캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 22일 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로, 강력한 미니 워크스테이션’을 표방한 HP Z2 미니 G1A(HP Z2 Mini G1A)를 소개하는 시간을 마련했다. AI와 디지털 콘텐츠 작업을 하고 있거나 시작하려는 기업·개인에게 G1A는 현실적인 대안이 될 것으로 기대된다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 마루인터내셔널 배현수 부장   미니지만 96GB VRAM… ‘새로운 가성비 워크스테이션’ HP코리아 차성호 이사는 워크스테이션은 “단순 고성능 PC가 아니라, R&D·엔지니어링에서 무거운 애플리케이션을 장시간 안정적으로 돌리기 위해 설계된 장비”라고 정의했다. Z2 미니 G1A는 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max Pro) 기반 16코어 CPU, 통합형 CPU·GPU 구조를 채택해 지연 시간을 줄이고, 128GB 통합 메모리 중 최대 96GB를 VRAM으로 할당할 수 있는 것이 핵심이다. 기존에 96GB VRAM을 구성하려면 RTX 6000급 GPU 두 장이 필요했고, GPU 비용만 수천만 원이 들었다. Z2 미니는 이와 비슷한 메모리 용량을 훨씬 적은 비용으로 활용할 수 있어 기존에는 메모리 부족 때문에 시도조차 어려웠던 워크플로를 가능하게 하는 장비라는 설명이다. 폼팩터는 300W 파워 내장 미니 박스 형태로 책상 위·아래, 모니터 뒤, 랙 장착 등 다양한 설치가 가능하며, 팬·성능 모드를 선택해 저소음/성능/랙 환경에 맞게 튜닝할 수 있다. 타깃으로는 3D 모델링, 렌더링, 콘텐츠 제작, AI·LLM 개발, 데이 터 사이언스 등이 제시됐다. 차성호 이사는 “이 제품은 96GB VRAM을 통해 기존에는 메모리 한계 때문에 불가능했던 워크플로를 가능하게 만드는 새로운 형태의 미니 워크스테이션”이라고 말했다.   DCC·CAD·LLM까지… 실사용으로 본 성능과 활용성 마루인터내셔널 배현수 부장은 Z2 미니 G1A(AMD 라이젠 AI 맥스 프로 395, RAM 64GB)로 DCC·CAD·LLM·AI 이미지까지 실제 업무에 가까운 테스트를 진행한 사례를 발표했다. 시네벤치(Cinebench) 멀티코어 벤치마크에서는 애플의 M1 울트라보다 높은 점수가 나와 “생각보다 훨씬 강력한 성능”이라고 평가했다. 시네마 4D(Cinema 4D)에서는 약 2만 5000개 파트, 3100만개 폴리곤 규모의 CAD 기반 신을 무리 없이 조작했고, 레드시프트(Redshift) 및 브이레이(V-Ray) CPU 렌더에서도 대용량 신을 안정적으로 처리했다. 지브러시(ZBrush)에서는 1억 1000만개 폴리곤 모델도 부드럽게 다뤄, 대용량 메시에 강점을 보였다. 아이언캐드(IronCAD) 대형 어셈블리(2만 1800개 부품, 860MB 크기) 테스트에서는 RTX 2060 노트북과 비슷한 뷰포트 성능을 보여, CAD 엔지니어가 “이 작은 장비에서 이 정도 퍼포먼스가 나올 줄 몰랐다”며 놀랐다는 후기도 전했다. LLM 측면에서는 LM 스튜디오(LM Studio)로 20B급 모델을 로컬에서 구동해 실사용 감각을 확인했고, 올라마(Ollama) 기반 라마 모델로 한글 Q&A도 테스트했다. 배 부장은 “외부 챗GPT(ChatGPT)를 쓰기 어려운 보안 환경에서 로컬 LLM 실험용 장비로 충분히 의미가 있다”고 강조했다. 콤피UI(ComfyUI)를 통한 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)도 설정 변경 후 동작을 확인해, 로컬 AI 이미지 실험 환경으로서 가능성을 보여줬다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI와 3D 그래픽 작업의 경계가 빠르게 허물어지고 있는 가운데, HP코리아가 차세대 크리에이터를 위한 새로운 솔루션을 선보인다. 10월 22일 오후 2시, 캐드앤그래픽스가 주최하는 웨비나 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’에서는 최신 HP Z AI 워크스테이션의 성능과 실제 현업 디자이너의 사용기를 생생하게 들을 수 있다. 이번 세션은 HP코리아의 차성호 이사(Value Products Category Manager)와 마루인터내셔널 배현수 부장(맥슨 한국총판 기술지원팀)이 발표자로 참여한다. 참가비는 무료이며, 사전등록을 통해 누구나 참여할 수 있다. 이번에 소개되는 HP Z AI 워크스테이션은 GPU 리소스에 대한 한계를 크게 낮춘 것이 특징이다. 고가의 GPU 없이도 최대 96GB VRAM을 활용할 수 있으며, 3D 디자인·렌더링 동시 작업, 대규모 LLM(대형언어모델) 실행 등 기존 워크스테이션에서 경험하기 어려웠던 고부하 작업을 로컬 환경에서도 안정적으로 수행할 수 있다. HP는 이번 모델을 통해 AI 시대의 ‘로컬 퍼포먼스 컴퓨팅’이라는 새로운 비전을 제시하고 있다. 특히 클라우드 의존도를 낮추면서도 고해상도 그래픽, 복잡한 시뮬레이션, 생성형 AI 모델 학습까지 가능하다는 점에서 크리에이터와 엔지니어 모두에게 주목받고 있다. 한편 이번 웨비나의 또 다른 핵심은 실제 현업 디자이너의 사용 경험이다. 맥슨(Maxon)의 한국총판 마루인터내셔널의 배현수 부장은 모션그래픽 디자이너이자 AI 크리에이터로, HP Z2 Mini G1a 데스크탑 워크스테이션을 활용한 협업 사례와 실무 노하우를 직접 공유할 예정이다. 이번 웨비나는 하이엔드 그래픽스, 3D 콘텐츠 제작, 생성형 AI 프로젝트를 수행하는 전문가들에게 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.

