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통합검색 "RTX"에 대한 통합 검색 내용이 272개 있습니다
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엔비디아-구글 딥마인드, 대규모 언어 모델 혁신 위해 협력
엔비디아가 구글의 연례 개발자 콘퍼런스인 ‘구글 I/O 2024’에서 세 가지 새로운 협업 내용을 발표했다. 이번 협업으로 엔비디아와 구글은 세계적 수준의 성능을 갖춘 AI 기반 애플리케이션을 더 쉽게 만들 수 있도록 개발자를 지원할 예정이다. 텍스트, 이미지, 사운드와 같은 여러 유형의 데이터를 처리하는 모델이 점점 더 보편화되면서 생성형 AI를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 혁신이 가속화되고 있다. 그러나 이러한 모델을 구축하고 배포하는 것은 여전히 어려운 과제다. 개발자는 모델을 빠르게 경험하고 평가해 사용 사례에 가장 적합한 모델을 결정한 다음, 비용 효율적일 뿐만 아니라 최상의 성능을 제공하는 방식으로 모델을 최적화할 수 있는 방법이 필요하다. 엔비디아는 이번 행사에서 구글이 선보인 두 가지 새로운 모델인 젬마 2(Gemma 2)와 팔리젬마(PaliGemma)를 최적화하기 위해 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 사용하고 있다. 이 두 모델은 모두 제미나이(Gemini)를 만드는 데 사용된 동일한 연구와 기술을 기반으로 구축됐으며, 각각 특정 영역에 중점을 둔다. 젬마 2는 광범위한 사용 사례를 위한 차세대 젬마 모델로, 획기적인 성능과 효율성을 위해 설계된 완전히 새로운 아키텍처가 특징이다. 팔리젬마는 PaLI-3에서 영감을 받은 개방형 시각 언어 모델(VLM)이다. 이는 SigLIP 시각 모델과 젬마 언어 모델을 포함한 개방형 구성 요소를 기반으로 구축됐으며, 이미지, 짧은 비디오 캡션, 시각적 이미지 질의응답, 이미지 내 텍스트 이해, 객체 감지나 분할과 같은 시각 언어 작업을 위해 설계됐다. 팔리젬마는 광범위한 시각 언어 작업에서 높은 수준의 미세 조정 성능을 탑재했고 엔비디아 JAX-툴박스(JAX-Toolbox)에서도 지원된다.   젬마 2와 팔리젬마는 대규모 AI 모델 배포를 간소화하는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼의 일부인 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스와 함께 제공될 예정이다. 새로운 두 모델에 대한 NIM 지원은 팔리젬마를 시작으로 API 카탈로그에서 사용할 수 있으며, 곧 엔비디아 NGC와 깃허브(GitHub)에서 컨테이너로 출시될 예정이다. 구글은 데이터 과학자에게 인기 있는 개발자 플랫폼 중 하나인 구글 코랩(Colab)에서 오픈 소스 GPU 데이터 프레임 라이브러리인 래피즈 cuDF(RAPIDS cuDF)가 기본으로 지원된다고 발표했다. 매월 1000만 명에 이르는 구글 코랩의 월간 사용자들은 이제 코드 변경 없이 단 몇 초 만에 엔비디아 L4 텐서 코어(Tensor Core) GPU를 사용해 판다스(pandas) 기반 파이썬(Python) 워크플로를 최대 50배까지 가속화할 수 있다. 구글 코랩을 사용하는 개발자는 래피즈 cuDF를 통해 탐색적 분석(exploratory analysis)과 생산 데이터 파이프라인의 속도를 높일 수 있다.  또한, 엔비디아와 구글은 엔비디아 RTX 그래픽을 사용해 AI PC를 활용하는 파이어베이스 젠킷(Firebase Genkit)에 대한 협업도 발표했다. 이는 개발자가 새로운 젬마 모델 제품군을 비롯한 생성형 AI 모델을 웹과 모바일 애플리케이션에 쉽게 통합해 맞춤형 콘텐츠, 시맨틱 검색(semantic search), 문의에 대한 답변을 제공할 수 있도록 지원한다. 개발자는 로컬 RTX GPU로 작업 줄기(work stream)를 시작한 다음, 작업을 구글 클라우드 인프라로 원활하게 이동할 수 있다. 개발자들은 모바일 개발자들이 주로 쓰는 프로그래밍 언어인 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 젠킷으로 앱을 더욱 쉽게 개발할 수 있다. 엔비디아와 구글 클라우드는 AI의 발전을 위해 다양한 분야에서 협력하고 있다고 전했다. 곧 출시될 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 기반 DGX 클라우드 플랫폼과 JAX 프레임워크 지원부터 구글 쿠버네티스 엔진(Kubernetes Engine)에 엔비디아 네모(NeMo) 프레임워크 도입까지, 양사의 풀스택(full-stack) 파트너십은 사용자가 구글 클라우드에서 엔비디아 기술을 사용해 AI로 수행할 수 있는 작업의 가능성을 확장하고 있다.
