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통합검색 "GPU"에 대한 통합 검색 내용이 1,516개 있습니다
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인텔, "2세대 하바나 가우디2의 딥러닝 학습 성능이 엔비디아 A100을 넘어섰다"
인텔은 MLPerf 산업 벤치마크의 측정 결과, 자사의 2세대 하바나 가우디2 딥 러닝 프로세서가 엔비디아 A100보다 AI 총 학습 시간(Time-to-Train, 이하 TTT) 성능이 높았다고 밝혔다. MLPerf 공동체는 머신러닝 솔루션에 대해 '정확성, 속도, 효율성에 대한 일관적인 측정치'를 제공하는 공정하고 유용한 벤치마크를 설계하는 것을 목표로 한다. 학계, 연구실, 업계의 AI 분야 리더들이 벤치마크를 결정하며, 공급업체 간 공정한 비교를 보장하는 규칙을 정의하고 있다. MLPerf에 결과를 제출하는 경우, 이를 검증하기 위해 한 달 동안의 동료 검토 프로세스를 거친다. 인텔 데이터 센터 팀은 하바나 랩스(Habana Labs)의 가우디 플랫폼을 활용해 딥 러닝 프로세서 기술에 중점을 두었으며, 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어가 학습을 가속화할 수 있도록 지원했다. 아울러, 몇 줄의 코드로 새로운 모델을 구축하거나 기존 모델을 이전해 생산성을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있도록 구현했다.   ▲ 하바나 가우디2 메자닌 카드   하바나 랩스는 8개의 GPU 서버 및 HLS-가우디2 레퍼런스 서버 상에서 가우디1 및 가우디2와 기존 상용 소프트웨어 간 성능을 비교했다. 학습 처리량은 NGC 및 하바나 공용 저장소의 텐서플로우 도커를 사용해 측정했으며, 제조사에서 권장하는 최고의 성능 매개 변수를 채택했다. 하바나 가우디2는 1세대 가우디 제품에 비해 TTT 부문에 있어 발전을 이루었다. 하바나 랩스는 지난 2022년 5월 진행한 MLPerf 벤치마크를 통해 가우디2가 8개의 가속기를 사용하는 비전 및 언어 모델에서 엔비디아 A100-80G 대비 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. ResNet-50 모델의 경우, 가우디2는 엔비디아 A100-80G 제품 대비 학습 시간이 36% 단축됐다. 델이 진행한 8개의 가속기 서버에서 진행한 ResNet-50 모델 및 BERT 모델 학습 테스트 결과 가우디2가 엔비디아 A100-40GB 대비 학습 시간을 45% 단축했다. 또한, 가우디2는 1세대 가우디 대비 ResNet-50 및 BERT 모델에서 각각 3배와 4.7배 높은 학습 처리량을 기록했다. 인텔은 해당 프로세서를 기존 16나노 공정에서 7나노 공정으로 전환해 텐서 프로세서 코어 수를 3배 늘렸고, GEMM 엔진 컴퓨팅 용량 증설, 패키지 내 고대역폭 메모리 용량 3배 확대, 대역폭 및 SRAM 크기 2배 확장을 통해 이번 성과를 달성했다. 비전 모델의 경우 가우디2는 독립적으로 작동해 AI 학습에 필요한 데이터 증강을 포함, 압축 영상화를 위한 전반적인 전처리 파이프를 처리할 수 있는 통합 미디어 엔진 형태의 기능을 갖췄다. 하바나 랩스의 에이탄 메디나(Eitan Medina) 최고운영책임자는 “가우디2는 최신 MLPerf 결과로도 입증됐듯이 모델 학습에 있어 업계 선도적인 성능을 제공한다”며 “하바나 랩스는 비용 경쟁력이 높은 AI 학습 솔루션을 제공하기 위해 딥 러닝 교육 아키텍처와 소프트웨어를 지속적으로 혁신하고 있다”고 말했다. 인텔의 데이터센터 및 AI 그룹을 총괄하는 산드라 리베라(Sandra Rivera) 수석부사장은 “가우디2가 출시 한 달 만에 MLPerf 벤치마크에서 뛰어난 성능을 기록해 기쁘다”면서, “인텔은 비전 및 언어 모델 모두에서 동급 최고의 성능을 제공해, 고객에 가치를 제공하고 AI 딥러닝 솔루션 개발을 가속화하도록 지원할 것”이라고 전했다.