워크스테이션은 콤팩트한 외형 속에 데스크톱급 성능을 담아낸 전문가용 시스템이다. 단순한 소형 PC와 달리, 3D·영상·AI·엔지니어링 등 고성능이 필요한 크리에이터와 전문 작업자를 위해 설계된 것이 특징이다. 이번 리뷰에서는 실제 소프트웨어 워크플로와 AI·LLM 테스트까지 다양한 관점에서 심층 평가를 진행했다.   ▲ HP Z2 미니 G1a   하드웨어 및 설치 환경 HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)의 가장 큰 강점 중 하나는 강력한 하드웨어 스펙이다. AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(AMD Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서(16코어 32스레드, 3.00GHz), 최대 128GB LPDDR5X 메모리, 8TB NVMe SSD, 그리고 16GB VRAM을 탑재한 라데온 8060S(Radeon 8060S) 통합 그래픽 등, 동급 소형 워크스테이션에서는 보기 힘든 구성을 갖췄다. 특히 메모리는 최대 128GB까지 확장 가능하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 자원에 독점 할당할 수 있다. 듀얼 NVMe 및 RAID 지원으로 대용량 데이터 처리와 안정성을 확보했으며, 50TOPS에 달하는 NPU 성능 덕분에 AI 추론 등 최신 워크로드도 소화할 수 있다. 테스트는 윈도우 11 프로 기반, 64GB RAM과 16GB 라데온 8060S, 듀얼 NVMe SSD가 장착된 구성으로 진행됐다.   ▲ HP Z2 미니 G1a의 하드웨어 스펙   전문 소프트웨어 워크플로 직접 HP Z2 미니 G1a를 사용해 본 첫 인상은 “미니 사이즈에서 이 정도 성능이라니?”였다. 크기는 작지만, 성능은 결코 작지 않았다. 시네마 4D(Cinema 4D)로 복잡한 3D 신을 제작하고, 지브러시(ZBrush)에서 대형 폴리곤 모델링과 서브툴 멀티 작업을 해 보니 작업 흐름이 부드럽고, 장시간 동작에도 다운이나 랙 없이 꾸준한 성능으로 작업할 수 있었다. 시네벤치(Cinebench), 시네마 4D, 지브러시, 애프터 이펙트(After Effects), AI 생성형 이미지·영상, LLM 실행 등 전 영역에서 성능 저하를 체가하기 어려웠다. 시네마 4D에서는 수십만~수백만 폴리곤에 달하는 대형 3D 신 파일을 불러오고, 뷰포트 내 실시간 조작이나 배치 렌더링, 애니메이션 키프레임 작업에서 CPU 기반 멀티스레드 성능이 큰 장점을 발휘했다. 시네벤치 2024 멀티코어 점수는 1832점으로, 애플의 M1 울트라보다 높은 수치를 달성해 전문 사용자에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다.   ▲ 시네마 4D에서 테스트   애프터 이펙트 환경에서는 GPU 가속 지원이 부족한 점에도 불구하고, 강력한 CPU 성능 덕분에 고해상도(4K) 다중 레이어 영상 합성, 이펙트, 복수 트랙 편집에서도 랙이나 끊김 없이 작업을 이어갈 수 있었다. 시네마 4D, 지브러시, 콤피UI(ComfyUI) 등과의 멀티태스킹 환경에서도 리소스 병목 없이 쾌적하게 여러 프로그램을 병행 실행하는 것이 가능했다.   ▲ 애프터 이펙트에서 테스트   아이언캐드 대형 어셈블리 테스트 엔지니어링 현장에서 요구되는 대형 어셈블리 작업을 검증하기 위해 동료와 함께 아이언캐드(IronCAD)로 2만여 개(2만 1800개)에 달하는 파트가 포함된 820MB 대용량 CAD 파일을 로딩해 테스트를 진행했다. 이 워크플로는 최근 산업·기계 설계 현장에서 자주 마주치는 극한 환경을 그대로 반영한 조건이었다. 테스트 결과, HP Z2 마니 G1a의 평균 FPS는 약 19로 측정됐다. 이는 노트북용 RTX2060 GPU가 내는 실제 CAD 작업 성능과 동등한 수준에 해당한다. 고용량 모델의 빠른 불러오기, 실시간 3D 뷰 조작, 개별 파트 속성 편집 작업에서 큰 병목이나 지연 없이 효율적인 사용 경험을 확인했다. 대형 파일임에도 불구하고 시스템 자원 부족이나 다운 없이 멀티태스킹 환경에서도 안정적으로 작업이 이어지는 점이 인상적이었다.   ▲ 아이언캐드에서 테스트   AI 및 LLM 활용 AI 작업이나 LLM 실행에서도 강점이 명확했다. 콤피UI에서 Wan2.2, Video-wan2_2_14B_t2v 같은 고사양 텍스트-비디오 생성 모델도 무리 없이 돌릴 수 있었고, LM 스튜디오(LM Studio)와 올라마(Ollama) 기반의 대형 LLM 역시 빠른 추론 속도를 보여줬다. NPU(50TOPS)의 연산 가속과 64GB RAM의 넉넉함 덕분에, AI 모델 로컬 실행/추론에서 항상 안정적인 환경이 보장된다는 느낌이다. 오픈소스 AI 이미지 생성이나 텍스트-비디오 워크플로도 CPU-메모리 조합만으로 병목 없이 부드럽게 동작했다. 쿠다(CUDA)를 지원하지 않는 환경의 한계로 일부 오픈소스 AI 툴은 실행에 제약이 있었으나, CPU와 NPU 조합만으로도 로컬 기반 AI 이미지 생성 및 텍스트-비디오 워크플로에서 동급 대비 빠르고 매끄러운 결과를 보였다.    ▲ 콤피UI에서 테스트   LLM 분야에서는 LM 스튜디오와 올라마를 이용해 7B~33B 규모의 다양한 대형 언어 모델을 구동했다. 64GB RAM과 50TOPS NPU의 지원 덕분에 GPT-3.5, 라마 2(Llama 2) 등 대용량 파라미터 기반의 모델도 실제 업무에서 실시간 질문-응답, 코드 자동완성, 문서 요약 등에 무리 없이 활용 가능했다.   ▲ LLM 테스트   통합 메모리 아키텍처 효과 Z2 미니 G1a의 최고 강점은 UMA(통합 메모리 아키텍처)에 있다. 이 기술은 시스템 메모리(RAM)의 상당 부분을 GPU 연산에 직접 할당해, 기존 분리형 GPU VRAM 성능의 한계를 극복한다. 실제로 탑재된 메모리(64GB~128GB 중 구매 옵션에 따라 선택)를 GPU에 최대 96GB까지 독점적으로 할당할 수 있으며, 복잡한 3D·그래픽 집약적 프로젝트 처리와 생성형 AI·LLM 등의 작업에서 병목 없이 고효율 워크플로를 경험할 수 있었다.   