작성일 : 2024-05-17
NEXTFOAM 5, 6월 교육 일정 안내
              교육 소식 >             5월 OpenFOAM 사용자 교육 >             OpenFOAM 사용자 교육 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM에 관심은 있으나 첫 발을 내딛지 못한 고객 여러분께 도움을 드리고자 초보 사용자를 위한 예제 실습 위주의 교육을 진행합니다. OpenFOAM 소개, 사용 방법 및 예제 실습을 통해 사용자의 OpenFOAM 숙련도를 높일 수 있도록 도와드립니다. 일정 : 5월 22일 ~ 5월 24일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 사용자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.                                   5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육 >             OpenFOAM 코드 개발자 교육 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 안내드립니다. OpenFOAM을 이용하여 사용자 요구에 맞는 customized solver를 만들고자 하시는 여러분께 도움을 드리고자 OpenFOAM solver를 직접 modify하는 방법에 대해 교육을 진행합니다. OpenFOAm compile 사용법 및 High Level 프로그래밍, 경계조건 라이브러리 만들기 실습 등을 통해 직접 코드를 수정 및 compile 하는 시간을 가집니다. 일정 : 5월 29일 ~ 5월 31일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 >             BARAM을 활용한 CFD 실전 교육 6월 BARAM을 활용한 CFD 실전 교육에 대해 안내드립니다. CFD 기본 이론, 개념, 과정 설명과 예제 실습을 통해 CFD를 처음 접하시는 분들의 이해를 도와드립니다. 실습은 공개소스 S/W인 BARAM을 사용하므로 교육 후에도 제한 없이 사용하실 수 있습니다. 일정 : 6월 27일 ~ 6월 28일 (링크)를 클릭하시면 5월 OpenFOAM 코드 개발자 교육에 대해 더욱 자세하게 확인할 수 있습니다.             일반 소식 >             19th OFW (OpenFOAM Workshop) >              6월 25일 ~ 6월 28일, 3박 4일 동안 중국 베이징 대학교에서 19th OFW가 개최됩니다. 사전 등록 기간은 5월 15일까지입니다. OFW는 OpenFOAM을 활용한 다양한 해외 연구개발 사례를 쉽게 접할 수 있는 기회이며, OpenFOAM 관련 행사 중 가장 큰 국제 행사입니다. 관심있으신 OpenFOAM 사용자 분들의 많은 참가 부탁드립니다.                         2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회 >              2024년도 한국전산유체공학회 춘계학술대회가 5월 29일 (수) ~ 5월 31일 (금), 2박 3일 동안 소노캄 제주에서 개최됩니다. 이번 행사에서는 탄소 중립을 위한 조선 공학분야에서 CFD 연구 사례, 파이썬 병렬프로그래밍의 단기강좌도 진행됩니다. 관심 있으신 분들의 많은 참여 바랍니다.             WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-05-07
RTX A400/A1000 : AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU
개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : AI 처리를 위한 3세대 텐서 코어 및 레이 트레이싱을 위한 2세대 RT 코어 탑재, 암페어 아키텍처 기반의 CUDA 코어 탑재해 그래픽/컴퓨팅 처리속도 향상, 전문가 작업의 데이터를 처리속도 향상 위한 메모리 대역폭 증가, 효율적인 비디오 처리를 위한 인코딩/디코딩 엔진 탑재 등   엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   향상된 성능으로 창의성 및 효율 향상 지원 RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다. 엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   차세대 기능을 통한 성능 강화 A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W이며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션을 위해 향상된 기능을 제공한다.  2세대 RT 코어 : 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어 : 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다.  암페어 아키텍처 기반 쿠다 코어 : 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 4GB/8GB 메모리 : A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 인코딩/디코딩 엔진 : 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다.   RTX 솔루션의 활용 범위 확대 엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
