슈나이더 일렉트릭이 엔비디아와 데이터센터 인프라 최적화 및 디지털 트윈 기술 기반 마련을 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. AI 애플리케이션이 산업 전반에 걸쳐 주목을 받고 있는 동시에, 기존 컴퓨팅보다 더 많은 리소스에 대한 수요가 높아지며 처리 능력에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 데이터센터 설계와 운영이 눈에 띄게 변화하고 복잡해지면서, 업계에서는 운영의 효율성과 확장성을 모두 갖춘 안정적인 데이터센터 시스템을 신속하게 구축하고 운영하기 위해 노력하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 파트너십을 통해 엔비디아의 첨단 AI 기술과 자사의 데이터센터 인프라에 대한 전문성을 바탕으로 데이터센터 레퍼런스 디자인을 출시해 업계 전반에 공개할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 에코시스템 내 AI 배포 및 운영의 기준을 재정의함으로써 업계 발전의 중요한 이정표가 될 것으로 전망하고 있다.     슈나이더 일렉트릭은 데이터 처리, 엔지니어링 시뮬레이션, 전자 설계 자동화 등을 위해 구축된 엔비디아의 가속 컴퓨터 클러스터에 최적화된 데이터센터 레퍼런스 디자인을 소개할 예정이다. 이 디자인은 특히 고밀도 클러스터를 위한 간략 시운전과 안정적인 운영을 보장하는 고전력 분배, 액체 냉각 시스템 및 제어 기능을 구현하는데 중점을 뒀다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 협력으로 AI 솔루션을 데이터센터 인프라에 원활하게 통합하고, 효율  및 안정적인 수명 주기를 보장하는데 필요한 도구 및 리소스를 제공하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭이 제공하는 데이터센터 레퍼런스 디자인은 파트너, 엔지니어 및 기업이 기존 데이터센터 운영에 참고할 수 있으며, 고밀도 AI 서버 및 액체 냉각AI 클러스터에 최적화된 새로운 데이터센터를 구축하는데도 활용할 수 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 자회사인 아비바의 디지털 트윈 플랫폼을 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)에 연결해 가상 시뮬레이션 및 협업을 위한 통합 환경을 제공할 예정이다. 이 환경에서 설계자, 엔지니어 및 데이터센터 운영자는 상호 원활한 협업을 할 수 있으며, 복잡한 시스템의 설계 및 구축을 가속화하는 동시에 출시 기간과 비용을 절감할 수 있다. 엔비디아의 이안 벅(Ian Buck) 하이퍼스케일 및 HPC 부분 부사장은 “슈나이더 일렉트릭과의 협력을 통해 우리는 차세대 엔비디아 가속 컴퓨팅 기술을 사용해 AI 데이터센터 설계를 제공하게 됐다”면서, “이는 조직이 AI의 잠재력을 활용하고 산업 전반에 걸쳐 혁신과 디지털 전환을 추진하는데 필요한 인프라는 제공한다”고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 판카즈 샤르마(Pankaj Sharma) 시큐어파워 사업부 데이터센터 비즈니스 총괄 부사장은 “데이터센터 솔루션에 대한 슈나이더 일렉트릭의 전문성과 엔비디아의 AI 기술 리더십을 결합하여 기업이 데이터 센터 인프라의 한계를 극복하고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것”이라며, “엔비디아와의 협력을 통해 보다 효율적이고 지속가능한 미래를 만드는데 큰 기여를 할 수 있을 것이라 생각한다”고 전했다.