실사용·테스트를 위한 리뷰 환경 제품 리뷰 당시 64GB RAM 탑재 모델을 기준으로, 기본 설정에서는 16~32GB를 GPU에 할당해 일반 CAD·3D·AI 작업을 진행했다. 또한 고해상도 3D 렌더나 생성형 AI 영상 작업에서는 BIOS/소프트웨어에서 48~50GB까지 VRAM 할당을 수동 조정해 본 결과, 대형 프로젝트 파일에서 뷰포트 프레임 저하나 메모리 부족 경고 없이 안정적인 작업 환경을 제공했다. 반대로 GPU에 할당하는 메모리를 늘리면 고용량 데이터 병목이 해결되고, 3D 뷰포트 FPS나 AI 추론 속도 및 이미지 품질·정확도가 확실히 향상되는 것이 일관되게 확인되었다. 실제 기업 환경에서는 128GB 모델을 쓰면 최대 96GB까지 VRAM 할당이 가능하므로 GPU 메모리 병목이 무의미해지고, 기존 미니PC와는 비교할 수 없는 확장성과 작업 안전성을 확보할 수 있다.   아쉬운 점 첫째, 테스트용으로 받았던 장비에서는 HDMI 단자의 부재로 미니 DP로 모니터를 연결해야 했는데, 이는 테스트했던 데모 제품의 기본 옵션에 해당한다. 하지만 HP Z2 미니 G1a는 기업용/구매 시 고객 요구에 따라 HDMI 포트를 포함한 맞춤형 Flex I/O 슬롯 옵션 구성이 가능하다고 한다. 실제로 HP 공식 문서 및 판매 페이지에 따르면, 썬더볼트4(Thunderbolt4), USB-C, 미니 DP 외에도 HDMI를 Flex IO 슬롯에 추가할 수 있으므로, 다수의 모니터·TV·AV 장비로 연결해 사용하는 환경에서도 문제없이 세팅할 수 있다. 둘째, GPU가 AMD 라데온 기반이기 때문에 엔비디아 CUDA를 필요로 하는 GPU 가속 작업(예 : Redshift GPU 렌더러, 딥러닝 프레임워크)은 아예 테스트 자체가 불가능하다. AI, 3D, 영상 워크플로에서 CUDA 생태계를 사용하는 환경에서는 제품 선택 전 미리 확인이 필요하다. 셋째, 고부하 작업 시 팬 소음이 다소 발생할 수 있으므로 조용한 사무실 환경이라면 쿼이엇 모드 설정이 필요하다.   결론 및 추천 HP Z2 미니 G1a 워크스테이션은 한정된 공간에서 고성능이 필요한 크리에이티브 및 AI 전문가, 엔지니어, 디지털 아티스트에게 탁월한 선택지가 될 수 있다. 실제로 써보면, 공간 제약이 있는 환경에서도 3D 모델링, 영상 편집, 생성형 AI, LLM 추론 등 고사양 멀티태스킹을 안정적으로 병행할 수 있었고, 기업용 보안, ISV 인증, 최신 네트워크까지 갖췄다. 다양한 작업을 동시에 손쉽게 처리할 수 있다는 점에서 미니 데스크톱 중에서도 실전 현장에 ‘매우 쓸 만한’ 최상위 선택지라고 생각이 든다. 비록 CUDA 미지원 및 HDMI 포트 부재라는 한계가 있지만, CPU·메모리 중심의 워크플로에선 동급 최고 수준의 안정성과 성능을 보여준다. 최신 AI 및 LLM, 3D·영상·컴포지팅 등 멀티태스킹이 잦은 전문 분야라면 이 제품이 오랜 기간 든든한 실전 파트너가 될 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 배현수 부장 마루인터내셔널(맥슨 한국총판) 기술지원팀, AI 크리에이터, 모션그래픽 디자이너     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 양자화를 통해 스테이블 디퓨전 3.5(Stable Diffusion 3.5) 모델의 성능을 향상시켰다고 발표했다. 생성형 AI는 사람들이 디지털 콘텐츠를 만들고, 상상하며, 상호작용하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있다. 그러나 지속적으로 AI 모델의 기능이 향상되고 복잡성이 증가면서 더 많은 VRAM이 요구되고 있다. 예를 들어 기본 스테이블 디퓨전 3.5 라지(Large) 모델은 18GB 이상의 VRAM을 사용하므로 고성능 시스템이 아니면 실행이 어렵다. 엔비디아는 이 모델에 양자화를 적용하면 중요하지 않은 레이어를 제거하거나 더 낮은 정밀도로도 실행할 수 있다고 설명했다. 엔비디아 지포스(GeForce) RTX 40 시리즈와 에이다 러브레이스(Ada Lovelace) 세대 엔비디아 RTX PRO GPU는 FP8 양자화를 지원해 이러한 경량화된 모델을 실행할 수 있다. 또한 최신 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU는 FP4도 지원한다.     엔비디아는 스태빌리티 AI(Stability AI)와 협력해 최신 모델인 스테이블 디퓨전 3.5 라지를 FP8로 양자화해 VRAM 사용량을 40%까지 줄였다. 여기에 엔비디아 텐서RT(TensorRT) 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통한 최적화로 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델의 성능을 2배로 끌어올렸다. 또한, 텐서RT가 RTX AI PC 환경을 위해 새롭게 설계됐다. 높은 성능과 JIT(Just-In-Time), 온디바이스 엔진 구축 기능을 더하고 패키지 크기를 8배 줄여 1억 대 이상의 RTX AI PC에 AI를 원활하게 배포할 수 있게 됐다. RTX용 텐서RT는 이제 개발자를 위한 독립형 SDK로 제공된다. 엔비디아와 스태빌리티 AI는 인기 있는 AI 이미지 생성 모델 중 하나인 스테이블 디퓨전 3.5의 성능을 높이고 VRAM 요구 사항을 낮췄다. 엔비디아 텐서RT 가속과 양자화 기술을 통해, 사용자는 엔비디아 RTX GPU에서 이미지를 더 빠르고 효율적으로 생성하고 편집할 수 있다. 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 VRAM 한계를 해결하기 위해 이 모델은 텐서RT를 활용해 FP8로 양자화됐다. 그 결과, VRAM 요구량이 40% 줄어 11GB면 충분해졌다. 즉, 단 한 대의 GPU가 아닌 다섯 대의 지포스 RTX 50 시리즈 GPU가 메모리에서 모델을 동시에 실행할 수 있게 됐다. 또한 스테이블 디퓨전 3.5 라지와 미디엄 모델은 텐서RT를 통해 최적화됐다. 텐서RT는 텐서 코어를 최대한 활용할 수 있도록 설계된 AI 백엔드로, 모델의 가중치와 모델 실행을 위한 명령 체계인 그래프를 RTX GPU에 맞게 최적화한다.  