작성일 : 2022-07-01
레노버 리전 7세대 : 향상된 발열 제어 기술로 높은 수준의 ‘서멀 디자인 파워’ 구현
개발 및 공급 : 한국레노버 주요 특징 : 강력한 쿨링 시스템으로 다양한 작업에서 뛰어난 성능 구현, 하드웨어 성능 뒷받침하는 소프트웨어로 기기 제어력 강화, 프리미엄 PC 경험 높이는 서비스와 다채로운 게임 콘텐츠 제공, 다양한 제품 라인업으로 소비자의 니즈 충족   ▲ 레노버 5i 프로   한국레노버가 향상된 발열 제어 기술로 강력한 게이밍 성능을 발휘하는 리전(Legion) 7세대 라인업을 출시했다. 리전 7세대는 ▲리전 7i ▲리전 슬림 7i ▲리전 5i 프로 ▲리전 5i ▲아이디어패드 게이밍 3i 등 노트북 5종과 데스크톱 제품 ▲리전 T5i로 구성됐다. 이번에 출시된 리전 7세대는 6세대 제품보다 더욱 강력한 퍼포먼스, 디자인, 편의성, 서비스를 자랑한다. 인텔 12세대 프로세서와 더욱 향상된 발열 제어 기술로 성능을 최대치로 끌어올렸고, 리전 AI 엔진은 자동으로 게임에 요구되는 사양을 탐지해 시스템을 최적화한다. 한국레노버 김윤호 대표는 “레노버는 2017년에 하드코어 게이머뿐만 아니라 일상 속 모든 게이머와 크리에이터를 위한 게이밍 PC 브랜드인 리전을 선보이며 고속 성장을 해왔다”면서 “한국시장에서도 극심한 부품 수급 부족 상황에도 불구하고 최근 3년간 연 20% 이상의 성장을 이어가고 있다”고 밝혔다. 이어 그는 “리전은 높은 성능으로 게이밍 시장에서 입지를 다져왔을 뿐만 아니라, 세련된 디자인과 이동성으로 콘텐츠 제작, 비즈니스, 온라인 교육 등 다양한 영역에서 활용성을 높이고 있다”고 전했으며, “막강한 성능은 물론 다양한 편의 기능 및 프리미엄 서비스로 무장한 리전 7세대를 통해 사용자들이 더욱 생동감 넘치는 게이밍 환경을 포함한 높은 성능의 PC 경험을 누리길 바란다”고 전했다.   ▲ 한국레노버 김윤호 대표   다양한 제품 라인업으로 소비자의 니즈 충족 리전 7세대의 대표 모델인 리전 7i(Legion 7i)는 강한 파워의 99.99Whr의 대용량 배터리를 탑재했으며, 외장은 전면 메탈 소재로 세련되면서도 내구성까지 갖췄다. 16:10 WQXGA 고해상도 디스플레이는 베사(VESA) 디스플레이 HDR 1000 인증 취득, 선명하고 풍부한 컬러감으로 최상의 화질을 구현한다. 2kg의 무게와 16mm의 얇은 두께로 설계된 리전 슬림 7i(Legion Slim 7i)는 리전 전체 라인업 중 가장 슬림하고 가벼운 모델이다. 리전 7i와 마찬가지로 고사양 작업에 최적화된 성능을 갖췄고, 슬림한 디자인이 높은 이동성까지 제공한다.   ▲ 레노버 리전 7i   리전 5i 프로(Legion 5i 프로)는 12세대 인텔 프로세서 기반으로 프로급 게이밍 성능과 우수한 작업 생산성을 제공한다. 리전 콜드프론트 4.0을 기반으로 CPU와 GPU의 성능을 효율적으로 관리해 모든 작업에서 생산성을 극대화한다. 최대 240Hz 주사율과 500니트 밝기 및 100% sRGB 색 재현율로 부드럽고 선명한 그래픽을 재생하며, 베사 디스플레이HDR 400, 돌비 비전(Dolby Vision) 인증으로 뛰어난 디스플레이 품질을 입증 받은 제품이다. 리전 5i(Legion 5i)는 쿨링 기능을 대폭 개선한 리전 7세대의 기술을 통해 진화된 발열 제어 역량을 발휘한다. 최대 165Hz 주사율과 300니트 밝기의 QHD 디스플레이가 게임 콘텐츠를 생동감 넘치게 재생한다. 아이디어패드 게이밍 3i(IdeaPad Gaming 3i)는 향상된 쿨링 기능을 바탕으로 안정적인 퍼포먼스를 제공한다. 후면 포트 및 슬림한 베젤이 사용자의 편의와 만족도를 향상하며, 16인치 QHD IPS 디스플레이로 선명한 게이밍 화질을 구현한다.   강력한 쿨링 시스템으로 모든 작업에서 뛰어난 성능 구현 레노버 리전 7세대는 게이밍뿐 아니라 모든 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 최신 인텔 12세대 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 그래픽을 탑재해 강력한 성능을 제공한다. 여기에, ‘리전 콜드프론트 4.0(Legion ColdFront 4.0)’과 ‘리전 AI 엔진(Legion AI Engine)’이 CPU와 GPU의 열처리 능력을 향상시키고, 높은 ‘TDP(서멀 디자인 파워 : Thermal Design Power)’ 값으로 안정적인 퍼포먼스를 유지할 수 있도록 한다. TDP는 CPU와 GPU의 W(와트) 값의 합으로, 처리가능한 발열 제어 능력을 말한다. TGP가 게이밍 노트북의 그래픽 성능 최대치를 나타낸다면, TDP는 열을 제어할 수 있는 수치로 높은 성능에서 발생하는 열을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다.   하드웨어 성능 뒷받침하는 소프트웨어로 기기 제어력 강화 리전 7세대에는 리전만의 소프트웨어 프로그램 ‘레노버 밴티지(Lenovo Vantage)’가 탑재되어 손쉬운 기능 컨트롤과 시스템 상태 확인이 가능하며 오버클럭까지 조절할 수 있다. 또한 시스템 상태에 따라 콰이어트, 인텔리전트, 퍼포먼스 등 모드로 변경할 수 있는 ‘레노버 Q 컨트롤 5.0(Q-Control 5.0)’으로 리전 7세대는 효과적인 시스템 성능 유지 및 관리가 가능하다.   프리미엄 PC 경험 높이는 다양한 서비스 강화 레노버는 최근 대대적으로 고객 서비스를 개선하고 있으며, 이번 리전 7세대 론칭을 기념해 다양한 혜택을 마련했다. 먼저 리전 7세대 제품 구매고객에게 ‘프리미엄 케어(Premium Care)’ 서비스를 지원한다. 모든 리전 구매고객에게는 24시간 전문 엔지니어가 상시 대기하는 기술지원 서비스를 비롯해 하드웨어 장애 시 퀵서비스로 직접 제품을 수거하고 추후에 배송하는 프리미엄 서비스가 1년간 적용된다. 아울러 고객 과실로 제품 파손 시 무상으로 수리해주는 우발적 손상 보장(ADP) 서비스도 1년간 제공된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2022-07-01
샤오미, ‘샤오미 스마트 밴드 7’ 및 ‘스마트 제습기’ 국내 공식 출시