[칼럼] 기업 성장 맵 - 엔비디아 편
트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
HP, 개인 맞춤형 AI 경험에 집중한 AI PC 포트폴리오 공개
HP가 하이브리드 작업 환경에서 생산성과 창의성을 높이고 최적화된 사용자 경험을 제공하기 위한 AI PC 포트폴리오를 공개했다. HP는 상업용과 소비자용 PC 전반에 AI 기술을 접목해 기업과 개인 사용자에게 최적화된 PC 경험을 제공하며 AI PC 분야에서 리더십을 강화하겠다고 밝혔다. 글로벌 시장조사 업체 마켓앤마켓에 따르면 AI는 오는 2030년까지 연간 36.8%로 큰 폭의 성장을 이룰 것으로 전망되고 있으며 그에 따른 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 특히 엔데믹 이후 하이브리드 근무가 뉴노멀로 자리잡으면서, 업무 환경에서 AI가 가져올 변화를 기대하는 목소리도 높다.  AI의 보급으로 소비자들이 생활 속에서 다양한 AI 기능을 활용하며, AI PC가 업계 내 주요 관심사로 떠올랐다. HP는 개인의 AI 경험에 방점을 둔 ‘나만의 AI PC’를 슬로건으로 내걸고, 엔드 포인트 사용자들의 다양한 요구에 맞춘 폭넓은 AI PC 포트폴리오를 선보였다. ‘나만의 AI PC’는 AI라는 혁신적인 기술이 가져올 변화도 중요하지만, 이를 사용하는 사용자에게 초점을 맞추고 개개인을 위한 맞춤 환경을 제공해 개인이 이뤄낼 수 있는 가능성과 잠재력을 끌어내겠다는 HP의 AI PC 로드맵을 담았다. HP는 기자간담회에서 AI 트렌드에 따라 변모한 PC 시장의 흐름을 공유하고 자사의 AI PC와 솔루션을 시연하는 한편 AI PC 혁신 전략을 공유했다. 전문가를 위한 워크스테이션, 하이브리드 근무에 최적화된 비즈니스 PC, 개인의 창의성을 높이는 소비자용 노트북, 향상된 플레이 경험을 제공하는 게이밍 노트북 제품에 AI 기술을 더해, 다양한 소비자들의 니즈에 맞춘 제품을 선보인다는 계획이다.     HP는 개개인에게 최적화된 소비자용 AI PC 제품으로 투인원 노트북인 ‘HP스펙터x360 14(HP Spectre x360 14)’와 HP의 14인치 게이밍 노트북 중 가장 가벼운 제품인 ‘HP 오멘 14 슬림(HP OMEN 14 Slim)’ 제품을 소개했다. 360도 회전 기능을 통해 노트북에서 태블릿으로 모드를 변경할 수 있는 스펙터 x360 14는 고성능 AI 칩을 활용해 자리를 뜨면 화면이 자동으로 꺼지는 ‘워크 어웨이 잠금(Walk away lock)’, 가까이 다가가면 기기가 빠르게 켜지는 ‘웨이크 온 접근(Wake on approach)’, 누군가 뒤에 있으면 물리적인 보안 위협을 미연에 방지하기 위해 화면이 흐려지는 ‘개인 정보 보호 경고’ 등 다양한 보안 기능을 사용자에게 제공한다. 또한 노트북의 배터리, 펜, 프로세서를 자동 모니터링하는 기능을 탑재해 생산성을 높이고 전력 낭비를 막는다.  비즈니스용 AI PC 부문에서는 사용자의 생산성을 높이고 협업을 원활하게 도와줄 수 있는 AI 기능을 탑재한 엘리트북 x360 1040 G11(Elitebook 1040 G11), Zbook 파워 G11(Zbook Power G11)을 소개했다. 엘리트북 x360 1040 G11은 인텔 코어 울트라 5, 7 프로세서, 2.8K OLED 디스플레이, 백라이트 및 저조도 조정, 자동 프레이밍 기능이 있는 5MP 카메라를 탑재한 AI PC이다. AI 기능이 내장되면서 이전 기기 대비 그래픽 성능이 80% 개선되었으며 전력 소모량은 38% 줄였다. 또한 AI 영상 편집 속도가 최대 132% 빨라졌으며 PC 전력 자동 변화 기능을 제공하는 HP 스마트 센스(HP Smart Sense)를 통해 소음을 40%까지 낮췄다. 모바일 워크스테이션인 Zbook 파워 G11은 AI 연산에 특화된 엔비디아 그래픽카드 RTX 3000 에이다 제네레이션(Ada Generation)을 탑재해 3D 모델링, AI 기반 콘텐츠 제작과 같이 까다로운 워크플로를 빠르고 효율적으로 처리한다. IT 전문가, 크리에이티브 및 엔터테이먼트 산업 종사자, 데이터 사이언티스트와 같이 복잡한 워크플로를 다루는 사용자들도 어디서나 작업할 수 있도록 설계됐으며, Z by HP 포트폴리오에 포괄적으로 적용되는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 보안 솔루션을 제공한다. 한편, HP는 AI PC를 선보이며 지속가능성을 달성하기 위한 노력을 지속하겠다는 의지를 재확인했다. 기후 행동, 인권, 디지털 형평성 분야에서 '가장 지속가능하고 공정한 정보기술(IT) 기업'이 되겠다는 비전을 세운 HP는 2030년 전 제품 및 포장재의 자원 순환성 75% 달성을 목표로 세운 바 있다. HP는 이를 위해 2022년 이후 출시한 모든 PC와 디스플레이에 재생 소재를 포함해 왔으며, 이번에 공개한 모든 제품에도 재생 소재를 사용했다. HP 코리아의 김대환 대표는 “HP는 미래를 준비하자는 의미인 ‘Future Ready’ 비전의 일환으로 AI 기술을 주목했다. AI는 수십 년 만에 가장 눈에 띄게 PC 시장의 역동성을 높이고 있으며 AI는 단순히 테크 산업뿐만 아니라 모든 비즈니스 전반에 영향을 끼치며 세계에 변화를 불러일으킬 바람”이라며, “계속해 변화하는 소비자의 라이프 스타일과 시장의 게임체인저 역할을 할 AI 기술을 모든 분야의 기기에 녹여 그 어느 때보다 개인화된 PC를 제공할 예정”이라고 전했다.
