앤시스코리아는 삼성전자 파운드리 사업부가 8nm(나노미터) LN08LPP Low Power Plus 실리콘 공정으로 제조된 초고속 제품 해석을 위한 앤시스의 온칩 전자기(EM) 디자인 솔루션인 ‘랩터X(RaptorX)’를 인증했다고 발표했다. 양사의 고객은 랩터X를 도입함으로써 삼성전자 파운드리의 제조 공정 역량을 활용해 5G, WiFi, 자동차 및 HPC의 제품 신뢰성과 성능을 높일 수 있다. 칩 주파수가 계속 증가함에 따라 EM 모델링에 대한 요구 사항이 확대되고 있다. 반도체 산업은 고속 제품 개발에 필수인 시뮬레이션 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 파운드리(반도체 위탁 생산업체)가 진행하는 전자 설계 자동화(EDA) 툴을 통한 인증에 의존하고 있다. 랩터X의 정확도는 고밀도 더미 금속 채움(dummy-metal fill)을 포함한 여러 까다로운 레이아웃 지오메트리에 있어서도 검증되었으며, 이 모델은 실리콘 측정(silicon measurements)과 상관관계를 보였다. 회로 동작(circuit behavior)을 안정적으로 예측하는 기능을 사용하여 설계자는 제품이 예상대로 작동하고 성능 사양을 충족할 것이라는 확신을 가지고 제품을 최적화할 수 있다.     삼성전자 파운드리 사업부 설계 기술팀을 총괄하는 김상윤 상무는 “삼성전자 파운드리의 새로운 LN08LPP 저전력 공정은 고속 반도체에 대한 수요 증가에 대응할 수 있다”면서, “앤시스와 협력을 통해 고객은 전자기 및 다중 물리 솔루션을 활용하여, 크고 정교한 고성능 설계 작업시에 신뢰도를 높일 수 있다”고 말했다. 앤시스의 존리(John Lee) 전자, 반도체 및 광학 사업부 부사장 겸 총괄 매니저는 “자사 고객들은 삼성의 제조 기술 발전으로 가능해진 고주파 차세대 기술 제품을 설계하고 있다”면서, “랩터X의 인증은 데이터 집약적인 제품이 모든 수준의 사양을 충족하는데 필요한 정확도를 보장한다”고 전했다.

  제품을 설계하고 개발하는 프로세스 전반의 디지털화는 꾸준히 진행 중이다. CAD/CAE 등 엔지니어링 소프트웨어뿐 아니라 인공지능(AI)과 클라우드 등의 IT 기술의 적용이 본격화되면서 제품 개발 환경을 혁신하고자 하는 움직임이 활발하다. 또한 제품 개발 과정 전반의 디지털 데이터로 디지털 트윈을 만들고, 이를 기반으로 제품 개발의 정확성과 효율을 높이려는 변화도 이뤄지고 있다. 이번 호에서는 지난 ‘코리아 그래픽스 2023’에서 발표된 내용을 중심으로, 제품 개발과 엔지니어링 영역에서의 디지털화를 뒷받침하는 기술 트렌드에 대해 소개한다.   제조업을 위한 생성형 AI 기반의 제품 설계 및 디자인 / 강남우, 신동주 엔지니어링 VDI 환경을 구축하는 클라우드 기반의 원격 스트리밍 서비스 / 조상만 AWS 표준의 eVDI/HPC/CAE 관련 R&D 업무 환경 최적화 서비스 / 김완희 기업의 디지털 트윈 구축과 활용을 돕는 언리얼 엔진 / 진득호   ■ 총 19 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  18　THEME.  제품 개발과 엔지니어링을 혁신하는 디지털 기술 제조업을 위한 생성형 AI 기반의 제품 설계 및 디자인 / 강남우, 신동주 엔지니어링 VDI 환경을 구축하는 클라우드 기반의 원격 스트리밍 서비스 / 조상만 AWS 표준의 eVDI/HPC/CAE 관련 R&D 업무 환경 최적화 서비스 / 김완희 기업의 디지털 트윈 구축과 활용을 돕는 언리얼 엔진 / 진득호   INFOWORLD   Focus 37　CAE 컨퍼런스 2023, ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’ 주제로 최신 인사이트 공유 40　크레아폼, 휴대용 3D 스캐너로 정밀한 제조 데이터 획득과 활용 지원 42　제조산업의 디지털 전환과 AI 전략 소개한 덱스콘 2023 개최 44　부천국제금형콘퍼런스, 지능화를 통한 금형산업의 혁신 전략 짚다 46　뿌리산업의 미래 짚어보는 2023 뿌리산업 미래융합기술전시회 및 한국금형비전포럼 개최 48　경희대, “건축 설계 평가에 AI 도입해 정확성과 신뢰성 높인다”   People&Company 49　지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 댄 스테이플 이사　AI·클라우드 강화한 솔리드 엣지 2024로 중소기업의 디지털 전환 돕는다   New Products 56　산업 분야의 고품질 시각화 위한 리얼타임 3D 솔루션　트윈모션 2023.2   Case Study 52　글로벌 엔지니어링 기업으로 발돋움하는 현대엔지니어링　클라우드의 가상화 기술로 플랜트 설계 인프라 혁신 54　꼭 확인해야 할 인터랙티브 3D 제품 컨피규레이터 네 가지　실시간 시각화 기술로 소비자 요구에 대응하는 마케팅 경험 강화   Column 17　캐드앤그래픽스 창간 30주년… 더불어 도약의 길로 / 최경화 60　CAE, MBSE를 넘어 DBSE로 / 양영진 63　트렌드에서 얻은 것 No.18 / 류용효　2024 트렌드 맵 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　