샤오미(小米)가 자사의 베스트셀러 웨어러블 제품군의 최신 모델인 ‘샤오미 스마트 밴드 7(Xiaomi Smart Band 7)’과 국내에 처음으로 선보이는 ‘샤오미 스마트 제습기(Xiaomi Smart Dehumidifier)’를 7월 23일(목) 공식 출시한다고 밝혔다. 샤오미는 국내 취재진을 대상으로 6월 22일 온라인 간담회를 열고 신제품 출시를 밝혔다. 온라인 간담회에 샤오미 스티븐 왕 동아시아 총괄매니저가 참석해 “샤오미는 보다 더 나은 제품, 보다 더 정직한 가격의 제품을 제공하는 것을 목표로 하고 있다"고 밝혔다. 또한 "샤오미는 건강과 라이프스타일을 중요시하는 국내 소비자를 위해 스마트 웨어러블 제품군을 꾸준히 확대해 나갈 예정이다”라며, “이번에 출시하는 스마트 밴드 7은 110가지 이상의 스포츠 모드와 4가지 트레이닝 포인트를 통해 고객의 트레이닝 파트너로 거듭나기를 바란다”고 말했다. 샤오미 스마트 밴드 7 웨어러블 밴드 시장을 선두하고 있는 샤오미는 미밴드 6을 한 층 더 업그레이드한 새로운 제품을 또 선보인다. 샤오미는 지속적으로 웨어러블 제품을 발전시켜 사용자가 더욱 능동적이고 건강한 라이프스타일을 채택할 수 있도록 지원한다. 이미 널리 사랑받은 미밴드 시리즈에 새롭게 추가된 스마트 밴드 7은 다방면에서 사용자 편의성을 지원하기 위해 큰 업데이트 과정을 거친 것이 특징이다. 샤오미 스마트 밴드 7의 새로운 UI/UX 디자인은 110개 이상의 스포츠 모드를 제공하여 사용자가 활발한 피트니스의 삶을 이어갈 수 있도록 하고, 업그레이드된 세대의 GPU도 탑재되어 있어, 더 강력한 컴퓨팅 파워와 부드러운 애니메이션을 지원한다. 세부적인 전문 운동 분석 지원을 비롯해 포괄적인 건강 모니터링 기능, Always-on 디스플레이 (AOD) 및 스트랩 맞춤 제작 등이 특징이다. 한편, 강력한 성능과 심플하고 세련된 디자인이 특징인 샤오미 스마트 제습기는 Panasonic 이중 로터 압축기를 통해 낮은 진동과 강력한 소음 제어 기능을 탑재하고 강력한 힘으로 뛰어난 에너지 효율을 자랑한다. 5가지 소음 감소 설계를 통해 최저 35.8dB(A)까지의 저소음 작동으로 침실, 창고, 욕실, 자녀방 등 다양한 공간의 제습에 사용할 수 있다. 또한 8시간 연속 제습이 가능한 4.5L 물탱크가 탑재되어 있어, 일일14L의 제습이 가능하다. 물탱크가 가득 차면 자동으로 전원이 차단되므로 수면 중에도 편안한 사용이 가능하다. 샤오미 스마트 제습기 스마트 제습기는 Mi Home/Xiaomi Home 앱을 사용하여 원격으로 제어하거나 Google Assistant 또는 Amazon Alexa를 통해 음성으로 제어가 가능해 시작 시간 예약, 종료 시간 연장, 매일 24시간 사전 설정 건조 등이 언제든지 가능하다. 이번에 새롭게 출시되는 샤오미 스마트 밴드 7는 6월 23일부터 5만 9800원에, 스마트 제습기는 6월 28일부터 32만 9000원에 쿠팡, G마켓, 11번가, 네이버스토어 및 샤오미 라이트 스토어에서 구매할 수 있다. 또한 6월 23일부터 30일까지 각각 얼리버드 할인가인 4만9800원, 24만9000원에 구매 가능하다. 샤오미 스티븐 왕 동아시아 총괄매니저는 “많은 사랑과 관심을 받는 AIoT (AI+IoT) 생태계 제품으로 국내 고객의 장마철 대비를 위한 스마트 제습기를 출시하게 되었다”며 “이번에 처음 출시되는 제습기를 포함해 앞으로도 정직한 가격의 다양한 AIoT 생태계 제품을 통해 국내 소비자의 스마트 생활 환경을 강화할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2022-06-23
엔비디아, "그레이스 슈퍼칩으로 AI 및 HPC 위한 차세대 서버 선보인다"
  엔비디아는 글로벌 컴퓨터 제조업체들이 새로운 엔비디아 그레이스 슈퍼칩(NVIDIA Grace Superchip)을 채택하여 엑사스케일 시대에 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 차세대 서버에 맞춰 개발하고 있다고 발표했다. 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 NVLink-C2C와 연결된 통합 모듈에서 엔비디아 호퍼 GPU 및 엔비디아 그레이스 CPU를 결합하여 HPC 및 대규모 AI 애플리케이션을 효율적으로 처리할 수 있는 것이 특징이다. 고대역폭, 저지연, 저전력의 엔비디아 NVLink-C2C 상호 연결을 통해 두 개의 Arm 기반 CPU를 연결한 그레이스 CPU 슈퍼칩은 확장 가능한 벡터 확장과 초당 1 테라바이트의 메모리 하위 시스템을 갖춘 최대 144개의 고성능 Arm 니오버즈(Neoverse) 코어를 구성할 수 있다. 또한, 그레이스 CPU 슈퍼칩은 최신 PCIe 5세대 프로토콜과 인터페이스하여, 고성능의 GPU는 물론 안전한 HPC 및 AI 워크로드를 위한 엔비디아 커넥트X-7(ConnectX-7) 스마트 네트워크 인터페이스 카드(NIC) 및 엔비디아 블루필드-3(BlueField-3) DPU와의 연결을 극대화한다. 엔비디아는 엔비디아 그레이스 기반 시스템에서 풀 스택(full-strack) 통합 컴퓨팅을 위해 엔비디아 AI 및 엔비디아 HPC 소프트웨어 포트폴리오를 실행할 예정이라고 소개했다. 엔비디아에 따르면 아토스(Atos), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 기가바이트(GIGABYTE), 휴렛 팩커드(HPE), 인스퍼(Inspur), 레노버(Lenovo) 및 슈퍼마이크로(Supermicro)는 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩 및 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 구축된 서버를 배포할 예정이다. 엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일 및 HPC 담당 부사장은 "새로운 시스템이 엔비디아 HGX 플랫폼에서 그레이스 및 그레이스 호퍼 설계를 활용하면 현존 데이터센터 CPU보다 높은 성능과 두 배 향상된 메모리 대역폭 및 에너지 효율성을 제공하는 시스템을 구축하는데 필요한 청사진을 제공한다"면서, "기후 과학, 에너지 연구, 우주 탐사, 디지털 생물학, 양자 컴퓨팅 등의 분야에서 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩 및 그레이스 호퍼 슈퍼칩이 진보된 HPC 및 AI 플랫폼의 기반을 형성하고 있다”고 전했다.
