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엔비디아, 인터스피치 2021 행사서 최첨단 대화형 AI 모델 발표AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 8월 30일부터 9월 3일까지 열리는 세계 최고 음성 언어 처리 학회 인터스피치 2021(INTERSPEECH 2021)에서 표현적 음성 합성(Expressive speech synthesis)을 위한 최첨단 대화형 AI 모델을 공개한다고 밝혔다. 해당 모델은 고품질에 제어 또한 가능한 음성 합성을 구현해 인간 음성의 풍부함을 잡음 없이 담아낸다. <엔비디아가 인터스피치 2021에서 표현적 음성 합성을 위한 최첨단 대화형 AI 모델을 공개한다고 밝혔다.> 엔비디아의 모델들은 은행과 소매업계의 음성 자동화 고객 서비스 라인을 지원하고 비디오 게임과 소설 속 캐릭터에 생동감을 불어넣는 한편, 디지털 아바타용 실시간 음성 합성을 지원한다. 엔비디아 크리에이티브 팀은 AI의 위력을 다루는 비디오 시리즈에 삽입돼 풍부한 표현력을 자랑하는 내레이션에도 음성 합성 기술을 사용하고 있다. 표현적 음성 합성은 엔비디아 연구진이 대화형 AI 분야에서 진행 중인 여러 연구의 일부이다. 대화형 AI는 음성 합성 외에도 자연어 처리, 자동 음성 인식, 키워드 검출, 오디오 개선 등 여러 요소를 포함한다. 엔비디아 GPU에서 효율적으로 실행되도록 최적화된 최첨단 연구의 일부는 엔비디아 NeMo 툴킷을 통해 오픈소스로 제작됐으며, 엔비디아의 NGC 컨테이너 허브와 기타 소프트웨어에서 제공된다. ‘아이엠 AI’의 제작을 지원하는 엔비디아의 음성 합성 모델 엔비디아 연구진과 크리에이티브 전문가들은 음성 합성 기술을 실제 사례에 접목해 대화형 AI의 위력을 증명하고 있다. 그 일환으로 엔비디아는 ‘아이엠 AI(I AM AI)’의 제작에 혁신적 음성 합성 모델을 사용한다. 아이엠 AI는 산업 전반을 재편하는 세계적 혁신들을 소개하는 비디오 시리즈다. 얼마 전까지만 해도 해당 영상의 내레이션은 사람이 직접 담당했다. 기존 음성 합성 모델의 경우 합성된 음성의 속도와 음정 제어에 한계가 존재했다. 그 결과, AI를 활용한 내레이션은 인간 화자만큼 시청자의 정서적 반응을 강하게 이끌어내지 못했다. 이러한 경향은 엔비디아의 텍스트-투-스피치(text-to-speech) 연구진이 RAD-TTS처럼 보다 강력하고 제어 가능한 음성 합성 모델을 개발하면서 변화했다. RAD-TTS는 시그라프(SIGGRAPH) 2021의 실시간 라이브 쇼케이스에서 우승한 엔비디아의 데모에서도 소개된 바 있다. 해당 모델은 텍스트-투-스피치 모델을 개인의 음성으로 훈련시켜 텍스트 일체를 해당 화자의 목소리로 즉시 변환할 수 있다. RAD-TTS의 또 다른 음성 변환 기능은 화자의 말 뿐 아니라 노래까지 다른 화자의 목소리로 전달한다. 인간의 목소리가 곧 악기라는 아이디어에 영감을 얻은 RAD-TTS 인터페이스는 합성된 목소리의 음정과 길이, 분위기 전반을 프레임 단위로 세밀히 제어하도록 돕는다. 아이엠 AI의 프로듀서는 RAD-TTS 인터페이스를 사용해 대본 내용을 직접 녹음한 다음, 자신의 음성을 여성 내레이터의 목소리로 변환했다. 이 기본 내레이션을 바탕으로 AI의 음성이 성우의 육성처럼 들리게 연출했다. 즉, 합성 음성을 수정해 특정 단어를 강조하고 영상의 분위기를 더욱 완벽히 표현하도록 내레이션의 속도를 변경했다. RAD-TTS 모델의 기능은 내레이션을 덧입히는 수준을 넘어선다. 문자 음성 변환 프로그램은 게이밍, 발성 장애를 가진 개인의 지원, 사용자의 목소리로 언어 사이를 오가는 번역 등에 활용된다. 더 나아가 유명 가수의 공연도 재현할 수 있다. 곡의 멜로디 뿐 아니라 노래 너머의 감정도 표현 가능하다. AI 개발자와 연구자에게 목소리를 부여하는 음성 모델 엔비디아 NeMo는 GPU 가속 대화형 AI를 위한 오픈소스 파이썬(Python) 툴킷이다. 연구자와 개발자, 크리에이터의 애플리케이션에 적합한 음성 모델의 신속한 실험과 미세 조정에 기여한다. NeMo의 간편한 API와 사전 훈련된 모델들은 문자 음성 변환과 자연어 처리, 실시간 자동 음성 인식용 모델의 개발과 커스터마이징을 지원한다. 일부 모델은 엔비디아 DGX 시스템에서 수만 시간 분량의 오디오 데이터로 훈련된다. 또한 개발자들은 자신의 활용 사례에 맞춰 모델 일체를 미세 조정할 수 있다. 이때 엔비디아 텐서 코어(Tensor Core) GPU에서 혼합 정밀도 컴퓨팅을 사용해 훈련 속도를 높인다. 엔비디아 NeMo는 모질라 커먼 보이스(Mozilla Common Voice)로 훈련한 모델을 NGC 카탈로그를 통해 제공한다. 모질라 커먼 보이스는 76개 언어와 14,000시간 분량의 음성 데이터를 크라우드 소싱 방식으로 수집한 데이터세트다. 엔비디아는 해당 프로젝트에 대한 지원을 통해 세계 최대의 공개 데이터 음성 데이터세트를 구축하고 음성 기술을 대중화할 방침이다. AI 음성 연구의 혁신을 공유하는 엔비디아 연구진 인터스피치는 1,000명 이상의 연구자가 한데 모여 음성 언어 처리 기술의 혁신을 선보이는 자리이다. 금주의 컨퍼런스에서 엔비디아 연구진은 대화형 AI 모델 아키텍처와 더불어 개발자를 위해 포맷팅을 완료한 음성 데이터세트를 소개한다. 엔비디아의 연사들이 이끄는 대담은 다음과 같다. 신-애그노스틱 다중 마이크 음성의 반향 제거(Scene-Agnostic Multi-Microphone Speech Dereverberation) — 8월 31일 화요일 SPGI스피치: 포맷팅을 완료한 엔드투엔드 음성 인식과 이를 위해 전사된 5,000시간 분량의 금융 부문 오디오(SPGISpeech: 5,000 Hours of Transcribed Financial Audio for Fully Formatted End-to-End Speech Recognition) — 9월 1일 수요일 Hi-Fi 멀티 스피커 영어 TTS 데이터세트(Hi-Fi Multi-Speaker English TTS Dataset) — 9월 1일 수요일 토크넷2: 음성 합성을 위한 비자기회귀형 뎁스-와이즈 분리 가능 합성곱 모델과 명시적 음정 및 길이 예측(TalkNet 2: Non-Autoregressive Depth-Wise Separable Convolutional Model for Speech Synthesis with Explicit Pitch and Duration Prediction) — 9월 2일 목요일 희소 임의 3진수 행렬을 사용하여 1차원 시간-채널 분리 가능형 합성곱 압축하기(Compressing 1D Time-Channel Separable Convolutions Using Sparse Random Ternary Matrices) — 9월 3일 금요일 NeMo 인버스 텍스트 정규화: 개발에서 프로덕션까지(NeMo Inverse Text Normalization: From Development to Production) — 9월 3일 금요일 NGC 카탈로그에서 엔비디아 NeMo 모델을 확인할 수 있으며, 인터스피치에서 엔비디아 연구진의 세션을 시청할 수 있다.