챗GPT 대전환의 시대   특별기획 68　캐드앤그래픽스 창간 30주년 축하 인터뷰   80　News 84　New Books   Directory 139　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 86　새로워진 캐디안 2023 살펴보기 (14) / 최영석　캐디안 2023의 3D 객체 그리기 기능 Ⅴ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2024 (8) / 천벼리　리스프 로드하기   Mechanical 91　국내 E-CAD 시장 분석과 전장설계 활용을 위한 제언 (2) / 구형서　E-CAD를 전장 설계에 활용하기 위한 제언 117　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (7) / 김주현　MBD 사용하기   Reverse Engineering 96　이미지 정보의 취득, 분석 및 활용 (12) / 유우식　입체 이미지 정보의 유혹과 과제 106　포인트셰이프 디자인을 사용한 역설계 사례 / 드림티엔에스　플라스틱 병 스캔 데이터의 역설계 작업 과정   Analysis 111　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (4) / 나인플러스IT　유동 시뮬레이션을 통한 팬의 성능 향상 124　전열 해석 자동화 프로그램 BeHAP의 소개 및 사용법 / 김재원　버스바의 최적 설계 프로세스 단축하기   3D Printing 114　적층제조의 복잡성 해소하는 음함수 상호 운용성 기술의 소개 / 박지민　복잡한 설계 파일 처리 및 메시 없는 3D 프린팅 출력   PLM 136　제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (10) / 김성희　PLM 시스템 구축의 긴 여정     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기    

엔비디아는 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력을 확대한다고 발표했다. 이번 협력으로 양사는 고객의 생성형 AI(generative AI) 혁신을 위한 최첨단 인프라, 소프트웨어, 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 예정이다. 양사는 파운데이션 모델(foundation model) 훈련과 생성형 AI 애플리케이션 구축에 적합한 엔비디아와 AWS의 기술을 결합할 계획이다. 여기에는 차세대 GPU, CPU와 AI 소프트웨어를 갖춘 엔비디아의 멀티노드 시스템부터 AWS의 니트로(Nitro) 시스템 고급 가상화와 보안, EFA(Elastic Fabric Adapter) 상호 연결과 울트라클러스터(UltraCluster) 확장성까지 다양한 기술이 포함된다. AWS는 새로운 멀티노드 NV링크(NVLink) 기술이 적용된 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 클라우드에 도입한 최초의 클라우드 제공업체가 된다. 엔비디아 GH200 NVL32 멀티노드 플랫폼은 32개의 그레이스 호퍼 슈퍼칩과 엔비디아 NV링크 및 NV스위치(NVSwitch) 기술을 하나의 인스턴스로 연결한다. 이 플랫폼은 아마존 EC2(Elastic Compute Cloud) 인스턴스에서 사용할 수 있다. GH200 NVL32가 탑재된 단일 아마존 EC2 인스턴스는 최대 20TB의 공유 메모리를 제공함으로써 테라바이트 규모의 워크로드를 지원하며, AWS의 3세대 EFA 인터커넥트를 통해 슈퍼칩당 최대 400Gbps의 저지연, 고대역폭 네트워킹 처리량을 제공한다.      그리고, 엔비디아의 서비스형 AI 훈련인 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)가 AWS에 호스팅된다. 이는 GH200 NVL32를 탑재한 DGX 클라우드로 개발자에게 단일 인스턴스에서 큰 공유 메모리를 제공한다. 엔비디아 DGX 클라우드는 기업이 복잡한 LLM(대규모 언어 모델)와 생성형 AI 모델을 훈련하기 위한 멀티노드 슈퍼컴퓨팅에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원하는 AI 슈퍼컴퓨팅 서비스이다. AWS의 DGX 클라우드는 1조 개 이상의 파라미터에 이르는 최첨단 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 훈련을 가속화하며, 이를 통해 통합된 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 전문가에게 직접 액세스할 수 있다. 한편, 엔비디아와 AWS는 세계에서 가장 빠른 GPU 기반 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하기 위해 프로젝트 세이바(Project Ceiba)에서 협력하고 있다. 이 슈퍼컴퓨터는 엔비디아의 리서치와 개발팀을 위해 AWS가 호스팅하는 GH200 NVL32와 아마존 EFA 인터커넥트를 갖춘 대규모 시스템이다. 