작성일 : 2022-06-03
AWS 클라우드 환경의 가상 서버, Amazon EC2 인스턴스 (3)
AWS 환경에서는 어떤 타입의 가상 서버가 존재하는가?   지난 호에서는 AWS 클라우드에서 제공하는 가상 서버인 Amazon EC2 인스턴스의 기본적인 개념에 대해 알아보았다. AWS에서는 인더스트리의 다양한 워크로드에 대응하기 위해 여러 종류의 인스턴스를 제공한다.  이번 호에서는 Amazon EC2 인스턴스의 다양한 속성 및 특징에 대해 알아보도록 한다.   ■ 조상만 | AWS 코리아의 솔루션즈 아키텍트로, AWS 클라우드를 통해 제조 대기업의 디지털 트랜스포메이션을 기술적으로 돕는 역할을 담당하고 있다. 이메일 | smcho@amazon.com 홈페이지 | https://aws.amazon.com/ko   Amazon EC2 인스턴스의 지속적 혁신 지난 4월호에서 언급한 것처럼, AWS에서는 2006년에 불과 3개의 인스턴스로 클라우드 서비스를 시작한 이후 혁신을 거듭하여, 2021년 말에는 인스턴스의 개수가 최대 475개까지 확장되었다. 특히 지난 5월호에서 소개한 나이트로(Nitro) 시스템이 2017년에 도입된 이후, <그림 1>에서 볼 수 있는 것처럼 인스턴스의 개수가 폭발적으로 증가하였다. 참고로 2017년까지는 약 70여개의 EC2 인스턴스가 고객에게 제공되었다.   그림 1. AWS EC2 인스턴스 개수의 연도별 증가 속도   많은 고객들이 AWS에서 제공하는 이러한 수 백여 가지의 인스턴스를 사용하여 이미 다양한 워크로드를 처리하고 있다. 2021년 말을 기준으로 매일 평균 약 6000만개의 EC2 인스턴스가 론치(launch)되고 있는데, 이는 2019년에 비해 2년만에 무려 2배 이상 증가한 수치이다.  이렇게 매일 수천만 개의 인스턴스를 론치시키고 필요 없을 경우에는 언제든지 삭제가 가능하다는 점이 온프레미스(on-premise) 환경과 차별되는 가장 큰 특징이라고 할 수 있다. EC2 인스턴스는 양적 증가뿐만 아니라 성능 관점에서도 커다란 혁신을 이루어 내고 있다. 이러한 혁신은 두 가지 관점에서 확인할 수 있는데, 우선 <그림 2>에서 보이는 바와 같이 CPU 클록 스피드, 메모리, 디스크, 네트워크 대역폭 등에 특화된 인스턴스들이 별개로 존재하고 있음을 확인할 수 있다.  두 번째로는 이렇게 특정 영역에 특화된 인스턴스들이 온프레미스 서버 대비 우수한 스펙을 제공한다는 점이다. 예를 들어, 네트워크 대역폭 관점에서 이번에 프리뷰(preview) 형태로 출시한 ‘Trn1’ 인스턴스의 경우 최대 800Gbps의 네트워크 대역폭을 제공한다. 현재 온프레미스의 데이터센터에서 인피니밴드(Infiniband)로 클러스터를 구성할 경우, 200Gbps 정도가 현실상 최고 사양인 것과 비교하면 상당히 높은 전송 속도라고 볼 수 있다.   그림 2. Amazon EC2 인스턴스의 성능 혁신   광범위하고 세분화된 다양한 인스턴스 제공 현재 AWS 클라우드 환경에서 제공되는 인스턴스는 <그림 3>에서 보는 바와 같이 다양한 카테고리의 조합을 통해 제공된다. 이는 온프레미스 환경과는 달리 다양한 고객 워크로드에 대해 가장 적합한 인스턴스를 사용자가 직접 선택하여 적용할 수 있다는 의미이다. 예를 들어, 고객이 머신러닝(ML) 트레이닝을 위해 리눅스와 GPU가 탑재된 인텔 기반의 서버가 필요하다면, AWS 클라우드 환경에서는 이러한 고객 요구 조건에 가장 근접한 인스턴스를 선택하여 바로 적용하는 것이 가능하다.    그림 3. AWS가 제공하는 광범위하고 세분화된 인스턴스 카테고리  
작성일 : 2022-06-02
[포커스] AWS, “아이디어를 현실로 만드는 클라우드 인프라의 시대가 왔다”
아마존웹서비스(AWS)는 지난 5월 10~11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘AWS 서밋 코리아 2022’를 진행했다. 이 자리에서 AWS는 폭넓은 분야에서 디지털 혁신을 뒷받침하기 위한 클라우드 기술의 폭과 깊이를 더하겠다는 전략과 함께, 자사의 다양한 서비스 개발 방향 및 국내 산업분야의 적용사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장   비즈니스 혁신 위한 클라우드의 성장세 이어간다 새로운 클라우드 기술과 성공사례를 소개하는 AWS 서밋(AWS Summit)은 올해로 8회째를 맞은 AWS의 연례 글로벌 콘퍼런스로, 국내서는 2015년 첫 시작됐다. AWS코리아의 함기호 대표는 “AWS 서비스의 발전은 클라우드 서비스에 대한 고객의 니즈와 기대가 높아졌기 때문이라고 보고 있으며, AWS는 투자와 지원을 이어가고 있다”면서, “이번 서밋은 클라우드 통한 비즈니스 혁신에 대한 고객들의 높은 관심을 반영하고자 했으며, 산업/기술 주제별로 90여 개의 강연 및 40여 개 고객사의 AWS 솔루션 도입 경험과 성공사례를 소개했다”고 전했다. AWS의 맷 우드(Matt Wood) 비즈니스 애널리틱스 담당 부사장은 기조발표에서 “IT 인프라와 소프트웨어를 구매하고 직접 업데이트 및 관리하는 시대는 지났다”고 선언했다. 