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에이수스, 지포스 RTX 3070 이상 장착 데스크탑 구매 고객 대상 배틀필드 2042 프로모션 진행글로벌 컴퓨팅 전문 기업 ASUS의 한국 지사인 에이수스 코리아(지사장 강인석, 이하 ‘에이수스’)가 엔비디아와 함께 ‘ASUS의 지포스 RTX 3070 이상의 그래픽카드가 장착된 데스크탑 구매 고객’을 대상으로 ‘배틀필드 2042’ 게임 번들 프로모션을 진행한다. 이번 ‘배틀필드 2042’ 프로모션은 8월 24일부터 9월 13일까지 신청자에 한해 선착순 한정 수량으로 지급된다. ASUS는 총 17개의 업체와 함께 진행하며 ASUS의 NVIDIA GeForce RTX 3070 이상의 그래픽 카드가 장착된 데스크탑 구매자를 대상으로 프로모션을 진행한다. 컴퓨존, 아이코다, 조이젠, 웰메이드, 포유컴퓨터, 아싸컴 등 주요 PC 쇼핑몰에서 행사제품을 구매 후 구매 영수증, 시리얼번호 사진 및 데스크탑의 사진을 이벤트 메일을 보내면 참여할 수 있다. 참여 후 받게 되는 게임 코드를 NVIDIA 지포스 익스피리언스에서 교환해 EA Origin에서 추후 배틀필드 2042 발매 후 플레이할 수 있다. 코드 소진 시 조기 마감되며 게임 인증 마감은 11월 14일까지이다. ‘배틀필드 2042’ 프로모션을 통해 제공되는 혜택은 Standard Edition 게임뿐만 아니라 얼리 엑세스, 에픽 무기 장식, 에픽 근접 제압 대검을 포함해 플레이어 카드 배경 및 OLD GUARD 인식표가 제공된다. 출시 예정인 ‘배틀필드 2042’는 EA Digital Illusions CE의 최신 개발 FPS 게임으로 기상 이변과 자원 갈등에 놓인 2042년 미래를 배경으로 비송환 전투 베테랑들의 전투를 그릴 예정이다. ALL-OUT WARFARE, BATTLEFILED PORTAL 및 BATTLEFILED HAZARD ZONE 등의 모드가 제공되며 최대 128명의 대규모 온라인 플레이를 지원할 예정이다. ‘배틀필드 2042’는 2021년 10월 22일에 출시 예정이다. 이번 프로모션 대상 모델 중 하나인 ‘ASUS KO GAMING RTX3070 O8G V2’는 한국의 의견을 수용해 만들어진 제품으로 한글이 적용됐다. 또한 그래픽카드 실사용자인 게이머를 위한 V2 버전으로 게임에 특화된 그래픽 카드 성능을 갖고 있다. 0dB Technology, Dual BIOS 및 Aura Sync 등을 통해 사용자가 성능뿐만 아니라 다양한 분위기를 직접 조정하고 연출할 수 있다. 에이수스는 이번에 진행하는 ‘배틀필드 2042’ 프로모션을 통해 ASUS GeForce RTX 3070 이상의 그래픽카드 성능을 직접 체험할 수 있는 기회가 될 수 있길 바란다고 밝혔다. ‘배틀필드 2042’ 게임 코드 프로모션 대상 ASUS 그래픽 카드 탑재 데스크탑은 이벤트 페이지가 게재된 총 17개 판매점을 통해 구매할 수 있다. 제품과 관련한 사후 지원 및 가격 문의는 에이수스 코리아 그래픽카드 국내 공식 유통사인 인텍앤컴퍼니를 통해 확인할 수 있다.
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미 아르곤 국립 연구소 폴라리스 슈퍼컴퓨터, 엔비디아 A100 GPU 탑재인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 미 에너지부(U.S. Department of Energy) 산하 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)의 슈퍼컴퓨터인 폴라리스(Polaris)가 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼으로 구동된다고 밝혔다. <아르곤 국립 연구소의 폴라리스 슈퍼컴퓨터> 아르곤 리더십 컴퓨팅 시설(ALCF)에서 호스팅 되는 폴라리스 슈퍼컴퓨터는 사용자 알고리즘과 과학분야 전반에 관한 방대한 양의 연구와 발견을 위해 사용된다. 폴라리스는 2,240개의 엔비디아 A100 텐서 코어(Tensor Core) GPU로 가속화되며, 약 1.4엑사플롭(EF) AI 성능과 최대 44페타플롭(PF) 배정밀도(double-precision) 성능을 제공한다. 폴라리스는 휴렛패커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise)에 의해 구축되며, 엔비디아 A100 GPU 4개를 탑재해 총 560개의 노드로 구동된다. 이를 통해 데이터 집약적 AI 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 처리하여 시뮬레이션과 머신러닝을 결합한다. 엔비디아의 가속 컴퓨팅 부사장 겸 총괄인 이언 벅(Ian Buck)은 “엑사스케일 AI 시대에는 엄청난 규모의 과학적 혁신이 가능해지고 이는 사회에 엄청난 이익을 제공할 것”이라며 “엔비디아의 GPU 가속 컴퓨팅 플랫폼을 통해 아르곤 연구소의 선구자들이 폴라리스와 같은 차세대 컴퓨터로 과학 탐사의 경계를 넓힐 수 있도록 지원한다"고 말했다. 마이클 R. 파프카 (Michael R. Papka) ALCF 국장은 "폴라리스는 사용자들이 엑사스케일 AI 시대에 진입하게 해주는 강력한 플랫폼이다. 폴라리스는 다수의 엔비디아 A100 GPU를 탑재함으로써, 데이터 집약적 AI HPC 워크로드를 개선해 세계에서 가장 복잡한 과학 문제를 해결할 수 있을 것이다"고 말했다. 폴라리스는 물리학에 대한 새로운 발견을 위해 암 치료 개선, 청정에너지 탐사, 입자충돌 연구를 포함한 혁신적인 과학 탐사를 가속화하는데 활용된다. 또한 아르곤 연구소에 도입 예정인 엑사스케일 시스템인 오로라(Aurora)의 과학 워크로드를 개선하여 연구소를 새로운 엑사스케일 시대로 이끌어 갈 것이다. 폴라리스는 아르곤 연구소의 피어리뷰(peer-review) 형식의 할당 및 애플리케이션 프로그램을 통해 학계, 정부 기관 및 업계의 연구원들도 사용할 수 있다. 해당 프로그램을 통해 미 최고 속도의 슈퍼컴퓨터를 이용할 수 있는 기회를 제공함으로써, 이공계 분야의 난제 해결을 위해 사용될 예정이다.
