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통합검색 "HLS"에 대한 통합 검색 내용이 110개 있습니다
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지멘스, RIKEN의 차세대 AI 기기 연구 위해 에뮬레이션 및 HLS 플랫폼 공급
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 일본의 국가 연구 개발 기관인 이화학연구소(RIKEN)이 차세대 AI 디바이스 연구를 강화하기 위해 지멘스의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS 에뮬레이션(Veloce Strato CS emulation) 및 캐터펄트(Catapult) 상위 수준 합성(HLS) 플랫폼을 채택하여 AI 가속기(AI accelerator) 디바이스의 아키텍처 및 설계 공간 탐색을 수행한다고 발표했다. 지멘스의 하드웨어 기반 설루션인 벨로체 스트라토 CS 에뮬레이션 및 캐터펄트 HLS 플랫폼의 결합은 대규모 주문형 집적 회로(ASICs)의 빠른 합성 및 에뮬레이션을 가능하게 하는 기술을 RIKEN에 제공한다. 이러한 지멘스의 설루션은 RIKEN이 최적화된 AI 컴퓨팅 회로 및 이를 포함하는 시스템온칩(SoCs)의 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 담당하고 있다. 지멘스는 이러한 검증 작업을 거쳐 개발된 AI 가속기가 2030년까지 운영될 예정인 후가쿠(Fugaku) 이후 차세대 슈퍼컴퓨터에 도입될 가능성이 있는 후보 중 하나가 될 것으로 보고 있다.     RIKEN 계산과학센터 프로세서 연구팀의 팀장인 사노 겐타로(Kentaro Sano) 박사는 “RIKEN이 지멘스의 에뮬레이션 및 HLS 기능을 도입함으로써 ‘과학을 위한 AI(AI for Science)’ 연구를 위한 차세대 AI 디바이스 탐색을 수행할 수 있게 되었다. 이를 통해 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 개발하고 있는 자사의 입지를 강화할 수 있다”라고 말하며, “자사의 목표는 과학적 발견을 위한 생성형 AI 모델을 구축하는 데 필수인 컴퓨팅 인프라를 구축, 관리 및 지속적으로 강화하는 것이다. 지멘스의 설루션은 이러한 연구에서 중요한 역할을 한다”라고 말했다. RIKEN 계산과학센터는 일본에서 가장 큰 계산과학 연구 기관이자 다양한 과학 분야에서 세계적인 리더로 자리 잡고 있으며, K 컴퓨터(K computer) 및 후가쿠(Fugaku)와 같은 슈퍼컴퓨터를 개발한 것으로 알려져 있다. RIKEN은 일본 사이타마현 와코시에 본부를 둔 자연과학종합연구소로 일본 문부과학성 산하의 연구 기관이며, 일본 내에선 최고로 평가되고 있는 것은 물론 그리고 세계적으로도 상당한 연구 실적을 남긴 곳이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “RIKEN의 혁신적인 AI 디바이스 연구를 지원할 수 있어 기쁘다. 최신 벨로체 스트라토 CS 에뮬레이션 및 캐터펄트 HLS 플랫폼은 RIKEN이 연구 목표를 달성하고 AI 분야에서 혁신을 주도할 수 있도록 포괄적인 설루션을 제공한다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 쓰치다 유키오(Yukio Tsuchida) 일본 전자설계자동화(Electronic Design Automation) 부문 부사장은 “지멘스는 RIKEN에서 진행되는 최첨단 연구 개발을 지원하게 되어 매우 자랑스럽게 생각한다. 우리는 AI의 강력한 성능을 대규모 과학 연구에 적용하는 가능성을 탐색하는 RIKEN의 목표 달성을 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-02-17
델 테크놀로지스, “2025년 AI가 테크 빅뱅 가져올 것”
