가 구축한 미국 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)의 엘 캐피탄(El CAPItan) 슈퍼컴퓨터는 최신 톱500 리스트에서 1.742 엑사플롭스의 HPL(High-Performance Linpack) 스코어를 기록하며, 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정되었다.  미국 핵안보국(NNSA)의 첫 번째 엑사스케일급 시스템인 엘 캐피탄은 NNSA의 트리랩스(Tri-Labs)인 LLNL과 로스앨러모스(Los Alamos) 및 샌디아(Sandia) 국립 연구소의 최고 컴퓨팅 자원으로 자리잡았다. 엘 캐피탄은 과학적 탐구와 국가 안보를 강화하는데 사용되며, 핵실험 없는 안전한 핵 억지력과 보안 및 신뢰성을 보장하는데 필요한 방대한 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이 시스템은 노후 핵 비축물 인증과 같은 NNSA의 핵 비축물 관리 프로그램(Stockpile Stewardship Program)을 비롯해 확산 방지 및 대테러와 같은 주요 핵 안보 임무에 필수적인 모델링 및 시뮬레이션 기능을 지원한다.     LLNL과 NNSA의 다른 연구소들은 엘 캐피탄과 함께 AI 및 머신러닝 기반 데이터 분석을 수행하는 투올러미(Tuolumne) 시스템을 활용하여 빠르고 정확하게 예측 불확실성을 정량화할 수 있는 과학 모델을 생성하기 위한 LLNL의 AI 기반 목표를 더욱 가속화하고 있다. 엘 캐피탄은 AI를 적용하여 관성 봉입 핵융합(Inertial Confinement Fusion) 연구와 같은 고밀도 에너지 문제를 해결하는데 사용되고, 투올러미는 기후 모델링과 방역 및 신약 개발, 지진 모델링 등 비분류 공개 과학(Unclassified Open Science) 응용 분야에 활용될 예정이다. AMD의 최신 에픽 9005 시리즈 프로세서는 엔터프라이즈, AI 및 클라우드 환경을 위한 서버 CPU로, 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드에서 이전 세대 대비 최대 37% 향상된 IPC(Instruction Per Cycle) 성능을 제공한다. 또한, 이 프로세서는 세계적인 난제를 해결하는 과학 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에서 경쟁사 대비 최대 3.9배 더 빠른 인사이트 도출 시간을 제공한다. AMD 인스팅트 가속기는 AI 설루션에서 엑사스케일급 슈퍼컴퓨터에 이르기까지 다양한 규모의 데이터센터를 위한 고성능을 제공한다. AMD 인스팅트 MI300X 및 MI325X 가속기는 높은 AI 성능과 메모리 기능을 갖추고 있으며, CPU 및 GPU 코어와 적층형 메모리를 단일 패키지로 통합한 AMD 인스팅트 MI300A APU는 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드를 위한 향상된 효율과 성능을 제공한다. AMD는 이외에도 오크리지 국립 연구소(Oak Ridge National Lab)의 엘 캐피탄과 프론티어(Frontier) 시스템이 그릭500(Green500) 리스트에서 각각 18위와 22위를 차지하면서, 고성능 컴퓨팅 워크로드를 지원하는 AMD 에픽 프로세서와 인스팅트 GPU의 성능 및 에너지 효율을 다시 한 번 입증했다고 전했다. AMD의 포레스트 노로드(Forrest Norrod) 수석 부사장 겸 총괄 책임자는 “엘 캐피탄이 엑사플롭의 장벽을 깨고, 세계에서 가장 빠른 AMD 기반 두 번째 슈퍼컴퓨터로 선정되어 매우 기쁘다. AMD 인스팅트 MI300 APU의 뛰어난 성능과 효율성을 입증한 이 획기적인 컴퓨터는 AMD와 LLNL 및 HPE 간의 헌신적인 협력의 결과물”이라면서, “AMD는 고성능 컴퓨팅과 AI의 컨버전스를 새롭게 정의하는 선도적인 성능과 기능을 통해 지속적으로 컴퓨팅의 미래를 주도하게 될 것”이라고 밝혔다. LLNL의 리버모어 컴퓨팅 최고기술책임자(CTO)인 브로니스 R. 드 수핀스키(Bronis R. de Supinski)는 “AMD 인스팅트 MI300A APU를 활용하여 절대적 한계치를 넘어서는 컴퓨팅 성능과 이전에는 상상하지 못한 뛰어난 에너지 효율성을 갖춘 시스템을 구축했다. 엘 캐피탄은 더욱 보편화되고 있는 AI를 기존의 시뮬레이션 및 모델링 워크로드와 통합함으로써 다양한 과학적 연구 분야에서 새로운 발견의 가능성을 높일 수 있게 되었다”고 전했다.