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엔비디아, 전 산업 걸친 AI 워크로드 지원하는 ‘AI 엔터프라이즈’ 소프트웨어 공개인공지능(AI) 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 AI 툴 및 프레임워크 소프트웨어 제품군인 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)를 발표했다. 이는 수십만 개의 기업이 VM웨어(VMware) v스피어(vSphere)를 통해 엔비디아 인증 시스템(NVIDIA Certified Systems)에서 AI 워크로드를 가상화할 수 있도록 지원한다. <엔비디아가 AI 엔터프라이즈를 공개했다.> 아토스(Atos), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 기가바이트(GIGABYTE), 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise), 인스퍼(Inspur), 레노버(Lenovo), 슈퍼마이크로(Supermicro) 등의 선도적인 제조업체는 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 통해 VM웨어 v스피어에서 AI 워크로드에 최적화된 엔비디아 인증 시스템을 제공 중이다. 또한, 델 테크놀로지스는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 용 엔비디아 인증 시스템을 받은 최초의 하이퍼컨버지드 플랫폼인 솔루션 델 EMC VxRail(Dell EMC V엑스레일)을 발표했다. 데이터 사이언스 팀이 AI 워크로드를 가장 효율적으로 실행할 수 있도록 돕기 위해 도미노 데이터 랩(Domino Data Lab)은 엔비디아 인증 시스템에서 실행되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 통해 도미노 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼을 검증하고 있다고 발표했다. 엔비디아 엔터프라이즈 컴퓨팅 총괄 마누비르 다스(Manuvir Das)는 “최초의 AI 물결은 업계 개척자를 위한 전문 인프라에 의해 시작됐다. 엔비디아 소프트웨어가 주요 데이터센터 서버와 VM웨어에서 워크로드를 실행하는 전 세계 기업에게 혁신을 제공함에 따라 AI 시대의 새로운 역사를 쓰게 될 것”이라고 소감을 밝혔다. VM웨어 클라우드 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 총괄 관리자 크리쉬 프라사드(Krish Prasad)는 “AI 애플리케이션이 중요해짐에 따라 고객들은 관리성, 확장성, 보안 및 거버넌스를 위해 엔터프라이즈 인프라에서 애플리케이션을 실행하고자 한다. VM웨어 v스피어에서 실행되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 통해 배포 및 운영이 편리한 엔드-투-엔드 AI-레디 엔터프라이즈 플랫폼을 사용할 수 있다”고 말했다. 도미노 데이터 랩의 CEO 겸 공동창업자인 닉 엘프린(Nick Elprin) “엔비디아와 긴밀히 협력해 도미노 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼을 보다 다양한 범위의 엔비디아 GPU에서 실행하고, 엔비디아 AI 엔터프라이즈에 대해 검증함으로써 제품 통합을 강화하고 있다. 이는 수십만 기업이 대규모로 데이터 사이언스를 가속화하는데 도움을 줄 것”이라고 말했다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 도입한 기업들 전 세계 수십 개의 자동차, 교육, 금융, 헬스케어, 제조 및 기술 기업이 최초로 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 도입했다. 대다수는 데이터 사이언스, 대화형 AI, 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등을 배포하고 확장하기 위해 전 세계에서 가장 널리 사용되는 서버를 사용하여 광범위한 애플리케이션을 개발할 수 있는 중견기업이다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈는 세렌스(Cerence)는 오토모티브 및 모빌리티 시장을 위한 대화형 AI의 선두업체로, 전 세계적으로 출하되는 약 4억 대의 자동차에 세렌스의 기술이 탑재되고 있다. 세렌스는 지능형 차내 비서 및 디지털 코-파일럿을 개발하기 위해 AI 엔터프라이즈를 이용하고 있다. 또한, 이탈리아 공립 연구 대학인 피사 대학교(University of Pisa)는 엔비디아 소프트웨어로 과학 연구를 발전시키기 위해 여러 분야에 걸쳐 HPC 및 AI 교육을 지원하고 있다. 피사 대학교 최고기술책임자 마우리치오 다비니(Maurizio Davini)는 “엔비디아 AI 엔터프라이즈는 데이터 애널리틱스와 AI 딥러닝, 머신러닝을 활용하는 연구자와 학생들에 대한 지원을 확대하는 동시에 애플리케이션의 배포와 관리를 용이하게 했다. 테스트 결과 엔비디아와 VM웨어의 협업으로 GPU 가속 가상화 인프라의 잠재력을 베어메탈 급의 속도로 실현할 수 있는 것으로 나타났다”고 말했다. 주요 서버에서 활용할 수 있는 강력한 AI 성능 VM웨어 v스피어를 사용하는 IT 전문가는 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 통해 기존 엔터프라이즈 애플리케이션을 실행해 대규모 데이터센터 및 하이브리드 클라우드를 관리하는 데 사용하는 것과 동일한 툴을 사용하는 동시에 쉽고 경제적으로 AI 워크로드를 지원할 수 있다. 아토스, 델 테크놀로지스, 기가바이트, 휴렛 팩커드 엔터프라이즈, 인스퍼, 레노버, 슈퍼마이크로는 A100, A30, A40, A10 및 T4를 포함한 다양한 엔비디아 GPU를 보유하고 있다. 이들의 가속 시스템은 베어메탈 서버와 거의 흡사한 v스피어 환경에서 스케일-아웃, 멀티노드, AI 애플리케이션 성능을 위한 다양한 옵션을 고객에게 제공하고 있다. 이용 정보 엔비디아 AI 엔터프라이즈는 Atea, 캐러소프트(Carahsoft), 컴퓨턴터(Computenter), 인사이트 엔터프라이즈(Insight Enterprise), NTT, 소프트서브(SoftServe), SVA 시스템 버트리브 알렉산더 GmbH(SVA System Vertrieb Alexander GmbH)를 포함한 전 세계 엔비디아 채널 파트너로부터 공급받을 수 있다. 이용요금은 1년 구독시 CPU 소켓 당 2,000달러(한화 약 233만원)부터 시작되며, 비즈니스 스탠다드 지원(주 5일, 하루 9시간)이 포함된다. 영구 라이선스는 3,595달러(한화 약 419만원)이며 추가 지원을 별도로 결제해야 한다. 또한, 엔비디아 AI 전문가로부터 연중무후로 운영되는 비즈니스 크리티컬 지원 서비스로 업그레이드할 수 있다.