델 테크놀로지스가 2025년 기술 트렌드 전망을 발표하면서, 2025년에는 AI가 일상 생활과 업무 환경, 여가에 이르는 모든 영역에 핵심 기술로 자리 잡으며 미래를 재정의할 전망이라고 밝혔다. 델이 발표한 2025년 IT 기술 전망의 주요 내용은 ▲에이전틱 AI 아키텍처의 부상 ▲엔터프라이즈 AI가 개념 단계에서 실무 환경으로 확대 ▲소버린(sovereign) AI의 가속화 ▲AI와 신흥 기술의 융합 ▲AI 데이터센터를 위한 초고속 분산형 아키텍처 ▲AI PC가 분산 아키텍처의 중요한 역할 담당 ▲지속가능한 데이터센터로 비용 및 환경 문제 해결 노력 등이다. 델은 에이전틱 AI 아키텍처가 인간과 AI의 상호작용에 새로운 장을 열 것으로 전망된다. 상당수의 생성형 AI 도구가 AI 에이전트로서 기능하도록 진화하고 있으며, 사람이 AI 시스템과 소통하는 방식을 혁신적으로 변화시킨다는 것이다. 델 테크놀로지스의 최고 AI 책임자인 존 로즈(John Roese) 글로벌 CTO는 2025년에는 보다 발전된 형태의 에이전트가 등장할 것으로 전망했다. 그는 “자율적으로 작동하고, 자연어로 소통하며, 다른 에이전트 및 사람과 팀을 이루어 작업하는 등 상호 작용이 강화된 형태의 에이전트가 부상할 것”이라는 전망과 함께 “코딩, 코드 검토, 인프라 관리, 비즈니스 계획 및 사이버 보안과 같은 특정 기술을 수행하도록 AI가 세밀하게 조정되고 최적화될 것”이라고 내다봤다.     엔터프라이즈 AI는 기업이나 공공기관의 기관의 생산력 향상을 위해 가장 중요한 영역에서 가장 영향력 있는 프로세스에 AI 기술을 적용하는 것을 의미한다. 2025년에는 우선 순위를 중심으로 반복 가능한 명확한 접근 방식을 취하고, 턴키 형태로 정교하게 정의된 AI 플랫폼 및 AI 인프라 옵션이 등장함으로써, 엔터프라이즈 영역에 AI를 적용하는 과정이 더 간편해질 전망이다. 이를 실행하기 위해서는 상용화되어 있는 다양한 도구들을 선택할 수 있다. 델은 기업이 앞으로 더 선호하는 경로는 프라이빗 인프라에서 AI 도구를 구매하여 구현하는 방식일 것이라고 보고 있으며, 데이터 메시(data meshes)와 같은 데이터 현대화 툴을 구매하고 ‘델 AI 팩토리(Dell AI Factory)’와 같은 인프라 설루션으로 도입 및 구축을 간소화할 수 있다고 전했다. 소버린 AI란, 국가가 자체 인프라와 데이터를 사용하여 AI 가치와 차별화를 창출하고 현지의 문화, 언어 및 지적 재산에 부합하는 생태계를 설계하는 능력을 뜻한다. 일부 국가에서는 정부 전용 AI 시스템 대신 정부와 지역 민간 산업 모두를 지원하기 위해 컴퓨팅 파워와 데이터 용량에 대한 액세스를 제공하는 국가 AI 리소스를 개발하고 있다. 한편으로는 정부가 새로운 인프라를 구축하는 대신 민간 업계가 AI 생태계를 현대화하고 선도할 수 있도록 선제적으로 협력하여 공동 설계하고 장려하는 전략을 시도하는 국가도 있다. 델은 “소버린 AI를 위해 인프라, 데이터 관리, 인재 양성, 생태계 개발을 위한 투자가 증가하고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것”이라고 밝혔다. AI가 양자 컴퓨팅, 지능형 에지, 제로 트러스트 보안, 6G 기술, 디지털 트윈 등과 결합하면 전통적인 컴퓨팅의 한계를 극복함으로써 그 영향력이 더욱 커지며, 다양한 영역에서 혁신과 기존 과제의 해결을 위한 역동적인 환경을 조성한다. 델은 2026년 말에는 데이터센터 수요의 절반 이상이 AI 워크로드에서 발생하면서, AI 도입이 새로운 차원에 도달할 것으로 예상했다. AI의 빠른 도입과 함께 학습에서 추론으로의 전환도 이루어지고 있다. 학습과 달리 추론은 워크로드를 실행할 위치를 품질, 비용, 데이터, 보안 및 지연 시간에 따라 최적화하는 데 중점을 둔다. 이러한 변화와 함께 AI는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크를 각각 독립적으로 확장할 수 있는 초고속 분산형 아키텍처로 이동하고 있다. 이를 통해 기업과 기관에서는 비용을 절감하고, 사일로(silo)를 해소하며, 공급업체 종속을 방지할 수 있다. 2025년에는 데이터가 점점 더 분산되어 이로 인해 기업이 데이터에 맞춰 AI를 적용하는 위치도 변화할 전망이다. 