케이던스 디자인 시스템즈는 지속 가능한 데이터센터 설계와 최신화를 촉진하는 종합 AI 기반 디지털 트윈 솔루션을 출시하면서, 데이터센터 에너지 효율과 운영 용량 최적화를 지원한다고 밝혔다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 미국 내 데이터센터가 전기 사용 총량에서 차지하는 비중이 2023년 기준으로 4%를 넘어섰으며, 향후 수십 년간 기하급수적으로 증가할 전망이다. 케이던스의 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼은 데이터센터 설계자 및 운영자가 데이터센터의 복잡한 시스템을 탐색하고 데이터센터 컴퓨팅 및 냉각 리소스의 비효율적인 사용에 따른 용량 부족 문제를 해결함으로써, 전력 부족 시대에 AI 기반 워크로드 최적화로 환경에 미치는 영향을 완화하는데 도움을 줄 수 있다.  케이던스의 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼(Cadence Reality Digital Twin Platform)은 전체 데이터센터를 가상화하고 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 물리 기반 시뮬레이션을 사용하여 데이터센터의 에너지 효율을 개선해준다. 물리적 데이터센터의 포괄적인 디지털 트윈을 생성함으로써, 진화하는 비즈니스 및 환경 관련 요구사항에 발맞춰 정밀한 인프라 계획, 분석 및 관리 능력을 제공하는 것이다.      케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼은 모델 생성 및 시뮬레이션에 AI를 사용하여 공기 흐름, 풍속, 공기 흡입을 막는 장애물, 내/외부 온도 변화 등 데이터센터 운영에 영향을 미치는 물리적인 외부 요인을 예측한다. 고급 모델링 기능을 통해 광범위한 설계 시나리오 및 운영 전략을 시뮬레이션하고, 각 데이터센터별로 에너지 효율이 가장 큰 솔루션을 찾아낸다. 그리고, 설계 프로세스에 외부 환경 요인을 통합하여 탄력적인 개발뿐 아니라 지속 가능한 데이터센터 운영을 가능하게 한다. 이 플랫폼은 각 프로젝트의 세부 요건에 맞는 자동화된 상세 리포트를 제공하여, 잠재적인 에너지 절감 및 효율성 향상에 대한 심층적인 이해를 지원한다. 또한, 여러 냉각 시스템이 에너지 소비에 미치는 영향을 평가하여 가장 효과적인 냉각 솔루션에 대한 통찰력을 제공한다. 이외에도 케이던스의 멀티피직스(multi-physics) 솔버에 통합되어 칩렛(chiplet)에서 기후에 이르기까지 동일한 정확성을 갖는 고용량 멀티 도메인 엔진을 구현할 수 있는 것이 특징이다. 케이던스는 이 플랫폼을 통해 모든 산업서 차세대 데이터센터 및 AI 공장의 개발을 가속화할 수 있으며, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 개발 플랫폼과 통합되어 최대 30배 더 빠른 설계 및 시뮬레이션 워크플로를 구현할 수 있다고 설명했다. 케이던스의 톰 베클리(Tom Beckley) 커스텀 IC &PCB 그룹 수석 부사장 겸 총괄은 “데이터센터가 AI의 급속한 성장에 직면하여 지속가능성과 에너지 효율에 우선순위를 두어야 한다는 압박을 받고 있는 상황”이라면서, “리얼리티 디지털 트윈 플랫폼이 데이터센터 설계 및 운영의 모든 측면을 최적화하여 에너지 효율을 개선하고, 보다 더 효율적이고 탄력적이며 환경 친화적인 길을 열어줄 것”이라고 설명했다.

엔비디아가 디지털 트윈으로 실시간 AI를 시뮬레이션해 산업 자동화에 큰 발전을 이룰 수 있다고 소개했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 기조연설에서 개발자가 디지털 트윈(digital twin)을 사용해 대규모 실시간 AI를 산업 인프라에 적용하기 전, 이 전체를 먼저 시뮬레이션 한 후에 개발, 검증하고 개선한다면 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다는 것을 시연을 통해 보여줬다. 실시간(Real-Time) AI는 제조, 공장 물류, 로보틱스 분야의 중대한 작업을 처리하는 데 큰 도움을 주고 있다. 시뮬레이션을 우선으로 실시하는 접근방식은 부피가 큰 제품, 고가의 장비, 협동 로봇 코봇(cobot) 환경, 복잡한 물류 시설을 다루는 산업에서 자동화 기술의 발전을 한 단계 끌어올리고 있다. 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 메트로폴리스(Metropolis), 아이작(Isaac)과 cuOpt 플랫폼이 서로 상호작용하는 AI 훈련장(gym)에서, 개발자들은 인간과 로봇이 예측 불가능한 복잡한 상황을 탐색할 수 있도록 AI 에이전트(Agent)를 훈련시킬 수 있다. 