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통합검색 "네이버 클라우드"에 대한 통합 검색 내용이 6,363개 있습니다
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오토데스크, 생성형 AI로 가능적인 3D 형상 만드는 ‘프로젝트 베르니니’ 소개
오토데스크가 3D 모델링을 위한 실험적 생성형 AI 모델인 ‘프로젝트 베르니니(Project Bernini)’를 공개했다. 디자인 및 제조 산업에서는 3D 모델링의 정확성과 생산성이 중요하다. 건축가, 엔지니어, 제조업체, 영화 제작자 등 다양한 분야에서 디지털 디자인의 기하학적 제어와 정확성은 최종 제품의 성공에 중요한 요소이다. 한 개의 2D 이미지, 객체의 다양한 뷰를 보여주는 여러 개의 이미지, 포인트 클라우드, 복셀(voxels), 텍스트 등 다양한 입력 데이터에서 3D 형상을 빠르게 생성하는 베르니니의 첫 번째 모델은 전문적인 기하학적 워크플로에 맞춰져 있으며, 주어진 입력 데이터에서 3D 모양의 다양한 기능적 변형을 생성할 수 있다. 건축, 제품 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 생성형 모델을 통해 제작 또는 제조된 제품은 설계자가 염두에 둔 목적에 맞게 실제 세계에서 작동해야 하기 때문에, 오토데스크는 기능적인 3D 구조를 생성하는 데에 집중하고 있다.     오토데스크는 물 주전자의 예를 소개했다. 많은 3D 생성형 모델이 특정한 조명 환경에서 표면의 외관을 개선하는 텍스처를 가진 주전자 형상을 생성할 수 있다. 하지만, 베르니니 모델은 모양과 텍스처를 개별적으로 생성하며 이러한 변수를 혼동하거나 혼합하지 않는다. 베르니니가 생성한 물 주전자는 가운데가 비어 있으며, 실제 주전자와 마찬가지로 실제로 물을 담을 수 있다. 또한, 베르니니는 다양한 변형을 생성하는 제너레이티브 접근 방식을 적용하여, 디자이너에게 선택권을 부여하고 창의적인 워크플로에 기여할 수 있다. 오토데스크의 ‘2024 디자인 및 제작 현황 보고서’에 따르면 비즈니스 리더의 78%는 AI가 업계를 발전시킬 것이라고 믿고 있으며, 79%는 AI가 업계를 더욱 창의적으로 만들 것이라는 데 동의하고 있는 것으로 나타났다. 프로젝트 베르니니는 산업 전반의 제품 포트폴리오를 아우르는 지능형 지원 및 생성 기능을 제공하는 데 중점을 둔 오토데스크의 포괄적 AI 전략의 일부이다.  베르니니 모델을 건물에 적용하면 기하학적으로 철저하면서 창의적인 디자인을 생성하고, 새로운 세대의 건물과 건축가에게 영감을 줄 수 있다. 비디오 게임 캐릭터 모델이나 판타지 환경에 대한 훈련을 받으면 매혹적인 새로운 생물체나 가상 세계를 만들 수 있다. 자동차 디자인에 대한 교육을 받았다면 혁신적인 새 자동차 시리즈를 상상하는 데 도움을 줄 수 있다. 오토데스크 AI 랩은 디자인, 제조, 건축, 엔지니어링, 건설 분야의 어려운 작업과 미디어 및 엔터테인먼트(M&E) 분야의 크리에이티브 프로세스를 지원하기 위해 AI를 적용하는 다양한 과학자 및 전문가들로 구성된 팀이다. 이들은 공개적으로 사용 가능한 데이터와 CAD 개체 및 유기적 형상이 혼합된 복합 데이터 세트로 구성된 1000만 개의 다양한 3D 형상으로 베르니니 모델을 학습시켰으며, 이 작업에 기여한 연구는 올해 초 홍콩 중문대학교와 공동으로 AI 랩에서 발표했다. 현재 프로젝트 베르니니는 비공개 실험 단계에 있으며, 오토데스크는 설계 및 제작을 위한 생성형 모델의 성능을 연구하고 개선하기 위해 몇몇 파트너와 협력을 진행 중이다. 오토데스크는 “베르니니 모델은 효율적인 학습과 미세 조정을 통해 이를 쉽게 수행할 수 있도록 특별히 구조화되어 있다”면서, “프로젝트 베르니니는 흥미롭고 생성형 AI의 최첨단을 달리고 있지만, 이 모델은 더 크고 고품질의 전문 데이터 세트로 훈련할 때 더욱 유용하고 매력적으로 발전할 것”이라고 전했다.