데이터센터와 클라우드를 넘어 에지와 PC로 이동함에 따라, AI PC를 사용하면 데이터를 디바이스에서 직접 처리하여 클라우드에 의존하는 것보다 더 빠르고 비용 효율적이며 안전하게 처리할 수 있다. NPU(신경망 처리장치)가 탑재된 PC의 AI 도구와 애플리케이션은 모든 일상 업무를 지원하며 사용자와 함께 진화하여 요구를 예측하고 생산성을 높여준다. 델은 고성능의 CPU, GPU, NPU와 다양한 PC 실리콘 옵션이 등장하며 선택과 혁신의 폭이 그 어느 때보다 넓어질 것으로 전망했다. 에너지 비용의 상승과 특정 AI 워크로드의 에너지 수요 및 환경에 미치는 영향은 중대한 과제이다. 전 세계적으로 규제 요건이 더욱 엄격해지면서 새로운 수준의 요건이 등장하고 있다. 데이터센터의 경우 하드웨어 차원의 에너지 효율 혁신, 오래되거나 노후화된 장비의 책임 있는 폐기, 다양한 에너지원 사용을 통해 환경 영향을 최소화하고 수익을 극대화하는 노력이 요구된다. 대표적인 사례로는 액체 냉각 혁신이다. 최적화된 냉각판과 누출 감지 기술을 통해 안정성과 효율성을 높일 수 있다. 더 나은 효율성과 성능 최적화를 위한 워크로드 관리 및 모니터링 도구도 필수이다. 이러한 데이터를 분석하면 조직이 원하는 성능에 맞게 AI 설루션의 규모를 조정하고 요구 사항을 효과적으로 충족할 수 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “빅뱅이 은하와 별, 행성의 발전의 발판을 마련한 것처럼, AI의 급속한 성장은 새로운 기회와 산업, 생활과 업무 방식을 만들어내고 있다”고 말하며, “앞으로는 AI의 힘을 얼마나 활용할 수 있는지에 따라 경쟁력이 좌우될 것이며, 최신 정보와 적응 역량을 확보하는 것이 중요한 이유도 여기에 있다. 델 테크놀로지스는 고객이 AI 활용성에 우선순위를 두고 투자 효과를 극대화할 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않을 계획”이라고 말했다.
작성일 : 2024-12-05
지멘스, AI 가속기 개발 돕는 SoC 설계 솔루션 발표
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 및 시스템 온 칩(SoC)에서 신경망 가속기의 상위수준합성(HLS) 솔루션인 캐터펄트 AI NN(Catapult AI NN)을 발표했다.  캐터펄트 AI NN은 AI 프레임워크에서 신경망 기술(neural network description)에서 시작하여 C++로 변환하고, 이를 반도체칩 설계의 프로그램 언어인 베릴로그(Verilog) 또는 VHDL의 RTL(register transfer level) 가속기로 합성하여 실리콘에서 전력, 성능 및 면적(PPA)에 최적화된 하드웨어 설계를 변환 및 최적화시켜 구현할 수 있도록 지원하는 솔루션이다. 캐터펄트 AI NN은 머신 러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지인 HLS4ml과 상위수준합성(HLS)을 위한 지멘스의 캐터펄트 HLS 소프트웨어를 결합시켰다. 캐터펄트 AI NN은 미국 에너지부 산하 연구소인 페르미연구소(Fermilab) 및 기타 HLS4ml의 주요 기여자들과 협력하여 개발되었으며, 맞춤형 실리콘의 전력, 성능 및 면적에 대한 머신러닝 가속기 설계의 고유한 요구 사항을 해결한다.     AI(인공지능)의 실행시간 및 머신러닝 작업이 기존 데이터센터는 물론, 소비자 가전부터 의료 기기까지 모든 분야로 이전됨에 따라, 전력 소비를 최소화하고 비용을 절감하며 최종 제품의 차별화를 극대화하기 위한 ‘적절한 크기의’ AI 하드웨어에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 대부분의 머신러닝 전문가들은 합성 가능한 C++, Verilog 또는 VHDL보다는 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras)와 같은 반도체칩 설계 프로그램 언어 도구로 작업하는 것이 더 익숙하다. AI 전문가가 적절한 크기의 ASIC 또는 SoC 구현으로 머신러닝 애플리케이션을 가속화할 수 있는 간편한 방법이 지금까지는 없었다. 