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엔비디아, 8월 27일 정기 AI 개발자 밋업 개최AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 오는 8월 27일 금요일 오전 10시부터 ‘엔비디아 AI 개발자 밋업(AI Developer Meetup)’을 진행한다. 본 행사에서는 엔비디아 멀린(Merlin) 추천 시스템 프레임워크에 대한 소개 및 분야별 활용사례를 살펴본다. 맞춤형 검색 기능을 가능하게 하는 추천 알고리즘 및 개인화 콘텐츠는 수억 명에 달하는 개인 인터넷 이용자들이 시청하고, 구매하며, 플레이하고 싶은 콘텐츠를 찾을 수 있도록 도움을 주고 있다. 추천 시스템은 넷플릭스, 아마존(Amazon), 페이스북(Facebook), 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba)와 같은 인터넷 기업이 성공할 수 있었던 결정적 요소다. 모든 추천 시스템이 스마트한 추천을 위해 필요한 데이터를 잘 처리하지는 못하므로, 훈련 속도가 저하되고 사용자의 편안한 인터넷 경험이 저해되기도 한다. 엔비디아는 이러한 문제를 해결하고 기업에서 스마트하고도 강력한 추천 시스템을 구축할 수 있도록 AI 기반 추천 시스템인 멀린 프레임워크를 오픈 소스로 제공하고 있다. 이는 사용하기 쉬운 API로 되어 있으며, GPU 가속 추천 시스템의 수집, 훈련, 배포를 위한 엔드-투-엔드 파이프라인을 통해 GPU 가속 추천 시스템을 보다 쉽게 적용할 수 있는 기업용 딥 러닝 추천 시스템 프레임워크이다. 미디어, 엔터테인먼트, 온라인 상품 판매업 등 각 분야의 선도 업체들은 GPU 기반 가속 딥 러닝을 실행하기 위해 오픈 소스 추천 시스템을 사용하고 있다. 이를 통해, 기존 방법보다 사용자의 클릭 횟수나 구매 횟수가 늘어날 뿐만 아니라 더 많은 고객이 유입되어 궁극적으로 기업이 더 나은 기술에 투자할 수 있도록 한다. 세션 1. 딥 러닝 기반 추천 시스템의 미래와 추천 시스템 챌린지 우승 전략 소셜 미디어와 비디오 서비스 업체는 스크린 상에서 화면에 나타나거나 광고에 뜨는 추천 결과물에 멀린이 어떠한 영향을 주는지를 평가하고 있다. 대형 온라인 상품판매 앱이나 소매업체들은 소비자에게 새로운 품목을 추천해주는 기능에 멀린을 활용하는 방안을 고려하고 있다. 본 세션에서는 멀린을 이용한 스냅(Snap), 텐센트(Tencent), 포스트메이츠(Postmates) 등 전 세계 주요 IT 대기업과의 다양한 산업 협업 사례를 통해 멀린과 딥 러닝 기반 추천 시스템의 현재와 미래에 대해 함께 알아본다. 올해 엔비디아는 ACM RecSys 챌린지 2021(ACM RecSys Challenge 2021), SIGIR 이커머스 데이터 챌린지(SIGIR eCommerce Data Challenge), 부킹닷컴 챌린지(Booking.com Challenge) 등 세 개의 주요 추천 시스템 챌린지에서 멀린을 활용해 우승을 차지했다. 사용자들이 마음에 들거나 리트윗이 필요한 트윗 추천, 유럽의 휴가객을 위한 실시간 다음 여행지 추천, 사용자 구매 취향 및 추천 상품 예측 챌린지 등 다양한 추천 시스템 적용 사례도 함께 소개한다. 발표는 손석우(James Sohn) 엔비디아 멀린 프로덕트 매니저가 진행한다. 세션 2. MLPerf 벤치마크 성능과 함께 멀린 기술 뜯어보기 엔비디아 멀린을 통해 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어와 연구진은 GPU 가속 추천시스템을 기반으로 데이터 수집, 훈련, 구축을 위한 파이프라인을 가속화할 수 있다. 본 세션에서는 크게 딥러닝 추천 시스템 구축을 위해 필요한 멀린 프레임 워크의 세 축을 구성하고 있는 ETL(추출, 변환, 로드), NVTabular와 트레이닝용 HugeCTR, 추론에 활용되는 TRITON에 대해 알아본다. 또한, 멀린이 어떻게 딥러닝 추천 시스템용 워크플로우를 쉽게 가속화할 수 있는지를 다룬다. 지난 6월 30일 멀린은 엔비디아와 파트너 추천 시스템을 포함하여 모든 최신 MLPerf 트레이닝 벤치마크에서 기록을 세우며 추천 시스템 트레이닝을 위한 가장 빠른 상용 솔루션으로서 입지를 강화했다. 멀린은 14개의 엔비디아 DGX 시스템에서 추천 시스템을 1분도 안 걸려 트레이닝 했다. 본 세션에서는 멀린의 우수한 MLPerf 벤치마크 결과와 최적화 기법을 공개한다. 발표는 이민석 엔비디아 HugeCTR 테크 리드가 진행한다. 이외에도, 엔비디아의 딥 러닝 전문가들에게 궁금한 점을 물어보고 발표자로부터 답변을 들을 수 있는 질의 응답 세션과 이벤트도 진행된다. 온라인으로 진행되는 본 행사의 사전 등록은 여기에서 선착순으로 접수 중이다. 참가자 전원에게 별도로 줌(Zoom) 온라인 미팅룸 링크가 안내된다.