FP8 텐서RT는 스테이블 디퓨전 3.5 라지의 성능을 BF16 파이토치 대비 2.3배 향상시키면서 메모리 사용량은 40% 줄여준다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄의 경우, BF16 텐서RT는 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 빠르다. FP8 텐서RT를 적용한 결과, 스테이블 디퓨전 3.5 라지 모델은 BF16 파이토치(PyTorch)에서 실행했을 때보다 성능이 2.3배 향상됐고, 메모리 사용량은 40% 감소했다. 스테이블 디퓨전 3.5 미디엄 모델도 BF16 텐서RT를 통해 BF16 파이토치 대비 1.7배 더 높은 성능을 발휘했다. 최적화된 모델은 현재 스태빌리티 AI의 허깅페이스(Hugging Face) 페이지에서 이용할 수 있다. 또한 엔비디아와 스태빌리티 AI는 스테이블 디퓨전 3.5 모델을 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 출시할 계획이다. 이를 통해 크리에이터와 개발자는 다양한 애플리케이션에서 보다 쉽게 모델을 접근하고 배포할 수 있게 된다. 이 NIM 마이크로서비스는 오는 7월 출시될 예정이다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 전문적인 BIM 자료를 이해할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 개발하는 방법을 알아본다. BIM 기반 LLM을 개발하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기에서는 그 중 하나인 RAG(Retrieval Augumented Generation, 증강 검색 생성) 시 LLM이 잘 추론할 수 있도록 모델을 파인튜닝(fine-turning)하는 기술을 사용해 본다.   ■ 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   LLM 모델 파인튜닝의 개념 파인튜닝이란 사전에 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 과정이다. 기본적으로 LLM은 일반적인 자연어 처리 작업을 수행하도록 설계되어 있지만, 전문적인 특정 지식 도메인(예 : 건설 분야의 BIM 데이터)이나 문제를 다룰 때는 환각 현상이 심해지므로 해당 도메인에 특화된 데이터로 모델을 재학습시켜야 한다. 이를 통해 모델이 특정 영역에서 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 만든다. 파인튜닝 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다.  ① 사전 학습된 모델 선택 : 이미 대규모 데이터로 학습된 LLM을 선택한다. ② 도메인 특화 데이터 준비 : 대상 분야와 관련된 고품질 데이터를 수집하고, 이를 정제 및 전처리한다. ③ 모델 파라미터 조정 : LoRA(Low-Rank Adaptation)같은 기법을 사용하여 모델 파라미터를 특정 도메인에 맞게 업데이트한다.  ④ 훈련 및 검증 : 준비된 데이터로 모델을 학습시키고, 성능을 검증하며 최적화한다. 여기서, LoRA 기술은 LLM을 파인튜닝하는 데 사용되는 효율적인 기법이다. 이 방법은 모델 전체를 다시 학습시키는 대신, 모델의 일부 파라미터에만 저차원(lowrank) 업데이트를 적용하여 파인튜닝한다. 이를 통해 학습 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있다. 이 글에서 사용된 라마 3(Llama 3)는 메타가 개발한 LLM 제품이다. 모델은 15조 개의 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에서 훈련되었다.(라마 2의 경우 2T 토큰과 비교) 700억 개의 파라미터 모델과 더 작은 80억 개의 파라미터 모델의 두 가지 모델 크기가 출시되었다. 70B 모델은 MMLU 벤치마크에서 82점, HumanEval 벤치마크에서 81.7점을 기록하며 이미 인상적인 성능을 보여주었다. 라마 3 모델은 컨텍스트 길이를 최대 8192개 토큰(라마 2의 경우 4096개 토큰)까지 늘렸으며, RoPE를 통해 최대 32k까지 확장할 수 있다. 또한 이 모델은 128K 토큰 어휘가 있는 새로운 토크나이저를 사용하여 텍스트를 인코딩하는 데 필요한 토큰 수를 15% 줄인다.   개발 환경 준비 개발 환경은 엔비디아 지포스 RTX 3090 GPU(VRAM 8GB), 인텔 i9 CPU, 32GB RAM으로 구성되었다. 이러한 하드웨어 구성은 대규모 BIM 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 최소한의 환경이다. 이 글에서는 사전 학습모델은 허깅페이스(HF)에서 제공하는 Llama-3-8B 모델을 사용한다. 파인튜닝을 위해서는 다음과 같은 환경이 준비되어 있다고 가정한다.  파이토치 설치 : https://pytorch.org/get-started/locally  올라마(Ollama) 설치 : https://ollama.com 허깅페이스에서 제공하는 LLM 모델을 사용할 것이므로, 접속 토큰(access token)을 얻어야 한다. 다음 링크에서 가입하고 토큰을 생성(Create new token)한다. 이 토큰은 다음 소스코드의 해당 부분에 입력해야 동작한다.  허깅페이스 가입 및 토큰 획득 : https://huggingface.co/ settings/tokens   그림 1   명령 터미널에서 다음을 실행해 라이브러리를 설치한다.   pip install langchain pypdf fastembed chardet pandas pip install -U transformers pip install -U datasets pip install -U accelerate pip install -U peft pip install -U trl pip install -U bitsandbytes pip install -U wandb   개발된 BIM LLM 모델 성능이 향상되었는지를 검증할 수 있도록, 기초 모델이 인터넷에서 쉽게 수집 후 학습할 수 있는 BIM 자료를 제외한 데이터를 학습용으로 사용할 필요가 있다. 