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(SC24)’ 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)’를 발표했다. 이는 소프트웨어 개발업체가 항공우주, 자동차, 제조, 에너지, 기타 산업의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 고객들이 실시간 상호작용이 가능한 디지털 트윈을 제작할 수 있도록 지원한다. 알테어, 앤시스, 케이던스, 지멘스와 같은 소프트웨어 개발업체는 실시간 CAE 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 고객이 개발 비용과 에너지 사용량을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 이 블루프린트가 1200배 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성하기 위한 엔비디아 가속 라이브러리, 물리-AI 프레임워크, 대화형 물리 기반 렌더링을 포함하는 레퍼런스 워크플로라고 설명했다. 블루프린트의 첫 번째 적용 분야 중 하나는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이다. 이는 자동차, 비행기, 선박 등 여러 제품의 설계를 가상으로 탐색하고 테스트하며 개선하는데 있어 중요한 단계이다. 기존의 엔지니어링 워크플로는 물리 시뮬레이션부터 시각화와 설계 최적화에 이르기까지 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있다. 실시간 물리 디지털 트윈을 구축하려면 실시간 물리 솔버(solver) 성능과 대규모 데이터 세트의 실시간 시각화라는 2가지 기본 기능이 필요하다. 옴니버스 블루프린트는 이러한 기능을 달성하기 위해 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 활용해 솔버 성능을 가속화한다. 또한, 엔비디아 모듈러스(Modulus) 물리-AI 프레임워크를 사용해 플로 필드를 생성하기 위한 모델을 훈련하고 배포한다. 마지막으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 3D 데이터 상호운용성과 실시간 RTX 지원 시각화를 제공한다.      앤시스는 옴니버스 블루프린트를 채택해 유체 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에 적용해 전산 유체 역학 시뮬레이션을 가속화했다. 앤시스는 텍사스 첨단 컴퓨팅센터에서 320개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 플루언트를 실행했다. 2,048개의 x86 CPU 코어에서는 거의 한 달이 걸리던 25억 셀의 자동차 시뮬레이션을 6시간 만에 완료했다. 이를 통해 밤새 고충실도 CFD 분석을 수행할 수 있는 실현 가능성을 향상시키고 새로운 업계 벤치마크를 수립했다. 루미너리 클라우드 또한 블루프린트를 채택하고 있다. 엔비디아 모듈러스를 기반으로 구축된 이 회사의 새로운 시뮬레이션 AI 모델은 GPU 가속 CFD 솔버에서 생성된 훈련 데이터를 기반으로 기류장과 자동차 형상 간의 관계를 학습한다. 이 모델은 솔버 자체보다 훨씬 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행해 옴니버스 API를 사용해 시각화된 실시간 공기 역학 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다. 엔비디아와 루미너리 클라우드는 SC24에서 가상 풍동을 시연했다. 이는 터널 내부에서 차량 모델을 변경하더라도 실시간으로 상호작용하는 속도로 유체 역학을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. 엔비디아는 알테어, 비욘드 매스, 케이던스, 헥사곤, 뉴럴 컨셉, 지멘스, 심스케일, 트레인 테크놀로지스 등이 자체 애플리케이션에 옴니버스 블루프린트 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 주요 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있다. 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서도 사용할 수 있다.  리스케일은 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. 리스케일 플랫폼은 전체 애플리케이션-하드웨어 스택을 자동화하며, 모든 클라우드 서비스 제공업체에서 실행될 수 있다. 조직은 어떤 시뮬레이션 솔버를 사용해도 훈련 데이터를 생성하고, AI 모델을 준비, 훈련, 배포하며, 추론 예측을 실행하고, 모델을 시각화하고 최적화할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “우리는 모든 사물이 디지털 트윈을 가질 수 있도록 옴니버스를 구축했다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아 옴니버스와 AI 기술을 연결하는 레퍼런스 파이프라인이다. 이는 선도적인 CAE 소프트웨어 개발자가 설계, 제조부터 운영에 이르기까지 세계 최대 산업을 위해 산업 디지털화를 혁신할 획기적인 디지털 트윈 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다.