클라우드 플랫폼에 새로운 기능이 빠르게 추가되고 있으며, 많은 기업과 공공영역에서 클라우드 서비스로 제공되는 탄력적 인프라를 사용해 혁신 제품을 구축하고 있다는 것이다. 우드 부사장에 따르면 AWS는 컴퓨팅과 데이터베이스부터 로보틱스, 머신러닝, VR(가상현실)/AR(증강현실), 애널리틱스 등 200개 이상의 서비스를 제공하고 있으며, 작년 한 해에만 3084개의 신규 서비스 및 기능을 플랫폼에 탑재시켰다. 이렇게 클라우드 서비스의 폭을 넓히면서 AWS는 아이디어를 실행하고 성과를 얻는 과정까지 빠르고 매끄럽게 이어질 수 있도록 지원한다는 전략이다. 또한, 아이디어를 실현하는 엔진의 역할을 할 수 있도록 개별 서비스의 기능도 깊이를 더하겠다는 것이 AWS의 설명이다. AWS는 국내서도 클라우드 시장에서 성장세를 이어간다는 계획이다. AWS는 지난 2016년 전세계 12번째로 서울 리전(region)을 개설한 이후 2019년과 2020년에는 세 번째와 네 번째 가용영역(Available Zone : AZ)을 개설했다. 서울 리전의 경우 개설 초기 24개 서비스로 시작해 현재는 160여 개의 서비스를 제공하고 있다. AWS 코리아에 따르면, 현재 국내의 AWS 활성 고객사는 수만 개이며, 파트너사는 1000여 개로 늘었다.   ▲ AWS의 맷 우드 부사장은 아이디어를 현실로 구현하도록 돕는 클라우드 서비스와 기능을 꾸준히 확대하고 있다고 소개했다.   디지털 전환의 밑거름은 데이터 이번 AWS 서밋에서 AWS는 자사의 다양한 클라우드 서비스를 소개했다. 우드 부사장은 “모든 산업에 걸쳐 클라우드에서 재창조(reinvention)가 일어나고 있으며, 모든 디지털 전환 사례가 데이터를 바탕으로 가속화되고 있다”면서, 데이터에 기반한 비즈니스 의사결정을 강조했다. 지속 성장이 가능한 비즈니스를 구축하기 위해 비즈니스의 주변 환경을 이해하는 것부터 시작해, 활용 가능한 데이터를 어떻게 의사결정에 활용할 것인지까지 전체적 관점에서 측정해야 한다는 것이다. AWS는 관계형 데이터베이스 시스템인 오로라(Amazon Aurora)를 통해 데이터의 구조를 최대한 활용하고, 데이터의 종류에 대한 정보를 최대한 활용할 수 있다는 점을 내세웠다. 오로라를 통해 데이터 저장소를 구축하면 데이터 관리 비용 및 데이터의 지연 시간을 줄이며, 데이터 기반 예측의 정확도를 높일 수 있는 것이다. AWS는 오로라로 더 나은 관계형 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 상용 데이터베이스 수준의 보안, 성능, 가용성에 오픈소스 데이터베이스의 장점을 결합하는 등의 노력을 통해 2017년 이후 오로라의 사용량이 10배 이상 늘었다고 소개했다. 또한, 레드시프트(Amazon Redshift)는 엔터프라이즈용 데이터 웨어하우스를 단일 서비스로서 일반 사용자에게 제공한다. 레드시프트는 데이터 공유, 기계학습 기능 추가와 함께 쿼리 연동 기능, 하드웨어 가속기, 서버리스 기능 등을 제공하고 있다.   머신러닝의 성숙도 높이는 기술 및 교육 제공 한 곳에 모은 데이터를 유용한 정보로 변환해 지식을 축적할 수 있도록 지원하는 데이터 레이크(data lake)도 AWS의 관심사 중 하나이다. 이러한 데이터의 활용분야 중 하나가 빅데이터 기반의 머신러닝(ML)이다. 많은 고객들이 데이터 수집 및 분석에 기계학습을 통한 예측 분석을 활용하면서 디지털 전환을 추진하고 있다. AWS는 주요한 딥러닝 라이브러리에 대한 지원, 모델 훈련용 GPU 제공. 훈련된 모델을 애플리케이션에 임베드할 수 있는 서비스 제공 등을 통해 폭넓은 머신러닝 기능을 제공하고 있다고 소개했다. 머신러닝은 클라우드에서 딥러닝 학습이 가능해지면서 몇 년 새 기술 성숙도 또한 높아졌다. API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 다양한 애플리케이션과 머신러닝의 결합도 가능해졌다. AWS는 클라우드 서비스뿐 아니라 머신러닝 기반의 맞춤형 칩을 개발해 머신러닝 모델의 훈련 및 예측 지연 시간을 줄일 수 있다는 점을 내세웠다. Arm 아키텍처 기반으로 AWS가 개발한 범용 CPU 그래비톤(Graviton)은 현재 3세대까지 출시했는데, 높은 효율성과 파워를 제공하면서 범용 워크로드에서 가성비를 높인 것이 특징이다. 한편, 우드 부사장은 “2025년까지 2900만 명의 머신러닝 개발자를 트레이닝하는 것이 목표”라고 밝히기도 했다.   클라우드를 더욱 다양하게 활용하도록 지원 우드 부사장은 “거의 모든 산업에서 수백만 고객이 AWS를 사용하고 있는데, 이들 고객은 초기에는 비용 절감을 위해 클라우드를 도입하기 시작했지만 점차 더 큰 이점을 발견하고 있다”고 전했다. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 컨테이너 형태의 작은 서비스를 결합하는 인프라 구조인데, 이는 코딩 작업 없이 애플리케이션이나 서비스를 구축하고 빠르게 출시할 때 유용하다는 것이 AWS의 설명이다. 또한, AWS는 나이트로(AWS Nitro)를 통해 다양한 서비스의 효율을 높일 수 있는 전용 소프트웨어와 하드웨어를 제공한다. 