이런 이유로, 최근 릴리스되어 기존 상용 대규모 언어 모델이 학습하기 어려운 ISO/TS 19166에 대한 기술 논문 내용을 테스트하고, 학습 데이터 소스로 사용한다. 참고로, ISO/TS 19166은 BIM-GIS conceptual mapping 목적을 가진 국제표준으로 기술 사양(TS)을 담고 있다. 학습 데이터로 사용될 파일을 다음 링크에서 PDF 다운로드하여 저장한다.  BIM-GIS 매핑 표준 논문 PDF 파일 : https://www.mdpi. com/2220-9964/7/5/162   BIM 기반 LLM 모델 학습 데이터 준비와 파인튜닝 파라미터 설정 학습 데이터를 자동 생성하기 위해, 미리 다운로드한 PDF 파일을 PyPDF 및 라마 3를 이용해 질문-답변 데이터를 자동 생성한 후 JSON 파일로 저장한다. 이를 통해 수 백개 이상의 QA 데이터셋을 자동 생성할 수 있다. 이 중 품질이 낮은 데이터셋은 수작업으로 삭제, 제거한다.    그림 2. 자동화된 BIM 기반 LLM 학습 데이터 생성 절차     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

한국 델 테크놀로지스는 프리미엄 게이밍 PC 브랜드 ‘에일리언웨어(Alienware)’의 게이밍 데스크톱 ‘에일리언웨어 오로라 R16’과 게이밍 노트북 ‘에일리언웨어 m18’ 업그레이드 제품을 공개했다. 이번에 선보인 에일리언웨어 오로라 R16은 최신 인텔 14세대 코어 CPU를 탑재했고, 에일리언웨어 m18은 AMD 어드밴티지 플랫폼을 새롭게 적용해 강력한 게이밍 퍼포먼스 및 생동감 넘치는 게임 플레이를 지원한다.   ▲ 에일리언웨어 오로라 R16   업그레이드된 에일리언웨어 오로라 R16은 최대 인텔 데스크톱용 14세대 코어 i9-14900KF 프로세서와 최대 엔비디 지포스 RTX 4090 그래픽을 탑재해 한층 빠르고 강력한 게이밍 성능을 구현했다. 특히, 이 제품에 탑재된 인텔 14세대 K시리즈는 BIOS 스위치를 통해 프로세서를 오버클럭하여 최대 6.1GHz까지 달성할 수 있으며, 이는 에일리언웨어 제품군 중 최고 CPU 주파수를 구현한 것이다. 한편 에일리언웨어 오로라 R16은 지난 8월 에일리언웨어 고유의 디자인 정체성인 ‘레전드 3.0(Legend 3.0)’을 적용하여 미니멀한 디자인과 유저 편의성을 높였다. 전작 대비 전체 부피와 소음을 모두 낮춰 쾌적한 게이밍 환경을 구현한 것이 특징이며, 케이블을 마더보드 후면에 일괄 배치해 내부 쿨링을 방해하는 요소를 줄였다. 또한, 240mm 수랭식 열교환기 등 구성에 따라 2개에서 최대 4개의 섀시 팬을 장착해 공기 흐름을 최적화하고 전작 대비 온도를 7% 낮췄다. 그리고, 게이밍 환경 최적화 소프트웨어 ‘에일리언웨어 커맨드 센터(Alienware Command Center)’의 최신 버전을 에일리언웨어 제품 최초로 탑재해 게임 별 프로필 및 테마, 조명, 매크로, 오디오 등 다양한 요소를 더욱 다양하게 조절할 수 있다. 특히, 1670만 가지 색상을 지원하는 ‘에일리언FX 라이팅(AlienFX Lighting)’ 기능을 3가지 조명 영역에서 맞춤 설정할 수 있어 더욱 다채로운 게이밍 경험을 전한다. 최신 프로세서를 탑재한 에일리언웨어 오로라 R16 업그레이드 제품은 10월 27일 출시 예정이다.   ▲ 에일리언웨어 m18   18형 게이밍 노트북인 에일리언웨어 m18은 AMD 라이젠 7945HX 프로세서와 AMD 라데온 RX 7900M 랩톱 그래픽을 탑재했다. AMD 라이젠 7945HX 시리즈 프로세서는 5nm 제조 공정으로 만들어진 '젠 4(Zen 4)' 아키텍처를 적용했고, 최대 16코어 32 스레드 구성을 갖췄다. AMD 라데온 RX 7900M은 AMD RDNA 3 아키텍처에 기반해 AMD 칩렛 기술을 적용한 랩톱용 GPU다. 72개 컴퓨트 유닛 구성을 비롯해 새로운 AI 가속기와 2세대 레이트레이싱 가속기, 16GB 고속 GDDR6 VRAM 등을 갖춰 데스크톱 PC에서 구동하는 것처럼 FPS 게임의 그래픽을 정확하고 선명하게 구현하며, 콘텐츠 제작도 원활하게 지원한다. AMD 어드밴티지 인증은 AMD의 라이젠 프로세서와 라데온 시리즈 그래픽스를 탑재한 게이밍 노트북을 위한 프레임워크다. 그래픽 카드의 성능을 향상시키는 스마트시프트 MAX(AMD SmartShift MAX), 스마트액세스 그래픽스(SmartAccess Graphics), 스마트액세스 메모리(SmartAccess Memory), 스마트액세스 비디오(Smart Access Video)를 포함한 AMD의 스마트 기술(AMD Smart Technologies)을 기반으로 보다 안정적인 게임 플레이를 지원하고, 게이머와 크리에이터에게 강화된 모바일 플랫폼 환경을 제공한다. 에일리언웨어 m18은 발전된 차세대 ‘에일리언웨어 크라이오-테크(Cryo-Tech) 냉각 기술’과 델의 에일리언웨어 쿼드 팬(Alienware Quad Fan), 그리고 에일리언웨어 고유의 TIM(Thermal interface material, 열전달물질) ‘엘리먼트 31(Element 31)’, 증기 체임버 등이 적용되어 방열 효과를 최적화하고 시스템 안정성을 유지할 수 있다. 또한, 돌비 애트모스(Dolby Atmos)의 3차원 오디오를 비롯해 사운드, 음성, 장비 모두 실감 나는 게임 플레이를 지원하며, 인텔리고(intelliGo)의 AI 기반 노이즈 캔슬레이션 기술로 더 깊은 몰입감을 유지할 수 있다. 100% DCI-P3을 지원하는 선명한 18인치 형 16:10 디스플레이를 제공하며, 165Hz QHD+ 또는 480Hz FHD+ 중에서 선택할 수 있다. 에일리언웨어 m18 AMD 어드밴티지 랩톱은 10월 중순에 출시됐다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “이번에 새로 선보인 델 에일리언웨어의 게이밍 데스크톱 및 노트북은 최신 프로세서를 탑재해 한층 업그레이드된 게이밍 경험을 제공하는 제품으로, 에일리언웨어 고유의 디자인 철학과 강화된 기능들이 총망라됐다”면서, “델 테크놀로지스는 향후에도 새로운 시도와 혁신으로 게임 사용자들의 니즈를 충족시키고, 최적화된 디자인, 성능, 관리 서비스를 제안하며 끊임없이 최고의 게이밍 포트폴리오를 구축해 나갈 것”이라고 말했다.