작성일 : 2024-05-17
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
인텔, PC간 초고속 데이터 전송이 가능한 ‘썬더볼트 쉐어’ 발표
인텔은 PC간 고속 파일 전송을 위한 새로운 소프트웨어 솔루션인 썬더볼트 쉐어(Thunderbolt Share)를 발표했다. 썬더볼트 쉐어는 썬더볼트 4 또는 썬더볼트 5 포트가 탑재된 PC 및 액세서리로 사용할 수 있으며, 화면 공유와 빠른 속도로 PC 간 파일 전송을 통해 보다 유연하고 생산적인 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. 썬더볼트 네트워킹 기능으로 구동되는 썬더볼트 쉐어는 사용자가 두 대의 PC와 간단하고 효율적으로 상호 작용할 수 있어, 여러 대의 PC를 사용하는 사용자에게 이점이 있는 솔루션이다. 크리에이터와 게이머는 멀티 PC 작업과 동료 간의 손쉬운 협업을 통해 생산성을 향상하고, 선호하는 주변기기를 공유할 수 있다. 소비자와 비즈니스 전문가는 공유 모니터를 통해 더 나은 인체공학적 환경을 누릴 수 있으며, 여러 대의 PC를 사용하여 작업 공간을 극대화할 수 있다. 썬더볼트는 이러한 기능을 사용자가 요구하는 품질과 경험으로 제공할 수 있는 대역폭과 짧은 지연 시간을 갖춘 기술이다.     썬더볼트 쉐어는 윈도우 운영체제의 썬더볼트 4 또는 썬더볼트 5 PC와 호환되며, 높은 대역폭과 낮은 대기 시간을 제공한다. 이를 활용해 PC 간 응답성이 뛰어난 마우스 및 키보드 제어를 통한 원활한 비압축 화면 공유로 끊김 없는 시각적 경험을 제공할 수 있고, 간단한 드래그 앤 드롭, 폴더 동기화, 이전 PC에서 새 PC로의 손쉬운 파일 마이그레이션 등 두 대의 PC 간 빠른 파일 전송이 가능할 것으로 보인다. 또한, 대용량 파일을 공유하는 사용자 간의 협업이 간편해질 전망이다. 썬더볼트 쉐어는 PC 간 직접 연결 또는 썬더볼트 독(dock)이나 모니터와 같은 여러 포트가 있는 썬더볼트 액세서리를 통해 지원되며, 와이파이, 이더넷 또는 클라우드 네트워크 성능에 영향을 주지 않는 비공개 보안 연결을 지원한다. 인텔은 2024년 하반기부터 PC 및 액세서리로 썬더볼트 쉐어 기술을 제공할 예정이다. 또한 레노버, 에이서, MSI, 레이저, 켄싱턴, 벨킨, 프로미스, 플러그어블, OWC 등에서 썬더볼트 쉐어를 지원하는 제품을 발표할 것이라고 전했다. 인텔의 제이슨 질러(Jason Ziller) 클라이언트 커넥티비티 부문 총괄 매니저는 “인텔은 썬더볼트 쉐어를 통해 혁신적인 솔루션을 시장에 출시하고, 사용자가 PC를 최대한 활용할 수 있는 새로운 경험을 제공하고자 한다. 이제 사용자들은 썬더볼트 속도로 한 PC에서 다른 PC로 원활하게 액세스할 수 있으며, 이로써 생산성과 효율을 크게 혁신할 수 있다"고 말했다.