작성일 : 2024-04-30
CAD&Graphics 2024년 5월호 목차
  INFOWORLD   Focus 17 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스, 디지털 기술 기반의 제조산업 혁신 및 성장 전략 소개 22 빌드스마트포럼 2024, Al와 메타버스의 시너지로 변화하는 AEC 탐구 24 마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시 26 로크웰 오토메이션, AI·클라우드 접목한 디지털 제조 기술 소개 28 한국산업지능화협회, ‘2024 스마트공장엑스포와 산업지능화 콘퍼런스’ 개최 51 오라클, 모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략 발표 54 델 테크놀로지스, AI 시대 겨냥한 기업용 PC 제품군 소개 56 레노버, “더 많은 CPU 코어로 워크스테이션 성능 높인다”   People&Company 30 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장 더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진 33 데이터킷 필리프 블라슈 CEO CAD 데이터 변환과 상호운영성 기술로 한국 시장 공략 강화   Case Study 36 책임감 있는 AI 활용 및 향상된 모델 훈련 유니티 뮤즈의 텍스처/스프라이트 생성 및 파운데이션 모델 New Products 40 리브랜딩과 함께 건축 설계의 생산성 강화 캐드마스터 2025 44 AI로 생산성 높이는 기업용 PC 프로세서 라이젠 프로 8040/8000 시리즈 46 AI 기반 워크플로 강화하는 전문가용 GPU RTX A400/A1000 48 콘텐츠 생성의 퍼포먼스와 효율 강화 언리얼 엔진 5.4 프리뷰 58 이달의 신제품   Column 62 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 디지털 엔지니어링의 프레임워크와 네 가지 스피어 64 책에서 얻은 것 No. 19 / 류용효 기업 성장 맵 – 엔비디아 편   On Air 73 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 배터리 산업 동향과 배터리 최적화를 위한 설계/시뮬레이션 기술 60 New Books 68 News   Directory 123 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 74 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 오픈AI CLIP 모델의 이해/코드 분석/개발/사용 82 복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (2) / 이소연 포인트 클라우드 기능 85 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (5) / 최영석 캐디안 2024의 스크립트 기능 88 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1) / 천벼리 아레스 캐드 2025의 새로운 기능   Reverse Engineering 94 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (5) / 유우식 고지도 데이터베이스   Analysis 103 시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (2) / 씨투이에스코리아 시뮤필의 복합재 수지 해석 기능 소개 106 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 노은솔 PyMAPDL의 기초부터 활용까지 110 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1) / 안치우 1D 시뮬레이션을 위한 카티아 다이몰라 120 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9) / 나인플러스IT 미래 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션   Mechanical 114 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12) / 김주현 사용자 정의 피처의 생성 및 활용   캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차 from 캐드앤그래픽스  
작성일 : 2024-04-30
[넥스트폼] BARAM v24.1.3 Release