  인텔이 인텔 아크 프로(Arc Pro) A 시리즈 전문가용 GPU의 신제품인 아크 프로 A60 및 아크 프로 A60M을 공개했다. 데스크톱용인 아크 프로 A60과 모바일용의 아크 프로 A60M은 워크스테이션 GPU에 새로운 선택권을 제공하는 인텔 아크 프로 제품군의 성능을 한층 높인 것이 특징이다. 최대 12GB의 비디오 메모리(VRAM)를 지원하며, HDR(High Dynamic Range) 및 돌비 비전 (Dolby Vision)을 지원하는 최대 4개의 디스플레이에 연결 가능한 전문가용 워크스테이션용으로 설계됐다. 아크 프로 A60 GPU는 레이 트레이싱 하드웨어와 그래픽 가속 및 머신 러닝 기능을 내장했다. 이외에도 기존 단일 슬롯 팩터에서 최신 시각화 기술 및 풍부한 콘텐츠 제작을 지원하는 유동형 뷰포트(fluid viewports)를 통합했다. 인텔 아크 프로 A 시리즈는 한다. 인텔 아크 프로 A60과 A60M은 최대 16개 PCIe 레인, 초당 384GB(기가바이트) 메모리 대역폭, 256개 전용 AI Xe 매트릭스 확장(XMX) 엔진, 16개 레이 트레이싱 유닛 등으로 기존 인텔 아크 프로 제품군 대비 두 배 더 높은 성능을 제공한다. 또한 AV1을 포함한 전체 미디어 인코딩 및 디코딩을 지원한다. 인텔 아크 프로 GPU는 컴퓨터 지원 설계 및 모델링(CAD/CAM), AI 추론 작업 및 미디어 데이터 처리에 적합한 작업 환경을 제공한다. 인텔은 "인텔 아크 프로 GPU가 성능 최적화를 위해 분기마다 드라이버를 배포하고 있으며, AEC(건축, 엔지니어링 및 건설), 디자인 및 제조 산업에서 사용되는 주요 워크스테이션 애플리케이션의 ISV 인증을 받았다"고 밝혔다. 아크 프로 GPU가 ISV 인증을 받은 주요한 애플리케이션으로는 오토데스크의 3ds 맥스, 오토캐드, 퓨전, 인벤터, 마야를 비롯해 벤틀리 마이크로스테이션, 다쏘시스템 솔리드웍스, 네메첵 벡터웍스, PTC 크레오, 지멘스의 NX 및 솔리드 엣지 등이 있다. 또한 인텔의 워크스테이션 GPU는 블렌더(Blender) 등 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션에 최적화되어 있으며, 인텔 원API(oneAPI) 렌더링 툴킷에서 렌더링 및 레이트레이싱 라이브러리를 실행하여 고성능의 하이파이 시각적 경험을 구현하도록 지원한다. 한편, 인텔 아크 프로 GPU 제품군은 125W 전력 공급에 언락된 13세대 인텔 코어 프로세서가 탑재된 인텔 NUC 13 SFF(Extreme small form factor) PC와 함께 사용하도록 검증되었다.

개발 및 공급 : 에픽게임즈 주요 특징 : 렌더링 향상, HDRI 백드롭 기능, 스케치팹 통합 및 수백 개의 기본 애셋 제공, 피직스 기반 애셋 배치, 트윈모션 클라우드 향상, 향상된 임포트 및 익스포트 작은 신 처리 지원   건축 시각화를 넘어 다양한 산업의 리얼타임 3D 시각화 툴로 거듭난 트윈모션 2022.2가 새롭게 출시됐다. 리얼타임 몰입형 3D 시각화 솔루션인 트윈모션의 최신 버전 ‘트윈모션 2022.2’는 실용성을 더하고 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 새로운 기능들과 개선 사항들을 제공한다. 트윈모션은 20222.2 출시를 기점으로 건축, 도시 계획, 조경뿐만 아니라 제품, 운송 및 패션 등의 산업에 이르기까지 누구나 고퀄리티 이미지, 파노라마, 표준 또는 360도 VR 영상 및 인터랙티브 프레젠테이션을 빠르고 쉽게 제작할 수 있는 리얼타임 시각화 툴로 진화됐다.     이번 버전에는 렌더링 향상과 새로운 HDRI 백드롭 기능, 스케치팹 통합 및 수백 개의 기본 애셋 제공, 피직스 기반 애셋 배치, 트윈모션 클라우드 향상, 향상된 임포트 및 익스포트 작은 신(scene) 처리 지원 등의 기능 제공을 통해 다양한 산업에서의 시각화를 위한 생산성과 호환성, 편의성을 한층 업그레이드했다. 다음의 하이라이트를 살펴보자.     렌더링 향상 사실적인 라이팅이 적용된 환경으로 프로젝트의 신을 구성하는 것은 실감나는 시각화의 핵심이다. 이번 버전에 추가된 새로운 HDRI 백드롭 기능은 환경 또는 스튜디오 세팅에 맞춰 모델을 배치하고 모델의 라이팅에 사실적으로 반영될 수 있도록 한다. HDRI 스카이돔과 달리, 이 기능에는 그림자를 드리울 수 있는 바닥 표면이 포함되어 있다. 프로젝트를 시작할 수 있도록 모델에 배경과 라이팅을 적용할 수 있는 새로운 HDRI 환경 258개와 제품 샷에 적합한 새로운 스튜디오 HDRI 20개를 제공하며, 이미지의 수평선, 스케일, 회전을 필요에 따라 변경할 수 있다.     트윈모션 2022.2의 또 다른 새로운 기능으로, 타일링 렌더링 기술을 통해 최대 64K의 초고해상도 이미지와 비디오를 렌더링할 수 있다. 전광판, 비디오 월 등 대형 디스플레이용 콘텐츠에 적합하며, GPU 메모리 제한을 우회하여 사양이 낮은 컴퓨터에서도 고해상도로 출력할 수 있다. 또한, 이제 파노라마 및 파노라마 세트를 16K 해상도로 익스포트하여 보다 높은 퀄리티와 몰입감 넘치는 경험을 제공할 수 있다. 기존의 최대 해상도인 8K에서 늘어난 새로운 최대 해상도는 로컬 및 클라우드 익스포트 모두 지원된다.   스케치팹 통합 및 수백 개의 기본 애셋 제공 소품과 캐릭터를 직접 모델링하여 신을 채우고 생동감을 더하는 작업은 시간과 비용이 많이 든다. 이번 버전부터는 필요한 콘텐츠를 그 어느 때보다 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 이제 트윈모션 라이브러리에 선도적인 웹 플랫폼 스케치팹이 통합되어, 4개의 크리에이티브 라이선스 카테고리에 걸쳐 드래그 앤 드롭만으로 사용할 수 있는 66만 개 이상의 무료 애셋을 제공한다. 한편, 새로운 트윈모션의 기본 애셋이 이제 매달 클라우드에 출시된다. 트윈모션 2022.1 이후로 총 660개의 신규 애셋이 추가되었다. 첨단 기기, 악기, 뒤뜰 오브젝트, 엔터테인먼트 오브젝트, 스포츠 장비와 더불어 겨울(Winter), 쇼핑(Shopping), 어린이(Children) 및 스포츠(Sport) 카테고리에는 200개 이상의 새로운 포즈 휴먼(Posed Humans) 애셋이 추가되었다.     