작성일 : 2024-05-16
엔비디아, “생성형 AI 통해 다양한 분야서 HPC 활용 연구 가속화 지원”
엔비디아가 생성형 AI를 통해 HPC(고성능 컴퓨팅) 작업을 가속화하며 코드 생성, 기상, 유전학, 재료 과학 분야의 연구를 지원하고 있다고 밝혔다. 생성형 AI는 국가와 기업 연구소에서 비즈니스와 과학을 위한 HPC를 가속화하며 기반을 다지고 있다. 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)는 세계 최대 규모의 슈퍼컴퓨터에서 사용하도록 설계된 병렬 프로그래밍 언어인 코코스(Kokkos)로 코드를 자동으로 생성하는 시도를 하고 있다. 여러 국립 연구소의 연구진이 개발한 이 특수 언어는 수만 대의 프로세서에서 작업을 수행하는 데 필요한 미묘한 부분까지도 처리할 수 있다. 샌디아 국립 연구소의 연구진들은 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용해 코코스 데이터베이스를 생성하고 AI 모델과 연결하고 있다. 이들은 다양한 RAG 접근 방식을 실험하면서 초기 테스트에서 긍정적인 결과를 보여주고 있다. 과학자들이 평가하게 될 RAG 옵션 중에는 네모 리트리버(NeMo Retriever)와 같은 클라우드 기반 서비스도 있다.     이러한 모델 조정과 RAG를 통한 코파일럿 구축은 시작에 불과하다. 연구진들은 궁극적으로 기후, 생물학, 재료 과학과 같은 분야의 과학 데이터로 훈련된 파운데이션 모델의 활용을 목표로 하고 있다. 일기 예보 분야의 연구원과 기업들은 기상, 기후 연구를 위한 서비스와 소프트웨어 세트인 엔비디아 어스-2(Earth-2)의 생성형 AI 모델인 코디프(CorrDiff)를 채택하고 있다. 코디프는 기존 대기 모델의 25km 해상도를 2km까지 조정할 수 있다. 또한, 결합할 수 있는 예측 수를 100배 이상 확장해 예측 신뢰도를 높일 수 있다. 자체 소형 위성 네트워크에서 데이터를 수집하는 기업인 스파이어(Spire)의 톰 고완(Tom Gowan) 머신러닝 및 모델링 책임자는 “생성형 AI를 통해 더 빠르고 정확한 예보가 가능해지고 있다”고 전했다. 스위스에 본사를 둔 메테오매틱스(Meteomatics)는 최근 자사의 일기 예보 사업에도 엔비디아의 생성형 AI 플랫폼을 사용할 계획이라고 발표했다. 메테오매틱스의 마틴 펜글러(Martin Fengler) CEO는 “엔비디아와의 협력은 에너지 기업들이 날씨 변동에 대한 빠르고 정확한 인사이트를 통해 재생 에너지 운영을 극대화하고 수익성을 높이는 데 도움이 될 것”이라고 말했다. 마이크로소프트는 생성형 AI로 재료 과학 분야의 작업을 가속화하는 연구를 진행했다. 마이크로소프트의 매터젠(MatterGen) 모델은 원하는 특성을 나타내는 새롭고 안정적인 물질을 생성한다. 이 접근 방식을 통해 화학, 자기, 전자, 기계 등의 기타 원하는 특성을 지정할 수 있다. 마이크로소프트 연구팀은 엔비디아 A100 GPU를 사용해 애저(Azure) AI 인프라에서 매터젠을 훈련시켰으며, 카본3D(Carbon3D)와 같은 기업은 상업용 3D 프린팅 작업에서 재료 과학에 생성형 AI를 적용하며 기회를 찾고 있다. 엔비디아는 “이는 연구자들이 생성형 AI를 통해 HPC와 과학 분야에서 할 수 있는 일의 시작에 불과하다”면서, “현재 사용 가능한 엔비디아 H200 텐서 코어 GPU와 곧 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 GPU는 새로운 차원의 작업을 실현시킬 것”이라고 기대했다.