나이트로는 1대 또는 여러 대의 서버를 관리 위한 하이퍼바이저(hypervisor)를 대체해 대규모의 인프라를 관리할 수 있으며, 다양한 목적에 맞게 최신 프로세서를 포함한 500개 이상의 컴퓨팅 인스턴스 타입을 제공한다. 한편, AWS는 지역별 대규모 데이터센터인 리전뿐만 아니라 다양한 에지(edge) 환경에서 자사의 애플리케이션을 구동할 수 있도록 확장하고 있다. 이를 통해 AWS 서비스를 더욱 적은 비용으로 손쉽게 구축하고 빠르게 활용할 수 있다는 것이 AWS의 설명이다.   ▲ 마이크로서비스 아키텍처로 빠르게 구현한 삼성엔지니어링의 데이터 플랫폼   스마트 제조를 위한 클라우드 활용사례 소개 이번 AWS 서밋에서는 클라우드의 메가트렌드와 함께 금융, 리테일, 제조 및 하이테크, 미디어 통신, 공공 부문 등 국내 여러 산업영역에서 AWS 클라우드를 활용한 사례가 폭넓게 선보였다. 이 가운데 제조 산업에서는 ▲머신러닝을 활용한 생산 효율 향상 ▲사물인터넷(IoT) 플랫폼 구축 ▲MSA를 통한 플랜트 설계 환경 혁신 ▲비전 검사 체계 개선으로 스마트 공장 구현 ▲디바이스 빅데이터 분석 플랫폼 구축 등의 내용이 소개됐다. 한국타이어테크놀로지는 글로벌 공급 네트워크에 걸쳐 효율적인 재고 보충 및 안정적인 공급을 위한 수요계획 수립이 필요했는데, 전통적인 예측 방식으로 다양한 변수를 적용해 정확하게 수요를 예측하는데 어려움을 겪었다. 최적의 SCM 운영으로 효율을 높이고자 한 머신러닝을 수요예측에 적용하기 위해 한국타이어테크놀로지는 AWS의 프로토타이핑(Prototyping)을 통해 서비스 구축의 타당성을 검증하는 작업을 빠르게 진행했다. 또한, SCM 서버의 데이터 생성 - 데이터 전처리 - 데이터 저장/훈련/추론 - 예측 결과의 후처리 - 결과 데이터 전달까지 전체 프로세스를 빠르게 구축할 수 있었다. 코웨이는 정수기와 공기청정기 등 다수의 제품을 연결하기 위한 IoT 플랫폼을 AWS 구축 기반으로 구축했다. 기존 IoT 플랫폼을 AWS로 마이그레이션하는 과정을 몇 달만에 완료했는데, 서버리스 아키텍처를 채택해 리소스를 줄이면서, 프로젝트 운영의 안정성을 확보할 수 있었다. AWS 코리아는 “IoT 솔루션은 에지 디바이스, 통신, 네트워크, 서버, 데이터 분석까지 다양한 영역의 고민이 필요하다. AWS는 지속적인 변경 관리, 개선 부담을 덜 수 있는 디바이스 연결 및 관리, 데이터 저장/분석을 위한 솔루션 등을 폭넓게 제공한다. 또한, 인공지능/머신러닝과 통합해 인텔리전트 IoT 솔루션을 구축하도록 지원한다”고 설명했다. 삼성엔지니어링은 석유화학 플랜트를 개발하는 과정에서 도면이나 문서에 기반한 커뮤니케이션 대신 3D 모델과 해석 모델 및 도면 사이에 정합성을 확보하는 방식의 개발 체계 전환을 진행했다. 데이터를 기반으로 설계 작업을 자동화 및 효율화하는 것뿐 아니라 개발 과정의 데이터를 분석해 AI 모델을 생성하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 것이 핵심인데, 이런 데이터 플랫폼을 만들기 위해 삼성엔지니어링은 MSA에 주목했다. 새로 개발하는 시스템뿐 아니라 기존 시스템까지 잘 연결되는 것이 중요했기 때문에, 삼성엔지니어링은 서비스를 적절한 크기로 쪼개 개발하고 느슨하게 연결하는 방향을 설정했다. 그리고 각 애플리케이션이 공유하는 서비스는 중앙에서 일괄 개발하고, 각 앱은 이에 더해 개별 기능만 구현 및 관리하는 방식으로 전체 개발 시간과 비용을 절감할 수 있었다. 개발해야 하는 서비스가 줄면서 서비스 품질 향상 및 운영/유지보수의 효율화라는 효과도 얻었다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2022-06-02
도커 기반의 손쉬운 딥러닝을 위한 텐서플로, 파이토치 설치와 사용기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 많은 오픈소스 프로젝트 및 서비스에 사용되는 실행 이미지 가상화 컨테이너인 도커(Docker)를 이용해, 설정이 까다로운 딥러닝 프레임워크(Framework)인 텐서플로(Tensorflow), 파이토치(PyTorch)를 설치하고 사용하는 방법을 공유한다.   강태욱 | 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 Engineering digest와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | http://www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://sites.google.com/site/bimprinciple  팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast     도커는 2013년 3월 열린 파이콘(Pycon) 콘퍼런스(미국 샌타클래라)에서 닷클라우드(dotCloud) 창업자인 솔로몬 하익스(Solomon Hykes)가 리눅스 컨테이너의 미래라는 세션을 발표하면서 처음 알려졌다. 이후 도커는 급성장해 2015년 4월 1100억원의 투자유치를 받았으며, 마이크로소프트가 2016년 6월 400억 달러에 도커를 인수하려 했다. 도커는 컨테이너 기반 오픈소스 가상화 플랫폼이다. 