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엔비디아, 핫 칩스서 네트워크 가속화 지원 사례 소개AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 이번 주 개최되는 세계 최고 반도체 관련 연례 학술행사 ‘핫 칩스(Hot Chips)’에서 엔비디아 블루필드(BlueField) DPU를 통한 네트워크 가속화 지원 사례를 소개한다. 블루필드 DPU는 작년 출시돼 세계 최초로 데이터 처리 장치 분야를 개척하고 있으며, 전 세계 주요 클라우드 서비스, 슈퍼컴퓨터 및 OEM, 소프트웨어 파트너 업체에서 채택되고 있다. <세계 유수의 클라우드 서비스, 슈퍼컴퓨터 및 OEM, 소프트웨어 파트너 업체에서 블루필드 DPU를 채택하고 있다.> 이스라엘에 본사를 둔 블루필드 설계팀의 수석 아키텍트인 이단 버스타인(Idan Burstein)은 이번 핫 칩스 연설에서 엔비디아 블루필드 DPU의 아키텍처를 심도 있게 설명한다. 더불어, 일련의 하드웨어 가속기 및 범용 Arm 코어이자 네트워킹, 보안 및 스토리지 관련 가속화 작업을 통해 최신 데이터 센터를 가속하는 새로운 실리콘 엔진을 공개한다. 가속화 작업은 네트워크 트래픽의 플로우를 보호하고 원활하게 하면서 데이터 센터의 하드웨어를 가상화 하는 작업을 포함한다. 이는 데이터 센터 운영에 필수인 수많은 작업을 하드웨어상에서 가속화하는 다음의 세부 작업으로 구성된다. ● 보안을 위한 IPsec, TLS, AES-GCM, RegEx 및 공용 키 가속화 ● 스토리지를 위한 NVMe-of, RAID 및 GPU 다이렉트 스토리지 ● 네트워킹을 위한 RDMA, RoCE, SR-IOV, VXLAN, Virt IO 및 GPU 다이렉트 RDMA ● 비디오 스트리밍 및 시간 민감형(time-sensitive) 커뮤니케이션을 위한 오프로드 무어의 법칙보다 빠르게 증가하는 가속화 작업의 워크로드는 이미 서버 CPU 주기의 약 3분의 1을 소비하고 있다. DPU는 이러한 작업을 보다 효율적으로 실행하기 위해 특수 제작된 하드웨어를 지원하며, 데이터 센터 애플리케이션에 더 많은 CPU 코어를 사용하도록 한다. DPU는 베어메탈 성능의 저하 없이 가상화 및 향상된 보안을 제공한다. 또한 클라우드 컴퓨팅과 미디어 스트리밍부터 스토리지, 엣지 프로세싱 및 고성능 컴퓨팅에 이르기까지 폭넓은 용도로 사용 가능하다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 DPU가 "향후 컴퓨팅의 세 주축 중 하나"라며 “CPU는 범용 컴퓨팅을 위한 것이고 GPU는 가속 컴퓨팅을 위한 것이며 DPU는 데이터 센터를 중심으로 데이터를 처리하기 위한 것"이라고 설명했다. 완벽한 플러그 앤 플레이 스택 사용자들이 복잡한 기술 사항을 세부적으로 익히지 않아도 되는 점은 블루필드 DPU의 장점이다. 사용자들은 기존 소프트웨어를 고급 소프트웨어 인터페이스에 연결하여 DPU의 성능을 활용할 수 있다. 이러한 API는 DPU의 소프트웨어 스택인 엔비디아 DOCA를 통해 번들로 제공된다. 이는 드라이버, 라이브러리, 도구, 설명서, 예제 애플리케이션 및 데이터 센터 전체에 걸친 수천 개의 DPU에 서비스를 프로비저닝, 배포 및 조정하기 위한 런타임 환경을 포함한다. 엔비디아는 이미 업계 선두 기업을 비롯해 전 세계 수백 개의 기관으로부터 엔비디아 DOCA에 대한 얼리 액세스 요청을 받았다. <엔비디아 DOCA는 DPU에서 네트워킹, 스토리지 및 보안 애플리케이션의 신속한 개발을 위해 소프트웨어 플랫폼을 제공한다.> 데이터 센터와 클라우드에 강력한 성능 제공 핫 칩스에서 공개되는 엔비디아 블루필드 DPU 아키텍처는 상위 500개의 슈퍼컴퓨터 및 주요 클라우드에 적용되고 있으며, 차세대 방화벽에 통합되고 있다. 해당 아키텍처는 다양한 파트너 업체의 소프트웨어에 기반한 일부 업계 선도 OEM의 시스템에서 제공될 예정이다. 현재 전 세계 유수의 클라우드 서비스 공급자는 보다 안전한 컴퓨팅 인스턴스를 제공하기 위해 블루필드 DPU를 도입했거나 도입을 준비 중이다. 강화된 슈퍼컴퓨터 및 방화벽 기능 케임브리지 대학(University of Cambridge)은 지난 6월 블루필드 DPU의 효율성을 활용해 영국에서 가장 빠른 교육 시스템이자 세계에서 가장 에너지 효율적인 시스템인 그린500(Green500) 리스트 3위에 등재된 슈퍼컴퓨터를 선보였다. 이는 세계 최초의 클라우드 네이티브(Cloud-native) 슈퍼컴퓨터로, 연구자들이 성능의 저하 없이 안전하고 개인화된 환경에서 가상 데이터를 공유하도록 한다. 현재 모든 데이터 센터는 팔로알토 네트윅스(Palo Alto Networks)의 VM시리즈 차세대 방화벽을 통해 DPU의 보안 기능에 액세스할 수 있다. 블루필드-2는 VM시리즈 차세대 방화벽을 가속하여 이전에는 추적할 수 없었거나 비실용적인 네트워크 플로우를 검사할 수 있도록 한다. 지난 5월 개최된 컴퓨텍스(COMPUTEX) 2021에서 발표된 바와 같이, 블루필드 DPU는 에이수스(ASUS), 아토스(Atos), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), 후지츠(Fujitsu), 기가바이트(GIGABYTE), H3C, 인스퍼(Inspur), 콴타(Quanta)/QCT, 슈퍼마이크로(Supermicro) 등 다양한 업체의 시스템을 통해 제공될 예정이며, 소프트웨어 업체에서도 엔비디아 블루필드 DPU를 지원할 예정이다. ● VM웨어(VMware)는 몬트레이 프로젝트(Project Monterey)를 통해 자사의 빠른 속도, 탄력성 및 보안 기술을 이용하는 30만 곳 이상의 기관에 블루필드 DPU를 지원한다. ● 레드햇(Red Hat)은 포춘(Fortune) 500 선정 기업의 약 95%가 사용하는 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Enterprise Linux)와 레드햇 오픈시프트(OpenShift)를 위한 개발자 툴을 통해 블루필드 DPU를 지원한다. ● 캐노니컬(Canonical)은 공공 클라우드 부문에서 가장 선호되는 운영체제(OS)인 우분투 리눅스(Ubuntu Linux)를 통해 블루필드 DPU를 지원한다. ● 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스(Check Point Software Technologies)는 10만 곳 이상의 기관에서 사이버 공격을 방지하기 위해 사용하는 제품을 통해 블루필드 DPU를 지원한다. 