머신러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지인 HLS4ml를 사용하면 텐서플로우와 파이토치, 케라스 등과 같은 AI 프레임워크에 기술된 신경망에서 C++를 생성하여 이러한 간극을 매울 수 있다. 그런 다음 C++를 FPGA, ASIC 또는 SoC 구현을 위해 배포할 수 있다. 캐터펄트 AI NN은 HLS4ml의 기능을 ASIC 및 SoC 설계로 확장한다. 여기에는 ASIC 설계에 맞게 조정된 특별한 C++ 머신 러닝 함수의 전용 라이브러리가 포함되어 있다. 설계자는 이러한 함수를 사용하여 C++ 코드로 구현함에 있어 지연 시간 및 리소스 절충을 통해 PPA를 최적화할 수 있다. 또한 설계자는 이제 다양한 신경망 설계의 영향을 평가하고 하드웨어에 가장 적합한 신경망 구조를 결정할 수 있다.  캐터펄트 AI NN은 현재 얼리 어댑터들이 사용 가능하며, 2024년 4분기에 모든 사용자가 사용할 수 있게 될 예정이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 모 모바헤드(Mo Movahed) 상위수준설계, 검증 및 전력 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “소프트웨어 신경망 모델을 하드웨어로 구현하기 위해 수작업으로 변환하는 과정은 매우 비효율적이고 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉽다. 특히 특정 성능, 전력 및 면적에 맞춘 하드웨어 가속기의 변형을 만들고 검증할 때 더욱 그렇다”면서,  “과학자와 AI 전문가가 신경망 모델 설계와 같은 산업 표준 AI 프레임워크를 활용하고 이러한 모델을 전력, 성능 및 면적(PPA)에 최적화된 하드웨어 설계를 위해 원활하게 합성할 수 있도록 지원함으로써 AI 및 머신러닝 소프트웨어 엔지니어에게 완전히 새로운 가능성의 영역을 개척하고 있다. 새로운 캐터펄트 AI NN 솔루션을 통해 개발자는 소프트웨어 개발 과정에서 최적의 PPA를 위한 신경망 모델을 자동화하고 동시에 구현할 수 있어 AI 개발의 효율성과 혁신의 새로운 시대를 열 수 있다”고 전했다.
작성일 : 2024-05-31
지멘스, 오키 아이디에스의 설계 및 검증 위해 캐타펄트 HLS 공급
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 오키 아이디에스(OKI IDS)가 자사 설계 및 검증 서비스의 HLS(상위 수준 합성)와 HLV(상위 수준 검증)을 위해 지멘스의 설계 검증 솔루션인 캐타펄트(Siemens Catapult) 소프트웨어를 채택했다고 발표했다. OKI IDS는 정보통신, 의료 전자공학 및 자율주행 지원 분야에서 첨단 설계 서비스를 제공하고 있다. 이 회사는 통상적인 HLS 흐름상에서 HLS 이후 시뮬레이션을 통해 C/C++와 RTL(Register Transfer Level) 코드를 사용하는 상위 수준 모델과 알고리즘 모델의 등가성을 효율적으로 검증하는데 어려움을 겪고 있었다. HLS 및 HLV 흐름을 캐타펄트 내로 통합함으로써 OKI IDS 설계 및 검증 서비스는 HLS C/C++를 사용하는 상위 수준 모델과 알고리즘 모델을 검증하는 테스트벤치의 RTL 기능 검증용 테스트벤치로의 자동 변환이 가능해졌으며, 이를 통해 상위 수준 모델과 동등한 테스트벤치에서 RTL 기능 검증이 가능하게 되었다. 따라서, 상위 수준 합성 후에 RTL 기능 검증을 위한 새로운 테스트 벤치를 개발할 필요가 없어졌다. 또한 C/C++를 실행 사양으로 사용해 상위 수준 코드 및 알고리즘을 검증하는 기능을 이제는 RTL 기능 검증에 활용할 수 있게 됨으로써 설계 품질을 향상시킬 수 있게 되었다. 캐타펄트 HLS 및 HLV 플랫폼은 첨단 상위 수준 검증 기능을 제공하는데, 그 중에서도 SCVerify와 같은 형식검증 앱 및 기능은 C/C++ 방식의 상위 수준 모델 검증 환경을 RTL 검증 환경으로 자동 변환하며, 캐타펄트의 설계검사 기능은 HLS에서 C/C++ 코드에 대한 구문 검사 기능을 수행한다.     