작성일 : 2024-05-16
다쏘시스템, 로봇 제조 위한 제품 개발 기술 및 사례 소개
다쏘시스템이 ‘K-Robot 세미나 : 로봇, 솔리드웍스를 만나다!’ 세미나를 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최했다고 밝혔다. 로봇이 지능화되면서 전통적인 제조업을 넘어 다양한 산업 분야로 확대되고 있다. 이번 행사에서 다쏘시스템은 정부의 K-로봇 경제 정책과 발맞추어 자사의 솔리드웍스 및 클라우드 기반 제품 개발 플랫폼인 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)를 통한 국내 로봇 제조 기업의 선진 사례를 공유했다. 이번 세미나는 다쏘시스템코리아 배재인 CRE 본부장의 환영사로 시작해 경희대학교 이경전 교수가 IT 시장의 가장 큰 트렌드 중 하나인 AI 동향과 산업 응용 사례 및 전망을 공유했다. 이어서 경남대학교 한성현 교수가 로봇 기술의 동향과 미래 로봇 시장을 예측했다. 또한 다쏘시스템코리아 솔리드웍스 브랜드 전문가들이 로봇 설계, 데이터 관리, 협업, 시뮬레이션, 제조 라이프사이클을 보다 쉽고 빠르게 다룰 수 있는 클라우드 기반 제품 개발 플랫폼인 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)의 다양한 포트폴리오를 소개했다. 이와 함께 스타트업 기업이 실제 로봇 개발에서 있을 수 있는 어려움을 실감나게 표현하고, 이에 대한 다양한 극복 방안을 제시했다. ‘동시병행 설계’ 방식을 통해 설계와 검토를 빠르게 해결할 수 있는 솔루션을 소개하고, 모델링과 시뮬레이션을 결합한 모드심(MODSIM)을 통해 설계와 동시에 시뮬레이션을 수행함으로서 더 완성도 있는 제품을 단기간 내에 만들어 내는 모습을 시연했다. 이를 통해 참가자들은 한 번 만들어진 3D 데이터를 이용해서 다양한 업무를 활용하는 디지털 매뉴팩쳐링이 우리 제조업을 어떻게 바꿀 수 있는지 확인할 수 있었다.     다쏘시스템은 로봇 개발사들이 겪는 어려움을 해결할 수 있는 다양한 솔루션을 제시하면서, “로봇 개발사들이 한정된 자원을 효율적으로 활용하고 업무의 혼란을 최소화하며 편의성을 개선할 수 있을 것”으로 기대했다. 특히, 햄버거 패티를 굽는 AI 조리 로봇을 개발한 에니아이와 건설 현장 자율로봇을 공급하는 고레로보틱스는 다쏘시스템에서 제공하는 스타트업 지원 프로그램인 ‘3DEXPERIENCE Works for Startups’를 통해 성공적인 제품 개발 및 출시한 사례를 공유했다.   다쏘시스템코리아의 배재인 CRE 본부장은 “수백 개의 국내 로봇 제조사들이 이미 솔리드웍스와 3D익스피리언스 웍스 포트폴리오를 제품 개발에 적용하고 있다”면서, “앞으로도 산업 및 학계 최고의 전문가들과 함께 보다 많은 국내 로봇 제조사들과 K-로봇 경제 성장의 한 축을 담당할 수 있도록 하겠다”고 전했다.
작성일 : 2024-05-16
델, 클라우드 서비스 및 에지 워크로드 위한 파워엣지 서버 신모델 공개
델 테크놀로지스가 클라우드 서비스 사업자(CSP)를 위한 서버 신제품 2종과 및 에지 워크로드를 위한 컴팩트한 구성의 신제품 2종을 발표했다. 델이 이번에 파워엣지 서버 포트폴리오에 추가한 신제품은 다양한 규모의 CSP를 비롯해 에지 데이터를 서비스하는 소규모 사업자들이 인프라 운영을 간소화할 수 있도록 설계됐다. 또한 차세대 기술들을 적용하고 다양한 범위의 워크로드 처리에 용이하게끔 향상된 성능을 구현했다. ‘델 파워엣지 R670 CSP 에디션(Dell PowerEdge R670 CSP Edition)’과 ‘델 파워엣지 R770 CSP 에디션(Dell PowerEdge R770 CSP Edition)’ 서버는 CSP 기업이 가상화나 데이터 분석과 같은 고밀도 및 스케일 아웃 클라우드 워크로드를 구동하는데 최적화된 성능을 제공한다. R670 CSP 에디션과 R770 CSP 에디션을 도입하는 고객은 ‘델 얼리 액세스 프로그램(Dell Early Access Program)’을 활용해 해당 제품의 설계를 사전에 검토하여 서비스 개시일부터 즉시 운영 환경을 확장할 수 있다.   ▲ 델 파워엣지 R770 CSP 에디션   이번에 공개한 두 신모델은 델 테크놀로지스의 스마트 쿨링(Smart Cooling) 기술로 설계되어 에너지 효율적이며 변화하는 환경에 지능적으로 적응이 가능하다. 냉기 통로(cold aisle)를 최적화한 전면부 I/O나 유연한 구성이 가능한 컴팩트한 폼 팩터로 구축 및 서비스가 간편하여 전문 데이터 센터에 적합하다. 파워엣지 R670 CSP 에디션과 R770 CSP 에디션은 인텔 제온 6 이피션트(Intel Xeon 6 Efficient) 코어 프로세서를 탑재하여 이전 세대 제품 대비 랙당 최대 2.3배 향상된 성능을 제공한다. 오픈BMC(OpenBMC) 기반의 ‘델 오픈 서버 매니저(Dell Open Server Manager)’가 탑재되어 대규모 이기종 환경을 위한 개방형 에코시스템에서 관리를 간소화한다. 델은 이번 CSP 에디션 서버를 통해 파워엣지 포트폴리오에 ‘데이터센터-모듈러 하드웨어 시스템(DC-MHS) 아키텍처를 처음 선보인다. DC-MHS 아키텍처는 서버를 표준화하고 설계 및 고객 선택권을 개선하여 기존 인프라스트럭처에 보다 쉽게 서버를 통합할 수 있도록 지원한다. ‘오픈 컴퓨트 프로젝트(Open Compute Project)’의 일부인 DC-MHS는 델과 인텔을 포함한 6개 기업이 협력해 데이터센터, 에지 및 엔터프라이즈 인프라의 상호 운용성을 높이기 위해 하드웨어 기술을 새롭게 설계하는 이니셔티브이다. ‘델 파워엣지 T160(Dell PowerEdge T160)’ 및 ‘델 파워엣지 R260(Dell PowerEdge R260)’은 강력하고 고밀도의 서버 구성을 필요로 하는 소규모 기업 및 원격 사무실에 적합한 컴팩트 사이즈로 제공된다. 일반 서버 대비 42%의 크기로 물리적 설치 공간이 거의 절반에 불과한 스택형 T160은 도색을 입히지 않은 메탈 섀시를 비롯한 지속 가능한 소재의 사용을 늘려 탄소 배출량을 줄였으며, 이전 세대와 비교해 전력 효율이 최대 23% 향상됐다. R260 또한 물리적 설치 공간을 24% 줄여 높은 활용도를 제공한다. 두 서버 모두 인텔 제온 E-2400 프로세서를 탑재하여 이전 세대 대비 두 배의 성능을 제공한다. T160은 에지 환경의 근거리에 구축해 실시간 데이터 처리를 수행하려는 조직에 이상적이다. R260은 지연 시간을 최대 50%까지 줄여서 에지 환경에 근접한 가상화 구축에 적합하다. 열악한 환경에서도 안정적으로 구동할 수 있도록 필터 베젤이 장착되어 있어 먼지 및 윤활용제로부터 내부 하드웨어를 보호하고, 공기 흐름을 방해하지 않아 최적의 성능과 방음을 보장한다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “컴퓨팅 집약적인 워크로드를 실행하는 동시에 전력 소비를 줄이고 탄소 배출량을 관리하기 위해 최신 기술이 적용된 서버로 교체하고자 하는 수요가 늘어나고 있다”고 말하며, “델 파워엣지 포트폴리오에는 30년 이상 IT 인프라 기술의 중추적인 역할을 맡아온 델의 경험이 집약되어 있다. 델은 에지, 코어 데이터센터, 클라우드 전반의 워크로드를 지원함으로써 고객들이 계속해서 진화하는 비즈니스 요구에 효과적으로 대응하도록 돕는다”고 덧붙였다. 델 파워엣지 R670 CSP 에디션과 R770 CSP 에디션은 7월 중 일부 클라우드 서비스 공급업체를 대상으로 출시되며, 이후 전체적인 공식 판매가 이루어질 예정이다. 델 파워엣지 T160 및 R260은 5월 중 한국을 비롯한 전 세계에 출시될 예정이다.