이 밖에도 클라우드플레어(Cloudflare), DDN, 엑셀레로(Excelero), F5, 포티넷(Fortinet), 가디코어(Guardicore), 주니퍼 네트웍스(Juniper Networks), 넷앱(NetApp), 베스트 데이터(Vast Data) 및 웨카IO(WekaIO) 등의 파트너 업체에서 블루필드 DPU를 지원한다. 블루필드 DPU 지원으로 수많은 업체들은 폭넓은 기회를 창출하게 된다. 엔비디아의 CFO 콜레트 크레스(Collette Kress)는 지난 5월 어닝콜(earning call)을 통해 모든 서버가 DPU를 채택할 것이라고 예상하며, “앞으로 세계 곳곳의 네트워크 칩은 스마트 네트워크 칩인 DPU로 바뀔 것이다. DPU란 하나의 칩으로 구축된 데이터 센터를 의미한다”라고 설명을 더했다. DPU를 활용하는 네트워크의 확장 시장조사업체 델오로(Dell’Oro)에 따르면 스마트 네트워킹 포트 출하량은 2020년 약 440만 개에서 2025년 약 740만 개로 두 배 가까이 증가할 것으로 전망된다. 엔비디아는 이와 같은 시장의 성장에 대비해 지난 GTC에서 차기 두 세대의 DPU에 대한 기술 로드맵을 발표했다. 내년에 샘플링을 시작하는 블루필드-3는 네트워크를 최대 400Gb/s로 구동하며, 300 x86 코어의 성능을 더욱 끌어올린다. 블루필드-4는 엔비디아 AI 컴퓨팅 기술을 추가해 한 단계 더 향상된 성능을 제공한다. 관련 시장의 가파른 성장과 더불어 이번 핫 칩스 연설에서 알 수 있듯이, 엔비디아는 기존의 AI 분야를 넘어 가속 네트워크 분야의 기술 개발에 박차를 가하고 있음을 강조한다.
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엔비디아 A100 GPU, 주요 대학 및 연구기관 슈퍼컴퓨터에 탑재AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 자사의 A100 텐서코어(Tensor Core) GPU가 탑재된 AI 슈퍼컴퓨터와 대학 교육 지원 프로그램으로 전 세계 대학과 연구기관을 지원한다고 밝혔다. <미국 인디애나 대학은 엔비디아 A100 GPU로 구성된 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다.> 미국 미네소타 대학(University of Minnesota)는 최신 가속 슈퍼컴퓨터인 에이게이트(Agate)를 구축 중이며, 이번 학기가 마무리되기 전까지 7페타플롭(Petaflop)의 성능을 제공할 예정이다. 미네소타 슈퍼컴퓨팅 연구소(MSI)에 설치되는 에이게이트는 엔비디아 HDR 200Gb/s 인피니밴드(InfiniBand) 네트워크로 265개의 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU를 연결한다. 이를 통해 MSI는 사회 경제적 경향부터 천체에 관한 연구까지 완벽하게 진행할 예정이다. 에이게이트는 지난 1월부터 MSI 기존 시스템의 13만 8,612개의 GPU 가속 작업을 실행해 온 1,000명의 주요 조사관을 위해 일하는 약 4,500명의 사용자를 지원할 예정이다. 미네소타 대학의 연구 컴퓨팅 책임자인 제임스 윌겐부쉬(James Wilgenbusch)는 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise)가 구축하고 있는 가속 슈퍼컴퓨터 에이게이트에 대해 "기초과학 및 인문학을 아울러 모든 분야에 관련된 연구원들과 학생들은 해당 슈퍼컴퓨터를 곧바로 사용하길 바라고 있다"라고 말했다. Agate supercomputer at MSI <미국 위스콘신 주 치페와 폴스의 에이게이트 슈퍼컴퓨터는 번인 테스트를 거친다. (사진 제공: HPE)> 윌겐부쉬는 "지질학, 역사학, 정치학 및 마케팅 분야를 비롯해 생명과학 및 인문과학 분야에서 연간 사용자 증가율이 가장 높은 것으로 나타나며, 해당 분야의 관계자들은 방대한 양의 비정형 데이터를 이해하고자 노력하고 있다"라고 말했다. 코로나 19 해결을 돕는 AI 슈퍼컴퓨터 미네소타 보건부(Minnesota Department of Health)는 MSI 시스템의 일부를 활용해 접촉자 추적 및 코로나 19 바이러스의 변이 추적을 위한 게놈 염기서열 분석을 진행하며 코로나 19 대응에 앞장서고 있다. 윌겐부쉬는 미니애폴리스 신문의 한 기사를 가리키며 "이와 같은 협업은 혁신과 생명 구조를 위한 대학의 역할을 대중에게 더욱 분명하게 보여주는 사례"라고 강조했다. 가상 GPU를 통한 인디애나 대학 강의 지원 미국 인디애나 대학(Indiana University)은 총 616개의 엔비디아 A100 GPU로 구성된 AI 슈퍼컴퓨터 2대를 구축하고 있다. 휴렛 팩커드 엔터프라이즈가 구축한 빅 레드(Big Red) 200은 9개의 인디애나 대학 캠퍼스를 지원할 예정이며, 델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 구축한 제트스트림-2(Jetstream-2)는 코넬 대학(Cornell University) 및 하와이 대학(University of Hawaii)을 아울러 여러 협력 기관에서 사용될 예정이다. 제트스트림-2는 프로세서의 일부를 제공하는 A100의 기능을 활용해 수백 명의 학생과 함께 수업을 진행하며, 이들은 각각 GPU 성능을 활용해 이미지 분류 등의 인기 있는 AI 기술을 익히게 된다. 인디애나 대학의 한 연구원은 지난해 11월 가상 GPU 기능을 벤치마킹한 논문을 발표했다. 인디애나 대학의 퍼베이시브 테크놀로지 인스티튜트(Pervasive Technology Institute) 최고운영책임자(COO) 및 모두를 위한 AI(AI-for-everyone) 이니셔티브 리더인 위노나 스냅차일즈(Winona Snapp-Childs)는 "전체 학생을 한 번에 훈련할 수 있어 더 많은 사람들에게 액세스를 제공할 수 있게 됐다"고 말했다. 다양한 연구를 지원하고 있는 GPU 가속 시스템 현재 2,500명 이상의 학생들이 인디애나 대학의 GPU 가속 시스템을 사용하고 있다. 