데모 영상은 오픈USD(OpenUSD) 앱 개발과 연결을 위해 엔비디아 옴니버스 플랫폼으로 만들어진 10만 평방 피트 규모의 창고 디지털 트윈을 보여준다. 이는 수십의 디지털 작업자와 다수의 자율주행로봇(autonomous mobile robot, AMR), 비전 AI 에이전트와 센서를 위한 시뮬레이션 환경으로 활용되고 있다. 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor) 멀티-센서 스택을 실행하는 각각의 자율주행로봇은 모두 디지털 트윈에서 시뮬레이션한 6개의 센서로 시각 정보를 처리한다. 동시에 비전 AI용 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼은 전체 창고에서 작업자 활동에 대한 단일 중앙집중식 지도를 생성해 천장에 장착된 100개의 시뮬레이션 카메라 스트림과 멀티 카메라 추적을 융합한다. 이 중앙집중식 점유 지도(occupancy map)는 복잡한 라우팅 문제를 해결하기 위해 엔비디아 cuOpt 엔진이 계산한 자율주행로봇의 최적 경로를 알려준다. AI 기반 최고의 최적화 마이크로서비스인 cuOpt는 GPU 가속 진화 알고리즘을 사용해 여러 제약 조건이 있는 복잡한 라우팅 문제를 해결한다. 이 모든 과정은 실시간으로 이루어지며, 아이작 미션 컨트롤(Isaac Mission Control) 은 cuOpt의 지도 데이터와 경로 그래프로 모든 자율주행로봇을 조정해 명령을 전송하고 실행하게 한다. 산업 디지털화를 위한 AI 훈련장 AI 에이전트는 공장에서 다수의 로봇을 관리하거나 공급망 유통 센터에서 인간과 로봇의 협업을 위해 간소화된 구성을 파악하는 등 대규모 산업 환경을 지원한다. 이러한 복잡한 에이전트를 구축하려면 개발자는 AI 평가, 시뮬레이션과 훈련을 위해 물리적으로 정확하게 구현된 AI 훈련장과 같은 디지털 트윈 환경이 필요하다. AI 에이전트와 자율주행로봇은 소프트웨어 인 더 루프(software-in-the-loop, SIL) AI 테스트를 통해 예측하기 힘든 실제 환경에 적응할 수 있다. 위의 데모에서는 자율주행로봇이 계획한 경로 중간에 사고가 발생해 경로가 차단되고 로봇은 화물 운반대를 픽업하지 못한다. 그러면 엔비디아 메트로폴리스는 점유 그리드(occupancy grid)를 업데이트해 모든 사람, 로봇, 물체가 한 눈에 보이도록 매핑한다. 그 다음, 자율주행로봇은 cuOpt가 계획한 최적 경로에 따라 대응해 가동 중단 시간을 최소화한다. 메트로폴리스 비전 파운데이션 모델이 엔비디아 비전 인사이트 에이전트(Visual Insight Agent, VIA) 프레임워크를 구동함으로써, AI 에이전트는 "공장의 3번 통로에서 어떤 상황이 발생했습니까?"와 같은 운영 팀의 질문에 "오후 3시 30분에 선반에서 상자가 떨어져 통로를 막았습니다"와 같이 바로 통찰력 있는 답변을 제공할 수 있다. 개발자는 비전 인사이트 에이전트 프레임워크를 통해 엣지와 클라우드 비전에 배포된 언어 모델을 사용, 대량의 실시간 혹은 보관된 영상과 이미지를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 이 차세대 비전 AI 에이전트는 자연어를 사용하는 영상에서 요약, 검색, 그리고 실행가능한 인사이트를 추출함으로써 거의 모든 산업에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 모든 AI 기능은 지속적인 시뮬레이션 기반 훈련을 통해 향상되며, 모듈식 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스로 배포된다.      

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.

앤시스코리아는 가속 컴퓨팅 및 생성형 AI 기반의 차세대 시뮬레이션 솔루션 개발을 위해 엔비디아와 협력을 확대한다고 밝혔다. 양사간 협력 확대를 통해 앤시스는 최첨단 기술을 융합해 6G 통신 기술을 고도화하고 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 통해 자사의 솔버를 강화할 전망이다. 또한, 앤시스의 소프트웨어에 엔비디아 AI를 통합하고 물리 기반 디지털 트윈을 개발하며, 엔비디아 AI 파운드리 서비스로 개발된 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 예정이다. 앤시스는 최근 포트폴리오 전반에 걸쳐 데이터 상호운용성을 강화하고 향상된 그래픽과 비주얼 렌더링을 제공하기 위해 오픈USD 얼라이언스(AOUSD)에 가입했다. 