작성일 : 2024-05-16
레드햇-퀄컴, 소프트웨어 정의 차량의 혁신 가속화 위한 비전 제시
레드햇과 퀄컴테크놀로지는 기술 협력을 통해 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 가상 테스트와 배포를 위한 플랫폼을 제공한다고 발표했다. 이 플랫폼은 ‘레드햇 차량용 운영체제(Red Hat In-Vehicle Operating System)’를 기반으로 한다. 양사는 이번 협력을 통해 마이크로서비스 기반 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems : 첨단 운전자 지원 시스템) 애플리케이션의 엔드 투 엔드 개발과 배포를 통해 SDV를 가속화할 수 있는 방법을 제시할 예정이다. 퀄컴의 스냅드래곤 라이드 플렉스(Snapdragon Ride Flex) SoC(System on Chip)와 레드햇 차량용 운영체제를 기반으로 하는 이 플랫폼은 자동차 제조업체가 클라우드에서 기능을 개발하고 이러한 컨테이너 네이티브 워크로드 및 애플리케이션을 테스트 시설이나 차량에 배포할 수 있게 하는 것을 목표로 한다. 레드햇과 퀄컴은 자동차 테스트와 혁신에 대한 접근 방식을 쇄신하기 위해 SDV와 클라우드로 전환하는 추세가 이어지는 것으로 보고 있다. 자동차 제조업체는 클라우드 네이티브 워크로드를 통해 확장 가능한 온디맨드 컴퓨팅 리소스의 성능을 활용해 인공지능(AI) 모델과 소프트웨어 업데이트를 포괄적으로 테스트할 수 있다. 그리고 무선으로 차량 소프트웨어를 업데이트(OTA : Over-The-Air)함으로써 고객에게 새로운 기능과 향상된 성능, 강화된 안전성 등을 더 원활히 제공하고 차량을 기술 혁신의 속도에 발맞춰 유지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 개발 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 자동차 제조업체가 진화하는 소비자 요구에 더욱 신속히 대응해 자동차 산업을 지속적으로 개선하고 혁신할 수 있도록 지원한다. 레드햇과 퀄컴은 이번 협력이 SDV를 성공적으로 실현하는데 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 양사의 협력을 통해 자동차 제조업체는 소프트웨어 수정 사항과 신기능, 수익 창출 서비스를 차량에 배포하기에 앞서 프로토타입을 클라우드 상에서 더 잘 제작할 수 있게 될 예정이다. 또한, 소프트웨어 업데이트를 공장의 테스트 랩 또는 운행 중인 차량에 직접 배포할 수 있어 시스템 테스트를 개선하고 비용과 출시 시간을 줄일 수 있다. 예를 들어, 자동차 제조업체는 퀄컴의 AI 기술과 스냅드래곤 라이드 플렉스 SoC를 사용하여 소프트웨어 수정 사항, SDV용 신기능 및 수익 창출 서비스의 개발과 배포를 가속화할 수 있다. 우선 인클라우드 에뮬레이션 구성을 통해 AI 객체 감지 모델의 프로토타입을 제작하고 검증할 수 있다. 그런 다음 이를 클라우드 환경에서 테스트하고 개선함으로써 차량에 배포하기 전에 정확성과 효율성을 확인할 수 있다. 이 모든 과정은 개방형 표준 기반 플랫폼인 레드햇 차량용 운영체제를 통해 이루어지므로, 고객은 모바일 장치에서 애플리케이션이나 소프트웨어를 업그레이드하는 것과 동일한 방식으로 차량을 업데이트할 수 있다. 레드햇은 자동차 산업 전반에 걸쳐 SDV을 위한 오픈소스 솔루션을 제공하기 위해 딜로이트(Deloitte), 이타스(ETAS), 제너럴모터스 등 기업과 협력하고 있다고 전했다.