              SW 소식 >             BARAM v24.1.0 공개 >             BARAM v24.1.0이 공개되었습니다. BARAM v24.1.0에는 밀도 기반 압축성 솔버와 Batch Process 등 다양한 기능이 포함되어 있습니다. (링크)를 누르시면 BARAM v24.1.0 안내 페이지로 이동합니다.  이외에도 baramFlow tutorials 6개, baramMesh tutorials 1개가 추가되었습니다. (링크)에서 확인해주세요.             baramFlow New Features 밀도 기반 압축성 솔버 및 Far-field Riemann 경계 조건 추가 (TSLAeroFoam) User Parameters 기능 추가 Batch Process 기능 추가 User Parameters를 조합하여 순서대로 계산 실행 가능 격자 정보 확인 기능 추가 (격자 갯수, 해석 영역 크기, 최대/최소 격자 체적) baramFlow Improvement Realizable k-ε 모델의 벽함수 개선 정상 상태 계산을 비정상 상태 계산의 초기값으로 사용하는 기능 추가 cell zone source term에 단위 표시 계산 종료 시, 종료 팝업 창 띄우는 기능 추가 특정 경계면은 이름에 따라 경계 조건 자동 부여 다상 유동의 정상 상태 계산 시 maximum Courant number 설정 가능             baramMesh New Features snap 단계에서 Implicit Feature Snapping 지원 baramMesh Improvement 형상 이름의 공백에 _ (underscore) 자동 추가 Region 단계에서 고체 영역만 설정하도록 기능 개선                                     BARAM ARM 64 버전 Azure Marketplace 공개 >              Azure Marketplace에서 사용할 수 있는 BARAM CFD Package가 공개되었습니다. 이제 고사양의 HPC (High Performance Computing) 없이도 BARAM을 이용하여 복잡한 CFD 계산을 돌릴 수 있습니다.  Azure Marketplace에서 NEXTFOAM BARAM을 검색하시거나 (링크)를 클릭하시면 Azure Marketplace에 등록되어 있는 BARAM CFD Package를 사용하실 수 있습니다.                         교육 소식 >             4월 CAE / AI 엔지니어를 위한HPC 교육 >             CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 4월 CAE / AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 일정을 안내드립니다. HPC 환경에서 OpenFOAM 수행 방법 및 병렬 AI 학습 방법 / HPC 구축 실습을 통해 HPC의 개념 이해 / 최적 성능을 도출할 수 있는 방안 및 효율적인 HPC 관리 방안을 목표로 교육이 진행됩니다. 일정 : 4월 24일 ~ 4월 25일 (링크)를 클릭하시면 4월 CAE/ AI 엔지니어를 위한 HPC 교육 내용을 확인하실 수 있습니다.                         일반 소식 >             2024년 AI CFD 춘계 워크샵              지난 2월 29일 서강대학교 AS관 509호에서 AI CFD 워크샵이 있었습니다. GIST 최성임 교수님, 인하대학교 고승찬 교수님, KAIST 이승철 교수님을 비롯하여 AI CFD를 주제로 연구하시는 분들과 모임을 가지는 뜻 깊은 시간이었습니다.  이 자리에서 PINN (Physics-Informed Neural Network)를 비롯하여 FNO, DeepONet 등 Neural Network를 CFD에 적용한 연구 및 활용 성과에 대해 의견을 나누었습니다.  저희 회사에서도 이보성 박사님께서 NEXTFOAM 연구 성과 및 근황을 주제로 발표를 진행해주셨습니다.                         WHAT IS OPENFOAM? OpenFOAM은 오픈소스 CFD 소프트웨어이다. GNU GPL 라이센스를 사용하고 있어 누구나 자유롭게 사용이 가능하며 수정 및 재배포를 할 수 있다.       WHAT IS MESHLESS CFD? 질점격자 기반의 CFD해석 기법으로 FVM해석 기법의 보존성을 갖추고 있으며 전처리 작업시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.FAMUS는 무격자 기법의 CFD 해석 SW 입니다.       WHAT IS BARAM SERIES? BARAM은 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM CFD 해석 프로그램입니다. 넥스트폼이 개발한 OpenFOAM Solver와 Utility를 GUI 기반으로 사용이 가능합니다.           수신거부
작성일 : 2024-04-29
엔비디아, AI 기반 워크플로 강화하는 RTX A400과 A1000 GPU 출시
엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다. 엔비디아 RTX A400과 A1000 GPU에 탑재된 2세대 RT 코어는 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어는 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다. 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다. A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W에 불과하며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션에 인상적인 기능을 제공한다.  엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.