OKI IDS의 비즈니스 부문(Business Division) 집행임원인 야쓰오 야마모토(Yasuo Yamamoto)는 “상위 수준 합성 및 검증 통합 환경인 캐타펄트를 채택한 결과, 이제는 고객이 제공하는 C/C++ 코드로 된 실행 사양을 철저히 검증하여 상위 수준 합성 후에 등가의 테스트 벤치로 RTL 기능 검증을 달성할 수 있게 되었다”면서, “이를 통해 사양에 문제가 있을 경우 이를 객관적으로 보여주거나, 우리의 디자인 아티팩트(design artifacts)가 고객의 사양을 충족시킨다는 것을 보여줄 수 있다. 문제를 상위 수준 설계 단계에서 상위 수준 검증을 통해 해결함으로써 상위 수준 설계의 결과품질(QoR)을 개선하고 RTL 기능검증의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 덕분에 납품 기간을 20퍼센트 이상 단축할 수 있을 것으로 추정된다”라고 말했다. 지멘스 EDA의 모 모바헤드(Mo Movahed) 프론트엔드 설계 솔루션 사업부 제너럴 매니저는 “일본 최고의 설계 서비스 회사 중 하나인 OKI IDS가 이제는 캐타펄트 환경의 상위 수준 합성 및 검증 기능을 사용해 서비스를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각한다”면서, “OKI IDS와의 협업을 통해 캐타펄트를 이용한 HLS 상위 수준 설계 및 검증 서비스로 고객 만족도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
작성일 : 2023-07-07
IBM과 미국 항공우주국(NASA), 기후 변화 영향 연구에 AI 활용 협력
새로운 IBM 파운데이션 모델 기술, 지리 정보 파악 위해 미국 항공우주국의 지구 과학 데이터 활용 IBM과 미국 우주항공국(이하 NASA)의 마샬우주비행센터 (Marshall Space Flight Center)는 NASA의 방대한 지구 및 지형 공간 과학 데이터로부터 새로운 지식과 정보를 발견하는 데 IBM의 인공지능(AI) 기술을 사용하기로 했다고 밝혔다. 이번 협업은 NASA의 지구 관측 위성 데이터에 AI 파운데이션 모델 기술을 적용하는 최초의 사례가 될 것이다. 파운데이션 모델은 적용 범위가 지정되지 않은 광범위한 데이터 세트를 학습한 AI 모델로 다양한 작업에 사용 가능하며, 한 상황에 관한 정보를 다른 상황에도 적용할 수 있다. 이 모델을 통해 지난 5년간 자연어 처리(natural language processing, NLP) 기술 분야가 빠르게 발전해왔다. IBM은 언어 이외의 영역에도 파운데이션 모델을 적용하는 데 앞장서고 있다. 과학자들이 우리 행성을 연구하고 관찰할 수 있게 해주는 지구 관측 기술이 발달함에 따라 관련 데이터가 전례 없이 빠른 속도와 방대한 규모로 수집되고 있다. 이러한 방대한 데이터 리소스에서 지식을 추출하려면 창의적이고 혁신적인 접근 방식이 필요하다. 이번 협업의 목표는 연구자들이 이러한 대규모 데이터 세트로부터 정보와 지식을 더 쉽게 분석하고 도출할 방법을 제공하는 것이다. IBM의 파운데이션 모델 기술은 지구의 과학적 이해를 높이고, 기후 관련 문제에 더 빠르게 대응하기 위해 이 데이터를 검색하고 분석하는 속도를 높일 수 있다. IBM과 NASA는 지구 관측에서 통찰력있는 정보를 얻기 위해 여러가지 신기술을 개발할 계획이다. 이를 위해 IBM의 지형 공간 정보(geospatial intelligence) 파운데이션 모델은 지구 궤도 위성에서 수집한 토지 피복 (지표면에 존재하는 물질 및 그 분포 상황) 및 토지 이용 변화 기록인 NASA의 HLS(Harmonized Landset-Sentinel-2) 데이터 세트를 학습하게 된다. 이 파운데이션 모델 기술은 페타바이트 규모의 위성 데이터를 분석하여 자연재해, 주기적 작물 수확량, 야생 동물 서식지 등 각종 현상의 지리적 발자국(geographic footprint) 변화를 파악하게 된다. 