피직스 기반 애셋 배치(얼리 액세스) 울퉁불퉁한 지면에 자동차 애셋을 배치하거나 아이들의 방에 장난감들을 마구잡이로 쌓아놓거나 또는 폭포 주변에 자연스럽게 떨어지는 돌무더기를 제작할 수 있지만 그저 이동 및 회전 툴만으로는 결코 빠르고 쉽게 구현할 수 없다. 그래서 새로운 툴을 추가했다. 뷰포트 내에서 충돌 및 중력 시뮬레이션을 실시간으로 사용하여 오브젝트를 배치할 수 있고 현재 새로운 툴에 대한 얼리 액세스를 제공한다. 신에 자연스럽게 오브젝트를 떨어뜨리면, 바운딩 박스에 따라 충돌하고 구르게 만들 수 있어 간편하다.     관련 영상 : https://cdn2.unrealengine.com/physics-02-d8dd849d1bc4.mp4   트윈모션 클라우드 향상 트윈모션 클라우드 업데이트는 주요 트윈모션 출시 일정과 별개로 진행됐다. 트윈모션 2022.1 이후로 수많은 새로운 기능과 개선사항이 추가되어 고퀄리티의 프로젝트를 누구든지, 어디서나, 그 어느 때보다 쉽게 공유할 수 있다. 우선, 복잡한 프레젠테이션에 대한 지원을 추가했다. RAM 사용량 제한을 4배, VRAM 사용량은 1.5배로 늘렸다. 이와 더불어 새로운 텍스처 압축 알고리즘(추후 설명)이 적용되어, 그 어느 때보다 훨씬 더 뛰어나고 디테일한 프레젠테이션을 클라우드에서 만들고 배포할 수 있다.     또한 태블릿이나 모바일 디바이스로 프레젠테이션 또는 파노라마 세트를 확인하는 경우 디바이스를 단순히 움직이는 것만으로 신을 살펴볼 수 있다. 이는 트윈모션 클라우드에서 자이로스코프 및 가속도 센서 입력을 해석할 수 있게 하는 새로운 모션 센서 지원으로 가능해졌다. 이제 외부 웹사이트에 프레젠테이션 또는 파노라마 세트를 손쉽게 넣을 수 있는 코드를 생성하여, 하나의 URL을 통해 커스텀 웹페이지에 여러 개의 프레젠테이션 및 파노라마 세트를 표시할 수 있다. 새로운 트윈모션 클라우드 페이지에서 사례를 확인해 볼 수 있다. 관련 사례 : https://www.twinmotion.com/ko/twinmotion-cloud 또한, QR 코드가 동적으로 생성되므로 프레젠테이션과 파노라마 세트를 확인하고, 파노라마 세트를 다운로드할 수 있는 링크를 손쉽게 공유할 수 있다.   생산성 향상 때로는 사소한 기능이 일상의 생산성에 큰 차이를 만들어낸다. 이번 버전에서는 더 나은 트윈모션 경험을 위해 다양한 향상된 기능을 제공한다. 예를 들면, 한 번에 여러 파일을 임포트하여 콘텐츠를 신속하게 통합할 수 있다. 그리고 클릭 한 번으로 새 컨테이너로 여러 오브젝트를 그룹화하거나 오브젝트의 모든 참조 인스턴스를 선택할 수 있다. 정확한 크기의 오브젝트를 만들려면, 이제 트랜스폼 패널에서 XYZ 값을 시각화하고 수정할 수 있고, Shift, Tab, 위아래 방향 키로 필드를 손쉽게 전환할 수 있다. 로컬 축과 월드 축 사이를 전환하고 선택된 오브젝트의 피벗 주변을 회전하는데 사용하는 단축키도 추가했다. 한편, 보다 쉬운 식별을 위해 기즈모에 RGB 색상이 적용된 축이 추가됐다. 마지막으로, 여러 내비게이션 스타일들을 전환하면서 사용해야 했던 분이라면 손이 기억한 습관을 바꾸는 것이 얼마나 어려운지 잘 알려져 있다. 궤도 회전, 패닝, 줌에 대한 다른 3D 소프트웨어의 내비게이션 스타일에 맞게 새롭고 더 정확한 단축키를 만들었고, Alias AutoStudio, Blender, CET Designer, Fusion 360, Maya, Modo, Vectorworks 등 새로운 스타일에 대한 지원도 추가했다. 또한, 뷰에서의 궤도 회전은 왼쪽 마우스 버튼을 사용할 수 있도록 기본 설정됐다.   향상된 임포트 및 익스포트 기능 트윈모션의 오랜 강점 중에 하나는 업계에서 사용하는 다양한 파일 포맷을 지원한다는 점이다. 이번 버전을 통해 파일 포맷 지원을 확장했다. 이제 트윈모션에 바로 glTF 포맷(또는 바이너리 버전인 glB)의 모델을 임포트할 수 있게 됐다. 이 포맷은 스케치팹을 포함한 수많은 애셋 라이브러리에서 사용되고 있다. 또한 언리얼 엔진에서 애셋을 glTF 포맷으로 익스포트할 수도 있다.     이제 이미지 및 파노라마를 PNG와 더불어 JPEG 또는 EXR 포맷으로도 익스포트할 수 있다. JPEG는 PNG보다 파일 용량을 더 작게 할 수 있으며, EXR로 렌더링하면 더 많은 컬러 정보(RGB 채널당 16비트, 다른 포맷은 8비트)를 익스포트할 수 있어 색 보정이나 이미지 그레이딩 시 결과물의 퀄리티가 더 높다. 또한, 데이터 스미스 신의 라이트를 이제 트윈모션 라이트로 임포트할 수 있어 불필요한 반복작업을 피할 수 있고 원본 신의 퀄리티를 높일 수 있다. 그리고 신 그래프에서 여러 라이트 유형을 시각적으로 구분할 수 있어 알맞은 라이트를 찾아 선택하기가 쉬워졌다.   퍼포먼스 및 확장성 향상 복잡도와 디테일에 대한 요구가 지속적으로 증가함에 따라 이번 버전에서는 대형 신 작업에 도움이 되는 몇 가지 기능을 개선했다. 메모리 사양을 낮추기 위해 텍스처에 텍스처 압축 알고리즘을 적용했다. 이에 따라 비주얼 퀄리티에는 거의 영향을 주지 않으면서 약 75%의 텍스처 메모리를 절약을 기대할 수 있다. 즉, 더 복잡한 신을 처리할 수 있고, 특히 퀵셀, 스케치팹 등 클라우드 애셋이 포함된 신의 경우, 파일 크기가 눈에 띄게 줄어들어 로드 및 저장 시간이 빨라진다. 그리고 필요한 경우 VRAM 사용량을 관리하고 복잡도를 줄이는 것을 지원하기 위해, 이제 VRAM 사용량 정보가 60%, 70%, 80%, 90%와 같은 단계별 알림과 함께 논 블로킹 경고로 알 수 있게 되고, 이 정보들은 통계(Statistics) 패널에 표시된다.   작은 신 처리 지원 헤드폰과 같은 소비재를 시각화하는 것은 공항이나 스포츠 경기장의 시각화와는 다른 요구사항을 갖게 된다. 이제 어떤 규모의 신도 쉽게 작업할 수 있도록 여러 가지 사항을 업데이트했다.     우선, 기존의 단위 설정 옵션인 미터 및 인치에 센티미터를 추가하여 스케일이 작을 때도 훨씬 정확하게 작업할 수 있도록 했다. 