작성일 : 2024-05-13
오라클, AI로 애플리케이션 개발 속도 높이는 ‘오라클 코드 어시스트’ 발표
오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트(Oracle Code Assist)를 통해 애플리케이션 속도를 높이고 코드 일관성을 개선할 수 있다고 소개했다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바(JAVA), SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩터링(소프트웨어 개발 과정에서 기존 코드를 변경하지 않고 코드의 구조와 디자인을 개선하는 과정)하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다.     AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩터링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리잡게 됐다. 오라클은 “오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫(snippet), 종속성 분석(dependency analysis), 오류 완화 대안(error mitigation alternatives), 테스트 사례, 주석(annotation), 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리하여 이 기술 분야의 주된 사례로 꼽힐 것으로 기대한다”고 전했다.  이와 더불어 젯브레인 인텔리제이 IDEA(JetBrains IntelliJ IDEA), 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드(Microsoft Visual Studio Code)용 개발 환경 플러그인으로 배포되는 오라클 코드 어시스트는 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트는 수년에 걸친 애플리케이션 및 소프트웨어 개발 과정에서 개발된 폭넓은 소프트웨어 저장소를 기반으로 훈련된다. 오라클은 오라클 코드 어시스트가 OCI의 서비스 API, 코딩 패턴 및 자바, SQL, OCI는 물론, 넷스위트(NetSuite)의 스위트스크립트(SuiteScript) 등을 통한 오라클의 자체 소프트웨어 개발 모범 사례를 활용해 미세 조정하여, 배포되는 소프트웨어 및 애플리케이션의 위치와 관계없이 기업 조직에 적합한 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 오라클 코드 어시스트는 코드 생성(Code Generation), 코드 주석(Code Annotation), 코드 설명 가능성(Code Explainability), 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews), 테스트 커버리지 생성(Test Coverage Generation) 등의 기능을 통해 애플리케이션 개발 속도를 높일 예정이다. 또한, 오라클 코드 어시스트는 맞춤형 제안(Tailored Suggestions), 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context), 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades), 코드 분석(Code Analysis), OCI 최적화 제안(OCI Optimization Suggestions) 등을 통해 개발자가 코드 일관성 및 최적화를 개선하도록 돕는다: 오라클 클라우드 인프라스트럭처의 아난드 크리슈난 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식이다. 하지만 애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”면서, “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선하여 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 설명했다.
작성일 : 2024-05-13
어도비, AI로 개인화된 고객 여정 제공 지원 강화
어도비가 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)의 새로운 혁신을 발표하며, 브랜드가 효과적인 크로스채널 여정 조율을 통해 고객 참여를 강화하도록 지원한다고 밝혔다. 이번에 새롭게 발표된 통합 실험(unified experimentation) 역량은 브랜드가 고객 경로를 정확히 예측하도록 테스트 규모를 늘려 여러 채널에서 고객 전환율을 극대화하고, 고객 제안 콘텐츠를 여러 번 재사용할 수 있도록 돕는다. 또한 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer)에는 B2C 및 B2B 브랜드가 적절한 시기에 개인화된 경험을 통해 고객 여정을 조율할 수 있는 기능이 추가됐다. 마케터, 제품 관리자 및 개발자는 한층 강화된 통계 모델을 사용하는 통합 실험 및 목표 기반 최적화 서비스를 통해 고객 여정에 통합된 의사결정 역량을 활용하고, 소통 채널 전반에서 고객 제안 콘텐츠의 재사용을 유도하거나 전환율을 최대로 이끌어내기 위한 최적의 고객 경로를 제시할 수 있다. 브랜드는 콘텐츠 최적화, 여정 충돌 및 제안 수락 지연 등의 문제 해결을 중앙에서 관리하면서 콘텐츠, 채널, 타깃, 여정 및 머신 러닝 모델 전반에서 실험과 의사결정을 단계적으로 수행할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 기반의 어도비 저니 옵티마이저 B2B 에디션(Adobe Journey Optimizer B2B Edition)은 기업 고객별 구매 그룹 여정에 초점을 맞춘 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 해당 제품은 마케팅 및 세일즈 팀 간의 협업을 통해 개인화된 B2B 구매 경험을 제공하고, 수요를 정확히 예측할 수 있도록 지원한다. 또한 익스피리언스 플랫폼의 통합 데이터와 생성형 AI를 활용해 여정을 개인화하고 어도비 마케토 인게이지(Adobe Marketo Engage)의 리드 마케팅 워크플로를 보완하며 포괄적인 B2B 서비스도 제공한다. 이 밖에도 브랜드는 저니 옵티마이저의 강화된 ‘브랜드 주도 여정 조율’ 기능으로 타깃 중심 캠페인을 실시간 고객 반응과 연결해 정확한 타깃의 참여를 유도할 수 있고, 모바일 및 웹 채널 지원 강화로 푸시, 인앱(in-app), 코드 기반 경험, 메시지 피드 등을 포괄적으로 이용 가능하다. 어도비의 아미트 아후자(Amit Ahuja) 디지털 경험 사업 부문 수석 부사장은 “어도비 익스피리언스 클라우드는 고객과 소통하는데 어려움을 겪고 있는 B2C 및 B2B 브랜드의 요구를 충족시킬 수 있는 솔루션을 제공한다”면서, “브랜드는 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)을 통해 서로 다른 데이터를 통합하고 고객에 대한 포괄적인 시각을 확보해, 각 고객에게 진정한 일대일 개인화를 제공하고 타깃 기업 고객 내 특정 구매 그룹의 참여를 유도할 수 있다”고 말했다.