이는 우리 행성의 환경 시스템을 분석하는데 중요한 역할을 할 것이다.   이번 협업에서 기대되는 또 하나의 결과는 지구 과학 문헌 자료를 쉽게 검색할 수 있도록 구축하는 것이다. IBM에서 개발한 자연어 처리 모델은 문헌을 정리하고 새로운 지식을 더 쉽게 찾을 수 있도록 약 30만 건의 지구 과학 논문을 학습했다. 레드햇(Red Hat)의 오픈시프트(OpenShift) 소프트웨어에서 학습한 최대 규모의 AI 워크로드 중 하나를 보유한 본 학습 완료 모델은 IBM의 오픈 소스 다국어 질의응답 시스템인 프라임QA(PrimeQA)을  사용한다. 지구 과학용 새로운 언어 모델은 연구자들에게 리소스를 제공하는 것 외에 NASA의 과학 데이터 관리 및 감독 프로세스에도 적용될 수 있다. 이번 협약에 따라 추진될 수 있는 또 다른 IBM NASA공동 프로젝트로 대기 관측 데이터 세트인 MERRA2를 사용하여 날씨 및 기후 예측을 위한 파운데이션 모델을 개발하는 작업이 있다. 이 협업은 향후 10년간 포용적이고 투명한, 협업 기반의 개방적 과학 커뮤니티를 조성하려는 NASA 오픈 소스 과학 이니셔티브의 일환이다.  
작성일 : 2023-02-06
매스웍스, 매트랩 및 시뮬링크 릴리스 2022b 발표
매스웍스코리아가 매트랩 및 시뮬링크 제품군의 릴리스 2022b(이하 R2022b)를 발표했다. R2022b는 기업의 제품 혁신과 획기적 발전의 실현을 맡은 엔지니어와 연구원들을 위해 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하는 2개의 신제품과 한층 향상된 여러 기능을 선보인다. 전 세계 배터리 관리 시스템 시장은 2026년까지 134억 달러(한화 약 18조 원) 규모에 달할 것으로 예상된다. 블룸버그 뉴에너지 파이낸스(Bloomberg New Energy Finance)는 이러한 성장세가 EV(전기차) 시장의 성장에서 상당 부분 기인했을 수 있다는 의견을 전했다. 해당 기관의 최신 보고서에 따르면 2040년까지 전 세계 승용차 매출의 58%는 EV에서 발생할 것으로 보인다.    ▲ 이미지 출처 : 매스웍스 웹사이트 캡처   R2022b 릴리스에 포함된 심스케이프 배터리(Simscape Battery)는 이러한 유형의 배터리 시스템을 설계하는 기업을 위한 설계 툴과 파라미터화된 모델을 제공한다. 엔지니어와 연구원들은 심스케이프 배터리를 사용해서 디지털 트윈을 생성하고, 배터리 팩 아키텍처의 가상 테스트를 실행하고, 배터리 관리 시스템을 설계하며, 정상 및 결함 상태에서의 배터리 시스템 거동을 평가할 수 있다. 또한 이 툴은 원하는 팩 토폴로지와 일치하는 시뮬레이션 모델 생성을 자동화하고 냉각 플레이트 연결을 포함하여 전기 응답과 열 응답을 평가할 수 있다. 매스웍스 전기 시스템 모델링 부서의 그래햄 던전(Graham Dudgeon) 수석 제품 매니저는 “배터리 관리 시스템의 혁신이 사상 최고 수준에 도달한 시점에 심스케이프 배터리를 출시하게 되어 기쁘게 생각한다”면서, “이 신제품에는 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하도록 고안된 여러 설계 툴과 엔지니어가 다양한 배터리 팩 아키텍처를 대화형 방식으로 평가할 수 있는 ‘배터리 팩 모델 빌더(Battery Pack Model Builder)’도 포함하고 있다”고 소개했다.   ▲ 이미지 출처 : 매스웍스 웹사이트 캡처   또한, R2022b는 새로운 ‘의료 이미지 툴박스(Medical Imaging Toolbox)’도 제공한다. 이 툴박스는 딥러닝 신경망을 사용하는 진단 및 라디오믹스 알고리즘을 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 의료 영상 응용 툴을 제공한다. 의료 연구원, 과학자, 엔지니어 및 기기 설계자들은 의료 영상에 대한 딥러닝 신경망 훈련을 위한 다중 볼륨 3차원 시각화, 다중 모달 정합, 분할, 자동 실측 데이터 레이블 지정에 의료 이미지 툴박스를 사용할 수 있다. 이외에도 R2022b에서는 많이 사용되는 매트랩 및 시뮬링크 툴에 대한 업데이트를 선보인다. 