이는 1만 6384개의 엔비디아 GH200 슈퍼칩을 탑재하고 65 엑사플롭(exaflops)의 AI를 처리할 수 있다. 엔비디아는 이 슈퍼컴퓨터를 연구 개발에 활용해 LLM, 그래픽과 시뮬레이션, 디지털 생물학, 로보틱스, 자율주행 자동차, 어스-2(Earth-2) 기후 예측 등을 위한 AI를 발전시킬 계획이다. 이외에도, AWS는 세 가지의 새로운 아마존 EC2 인스턴스를 추가로 출시할 예정이다. 여기에는 대규모 최첨단 생성형 AI와 HPC 워크로드를 위한 엔비디아 H200 텐서 코어(Tensor Core) GPU 기반의 P5e 인스턴스가 포함된다. P5e 인스턴스에 탑재된 H200 GPU는 141GB의 HBM3e GPU 메모리를 제공하며, 최대 3200Gbps의 EFA 네트워킹을 지원하는 AWS 니트로 시스템을 결합해 최첨단 모델을 지속적으로 구축, 훈련, 배포할 수 있다. 또한 G6와 G6e 인스턴스는 각각 엔비디아 L4 GPU와 엔비디아 L40S GPU를 기반으로 하며 AI 미세 조정, 추론, 그래픽과 비디오 워크로드와 같은 애플리케이션에 적합하다. 특히 G6e 인스턴스는 생성형 AI 지원 3D 애플리케이션을 연결하고 구축하기 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 3D 워크플로, 디지털 트윈과 기타 애플리케이션을 개발하는 데 적합하다. AWS의 아담 셀립스키(Adam Selipsky) CEO는 “AWS와 엔비디아는 세계 최초의 GPU 클라우드 인스턴스를 시작으로 13년 이상 협력해 왔다. 오늘날 우리는 그래픽, 게이밍, 고성능 컴퓨팅, 머신러닝, 그리고 이제 생성형 AI를 포함한 워크로드를 위한 가장 광범위한 엔비디아 GPU 솔루션을 제공한다. 우리는 차세대 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩과 AWS의 강력한 네트워킹, EC2 울트라클러스터의 하이퍼스케일 클러스터링, 니트로의 고급 가상화 기능을 결합해 AWS가 GPU를 실행하기 가장 좋은 환경이 될 수 있도록 엔비디아와 함께 지속적으로 혁신하고 있다”고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생성형 AI는 클라우드 워크로드를 혁신하고 가속 컴퓨팅을 다양한 콘텐츠 생성의 기반에 도입하고 있다. 모든 고객에게 비용 효율적인 최첨단 생성형 AI를 제공한다는 목표로, 엔비디아와 AWS는 전체 컴퓨팅 스택에 걸쳐 협력하고 있다. 이로써 AI 인프라, 가속 라이브러리, 기반 모델부터 생성형 AI 서비스를 확장한다”고 전했다.

알테어가 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 클라우드 플랫폼인 ‘알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks)’를 출시했다고 밝혔다. 알테어 HPC웍스는 대규모 데이터 처리나 복잡한 계산을 수행하는 데 사용되는 컴퓨팅 시스템 및 자원을 효과적으로 관리하기 위한 소프트웨어 플랫폼이다. 최신 버전은 워크로드 스케줄링과 HPC 모니터링, 클라우드 확장 등 작업 관리에 민첩성을 확보하고 비용 절감과 계산 성능 향상에 도움이 되는 기능이 업데이트됐다. 이번 업데이트에 포함된 알테어 액세스(Altair Access)는 대규모 HPC  시스템에 작업을 제출하고 모니터링하는 제품이다. 작업의 입력 데이터와 수행 이력 데이터를 마이닝하고 분석해 최적의 자원 할당을 스스로 예측할 수 있다. 사용될 메모리 용량이나 해당 작업이 언제 종료될지 예측하고 학습하는 AI 알고리즘을 탑재해 시스템과 작업 특성의 변화에 대응할 수 있도록 강화됐다. 알테어는 “HPC 작업 관리 솔루션인 알테어 PBS 프로페셔널(Altair PBS Professional)과 연동하면 실제 워크로드에서 10~15% 이상 작업 처리량을 높일 수 있다”고 전했다.     대규모 작업을 효율적으로 스케줄링하는 기능도 추가됐다. 알테어 리퀴드 스케줄링(Altair Liquid Scheduling)은 기존에 운용되는 다양한 스케줄링 시스템에 추가되어 작동하는데, 다양한 클러스터 및 시스템 간의 효율적인 작업 분배 및 관리가 가능해져 슈퍼컴퓨터의 확장성을 높인다. 계산의 복잡성과 규모가 고도화되는 환경에서 작업을 효율적으로 처리하고, 빠른 응답 시간을 유지할 수 있다.  또한 클라우드를 이용하는 사용자를 위한 기능도 강화했다. 알테어 나브옵스(Altair NavOps)는 기업이 클라우드로 HPC 워크로드를 이전하면서, 해당 워크로드가 사용하는 클라우드 자원을 모니터링하고 제어할 수 있도록 도와준다. 또한 퍼블릭 클라우드에서 자원을 확장할 수 있어 우선순위가 높은 작업부터 처리하고 피크시간의 자원을 조절해 예산 관리에도 용이하다. 이외에도 HPC와 클라우드 환경을 한눈에 파악하기 쉬운 보고서를 제공해 관리자가 효율적인 자원 관리 및 전략적인 방향 설정을 할 수 있도록 지원하며, 데이터베이스를 알테어의 데이터 분석 솔루션과 연동해 AI 분석도 진행할 수 있다. 알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “이번 업데이트를 통해 HPC 자원과 워크로드 관리, 워크플로 최적화 등 시간과 비용을 효율적으로 관리할 수 있는 기능과 경험을 제공해 조직이 혁신을 가속화할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