작성일 : 2024-05-13
오라클, 엔터프라이즈 데이터 및 애플리케이션용 AI 기능 제공하는 ‘오라클 데이터베이스 23ai’ 출시
오라클이 ‘오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)’의 정식 출시를 발표했다. 오라클의 최신 융합형 데이터베이스인 오라클 데이터베이스 23ai는 폭넓은 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하다.  장기 지원 릴리스인 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등을 지원하는 오라클 AI 벡터 검색(Oracle AI Vector Search) 및 기타 300개 이상의 신기능을 제공한다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. “결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 향상된다”는 것이 오라클의 설명이다. 오라클 AI 벡터 검색은 특정 단어, 픽셀 또는 데이터 값이 아닌 개념적 콘텐츠를 기반으로 문서, 이미지, 관계형 데이터를 간편하게 검색할 수 있는 기능이다. AI 벡터 검색은 LLM 자연어 인터페이스를 통한 프라이빗 비즈니스 데이터 쿼리를 지원하고, LLM이 더욱 정확하고 관련성 높은 결과를 생성하는데 기여한다. 또한 개발자는 AI 벡터 검색을 사용해 신규 및 기존 애플리케이션에 시맨틱 검색 기능을 손쉽게 추가할 수 있다. 이제 오라클 데이터베이스의 모든 미션 크리티컬 기능이 AI 벡터와 함께 투명하게 작동하므로 오라클의 고객사는 자사의 미션 크리티컬 애플리케이션에도 AI 벡터 검색을 적용할 수 있다. 동일한 고성능 데이터베이스에서 비즈니스 데이터 및 벡터 데이터를 함께 저장 및 처리하므로, 고객사는 기존의 데이터 보안 태세를 그대로 유지하며 자사의 비즈니스 애플리케이션에 AI 벡터 검색을 원활하게 통합해 새롭고 혁신적인 AI 사용 사례를 구현할 수 있다.     오라클 데이터베이스 23ai에 새롭게 추가되는 데이터용 AI 기능으로는 엑사데이터 스마트 스토리지를 사용하면 AI 벡터 검색을 가속화할 수 있는 오라클 엑사데이터 시스템 소프트웨어 24ai(Oracle Exadata System Software 24ai), 이기종 벡터 스토어 간의 실시간 벡터 복제 기능이 추가된 OCI 골든게이트 23ai(OCI GoldenGate 23ai) 등이 있다. 앱 개발을 가속화하기 위한 기능도 제공된다.  JSON 관계형 이원성(JSON Relational Duality)을 통해 일부 애플리케이션의 데이터 사용 방식과 관계형 데이터베이스의 데이터 저장 방식이 불일치하는 문제를 해결할 수 있도록 하고, 운영 속성 그래프(Operational Property Graph)는 개발자가 속성 그래프 쿼리를 사용해 데이터 간 및 데이터 내부의 연결성을 탐색하기 위한 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있도록 지원한다. 상시 무료 자율운영 데이터베이스(Always Free Autonomous Database) 서비스는 오라클 APEX(Oracle APEX), 셀렉트AI(Select AI), 데이터베이스 도구(Database Tools), 머신러닝(Machine Learning), 그래프(Graph) 등의 다양한 도구가 내장된, 클라우드에서 무제한 사용 가능한 무료 자율운영 데이터베이스 서버리스(Autonomous Database Serverless) 인스턴스를 2개 제공한다.  오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Oracle Exadata Database Service), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), 오라클 기본 데이터베이스 서비스(Oracle Base Database Service), 오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure) 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자들에게 제공된다. 오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai는 전 세계의 기업 고객들을 위한 ‘게임 체인저(game changer)’다. 이번 릴리스를 통해 선보이는 혁신적인 AI 기술들의 중요성을 감안해 제품명을 오라클 데이터베이스 23ai로 변경했다”면서, “새로운 통합 개발 패러다임과 미션 크리티컬 기능이 결합된 AI 벡터 검색은 개발자 및 데이터 전문가가 지능형 앱을 간단히 구축하고, 개발자 생산성을 향상시키며 미션 크리티컬 워크로드를 실행할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.
작성일 : 2024-05-09