인치가 아닌 피트로 작업할 수 있는 기능도 추가했다. 뷰포트에 두 가지의 새로운 내비게이션 속도가 추가되어, 작은 오브젝트 주변을 탐색하는 것도 더 쉬워졌다. 인스펙트 속도(키보드 단축키 1) 및 핸들 속도(키보드 단축키 2)는 이전의 가장 느린 보행 속도(현재 키보드 단축키 3)보다 느리다. 마지막으로, 신에서 작은 오브젝트를 가지고 작업할 때 클리핑 문제가 발생하지 않도록 카메라 설정에서 근거리 클리핑(Near Clipping) 값을 변경할 수 있고, 필드 오브 뷰 각도를 5도까지 낮춰 아이소 메트릭 뷰에 가깝게 만들 수 있다.   플랫폼 지원 확대 트윈모션 2022.2에서는 윈도우 11 및 맥OS 몬터레이(Monterey)에 대한 지원을 추가하여 운영체제의 선택폭이 넓어졌다. 트윈모션 2022.2의 모든 향상된 사항에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 통해서 전체 출시 노트를 확인할 수 있다. 출시 노트 : https://www.twinmotion.com/docs/ko/twinmotion-release-notes/twinmotion-2022-2-release-notes/ 참고 : 트윈모션을 애플 M1 칩셋 디바이스에서 실행할 수 있지만, 현재 M1 칩셋을 완전히 지원하고 있지 않은 점을 유의 바란다.   다양한 산업의 리얼타임 시각화를 위한 생산성과 편의성 제공 에픽게임즈 코리아에 따르면 건축을 넘어 제품 디자인, 자동차, 패션 등 다양한 산업에서 활용 가능한 트윈모션 2022.2는 초고해상도 렌더링, 스캐치팹 통합과 수백 개의 무료 애셋, glTF 지원 등 다방면으로 개선된 실용성과 각종 신기능을 제공하는 이번 업데이트를 시작으로, 더 많은 산업에서 멋진 인터랙티브 시각화를 경험해 볼 수 있다. 또한 에픽게임즈는 트윈모션 영상 캠페인을 통해 다양한 산업에서 활용하는 개발자들의 사례도 제공 중이다.   ▲ 크리에이터 만나보기 - Julian Hartinger | 콘셉트 아트를 위한 트윈모션   ▲ 크리에이터 만나보기 - Raha Rodriguez | 세트 디자인을 위한 트윈모션   ▲ 크리에이터 만나보기 - Pierre-Andre Biron | 항공 시각화를 위한 트윈모션   ▲ 크리에이터 만나보기 - Olli Huttunen | 단편 영화를 위한 트윈모션   트윈모션 2022.2에 대한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다. 트윈모션 2022.1의 기존 사용자라면 에픽게임즈 런처에서 트윈모션 2022.2를 무료 업그레이드할 수 있다. 처음이라면 다음 링크에서 확인할 수 있다. 링크 : https://www.twinmotion.com/ko/license     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  AMD가 최고 수준의 그래픽 속도와 게이밍 성능을 지원하는 AMD 라데온 RX 6900 XT(AMD Radeon RX 6900 XT) 그래픽카드를 출시했다. AMD 라데온 RX 6900 XT는 4K 해상도와 오버클럭을 지원한다.   AMD RDNA 2 아키텍처 기반의 라데온 RX 6900 XT는 16GB의 GDDR6 VRAM, 80개의 컴퓨트 유닛, 2.8GHz 이상의 클럭 속도를 지원하며, 보다 선명한 비주얼과 높은 성능을 제공할 수 있는 성능을 갖추었다.   차세대 PC, 콘솔, 모바일 기기를 지원하는 RDNA 2 아키텍처는 전체적으로 약 2배의 성능 향상과 기존 RDNA 아키텍처 기반의 전작과 비교해 와트당 성능을 54% 높였다. AMD 스마트 액세스 메모리(Smart Access Memory: SAM)는 라데온 RX 6000 시리즈 그래픽카드와 라이젠 5000 시리즈(Ryzen 5000 Series) 프로세서 또는 AMD B550, X570 마더보드의 연동을 통해 특정 게임 플레이 시 고속 GDDR6 그래픽 메모리에 직접 연결해 CPU 처리 가속화를 지원한다. 또한 AMD 인피니티 캐시(Infinity Cache)는 4K 및 1440p에 적합한 고성능의 상위 레벨 데이터 캐시 메모리를 제공한다. 128MB 온다이(on-die) 캐시는 지연 시간과 전력 소모량을 크기 줄이고, 전통적인 아키텍처 디자인 대비 전반적으로 우수한 게이밍 성능을 제공한다. AMD RDNA 2 기반의 그래픽 카드는 고성능의 고정 기능 레이 액셀러레이터 엔진을 각 컴퓨트 유닛에 추가해 다이렉트X 레이트레이싱(DirectX Raytracing, DXR)을 통해 실시간 라이팅, 그림자 및 실제와 같은 반사감을 제공하는데 최적화되었다. 하이브리드 렌더링을 가능케 하는 AMD 피델리티FX(Fidelity FX)와 페어링할 경우 개발자들은 래스터화 및 레이트레이싱 효과를 결합해 최적의 이미지 품질과 성능 조합을 이끌어낼 수 있다.   라데온 RX 6900 XT 그래픽카드는 국내 주요 파트너사 및 유통 업체를 통해 판매되며, 가격은 999달러이다.

AMD가 애플의 맥 프로(Mac Pro)에 AMD 라데온 프로(Radeon Pro) W5700X GPU를 탑재한다고 발표했다.  전력 효율성을 갖춘 고성능 AMD RNDA 아키텍처 및 고대역폭 GDDR6 VRAM 기반의 라데온 프로 W5700X는 렌더링 시간을 단축해 3D 디자이너, 건축가 및 엔지니어들이 디자인 등 가장 유의미한 작업에 집중할 수 있도록 지원한다. 라데온 프로 W5700X GPU의 장점은 다음과 같다. • 탁월한 컴퓨트 성능 - 라데온 프로 W5700X는 40 컴퓨트 유닛을 탑재해 단정도(FP32) 부동 소수점에서 최대 9.5 TFLOPS의 성능을 제공한다. • AMD RDNA 아키텍처 - AMD RDNA 아키텍처 기반의 라데온 프로 W5700X는 탁월한 성능과 함께 뛰어난 전력 효율성을 제공한다. • 고급 GDDR6 메모리 - 최대 32GB의 고사양 GDDR6 메모리는 최대 448GB/s 대역폭으로 데이터 집약적인 전문 애플리케이션에 초고속 전송 속도를 제공한다. 한편 맥 프로에는 새로운 라데온 프로 WX5700 GPU 외에도 AMD 라데온 프로 베가(Vega) II 및 라데온 프로 580X GPU 등도 탑재되어 제공된다.