엔비디아가 엔비디아 HGX H200을 출시한다고 밝혔다. 이 플랫폼은 엔비디아 호퍼(Hopper) 아키텍처를 기반으로 고급 메모리가 내장된 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU(H200 Tensor Core GPU)를 탑재하고 있다. 따라서 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위한 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있다. 엔비디아는 이번 HGX H200 출시로 고성능의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 가속화할 수 있을 것으로 기대된다. 엔비디아 H200은 HBM3e를 제공하는 GPU이다. HBM3e은 더 빠르고 대용량 메모리로 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 가속화를 촉진하는 동시에 HPC 워크로드를 위한 과학 컴퓨팅을 발전시킨다. 엔비디아 H200은 HBM3e를 통해 초당 4.8테라바이트(Terabytes)의 속도로 141GB의 메모리를 제공하며, 이전 모델인 엔비디아 A100에 비해 거의 두 배 용량과 2.4배 더 많은 대역폭을 제공한다. 엔비디아 H200은 4개와 8개 구성의 엔비디아 HGX H200 서버 보드에서 사용할 수 있으며, HGX H200 시스템의 하드웨어와 소프트웨어와 모두 호환된다. 또한 8월 발표된 HBM3e를 탑재한 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(GH200 Grace Hopper Superchip)이 포함된다.     HGX H200은 엔비디아 NV링크(NVLink)와 NV스위치(NVSwtich) 고속 인터커넥트를 기반으로 한다. 1750억 개 이상의 파라미터가 포함된 대규모의 모델에 대한 LLM 훈련과 추론 등 다양한 애플리케이션 워크로드에서 높은 성능을 제공한다. 8개 방식으로 구동되는 HGX H200은 32페타플롭(Petaflops) 이상의 FP8 딥 러닝 컴퓨팅과 총 1.1TB의 고대역폭 메모리를 제공한다. 이를 통해 생성형 AI와 HPC 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘한다. H200을 초고속 NV링크-C2C 인터커넥트를 갖춘 엔비디아 그레이스 CPU와 결합하면 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩을 만들 수 있다. 여기에는 대규모 HPC와 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계된 통합 모듈인 HBM3e가 포함된다. 이러한 선택 사항을 통해 H200은 온프레미스(on-premises), 클라우드, 하이브리드 클라우드와 에지 등 다양한 유형의 데이터센터에 배포할 수 있다. 또한 엔비디아 글로벌 파트너 서버 제조업체 에코시스템은 기존 시스템을 H200로 업데이트할 수 있다. 파트너사로는 애즈락랙, 에이수스, 델 테크놀로지스, 에비덴, 기가바이트, 휴렛팩커드 엔터프라이즈, 인그라시스, 레노버, QCT, 슈퍼마이크로, 위스트론과 위윈 등이 포함된다. 그리고 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저와 오라클 클라우드 인프라스트럭처는 내년부터 코어위브, 람다, 벌쳐에 이어 H200 기반 인스턴스를 배포하는 클라우드 서비스 제공업체가 될 예정이다. 글로벌 서버 제조업체와 클라우드 서비스 제공업체의 H200 기반 시스템은 2024년 2분기에 출시된다. 엔비디아 호퍼 아키텍처는 이전 버전에 비해 성능 도약을 제공한다. 최근 출시된 엔비디아 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)과 같은 오픈 소스 라이브러리를 비롯해 H100의 지속적인 소프트웨어 개선을 통해 계속해서 기준을 높여가고 있다. 엔비디아는 H200 도입으로 700억 개의 파라미터를 보유한 LLM인 라마 2(Llama 2)의 추론 속도가 H100에 비해 거의 두 배로 빨라질 것으로 예상하고 있으며, 또한 향후 소프트웨어 업데이트를 통해 H200의 추가적인 성능 개선을 기대하고 있다.  엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일과 HPC 담당 부사장은 “생성형 AI와 HPC 애플리케이션으로 인텔리전스를 생성하기 위해서는 대규모의 빠른 GPU 메모리를 통해 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 한다. 업계 최고의 엔드투엔드 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 엔비디아 H200을 통해 세계에서 가장 중요한 과제를 해결할 수 있는 속도가 더욱 빨라졌다”고 말했다.