실행 중인 컨테이너에 접속해 명령을 실행하고, apt-get으로 패키지를 설치할 수 있다. 여러 프로세스를 백그라운드로 실행할 수 있다. 이미지는 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있다. 컨테이너는 이미지를 실행한 상태이다. 예를 들어, 우분투 이미지는 우분투 실행을 위한 모든 파일을 가지고 있다. 도커 이미지는 Docker hub(도커 허브)에 등록되거나 Docker Registry(도커 레지스트리) 저장소를 만들어 관리할 수 있다. 현재 공개된 도커 이미지는 50만개 이상이며, 도커 기반 오픈소스 프로젝트는 10만개가 넘는다.   그림 1   이미지는 url 방식으로 관리하고, 태그를 붙일 수 있다. 도커는 이미지를 만들기 위해 Dockerfile(도커파일)이란 DSL(domain specific language)를 이용해 이미지 생성과정을 기술한다. 도커 명령어는 직관적이며, http기반의 REST API도 지원해 확장성이 좋다. 도커는 가상머신에 비해 사용이 쉽고 성능이 좋으나 한계가 있다. 운영체제의 라이브러리 및 시스템을 재활용하므로, 이에 의존해 동작한다. 만약, 운영체제의 드라이버 설정에 GPU 설치가 안되어 있다면 도커 이미지도 이와 관련된 라이브러리를 사용하지 못할 것이다. 이는 성능은 느리나 운영체제 독립적인 가상머신과는 크게 다른 점이다. 여기서는 리눅스 오픈소스 운영체제인 우분투(Ubuntu) 20.04, 도커, CUDA(쿠다) 11.0 기반의 NVIDIA-DOCKER(엔비디아-도커)를 사용한다. NVIDIA-DOCKER를 이용하면 딥러닝 프레임워크 설치 시 많은 문제를 일으키는 패키지 의존 에러 없이, 미리 설치된 딥러닝 관련 패키지를 이용해 편리하게 딥러닝 모델을 개발할 수 있다. 또한 아마존, 구글과 같이 비싼 기계학습 딥러닝용 클라우드를 사용하지 않고도 직접 여러사람이 네트워크로 접속할 수 있는 서버를 개발할 수 있다.   그림 2. NVIDIA DOCKER 아키텍처 구조  
작성일 : 2022-06-02
한국레노버, 발열 제어 기술로 강력한 게이밍 성능을 발휘하는 '리전 7세대' 출시
한국레노버가 더욱 향상된 발열 제어 기술로 강력한 게이밍 성능을 발휘하는 리전 7세대 라인업을 출시했다. 레노버는 이번 리전 7세대 라인업 전체에 걸쳐 혁신을 더하며 게이밍은 물론 프리미엄 PC경험의 수준을 한층 더 끌어올렸다.  하드웨어 혁신와 더불어 소프트웨어, 서비스 및 콘텐츠를 아우르는 다양한 부문에서 이뤄진 리전 7세대의 혁신은 게이머들에게 궁극의 게이밍 퍼포먼스를 제공할 뿐 아니라 라이프 스타일부터 업무까지 모든 영역에 걸쳐 프리미엄 PC 경험을 지원한다.    레노버 5i 프로   레노버 리전 7세대는 게이밍뿐 아니라 모든 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 최신 인텔 12세대 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 그래픽을 탑재해 강력한 성능을 기반으로 갖췄다.  여기에, ‘리전 콜드프론트 4.0(Legion ColdFront 4.0)’과 ‘리전 AI엔진(Legion AI Engine)’이 CPU와 GPU의 열처리 능력을 향상, 높은 ‘TDP(써멀 디자인 파워·Thermal Design Power)’ 값으로 안정적인 퍼포먼스를 유지할 수 있도록 한다. 레노버만의 발열 제어 시스템인 리전 콜드프론트 4.0은 GPU 히트파이프 확장, 팬 블레이드 두께 40% 축소 및 열 배출 핀 면적 10% 확장 등, 발열 제어에 집중한 설계로 전작 대비 15% 향상된 쿨링 퍼포먼스를 구현한다. 또한 인공지능(AI) 기술을 적용한 리전 AI 엔진은 듀얼 번 기능으로 CPU와 GPU의 성능을 최대 98%까지 높이고, 16개 주요 AAA게임을 지능적으로 감지해 게임 플레이에 맞춰 시스템을 자동으로 최적화한다.   레노버 리전 7i   리전 7세대는 최대 135W USB C 포트 충전을 지원, 충전기 휴대의 부담을 덜고, 30분 만에 최대 80% 급속 충전할 수 있는 슈퍼 래피드 차지(Super Rapid Charge)가 가능하다. 이처럼 게이밍 및 작업 전반에서 리전 7세대는 완성도 및 이동성을 향상한다. 이외에도 리전 7세대에는 리전만의 소프트웨어 프로그램 ‘레노버 밴티지(Lenovo Vantage)’가 탑재되어 손쉬운 기능 컨트롤과 시스템 상태 확인이 가능하며 오버클럭까지 조절할 수 있다. 또한, 시스템 상태에 따라 콰이어트, 인텔리전트, 퍼포먼스 등 모드로 변경할 수 있는 ‘레노버 Q 컨트롤 5.0(Q-Control 5.0)’으로 리전 7세대는 효과적인 시스템 성능 유지 및 관리가 가능하다. 한국레노버 김윤호 대표는 “레노버 리전은 압도적 성능으로 게이밍 시장에서 입지를 다져왔을 뿐만 아니라, 세련된 디자인과 이동성으로 컨텐츠 제작, 비즈니스, 온라인 교육 등 다양한 영역에서 활용성을 높이고 있다”며, “매해 더욱 발전한 퍼포먼스로 소비자들의 기대를 높이는 레노버 리전은 이번 7세대 라인업에도 최신 인텔 12세대 프로세서의 강력한 퍼포먼스를 안정적으로 구현할 수 있도록 레노버만의 발열 제어 기술을 적용했다”고 밝혔다.  