앤시스는 이미 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 플랫폼에 기반한 엔비디아 드라이브 심(NVIDIA DRIVE Sim)에 앤시스 AV엑셀러레이트 오토노미(Ansys AVxcelerate Autonomy)를 연동했으며 앤시스 STK(Ansys STK), 앤시스 LS-DYNA(Ansys LS-DYNA), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 퍼시브 EM(Ansys Perceive EM) 등의 추가 연동을 검토하고 있다. 이를 통해 강화된 상호운용성을 바탕으로 사용자는 광범위한 수준에 걸친 다양한 시뮬레이션 과제를 해결할 수 있다. 앤시스는 엔비디아와 협력을 통해 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 수치 연구를 발전시켜 사용자가 업계 전반에 걸쳐 설계 주기를 단축하고, 보다 복잡화된 제품을 제공할 수 있도록 지원할 계획이다. 앤시스는 다중 시뮬레이션 솔루션 강화를 위해 엔비디아 H100 텐서 코어(NVIDIA H100 Tensor Core) GPU를 활용하며 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 프로세서와 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 앤시스 포트폴리오 전반에 우선 도입한다. 여기에는 플루언트, LS-DYNA, 앤시스 전자 제품 및 반도체 제품이 포함된다. 동시에 엔비디아는 반도체 툴을 포함한 앤시스 기술을 활용해 가상 모델과 데이터 센터 설계를 강화, 궁극적으로 앤시스 솔버 성능을 가속화할 예정이다.     앤시스는 엔비디아 6G 리서치 클라우드 (NVIDIA 6G Research Cloud) 플랫폼을 최초로 채택한 기업 중 하나로, 연구자이 무선 액세스 네트워크(RAN) 기술용 AI를 발전시킬 수 있도록 포괄적인 제품군을 제공한다. 앤시스 HFSS로 구동되는 새로운 솔버 ‘앤시스 퍼시브 EM 솔버(Ansys Perceive EM solver)’는 6G 기술 개발 속도를 높이도록 설계된 엔비디아 6G 리서치 클라우드를 기반으로 한다.  앤시스는 최신 AI 기술로 소프트웨어 제품을 강화하기 위해 물리 기반의 머신러닝(ML)을 위한 엔비디아 모듈러스(NVIDIA Modulus) 프레임워크를 연구 중이다. 이 작업은 앤시스 AI+ 제품군 내에서 효율 최적화, 민감도 분석, 견고한 설계 등 향상된 기능을 제공하는 것을 목표로 한다. 또한, 앤시스는 LLM 개발을 발전시키고 설정 및 사용을 단순화하여 시뮬레이션의 대중화를 촉진하기 위해 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI foundry) 채택을 검토 중이다. 앤시스 솔루션에 맞춤화된 미래 LLM은 전문적인 가상 지원을 제공하여 새로운 고객의 시뮬레이션 사용 사례를 창출할 잠재력을 제공한다. 앤시스는 생성형 AI를 보다 쉽고 비용 효율적이며 신속하게 개발할 수 있는 도구를 제공하는 엔비디아 네모(NVIDIA NeMo) 플랫폼을 활용할 계획이다. 앤시스의 아제이 고팔(Ajei Gopal) CEO는 “엔비디아와의 협력 확대를 통해 가속 컴퓨팅과 생성형 AI의 새로운 지평을 열 수 있게 되었다”며, “엔비디아 옴니버스의 역동적인 영역 내에서 우리의 고객들이 가상과 현실을 연결함으로써 미래 기술 개발을 비롯한 혁신을 현실화해 우리 시대의 가장 시급한 엔지니어링 과제를 해결할 수 있을 것이라 믿어 의심치 않는다”고 밝혔다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “앞으로 제조되는 모든 제품에는 디지털 트윈이 적용될 것이다. 중공업 업계 내 전세계의 설계자와 엔지니어는 현재 시뮬레이션 엔진으로 앤시스를 사용하고 있다”며, “우리는 앤시스와 협력하여 이러한 대규모 작업에 가속 컴퓨팅 및 생성형 AI를 제공하고, 엔비디아 옴니버스 디지털화 기술로 앤시스의 선도적인 물리 기반 시뮬레이션 도구를 확장할 수 있도록 협력을 이어갈 것”이라고 말했다.

엔비디아가 ‘엔비디아 GTC’ 이벤트에서 지멘스와의 파트너십을 확대한다고 발표했다. 이번 파트너십 확대를 통해 지멘스는 클라우드 기반 PLM 솔루션인 팀센터 X(Teamcenter X)를 비롯한 자사의 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼 애플리케이션에 새로운 엔비디아 옴니버스 클라우드 API(Omniverse Cloud API)를 도입할 계획이다. 생성형 AI와 디지털 트윈은 여러 산업 분야의 기업이 제품을 설계, 제조, 운영하는 방식을 바꾸고 있다. 엔비디아 옴니버스는 개발자가 산업용 디지털 트윈과 자동화를 위한 생성형 AI 기반 툴, 애플리케이션, 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 오픈USD(OpenUSD) 기반의 API, 서비스 플랫폼이다. 