개발 및 공급 : 알테어 주요 특징 : AI 기반 워크플로로 복잡한 작업 자동화 및 데이터 기반 정확한 예측 지원, 고성능 컴퓨팅 환경을 활용한 복잡한 대규모 시뮬레이션 지원, 파이썬 API/써드파티 소프트웨어 지원까지 개방형 플랫폼 제공 등   ▲ 하이퍼웍스 2023에 포함된 전처리 소프트웨어 알테어 하이퍼메시   알테어가 ‘알테어 하이퍼웍스 2023(Altair HyperWorks 2023)’을 출시했다고 밝혔다. 하이퍼웍스 2023은 알테어의 CAE 소프트웨어 플랫폼으로 자동차, 항공우주, 전자 등 다양한 산업에서 적용 가능한 설계 및 시뮬레이션 소프트웨어를 포함하는 대표 제품이다. 최신 버전은 AI(인공지능)와 고성능 컴퓨팅(HPC), 시뮬레이션 기술 융합을 바탕으로  AI 기반 워크플로와 같은 신기능이 추가됐다. 하이퍼웍스 2023은 다양한 제품이 통합된 환경에서 엔지니어가 더 많은 설계 옵션을 탐색하고 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 모델링 엔티티 관리를 통해 그래픽 성능이 향상되어, 복잡한 어셈블리 세부 사항에 집중하면서 여러 작업을 동시에 수행할 수 있어 효율적인 설계가 가능하다. 복잡한 형상에 특화된 알테어 심솔리드(Altair SimSolid)도 기존 유한 요소 해석보다 최대 25배 빠른 결과를 제공하며 한층 강화됐다. 또한 고성능 컴퓨팅 환경을 활용한 대규모 시뮬레이션을 지원해 심화된 해석과 협업을 수월하게 진행할 수 있다.   ▲ 제품 개발 초기에 시뮬레이션 기반 설계를 할 수 있는 알테어 인스파이어(Altair Inspire)   AI 활용 확대 하이퍼웍스 2023는 AI 기반 워크플로를 탑재해 복잡한 작업을 자동화하고 데이터 추세를 파악해 정확도 높은 예측을 제공한다. 또한 맞춤형 AI 모델 생성 및 차수 축소 모델링을 수행해 원하는 결과를 높은 정확도로 빨리 얻을 수 있다. 알테어는 이번 업데이트를 기점으로 AI 기반 시뮬레이션 사용 확산에 주력하겠다는 방침이다.   생산성 향상을 위한 유연한 작업 환경 하이퍼웍스 2023은 프로그래밍 가능한 개방형 플랫폼에서 알테어 및 서드파티 소프트웨어와의 통합을 지원한다. 사용자는 파이썬(Python) API를 활용해 구조, 전산 유체 역학(CFD), 다물체 동역학, 전자기학, 전자 설계 자동화(EDA) 등 다양한 솔버를 사용할 수 있다.   시뮬레이션 데이터 관리 향상 알테어는 하이퍼웍스 2023 출시와 함께 시뮬레이션 데이터 관리에 용이한 알테어 시뮬레이션 클라우드 스위트(Altair Simulation Cloud Suite)를 최초로 공개했다. 이 제품은 각 조직 내 여기저기 흩어져 있는 시뮬레이션 데이터를 웹 기반으로 관리하는 제품으로, 머신러닝을 하기 위한 데이터 소스로도 활용할 수 있다.   ▲ 프로세스 중심의 다분야 시뮬레이션 환경을 제공하는 알테어 심랩(Altair SimLab)   이외에도 알테어는 외부 공기 역학에 초점을 맞춘 알테어 하이퍼메시 CFD(Altair HyperMesh CFD)도 선보인다. 한편, 할테어는 시뮬레이션·설계 플랫폼인 알테어 하이퍼웍스를 비롯해 HPC·클라우드 플랫폼인 알테어 HPC웍스(Altair HPCWorks), 데이터 분석·AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)로 개편해 제품을 통합적으로 지원하고 있다고 설명했다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “이번 출시는 AI와 고성능 컴퓨팅, 시뮬레이션까지 알테어의 핵심 기술력이 응집한 결과물로, 엔지니어에게 더 많은 설계 옵션과 빠른 의사결정을 지원한다”면서, “다양한 제품을 활용할 수 있는 하이퍼웍스 2023을 통해 디지털 전환에 필요한 기술 지원에 주력할 것”이라고 밝혔다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아가 지난 10월 19일 연례 사용자 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2023’을 진행했다.  ‘AI 시대, 설계 기술의 진보’ 주제로 한 이번 행사에서 앤시스는 AI(인공지능)와 클라우드를 중심으로 하는 시뮬레이션 경험의 혁신과 함께 제품 개발 프로세스의 개선 방향을 제시했다. ■ 정수진 편집장   아이디어를 구상하고 설계하는 단계에서 많은 해석과 검증 과정을 거친다. 과거에는 시제품을 많이 활용했지만, 이제는 시뮬레이션으로 가상 검증을 진행해 제품의 성능을 확인하고 있다. 앤시스코리아의 문석환 대표는 “시뮬레이션은 제조 과정의 앞 단계에서 인사이트를 얻고 전체 제조 과정의 시행착오를 줄이는 용도로 쓰이고 있다. 