작년 한 해 동안 178개 학과에 걸친 약 10억 달러 규모의 기록적인 대학 연구 계약 및 보조금 관련 작업의 40% 이상이 해당 시스템에서 이뤄졌다. 스냅차일즈는 "많은 펀딩 기관에서 다양한 학문 분야에 걸쳐 머신러닝의 중요성을 인지하고 있다”며 "AI와 가속 컴퓨팅은 과학의 경계를 넓히는 데 도움이 된다. 이러한 기술이 연구에 보편화되고 필수가 되면서 향후 5년에서 10년 동안 우리 연구의 절반을 처리하게 될 것"이라고 덧붙였다. 이러한 연구 작업은 다양한 분야를 폭넓게 지원한다. 연구원들은 소셜 네트워크에서 코로나 19에 관한 잘못된 정보를 추적하는 것부터 수확을 개선하기 위한 쌀의 게놈 연구까지 모든 분야에서 AI를 활용하고 있다. 슈퍼컴퓨팅을 가속하는 델타(Delta) 일리노이 대학교(University of Illinois) 어바나-샴페인(Urbana-Champaign)의 국립 슈퍼컴퓨팅 애플리케이션 센터(NCSA)는 800개 이상의 엔비디아 A100 GPU를 탑재한 AI 슈퍼컴퓨터인 델타를 통해 가속 컴퓨팅 사용을 확장하고 있다. 델타를 감독하는 NCSA의 수석 연구원 겸 책임자인 윌리엄 그로프(William Gropp)는 "우리는 전산 고고학 및 디지털 농업과 같은 신흥 연구 분야에서 새로운 컴퓨팅 방법과 하드웨어를 활용하는 동시에 연구원들이 고급 시스템을 보다 광범위하고 유용하게 사용하도록 지원할 것"이라고 강조했다. 국립과학재단(National Science Foundation)은 델타를 통해 GPU 기반 컴퓨팅을 활용하며 연구를 가속하고 있다. 해당 연구는 장애가 있는 사용자들이 델타를 비롯한 미래형 시스템에 쉽게 접근하도록 돕는 이니셔티브를 포함한다. 미국 플로리다 대학(University of Florida)의 AI 활용 사례 미국 플로리다 대학은 하이퍼게이터(HiPerGator) AI 시스템를 통해 가속 컴퓨팅을 활용하고 있다. 조 글로버(Joe Glover) 학장은 헨리 포드(Henry Ford)의 조립 라인이 많은 미국인들에게 자동차를 보급했듯이, 하이퍼게이터 시스템은 많은 이들에게 AI 기술을 보급할 것이라고 설명했다. 미국 플로리다 대학은 향후 약 100명의 AI 중심 교수진을 추가로 구성해 전반적인 교육과정에 머신러닝을 적용하고, 2030년까지 약 3만 명의 AI 활용이 가능한 졸업생을 배출하는 것을 목표로 한다. 하이퍼게이터 AI는 HDR 200Gb/s 인피니밴드 네트워크로 1,120개의 A100 GPU를 연결하고 있으며, 최근 발표된 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 상위 500개 목록에서 22위에 올랐다. 하이퍼게이터 AI는 엔비디아 DGX 시스템을 레고와 같은 방식으로 스태킹(stacking)하는 방법인 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD) 레퍼런스 아키텍처를 사용한 덕분에 단 몇 주 만에 구축됐다. AI 슈퍼컴퓨팅의 광범위한 활용사례 이 밖에도 AI 슈퍼컴퓨터는 미국과 유럽에 걸친 주요 대학 및 연구기관에서 활용되고 있다. • 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스(University of California, Berkeley) 연구원들은 6,144개의 A100 GPU를 탑재한 세계에서 5번째로 빠른 시스템인 펄머터(Perlmutter)를 도입했다. • 케임브리지 대학교(University of Cambridge)는 델 EMC 파워엣지(PowerEdge)를 기반으로 구축된 클라우드 네이티브 슈퍼컴퓨터인 CSD3를 선보였으며, 현재 영국에서 가장 빠른 교육 시스템이자 세계에서 가장 에너지 효율적인 시스템인 그린500(Green500) 리스트 3위에 등재됐다. • 에든버러 대학교(University of Edinburgh)는 영국 DiRAC 연구 그룹이 운영하는 4개의 시스템 네트워크 중 최신 버전이자 448개의 A100 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 있다. • 린셰핑 대학교(Linköping University)는 현재 스웨덴에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터인 베르셀리우스(BerzeLiUs)의 본거지이다. 베르셀리우스는 국가 AI 이니셔티브를 지원함과 더불어 싱가포르 난양 공과 대학교(Nanyang Technical University) 연구원들과 공유될 예정이다. 딥러닝 인스티튜트(DLI) 교육용 키트 및 대학 앰배서더 프로그램 활용사례 엔비디아는 AI 기술의 저변 확대를 위해 DLI 교육기관을 운영 중이다. AI 기술 구현에 필요한 핵심 기술 및 애플리케이션 도메인과 관련된 기초 및 심화 과정의 핸즈온 교육 과정들을 제공하고 있으며 학생, 교수진 및 연구자들이 DLI 교육에 무료로 액세스할 수 있는 두 가지 프로그램을 제공하고 있다. 첫 번째 프로그램은 딥러닝, 가속 컴퓨팅 및 로보틱스에 관한 교육 자료를 무료로 다운받을 수 있는 교육용 키트다. 최근에는 데이터 사이언스, 그래픽스 및 옴니버스(Omniverse)에 대한 교육용 키트가 출시되었으며 교육용 키트에는 강의 자료, GPU 클라우드 리소스, 자기주도형 DLI 과정에 대한 액세스 권한 등 대학 커리큘럼을 향상시킬 수 있는 자료가 포함돼 있다. 교육자들은 DLI 홈페이지에서 별도 자격 인증 과정 없이 해당 교육용 키트를 다운받을 수 있다. 두 번째는 대학 앰배서더 프로그램으로, 자격을 갖춘 교수진과 연구자들이 학생 및 교직원들에게 DLI 워크숍을 무료로 가르칠 수 있는 인증을 받는 프로그램이다. 1인당 500달러(한화 약 59만 원) 상당의 DLI 교육 프로그램을 앰버서더십 취득 시 교내 무료로 도입이 가능하며 교육 자료, 실습 노트북, 글로벌 과정 인증서 및 실습에 활용할 수 있는 고성능의 GPU 클라우드 워크스테이션을 함께 추가 비용 없이 지원하고 있다. 현재 전세계 300개가 넘는 대학 기관에서 앰배서더십을 취득하였으며 국내에서는 서울대, KAIST, 한양대, 연세대, GIST 등 국내 20개 이상의 대학교에서 이미 DLI 앰배서더 프로그램을 도입하거나 도입을 검토 중에 있다. 엔비디아의 대학 교육 지원 프로그램과 전 세계적으로 분포돼 있는 고성능 시스템인 슈퍼컴퓨터는 머신러닝 및 가속 컴퓨팅을 통해 과학 분야의 발전을 전폭적으로 지원하고 있다.