다양한 규모의 기업에서 지멘스의 팀센터 소프트웨어를 사용해 대규모로 제품을 개발하고 출시한다. 지멘스는 엔비디아 옴니버스와 팀센터 X를 연결함으로써 엔지니어링 팀이 물리 기반 디지털 트윈을 더욱 몰입감 있고 사실적으로 제작해, 워크플로에서 소실되는 낭비를 없애고 오류를 줄일 수 있도록 지원할 예정이다.     엔비디아는 옴니버스 API을 사용해 머티리얼이나 조명 환경, 기타 지원 배경 애셋을 물리 기반 렌더링에 적용하는 등의 작업이 생성형 AI를 통해 획기적으로 가속화될 것으로 기대하고 있다. 또한 AI 통합을 통해 엔지니어링 데이터가 실제 환경에서 어떻게 작용되고 적용될지 보여주는 형태로 변환될 수 있다. 따라서 영업팀이나 마케팅 관계자, 의사 결정권자, 고객 등 다양한 이해관계자가 실제 제품의 외관에 대해 심도 있는 인사이트와 이해를 얻을 수 있다. 기업들은 대규모 산업 프로젝트를 완성하고 복잡한 연결 제품을 완성하기 위해 물리적인 프로토타입과 비용이 많이 드는 수정 작업에 크게 의존해 왔다. 이러한 방식은 고비용과 빈번한 오류 발생, 혁신 제한, 제품의 시장 출시 지연 등이 뒤따랐다. 옴니버스 클라우드 API를 엑셀러레이터 플랫폼에 연결함으로써 지멘스는 고객이 물리 기반 렌더링을 통해 디지털 트윈을 강화해 산업 규모의 설계와 제조 프로젝트를 가속화할 수 있도록 지원할 예정이다. 생성형 AI API 또는 에이전트와의 연결 기능을 사용하면 3D 오브젝트나 고동적 범위 이미지 배경을 손쉽게 생성해 실제 환경에서 해당 애셋이 어떻게 보일지 확인할 수 있다. 엔비디아와 지멘스는 GTC에서 HD현대가 복잡한 엔지니어링 프로젝트를 팀센터 X 내에서 직접 통합하고 시각화하는 사례를 소개했는데, HD현대가 이 소프트웨어를 사용해 700만 개 이상의 개별 부품으로 구성된 액화 천연가스 운반선을 디지털 트윈으로 시각화해 생산에 앞서 제품을 검증할 수 있다는 것을 시연했다. 양사는 “상호 운용 가능한 포토리얼, 물리 기반 디지털 트윈은 엔지니어링 협업을 가속화한다. 또한 고객이 작업 흐름에서 발생하는 낭비를 최소화하며 시간과 비용을 절약하고 제조 결함의 위험을 줄일 수 있도록 지원한다”고 전했다. 옴니버스 클라우드 API는 팀센터 X내에서 데이터 상호 운용성과 물리 기반 렌더링을 산업 규모의 디자인, 제조 프로젝트에서 가능하게 한다. 이러한 작업은 USD 렌더와 USD 라이트(Write) API로 구동되는 실시간, 내장형 사진 같은 뷰포트를 사용하는 것으로부터 시작된다. 엔지니어는 이를 통해 실시간 데이터의 공유 모델을 상호작용적으로 탐색하고, 편집, 반복할 수 있다. USD 쿼리(Query) API를 통해 팀센터 X 사용자는 3D 장면들을 물리적으로 정확하게 탐색하고 상호 작용할 수 있다. USD 노티파이(Notify) API는 디자인과 장면 업데이트를 실시간으로 자동으로 알려준다. 팀센터 X는 옴니버스 채널 API를 활용해 서로 다른 기기를 사용하는 여러 사용자 간에 안전하게 연결을 구축해 클라우드 기반의 협업과 데이터 교환을 원활하게 지원하게 된다. 향후 지멘스는 더 많은 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오에 엔비디아 가속 컴퓨팅, 생성형 AI와 옴니버스를 도입할 계획이다.

엔비디아가 비주얼 콘텐츠 제공업체를 위해 새로운 이미지 제어 기능인 3D 생성형 AI를 출시한다고 발표했다. 이는 비주얼 생성형 AI를 위한 멀티모달 아키텍처인 엔비디아 에디파이(NVIDIA Edify)에 기반하고 있다. 3D 애셋 생성은 에디파이가 개발자와 비주얼 콘텐츠 제공업체에 제공하는 최신 기능 중 하나로, 개발자가 AI 이미지 생성을 더욱 창의적으로 제어할 수 있도록 돕는다. 멀티미디어 콘텐츠 및 데이터 제공업체인 셔터스톡(Shutterstock)은 에디파이 아키텍처 기반으로 만들어진 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)에 대한 얼리 액세스를 제공한다. 에디파이 아키텍처는 크리에이터가 텍스트 프롬프트나 이미지를 사용해 가상 장면의 3D 오브젝트를 빠르게 생성할 수 있도록 한다. 비주얼 콘텐츠 크리에이터이자 마켓플레이스인 게티이미지(Getty Images)는 상업적으로 안전한 생성형 AI 서비스에 맞춤형 미세 조정 기능을 추가해 기업 고객이 각자의 브랜드 가이드라인과 스타일에 맞는 비주얼을 생성할 수 있도록 지원할 예정이다. 또한 이 서비스에는 고객이 생성된 이미지를 더욱 세밀하게 제어할 수 있는 새로운 기능이 추가된다. 엔비디아 GTC에서 발표된 추론용 마이크로서비스 모음인 엔비디아 NIM을 통해 개발자는 게티이미지와 셔터스톡에서 사전 훈련된 에디파이 모델을 API로 테스트해 볼 수 있다. 또한 엔비디아 DGX 클라우드에 구축된 AI 파운드리인 엔비디아 피카소(Picasso)를 통해 에디파이 아키텍처를 사용해 자체 생성형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있다.     