다양한 시나리오의 검토와 실제 테스트에 드는 시간과 비용을 줄이고 성능을 미리 검증하기 위한 시뮬레이션의 중요성은 꾸준히 커지고 있는 것이다. 이처럼 시뮬레이션은 전체 제조 과정에서 그 유용성이 커지고 있으며 다양한 기술과 결합이 강화되는 추세”라고 전했다.   ▲ 앤시스는 혁신을 위한 5개 중심축을 제시했다.   시뮬레이션 경험의 혁신 위한 기술 개발 앤시스 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 총괄 부사장은 “고객의 문제를 해결하는 것이 앤시스의 성공을 평가하는 척도”라면서, “앤시스는 전 세계 2000명, 한국에는 100명의 전문가를 통해 고객을 지원하고, 고객들이 어려운 과제를 해결할 수 있도록 도왔다. 한국에서 1750시간 이상의 라이브 교육을 진행했고, 온라인 러닝 허브를 통해서는 8000시간의 학습을 진행했다”고 소개했다. 또한, 앤시스는 10억 달러 이상의 R&D 투자 및 50억 달러 이상의 인수합병을 진행해 왔다. 2011년에 앤시스는 9개 제품군을 가지고 있었는데, 이후 25건의 인수합병을 진행하면서 올해에는 75개의 제품군을 갖게 됐다. 여기에는 반도체 칩 해석, 자동차 안전성 해석, 항공기 결빙 해석, 전기자동차 모터 설계, 빛의 생성 및 인지 해석 등 다양한 분야가 포함된다. 파이텔 부사장은 작년 앤시스가 진행한 ‘경험의 혁신’을 소개했다. “전체 제품군에 걸쳐 사용자 경험(UX)을 업데이트하면서 일관성과 퍼포먼스를 높였고, 엔지니어의 소통을 위한 네이티브 협업 기술을 강화했다. 해석 자동화를 위해 파이썬(Python) 기반의 오픈소스 플랫폼을 내놓았고, 클라우드를 통해 대량의 코어를 사용할 수 있도록 지원했다. 그리고 데이터와 인사이트를 AI가 습득할 수 있는 머신러닝을 지원하고자 했다”는 설명이다. 앤시스는 ‘전 세계의 누구나 손쉽게 시뮬레이션을 사용해 다양한 예측을 할 수 있도록 돕는’ 것을 자사의 역할로 보고 있다. 이런 목표 아래 앤시스는 ▲수학 방정식을 통한 예측 ▲HPC를 통한 시뮬레이션 속도의 가속화 ▲AI/머신러닝을 통한 더 빠른 인사이트 제공 ▲클라우드를 통한 소프트웨어의 접근성 및 배포 향상 ▲제품의 전체 수명주기에 걸친 디지털 전환 지원 등 혁신을 위한 다섯 가지의 기술 축을 설정했다. 그리고 이 다섯 가지 분야에서 신제품과 신기술을 선보이고 있다.   ▲ 앤시스의 스티브 파이텔 부사장은 AI와 클라우드를 통한 시뮬레이션 경험 혁신을 소개했다.   AI와 클라우드로 더 나은 시뮬레이션 활용을 지원 AI가 다양한 분야에서 더 많은 주목을 받는 가운데, 앤시스 역시 다수의 AI 관련 연구개발을 진행하고 있다. 파이텔 부사장은 10여 개의 AI 기술이 기존 앤시스 소프트웨어에 추가됐다면서, 이외에도 AI를 활용한 CFD(전산유체역학) 속도의 향상, 시뮬레이션 연산능력 및 속도 예측, 제품 최적화 등을 연구 중이라고 전했다. 최근 앤시스가 발표한 기술로는 ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’가 있다. 앤시스GPT는 마이크로소프트의 AI 기능인 코파일럿(Copliot)을 기반으로 하는 지능형 챗봇으로, 앤시스 소프트웨어의 사용법에 대해 자연어로 질문하면 빠르게 답을 얻을 수 있다. 공개된 정보를 활용해 개발되었고, 답변에 대한 레퍼런스를 제공해 더블 체크가 가능하도록 했다. 파이텔 부사장은 “앤시스는 소프트웨어 사용 경험의 혁신을 꾸준히 진행해 왔다. AI의 초점은 사람의 오류를 줄이고, 엔지니어의 생산성을 높이며, 혁신의 속도를 가속화하는 것이다. 앤시스GPT는 이를 위한 첫 단계라고 할 수 있다”면서, “앤시스GPT는 현재 베타 테스트 단계로, 별도의 추가 비용이 없다”고 설명했다. 클라우드에 대해 파이텔 부사장은 “특히 한국 고객들은 제품을 빠르게 시장에 내놓는 데에 많은 관심을 갖고 있는데, 클라우드는 이를 위한 강력한 연산 성능을 제공해 혁신을 주도하는 기술”이라고 전했다. 클라우드 HPC를 활용하면 6개의 GPU가 2000개의 CPU와 같은 시간에 해석을 하면서 전력 소비를 줄일 수 있다. 앤시스가 생각하는 클라우드의 핵심은 기술에 대한 접근성이다. 파이썬 기반의 오픈소스 API 패키지인 ‘파이앤시스(PyAnsys)’를 통해 엔지니어나 과학자가 효율적으로 프로그래밍을 할 수 있도록 지원한다. 파이앤시스는 강건한 해석 자동화에 초점을 둔다. 해석을 위한 모델을 임포트하고 재료나 경계조건 설정 등 해석 셋업을 하는 과정에 적지 않은 시간이 드는데, 파이앤시스는 이런 단계를 자동화한다. 여기서 줄인 시간은 해석 결과를 분석하는데 투자함으로써, 더 나은 제품 개발이 가능하다. 향후에는 파이앤시스로 코드를 작성하는 데에 생성형 AI를 활용할 수도 있을 전망이다. 