작성일 : 2024-04-18
레노버, 최대 96 코어 CPU 탑재한 워크스테이션 ‘씽크스테이션 P8’ 출시
한국레노버가 AMD와 엔비디아의 컴퓨팅 아키텍처에 기반한 ‘씽크스테이션 P8’ 데스크톱 워크스테이션을 출시했다. 씽크스테이션 P8은 5나노(nm) 공정 기반 젠4 아키텍처를 적용한 AMD 라이젠 스레드리퍼 프로 7000 WX 시리즈 프로세서를 탑재했다. 싱글 소켓 기준으로 최대 96코어, 192 스레드를 지원하는 씽크스테이션 P8은 빌딩 정보 모델링(BIM) 워크플로, 소프트웨어 개발 프로젝트, 제품 생명주기 관리(PLM) 등의 데이터 집약도가 높은 업무 뿐만 아니라 복잡한 렌더링 및 VFX 워크로드를 처리할 수 있는 미디어· 엔터테인먼트 분야에도 고성능을 제공하는 데에 초점을 맞추었다.     지난 해 출시된 인텔 CPU 기반 씽크스테이션 제품군과 동일하게 영국 럭셔리 스포츠카 브랜드 ‘애스턴마틴(Aston Martin)’과 파트너십을 통해 디자인된 섀시를 적용했다. 견고한 랙 최적화 섀시는 플래티넘 등급의 파워 옵션을 제공하여 더욱 까다로운 확장 기능을 처리할 수 있다. 최대 3개의 엔비디아 RTX 6000 에이다(Ada) 제너레이션 및 AMD 라데온 프로 GPU를 지원해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 데이터 과학 및 생성형 AI, AI를 활용한 시각화 등 까다로운 AI 워크로드에 필요한 성능을 제공한다. 실시간 광선 추적, 동영상 렌더링, 시뮬레이션, 컴퓨터 지원 설계(CAD) 같은 그래픽 집약적 애플리케이션의 작업 시간 또한 줄일 수 있다.  씽크스테이션 P8은 유연성과 확장성을 특징으로 내세운다. 연결 속도와 확장성을 높여주는 6개 PCI 5세대 슬롯을 포함 총 7개 PCIe 슬롯을 제공한다. RAID 지원 M.2 PCIe 4세대 SSD는 최대 7개, 대용량 스토리지 위한 HDD는 최대 3개, 옥타 채널을 지원하는 DDR5 메모리는 최대 1TB까지 장착 가능하다. 네트워크 병목 현상을 해소하기 위해 10기가바이트 이더넷을 내장했다. 사용자가 세부 사양을 최적의 구성요소로 직접 설정하고, 별도의 툴 없이도 구성품을 쉽게 교체 가능하다.  씽크스테이션 P8은 씽크스테이션 진단 소프트웨어를 통해 빌트인 하드웨어를 모니터링할 수 있다. 레노버 퍼포먼스 튜너는 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 애플리케이션의 최적화를 지원한다. 바이오스부터 클라우드에 이르는 종합적 보안을 제공하는 레노버 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 서비스로 안전성을 높였다. 한국레노버의 신규식 대표는 “워크플로가 복잡해지고 데이터 집약적인 작업이 늘면서 건축가, 엔지니어, 비주얼 아티스트, AI 모델 개발자 등의 전문가들은 강력하고 신뢰성 높은 워크스테이션을 찾고 있다”며, “강력한 성능, 탁월한 확장성을 제공하도록 설계된 씽크스테이션 P8은 가상현실(AR) 및 증강현실(VR) 콘텐츠 생성, 고급 AI 모델 개발 같은 전문 작업에 새로운 가능성을 열고 생성형 AI가 가져올 변화를 가속화할 것”이라고 전했다. 또한 “폭넓은 AMD 워크스테이션 포트폴리오로 엔트리 레벨부터 하이엔드 급의 성능을 필요로 하는 고객까지 전방위에 걸쳐 지원할 것”이라고 덧붙였다.