오토스타 블록세트(AUTOSAR Blockset)는 클라이언트-서버 ARA 방법을 사용하여 서비스 지향 응용 프로그램을 개발하고 임베디드 리눅스 플랫폼에 배포할 수 있다. 사용자는 이 툴을 통해 아키텍처 모델의 데이터형과 인터페이스를 정의할 수 있다. 퍼지 논리 툴박스(Fuzzy Logic Toolbox)는 업데이트된 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 FIS(퍼지 추론 시스템)를 대화형 방식으로 설계, 분석 및 시뮬레이션할 수 있다. 또한 엔지니어와 연구원들은 한층 향상된 툴박스로 명령줄 함수나 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 제2종 FIS를 설계할 수 있다. HDL 코더(HDL Coder)는 HLS(상위 수준 합성)를 위해 MATLAB에서 최적화된 SystemC 코드를 생성하고 프레임으로부터 샘플로의 변환을 통해 모델과 코드를 최적화할 수 있다. 모델 예측 제어 툴박스(Model Predictive Control Toolbox)는 비선형 모델 예측 제어기에 대해 신경망을 예측 모델로 사용할 수 있다. 또한 ISO 26262 및 MISRA C 표준을 충족하는 모델 예측 제어기를 설계할 수 있다. 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)는 신경 ODE(상미분 방정식)를 사용하여 딥러닝 기반 비선형 상태공간 모델을 생성할 수 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝 기법으로 비선형 ARX 및 Hammerstein-Wiener 모델의 비선형 동역학을 나타낼 수도 있다.
작성일 : 2022-09-21
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
창간 28주년 기념 이벤트 참여자 안내 및 경품 당첨자 리스트
캐드앤그래픽스 창간 28주년 기념 이벤트에 응모해주신 많은 분들께 감사의 말씀을 드립니다.  참여해 주신 모든 분들께는 관련 기사가 실린 안내 메일을 별도로 보내드리며, 당첨되신 분들에게는 개별적으로 안내 메일을 다시 보내드릴 예정입니다. 간혹 메일 주소가 잘못되었거나 수신거부 및 에러 등으로 못 받으시는 경우가 있습니다. 참여하셨으나 결과 기사 메일을 받지 못한 분은 연락주시면 다시 보내드립니다.   경품 전달 안내 당첨되신 모든 경품은 양도가 가능하나 재판매는 불가능합니다. 일부 경품은 신청 내용과 다를 수도 있으므로 확인하시기 바랍니다.  일부 온라인 배송 및 업체 제공을 제외한 당첨 경품은 코로나19로 대면 배송이 어려운 상황을 감안해, 배송료를 선입금해주시는 분께 발송해 드리고자 합니다. 자세한 내용은 별도로 메일을 드릴 예정입니다. 택배 특성상 주소와 전화번호가 정확해야 하므로, 받을 수 있는 주소와 연락처가 변경되거나 수령을 윈하지 않는 분은 메일로 알려주시기 바랍니다. 경품 배송은 주소 확인에 다소 시간이 걸릴 것으로 예상되어, 확인 작업을 거친 후 4월 초에 배송될 예정입니다. 온라인 제공 경품 및 업체에서 직접 제공하는 경우 일정이 달라질 수도 있습니다.   주소 및 연락처 변경시 알려주실 메일 주소 : cadgraphpr@gmail.com (이름/주소/우편번호/전화번호/이메일 기재)  문의 : 월간 캐드앤그래픽스, 02-333-6900, https://www.cadgraphics.co.kr   당첨자 명단(이름 가나다 순) 이름 이메일 경품 고영석 koys7*@ 노트북 가방 고은옥 jade.g*@ 더블에이엠 3D 프린팅 20만원 할인 쿠폰 김기수 gisoo8*@ 알테어 Product Engineer Suite 1년 라이선스 + 알테어 온라인 정규 교육 수강권 김기평 ki.ki*@ 언리얼 텀블러 김도연 liou200*@ 언리얼 텀블러 김동인 archiom*@ GstarCAD 1급/2급 단기완성 교재+ 몰스킨 다이어리 김두현 doodoo6*@ 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작성일 : 2022-03-15