또한 앤시스는 아마존웹서비스(AWS) 및 마이크로소프트와 파트너십을 맺고, 고객이 클라우드 크레딧을 구입해 앤시스의 솔루션을 클라우드 마켓플레이스를 통해 사용하도록 지원한다. 이외에 클라우드 오퍼링도 제공한다.   ▲ 앤시스코리아의 문석환 대표는 국내서 시뮬레이션 저변을 넓히기 위한 전략에 대해 설명했다.   시뮬레이션을 더 쉽게, 제조 프로세스를 더 빠르게 앤시스는 더 강력하고 포괄적인 시뮬레이션과 함께 시뮬레이션의 보편화 또는 대중화를 꾸준히 강조해 왔다. AI와 클라우드를 소개하면서 시뮬레이션 소프트웨어의 사용법을 알려 주는 앤시스GPT와 해석 과정의 자동화를 돕는 파이앤시스를 내세운 것 또한 이런 강조점을 뒷받침하는 것으로 보인다. 뿐만 아니라 앤시스는 디스키버리(Ansys Discovery) 등 제품을 통해 해석 비전문가에 이르기까지 시뮬레이션의 확대를 지원하고 있다. 파이텔 부사장은 “디스커버리는 현업에서 시뮬레이션을 활용하는 과정에서 주요한 문제 중 하나로 꼽히는 병목 현상을 해소하는 데에 도움을 줄 수 있다. 설계자가 초기에 빠르게 시뮬레이션을 진행함으로써 해석 전문가의 부담을 줄이고 전체 프로세스를 개선할 수 있다”고 설명했다. 한편으로 앤시스는 제품 개발을 둘러싼 프로세스 및 환경의 복잡성을 해소하는 데에도 시뮬레이션이 도움이 된다고 보고 있다. 문석환 대표는 “많은 고객이 주요한 트렌드로 복잡성을 꼽고 있다. 제품 개발의 복잡성뿐 아니라 단일 개발 조직뿐 아니라 기업 전체의 집단적 역량 및 여러 산업의 연계 등이 더 많이 요구되는 상황이다. 특히 사일로(silo)화된 프로세스에서는 복잡성이 더 커지는데, 시뮬레이션을 활용하면 복잡성의 단계를 줄일 수 있는 이점이 있다”고 짚었다. 또한 문석환 대표는 “시뮬레이션은 여전히 비싼 툴이고 대형 제조업체를 중심으로 쓰여 왔지만, 최근에는 더 많은 사람들이 시뮬레이션을 공부하고 활용하고자 한다. 이를 위해 앤시스는 지자체와의 협력 등을 통해 시뮬레이션 사용을 확대하는 방법을 고민하고 있다”고 덧붙였다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다중물리부터 AI까지… 제품 설계의 최적화를 위한 기술 혁신 이어간다   알테어의 밍 저우(Ming Zhou) 전산 역학 및 최적화 총괄 연구위원은 1998년에 알테어에 입사했고, 2022년부터는 구조, CFD, 제조 시뮬레이션을 포함한 알테어의 전산 역학 및 설계 최적화 솔루션을 총괄하고 있다. 알테어의 연례 콘퍼런스인 ‘ATC 코리아 2023’에서 ‘다중물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’에 대한 기조연설을 진행한 밍 저우 연구위원은 제품 개발의 디지털화를 뒷받침하는 엔지니어링 시뮬레이션의 발전 방향을 짚는 한편, HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI(인공지능)의 융합이 새로운 혁신 동력이 될 수 있을 것으로 전망했다. ■ 정수진 편집장     ATC 코리아 2023에서는 어떤 내용을 소개했는지 기조 연설에서 ‘다중 물리 시뮬레이션 및 설계 최적화’를 주제로 발표했다. 제품 엔지니어링에는 항상 구조, 유체, 열 등과 같은 다양한 물리학의 성능 측정이 포함되는데, 멀티피직스 시뮬레이션을 효율적으로 관리하는 것은 어려운 일이다. 이번 발표에서는 알테어가 복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 포괄적인 플랫폼을 제공한다는 점을 소개하고, 이를 통해 엔지니어가 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 통합하고 제품 개발의 모든 단계에서 설계 최적화를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 방법을 설명했다.   제품 개발에서 엔지니어링 시뮬레이션의 중요성이 점차 커지고 있는 것 같다. 그 배경과 향후 엔지니어링 시뮬레이션의 발전을 위해 해결해야 할 점을 짚는다면 제품 개발의 디지털화는 지난 30년 동안 그 범위가 확대되어 왔다. 대규모 OEM은 점점 더 완전한 가상 제품 개발을 추진하고 있으며, 이는 물리적 테스트가 최종 제품 인증을 위한 용도로만 사용된다는 것을 의미한다. 즉, 시뮬레이션은 결과 품질 면에서 100% 신뢰할 수 있어야 한다. 결과적으로 자세한 동작을 보다 정확하게 포착하기 위해 모델 복잡성과 크기가 빠르게 증가하여, 솔버의 계산 효율성에 대한 도전적인 상황이 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션을 더욱 확장하려면 솔루션 품질과 속도를 지속적으로 개선해야 한다. R&D 분야의 많은 노력은 솔루션 품질과 컴퓨팅 시간에 중점을 두고 있다. 