작성일 : 2024-03-26
엔비디아, 3D 그래픽 만드는 생성형 AI 모델 ‘라떼3D’ 공개
엔비디아가 몇 초 만에 텍스트를 3D 그래픽으로 변환하는 생성형 AI 모델 라떼3D(Large-scale Amortized Text-To-Enhanced3D Synthesis : LATTE3D)를 공개했다. 가상 3D 프린터처럼 텍스트 프롬프트를 1초 안에 사물과 동물의 3D 그래픽으로 변환할 수 있는 라떼3D는 표준 렌더링 애플리케이션에 널리 사용되는 포맷으로 제작됐다. 비디오 게임, 광고 캠페인, 디자인 프로젝트 또는 로보틱스용 가상 훈련장 개발 등을 위한 가상 환경을 쉽게 구현할 수 있다. 라떼3D는 엔비디아 리서치 데모에 사용된 엔비디아 RTX A6000과 같은 단일 GPU에서 추론을 실행할 때 거의 즉각적으로 3D 형상을 생성할 수 있게 됐다. 크리에이터는 처음부터 디자인을 시작하거나 3D 애셋 라이브러리를 일일이 찾아보는 대신, 라떼3D를 사용해 머릿속에 아이디어가 떠오르는 즉시 세부적인 개체를 생성할 수 있다.     모델은 텍스트 프롬프트에 따라 몇 가지 다른 3D 모양 옵션을 생성해 크리에이터에게 선택권을 제공한다. 선택된 개체는 몇 분 내에 더 높은 품질로 최적화된다. 그런 다음 사용자는 해당 그래픽을 그래픽 소프트웨어 애플리케이션이나 엔비디아 옴니버스(Omniverse)와 같은 플랫폼으로 전송할 수 있다. 이를 통해 오픈USD(OpenUSD) 기반 3D 워크플로와 애플리케이션을 사용할 수 있다. 연구진은 동물과 일상 사물이라는 두 가지 특정 데이터세트에 대해 라떼3D를 훈련시키고, 개발자는 동일한 모델 아키텍처를 사용해 다른 데이터 유형에 대해 AI를 훈련시킬 수 있다. 예를 들어, 3D 식물 데이터세트를 훈련한 라떼3D 버전은 조경 디자이너가 고객과 브레인스토밍하면서 나무, 꽃 덤불, 다육식물로 정원 렌더링을 빠르게 작성하는데 도움을 줄 수 있다. 가정 내 사물에 대해 훈련된 모델은 집을 3D 시뮬레이션으로 채울 아이템을 생성할 수 있다. 이런 경우 개발자는 테스트하거나 실제 환경에 배치하기 전에 개인 비서 로봇을 훈련할 수 있다. 라떼3D의 훈련에는 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 사용됐다. 3D 그래픽 외에도 챗GPT(ChatGPT)를 통해 생성된 다양한 텍스트 프롬프트를 훈련했다. 이를 통해 사용자가 특정 3D 개체를 설명할 때 제시할 수 있는 다양한 문구를 처리하는 능력을 향상시켰다. 예를 들어, 다양한 개 종류를 묘사하는 프롬프트에서는 모두 개 모양을 생성하도록 학습시켰다. 토론토 AI 연구소에서 라떼3D를 개발한 엔비디아의 산자 피들러(Sanja Fidler) AI 리서치 담당 부사장은 “1년 전만 해도 AI 모델이 이 정도 품질의 3D 비주얼을 생성하는데 1시간이 걸렸지만, 이제는 10~12초 정도면 충분하다. 훨씬 더 빠른 속도로 결과를 생성할 수 있게 되면서 업계 전반의 크리에이터들이 거의 실시간으로 텍스트를 3D로 생성할 수 있게 됐다”고 말했다.
작성일 : 2024-03-25