셔터스톡의 3D AI 서비스는 얼리 액세스로 제공된다. 이 서비스를 통해 크리에이터는 세트 드레싱(set dressing)과 아이디어 구상을 위해 가상 오브젝트를 생성할 수 있다. 이 기능을 사용하면 장면 프로토타입 제작에 필요한 시간을 줄일 수 있어, 아티스트는 캐릭터와 오브젝트 제작에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 크리에이티브 전문가는 이 도구를 사용해 텍스트 프롬프트나 참조 이미지에서 애셋을 빠르게 생성하고 인기 있는 3D 포맷 중에서 선택해 파일을 내보낼 수 있다. 에디파이 3D 기반 서비스에는 생성된 콘텐츠를 필터링하는 안전 장치도 내장되어 있다. 한편, 엔비디아는 에디파이의 확신을 위해 다양한 협력을 진행할 예정이라고 소개했다. 일례로, 엔비디아와 어도비(Adobe)는 에디파이를 기반으로 한 새로운 3D 생성 AI 기술을 수백만 명의 파이어플라이(Firefly)와 크리에이티브 클라우드(Creative Cloud) 크리에이터에게 제공하기 위해 협력하고 있다. HP와 셔터스톡은 디자이너에게 다양한 프로토타입 옵션을 제공하는 에디파이 3D를 사용해 사용자 맞춤형 3D 프린팅을 개선하기 위한 협업을 GTC에서 선보였다. 셔터스톡의 3D AI 생성기를 사용하면 콘셉트를 빠르게 반복해 디지털 애셋을 만들 수 있다. HP는 자동화된 워크플로를 통해 디지털 애셋을 3D 프린팅 가능한 모델로 변환할 수 있으며, HP 3D 프린터는 이러한 모델을 실제 프로토타입으로 변환시켜 제품 디자인에 영감을 불어넣는다. 또한 셔터스톡은 텍스트나 이미지 프롬프트에서 생성된 360 HDRi 환경을 사용해 경량의 3D 장면을 조명하는 에디파이 기반 도구를 구축하고 있다. 다쏘시스템은 3D 콘텐츠 제작을 위한 애플리케이션인 3D익사이트(3DEXCITE)를 통해 CGI 스튜디오 카타나(CGI studio Katana)와 함께 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 기반으로 한 워크플로에 셔터스톡의 생성 360 HDRi API를 통합하고 있다.

레노버가 엔비디아와 협력해 모든 기업 및 클라우드에 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션을 제공하는 신규 하이브리드 AI 솔루션을 발표했다.  양사의 엔지니어링 협력을 통해 이번 하이브리드 AI 솔루션은 포켓에서 클라우드에 이르는 고객 데이터에 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 만들어졌다. 개발자들은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 실행에 최적화된 레노버 하이브리드 AI 솔루션을 통해 엔비디아 NIM 및 네모 리트리버(NeMo Retriever)와 같은 마이크로 서비스에 액세스할 수 있게 된다. 레노버는 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 레노버 씽크시스템 AI 포트폴리오를 새롭게 공개했다. 이 포트폴리오는 두 개의 엔비디아 8방향 GPU 시스템을 탑재하고 있으며, AI 구현을 가속하기 위한 전력 효율성 및 거대 컴퓨팅 능력을 갖추고 있다. 생성형 AI, 자연어 처리(NLP) 및 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위해 설계됐으며, 엔비디아 HGX AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼에는 엔비디아 H100, H200 텐서 코어 GPU, 신규 엔비디아 그레이스 블랙웰 GB200 슈퍼칩, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 및 스펙트럼-X800 이더넷 네트워킹 플랫폼이 포함되어 있다. 레노버 씽크시스템 AI 서버는 엔비디아 B200 텐서 코어 GPU를 탑재해 생성형 AI의 새로운 막을 열었다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처는 생성형 AI 엔진, 엔비디아 NV링크(NVLink) 인터커넥트 및 향상된 보안 기능을 갖추고 있는 점이 특징이다. 또한, B200 GPU는 최대 25배 더 빠른 실시간 추론 성능으로 1조 매개변수를 갖춘 언어 모델을 지원한다. 이는 AI, 데이터 분석 및 HPC 워크로드에 최적 설계됐다.     신규 레노버 씽크시스템 SR780a V3 서버는 1.1대의 전력효율지수(PUE)를 갖춘 5U 시스템으로, 설치 공간을 절약할 수 있는 점이 특징이다. 