또한 앞서 설명한 것처럼 엔지니어링 요구 사항은 본질적으로 여러 분야에 걸쳐 있다. 예를 들어, 자동차는 강도와 내구성, 소음과 진동, 충돌, 공기 역학 등에 대한 요구 사항을 충족해야 한다. 알테어는 모델링 및 시각화 툴과 핵심 시뮬레이션 솔버를 통해 다양한 분야의 시뮬레이션을 최대한 원활하게 지원하는 것을 목표로 삼고 있다.   더 많은 사람이 더 쉽게 엔지니어링 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있어야 한다는 요구가 늘고 있는데, 이를 위한 방법은 무엇이라고 보는지 엔지니어링 시뮬레이션은 여전히 사용자의 경험과 전문 지식에 크게 의존하고 있다. 엔지니어링 소프트웨어 제공업체는 일반적인 기술 트렌드에 발맞춰 더 빠르게 움직여야 하며, 스마트폰의 애플리케이션처럼 쉽게 접근할 수 있는 솔루션을 만들어야 한다. 알테어는 이러한 방향으로 기술을 발전시키는 데 집중해왔다. 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시(Altair HyperMesh)는 사용하기 쉬운 UI와 워크플로를 갖추는 방향으로 계속 발전해왔다. 또한 핵심 시뮬레이션 솔버들은 멀티피직스 시뮬레이션을 원활하게 지원하는 방향으로 점점 더 발전하고 있다. NVH, 임플리시트(implicit) 및 익스플리시트(explicit) 비선형 해석, 열/전기/음향/피로 등을 포함하는 포괄적인 FEA 해석 시뮬레이션 제품인 알테어 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)가 좋은 예이다. 알테어 옵티스트럭트의 고급 최적화 기술은 설계 최적화에 대한 총체적인 처리에서 거의 모든 응답을 지원한다. 또한, 알테어는 포괄적인 시뮬레이션 제품군을 제공하는 것 외에도 도메인 지식과 전문 지식에 대한 진입장벽을 낮추는데 도움이 되는 새로운 기술에 투자해 왔다. 여기에는 CAD 모델을 그대로 불러올 수 있고 지오메트리 편집과 메싱 등 전처리 작업이 필요하지 않아 빠르고 정확한 구조해석을 할 수 있는 알테어 심솔리드(Altair SimSolid)가 있다. 또, 알테어 인스파이어(Altair Inspire)는 유능한 내장 CAD 기능을 포함하여 시뮬레이션 및 설계 최적화를 위한 사용하기 쉬운 또 다른 패키지를 제공하고 있다.   엔지니어링 시뮬레이션 분야에서 알테어가 주목하고 있는 기술 트렌드는 어떤 것인지 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석, 인공지능(AI)의 융합이 점차 가시화되고 있다. 알테어는 10여 년 전에 이러한 움직임이 나타날 것을 예상했고, 이것이 바로 알테어가 관련 기술에 꾸준히 투자를 한 이유이다. 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)는 모든 주요 비즈니스 영역에서 잘 확립된 플랫폼 중 하나이다. 우리는 점점 더 시뮬레이션과 데이터 분석 기술을 결합하여 두 세계의 장점을 최대한 활용할 수 있는 차세대 엔지니어링 도구를 만들고 있다. 물론 HPC는 계산량이 많은 솔루션을 효율적이고 효과적으로 제공하기 위한 중요한 퍼즐 조각이다. 한편으로, 멀티피직스의 원활한 통합은 효율적인 엔지니어링 프로세스의 핵심이다. 알테어는 항상 제품 엔지니어링을 위한 가장 포괄적이고 개방적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 삼아 왔다. 사용하기 쉬운 통합을 지원하기 위해 알테어는 지난 10년 동안 시뮬레이션 적용 범위를 크게 확장했으며, 모두 알테어 유닛(Altair Units)이라는 라이선스 정책에 따라 액세스할 수 있다. 알테어는 포괄적인 솔루션 제품군을 보유하고 있음에도 불구하고, 알테어의 주력 모델링 및 시각화 소프트웨어인 알테어 하이퍼메시는 개방형 철학에 충실하여 시장에서 널리 사용되는 모든 CAE 솔루션을 원활하게 통합할 수 있다.   향후 알테어의 엔지니어링 시뮬레이션 기술 개발 계획에 대해 소개한다면 앞서 소개했듯이 알테어는 시뮬레이션, HPC 및 AI의 융합 분야에서 혁신을 추구해 왔다. 알테어는 생성형 AI(generative AI)가 엔지니어링 설계 솔루션과 더욱 통합되면서 강력한 도구가 등장할 것이라고 확신한다. 알테어는 ▲멀티피직스 시뮬레이션의 보다 원활한 통합 ▲복잡한 엔지니어링 프로세스를 위한 원활한 워크플로 ▲세계 최고의 설계 최적화 기술에 대한 지속 개선 ▲시뮬레이션 및 설계 최적화의 대중화를 지원하는 소프트웨어 솔루션 ▲엔지니어링 솔루션에 AI 기술 통합의 빠른 증가 등의 측면에서 기술 혁신을 주도해 나갈 계획이다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.