작성일 : 2022-06-02
엔비디아, 옴니버스로 청정 에너지 연구를 위한 디지털 트윈 구축
  엔비디아는 영국 원자력청(UKAEA)과 맨체스터 대학교가 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 핵융합로 설계와 개발을 가속화한다고 발표했다. 영국 원자력청은 맨체스터대학의 평가 프로젝트를 통해 향후 몇 년 간 청정전력을 공급할 수 있는 핵융합로(Fusion Reactor)의 설계와 개발을 가속화하기 위해 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 시뮬레이션 플랫폼을 시험해왔다. 핵융합은 원자핵을 결합하여 에너지를 방출할 수 있는 원리이다. 그러나 핵융합 에너지는 높은 에너지 투입 요구와 핵융합 반응의 예측할 수 없는 행동 때문에 아직 생산을 위해 성공적으로 확장되지 않았다. 핵융합 반응은 거대한 중력 압력이 태양을 화씨 약 2700만 도에서 자연적으로 핵융합을 일으키게 한다. 하지만 지구는 태양과 같은 중력 압력을 가지고 있지 않으며, 이것은 핵융합을 일으키기 위한 온도가 1억 8000만 도 이상으로 훨씬 더 높아야 한다는 것이다. 모든 원자로 구성, 플라즈마, 제어 및 유지 관리 시스템을 정확하게 나타내는 디지털 트윈을 구축하는 것은 엄청난 도전이다. AI, 엑사급(Exascale) GPU 컴퓨팅, 물질적으로 정확한 시뮬레이션 소프트웨어로부터 이득을 얻을 수 있다. 이 모든 것은 핵융합로의 설계부터 시작되는데, 이 과정에서 엔지니어링, 설계와 연구 전문가들로 구성된 대규모 팀이 투입되며 많은 부품을 다루어야 한다. 이 프로젝트에 참여하는 다양한 분야의 전문가들은 서로 다른 컴퓨터 지원에 의한 설계 응용 프로그램이나 시뮬레이션 도구를 사용하며, 한 영역에서 전문가의 작업은 서로 다른 분야에서 작업하는 다른 사람의 데이터에 의존한다. UKAEA 팀은 옴니버스를 탐색해 실시간 시뮬레이션 환경에서 함께 작업할 수 있도록 도와 개별 일부 부품만이 아닌 기계 전체의 디자인을 볼 수 있도록 하고 있다. 옴니버스는 움직이는 모든 부분을 동기화하는 데 있어 중요한 역할을 해왔다. 옴니버스는 모든 도구와 응용 프로그램을 연결할 수 있도록 함으로써 원자로 설계 작업을 하는 엔지니어들이 단일 소스에서 동시에 협업할 수 있도록 지원한다. 옴니버스는 높은 충실도(full-fidelity) 3D 데이터를 가져올 수 있어 사실적인 원자로 설계를 지원하며, RTX 렌더러를 사용해 실시간으로 시각화할 수 있어 구성 요소에 대한 다양한 설계 옵션을 쉽게 비교할 수 있다.     융합 플라즈마 시뮬레이션도 도전 과제다. 연구팀은 산업 시뮬레이션 소프트웨어 몬테 카를로 뉴트로닉스 Geant4(Monte Carlo Neutronics Code Geant4)에서 데이터를 연결하고 수집하기 위해 옴니버스 키트(Omniverse Kit)와 함께 파이썬 기반의 옴니버스 익스텐션(Omniverse Extensions)을 개발했다. 이를 통해 원자로에서 에너지를 운반하는 원자로 노심의 중성자 수송을 시뮬레이션할 수 있다. 또한 연구팀은 가시광 방출을 시뮬레이션하는 JOREK 플라즈마 시뮬레이션 코드를 보기 위해 옴니버스 익스텐션을 구축해 연구원들에게 플라즈마 상태에 대한 통찰력을 제공했다. 과학자들은 융합 플라즈마 시뮬레이션을 가속화하기 위한 AI 대리 모델(AI surrogate models)을 개발하기 위해 기존 시뮬레이션 데이터와 함께 사용할 엔비디아 모듈러스(NVIDIA Modulus) AI-물리(AI-physics) 프레임워크 탐색을 시작할 예정이다. 옴니버스는 원자로의 설계, 작동 및 제어를 돕는 것 외에도 미래의 AI 구동 또는 AI 증강 로봇 제어 및 유지보수 시스템의 훈련을 지원할 수 있다. 이는 원자로의 방사선 환경에서 발전소를 유지하는 데 필수적이다. 맞춤형 합성 데이터 생성 도구 및 데이터 세트를 구축하기 위한 소프트웨어 개발 키트인 옴니버스 리플리케이터(Omniverse Replicator)를 사용하여 연구원은 로봇 시스템을 훈련하기 위해 원자로 및 플라즈마 동작에 대한 물리적으로 정확한 합성 데이터를 대량으로 생성할 수 있다. 시뮬레이션 학습을 통해 로봇은 실제 세계에서의 작업을 보다 정확하게 처리해 예측 유지보수를 개선하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있다. 엔비디아는 "미래에는 센서 모델이 관측 데이터를 옴니버스 디지털 트윈에 실시간을 스트리밍해 가상 트윈을 원자로의 물리적 상태와 지속적으로 동기화할 수 있다"면서, "연구자들은 물리적 원자로에 변경 사항을 적용하기 전 가상 트윈에서 테스트를 통해 다양한 가상 시나리오를 탐색할 수 있다"고 설명했다.
작성일 : 2022-05-31