한편, CPU와 GPU에는 레노버 넵튠 다이렉트 수냉식 기술과 엔비디아 NV스위치(NVSwitch) 기술이 사용되어 발열 문제없이 최대 성능을 유지할 수 있다. 레노버 씽크시스템 SR680a V3 서버는 듀얼 소켓 공랭 시스템으로, 엔비디아 GPU와 인텔 프로세서를 탑재하여 AI를 최대 활용할 수 있도록 설계됐다. 이 시스템은 업계 표준 19인치 서버 랙 타입으로써 과도한 공간을 차지하거나 선반을 필요로 하지 않는 고밀도 하드웨어로 구성되어 있다. 한편, 레노버 PG8A0N 서버는 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 AI용 1U 서버이자 가속기용 개방형 수냉식 기술을 갖췄다. GB200은 45배 더 빠른 실시간 LLM 추론 성능과 더불어 40배 더 낮은 총소유비용(TCO), 40배 더 적은 에너지로 구동된다. 레노버는 엔비디아와의 긴밀한 협업을 통해 AI 트레이닝, 데이터 처리, 엔지니어링 설계 및 시뮬레이션을 위한 GB200 랙 시스템을 제공할 예정이다. 고객들은 레노버가 지닌 엔비디아 인증 시스템 포트폴리오를 통해 ‘엔비디아 AI 엔터프라이즈’를 사용할 수 있게 된다. 이는 프로덕션급 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 위한 엔드 투 엔드 클라우드 네이티브 소프트웨어 플랫폼이다. 또한, 엔비디아 AI 엔터프라이즈에 포함된 엔비디아 NIM 추론 마이크로 서비스를 레노버 엔터프라이즈 인프라에서 실행함으로써, 고성능 AI 모델 추론을 할 수 있다. 또한, 레노버는 워크스테이션에서 클라우드에 이르기까지 엔비디아 OVX와 엔비디아 옴니버스 설계, 엔지니어링 및 구동을 지원하고 있다고 소개했다. 기업들이 맞춤형 AI, HPC 및 옴니버스 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 레노버는 엔비디아 MGX 모듈형 레퍼런스 디자인을 통해 신속하게 모델을 구축하고 있다. 이로써 맞춤형 모델을 제공받은 CSP 업체들은 가속화된 컴퓨팅을 통해 AI 및 옴니버스 워크로드를 대규모 처리할 수 있게 된다. 엔비디아 H200 GPU를 기반으로 한 해당 시스템은 테라바이트급의 데이터를 처리하는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 통해 과학자와 연구자들이 직면한 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 이외에도 레노버는 엔비디아와 협력을 통해 대규모 AI 트레이닝, 미세 조정, 추론 및 그래픽 집약적 워크로드 처리를 위한 최대 4개의 RTX 6000 에이다 제너레이션(RTX 6000 Ada Generation) GPU를 제공하여 데이터 사이언스 워크스테이션을 강화했다. 이는 자동화된 워크플로를 통해 AI 개발자의 생산성을 향상시킨다. 엔비디아 AI 워크벤치(AI Workbench)를 갖춘 신규 레노버 워크스테이션은 소프트웨어 툴을 통해 추론, 대규모 시뮬레이션, 까다로운 워크플로를 위한 강력한 AI 솔루션을 개발 및 배포할 수 있도록 돕는다. 엔비디아 AI 워크벤치는 모든 개발자로 하여금 생성형 AI 및 머신 러닝 개발을 지원하는 솔루션이다. 레노버 씽크스테이션과 씽크패드 워크스테이션에서 이용 가능한 신규 엔비디아 A800 GPU는 AI용으로 특별히 설계되어, 모든 종류의 AI 워크플로를 활용하는 조직들을 위해 안전하고 프라이빗한 데이터 사이언스 및 생성형 AI 지원 환경을 제공한다. 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 커크 스카우젠 사장은 “레노버와 엔비디아는 전 세계 비즈니스를 위한 증강 지능(Augmented Intelligence)의 경계를 허물고 있다. 생성형 AI를 지원하는 최첨단 하이브리드 AI 솔루션 포트폴리오를 통해 데이터가 있는 어느 곳이든 AI 컴퓨팅을 활용할 수 있게 됐다”면서, “우리는 실시간 컴퓨팅, 전력 효율성, 배포 용이성 개선을 기반으로 새로운 AI 활용 사례가 시장에 나올 수 있는 변곡점에 놓여있다. 레노버는 엔비디아와 파트너십을 통해 효율성, 성능, 비용 측면에서 획기적인 발전을 이루어 모든 산업 군에서 AI 애플리케이션 활용을 가속화할 것이다. 또한, 리테일 경험 향상, 도시 재편, 스마트 제조 지원 등 기업들이 대규모 데이터셋의 인사이트를 즉시 활용할 수 있도록 도울 것”이라고 말했다. 엔비디아의 밥 피트(Bob Pette) 엔터프라이즈 플랫폼 부문 부사장은 “AI는 기업들이 데이터를 통해 새로운 인사이트를 얻고 생산성을 향상시킬 수 있는 강력한 힘”이라며, “엔비디아 기술과 통합된 레노버의 새로운 엔터프라이즈 AI 솔루션은 AI를 위한 컴퓨팅 성능을 강화하는 데 있어 중추적인 이정표일 뿐만 아니라, 기업들이 생성형 AI를 활용할 수 있도록 신뢰도 있는 하이브리드 시스템을 제공한다”고 말했다.

엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드(NVIDIA Omniverse Cloud)를 API로 제공한다고 발표했다. 엔비디아는 이를 통해 소프트웨어 제조업체의 전체 에코시스템에 걸쳐 산업용 디지털 트윈 애플리케이션과 워크플로 제작을 위한 플랫폼의 범위를 확장한다. 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있는 새로운 옴니버스 클라우드 API는 5개로 ▲오픈USD(OpenUSD) 데이터의 레이 트레이싱 RTX 렌더링을 생성하는 USD 렌더(Render) ▲사용자가 오픈USD 데이터를 수정하고 상호 작용할 수 있는 USD 라이트(Write) ▲장면 쿼리와 인터랙티브 시나리오를 활성화하는 USD 쿼리(Query) ▲USD 변경 사항을 추적하고 업데이트를 제공하는 USD 노티파이(Notify) ▲사용자, 도구, 세상을 연결해 여러 장면에서 협업할 수 있도록 지원하는 옴니버스 채널 등이다. 개발자는 다섯 개의 새로운 옴니버스 클라우드 API를 사용해 핵심 옴니버스 기술을 직접 쉽게 통합할 수 있다. 여기에는 디지털 트윈을 위한 기존 설계와 자동화 소프트웨어 애플리케이션, 로봇이나 자율 주행 차량과 같은 자율 머신의 테스트와 검증을 위한 시뮬레이션 워크플로 등이 있다. 로봇, 자율 주행 차량, AI 기반 모니터링 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 개발자들은 엔드투엔드 워크플로를 가속화하고자 노력하고 있다. 센서 데이터는 인식부터 계획과 제어에 이르기까지 전체 스택의 자율성을 훈련하고 테스트와 검증을 하는 데 매우 중요한 부분이다. 옴니버스 클라우드 API는 포어텔릭스(Foretellix)의 포어티파이(Foretify) 플랫폼, 칼라(CARLA), 매스웍스(MathWorks) 등 시뮬레이션 툴과 애플리케이션으로 이루어진 개발자 에코시스템과, 포비아 헬라(FORVIA HELLA), 루미나(Luminar), 씨크(SICK AG), 소니 세미컨덕터 솔루션즈(Sony Semiconductor Solutions)와 같은 센서 솔루션 제공업체를 연결한다. 이를 통해 고충실도의 물리 기반 센서 시뮬레이션으로 풀 스택을 훈련과 테스트를 실현한다.     엔비디아는 글로벌 산업용 소프트웨어 업체 중 일부가 자사의 소프트웨어 포트폴리오에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다고 소개했다. 그 중에는 앤시스, 케이던스, 다쏘시스템의 3D익사이트(3DEXCITE), 헥사곤, 마이크로소프트, 로크웰 오토메이션, 지멘스, 트림블 등이 있다. 지멘스는 클라우드 기반 제품 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어인 팀센터 X(Teamcenter X)와 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 채택하고 있다. 엔비디아는 이 소프트웨어가 설계 데이터를 엔비디아 생성형 AI API에 연결한 다음, 옴니버스 RTX 렌더링을 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다고 설명했다. 앤시스도 옴니버스 클라우드 API를 채택했다. 자율 주행 차량용 앤시스 AV엑셀러레이트(Avxcelerate), 6G 시뮬레이션용 앤시스 퍼시브 EM(Perceive EM), 앤시스 플루언트(Fluent) 등의 엔비디아 가속 솔버에서 데이터 상호운용성과 RTX 시각화를 지원한다. 케이던스는 기업이 데이터 센터를 물리적으로 구축하기 전에 디지털 트윈에서 먼저 설계, 시뮬레이션, 최적화할 수 있도록 자사의 케이던스 리얼리티(Reality) 디지털 트윈 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 도입하고 있다. 다쏘시스템은 콘텐츠 제작용 3D익사이트 애플리케이션에서 스토리텔링 제작을 강화하기 위해 옴니버스 클라우드 API와 셔터스톡(Shutterstock) 3D AI 서비스를 채택하고 있다. 트림블은 이 API를 활용해 트림블 모델 데이터와 함께 인터랙티브 엔비디아 옴니버스 RTX 뷰어를 사용할 계획이다. 헥사곤은 USD 상호운용성을 통해 자사의 현실 캡처 센서와 디지털 현실 플랫폼을 엔비디아 옴니버스 클라우드 API와 통합할 예정이다. 로크웰 오토메이션은 옴니버스 클라우드 API를 사용해 RTX 지원 시각화를 강화할 계획이다. 옴니버스 클라우드 API는 올해 말 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에서 엔비디아 A10 GPU의 자체 호스팅 API 또는 엔비디아 OVX에 배포된 관리형 서비스로 제공될 예정이다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “제조되는 모든 제품에는 디지털 트윈이 적용될 것이다. 옴니버스는 물리적으로 사실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위한 운영체제이다. 옴니버스 와 생성형 AI는 50조 달러 규모의 중공업 시장을 디지털화하기 위한 기반 기술”이라고 전했다.