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엔비디아, 페이스북 데이터센터의 정확한 시간 동기화 지원AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 페이스북(Facebook)이 자사의 커넥트X-6 Dx(ConnectX-6 Dx) 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 통해 데이터센터에 안전성, 신뢰성, 확장성, 경제성을 갖춘 최신 오픈 소스 시간 동기화 솔루션을 지원하고 있다고 밝혔다. 페이스북은 데이터센터 전반에서 비용 효율적인 방식으로 매우 정밀한 타임 키핑(time keeping)과 시간 동기화를 제공하는 OCP TAP(Open Compute Project Time Appliance Project)를 오픈 소싱하고 있다. 해당 솔루션은 엔비디아 커넥트X-6 Dx(ConnectX-6 Dx) 네트워크 인터페이스 카드(NIC)와 프리시전 타이밍 프로토콜(PTP)를 통해 대부분의 상용 제품(COTS) 서버를 정확한 시간 어플라이언스로 전환하고, 데이터센터의 다른 서버와 정밀 타임 키핑을 공유할 수 있는 타임 카드(Time Card)를 포함하고 있다. 데이터센터에서 정확한 시간이 중요한 이유 애플리케이션의 규모가 확장되고 IT 운영 범위가 전 세계로 확대되면서, 데이터센터 내의 서로 다른 서버 또는 다양한 대륙에 위치한 데이터센터 간에 데이터를 동기화하는 일이 더 중요하고 어려워지고 있다. 데이터베이스가 분산된 경우, 일관성을 유지하고 인과 관계를 표시하려면 정확한 이벤트 순서를 추적해야 한다. 예컨대, 두 사람이 동일한 주식을 매수하려고 한다면 어떤 주문이 먼저 도착했는지 확실히 알아야만 공정성 및 규정을 준수할 수 있다. 마찬가지로, 페이스북에서는 수많은 유저가 매시간 콘텐츠를 게시하고 게시물에 ‘좋아요’, ‘웃겨요’, ‘최고에요’를 누르므로, 각 게시물마다 ‘좋아요’가 달리고, 답글과 이모티콘이 게재되는 순서를 알아야 한다. 데이터를 동기화 상태로 유지하는 한 가지 방법은 각 데이터센터가 각 트랜잭션 후 다른 데이터센터에 업데이트를 전송케 하는 것이지만, 이 방법은 너무 긴 데이터센터 간의 지연 시간으로 인해 시간당 발생하는 수백만 개의 이벤트를 지원할 수 없다. 더 좋은 방법은 각 서버와 데이터센터를 1마이크로초 이내의 정확한 시간으로 동기화하는 것이다. 이를 통해 각 사이트는 시간을 추적할 수 있으며, 다른 데이터센터와 이벤트를 공유할 때 각 이벤트의 순서가 별다른 조치 없이도 정확하게 유지된다. 시간 동기화가 정확할수록 애플리케이션의 속도가 더 빨라진다. 최근 테스트 결과에 따르면, 타임 키핑 정밀도를 80배 높이면(시간 불일치를 80배 낮추면) 분산 데이터베이스의 실행 속도가 3배 증가한다. 동일한 서버 하드웨어에서 시간을 더 정확하고 안정적으로 유지하는 것만으로도 놀라운 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 시간 동기화에서 NIC 및 네트워크의 역할 OCP TAP 프로젝트에서는 타임 카드가 GPS 위성 네트워크에서 시간 신호를 수신하여 처리하고, 위성 신호를 일시적으로 사용할 수 없는 경우에도 정확한 시간을 유지하며, 시간 서버와 정확한 시간을 공유하는 정확한 방법을 정의하고 있다. 그러나 네트워킹, 사용하는 네트워크 카드도 매우 중요하다. <OCP 타임 카드는 정확한 시간을 유지하고, 엔비디아 커넥트X-6 Dx와 같이 PPS 입/출력을 지원하는 NIC와 이를 공유한다(출처: 페이스북 엔지니어링 블로그).> 시간 어플라이언스에서 NIC는 타임 카드에 연결할 PPS(초당 시간 펄스) 포트가 필요하다. 이를 통해 각 시간 서버의 NIC와 타임 카드 간에 몇 나노초 이내로 정확한 시간 동기화가 보장된다. 엔비디아 커넥트X-6 Dx는 이를 지원하는 최초의 현대적 25/50/100/200Gb/s NIC 중 하나다. 이는 들어오는 PPS 신호를 필터링하고 확인하며, ASIC의 하드웨어를 통해 내부적으로 시간을 유지하여 정확도와 일관성을 보장한다. 마이크로초 미만의 정확한 타이밍을 지원하는 시간 어플라이언스는 네트워크 시간 프로토콜(NTP)를 사용하는 수백 개의 일반 서버나 PTP를 사용하는 수만 개의 서버와 이러한 타이밍을 공유할 수 있다. 네트워크가 시간 신호, NTP 및 PTP 타임스탬프 패킷에 지연 시간을 추가하므로, 양방향 이동 시간을 측정하고, 지터와 지연 시간을 고려하며, 각 서버의 정확한 시간을 계산한다(PTP가 훨씬 더 정확하므로 NTP를 대체하고 있다). <엔비디아 커넥트X-6 Dx는 PPS 입/출력 포트를 사용하여 타임 카드와의 직접적인 시간 동기화를 지원한다. 또한 하드웨어에서 패킷의 정밀 하드웨어 시간 스탬핑을 수행한다.> 대안은 소프트웨어 솔루션으로 타임스탬프를 찍는 것이지만, 현재 속도의 소프트웨어로 타임스탬프를 찍는 것은 매우 예측하기 어렵고 부정확하거나 불가능할 수도 있으며, 혼잡이나 CPU 방해로 인해 최대 밀리초(ms) 단위까지 편차가 생긴다. 반면, 커넥트X-6 Dx와 블루필드-2(BlueField-2) DPU(데이터처리장치)는 최대 100Gb/s의 속도로 네트워크에 도달하자마자 인바운드 패킷에 하드웨어 타임스탬프를 적용하고, 네트워크에 도달하기 직전에 아웃바운드 패킷에 하드웨어 타임스탬프를 적용한다. 커넥트X-6 Dx는 네트워크 부하가 높은 경우에도 4나노초(ns) 미만의 타임스탬핑 정밀도 편차로 모든 패킷에 타임스탬프를 찍을 수 있다. 다른 시간을 지원하는 대부분의 NIC는 일부 패킷에만 스탬프를 찍고, 네트워크 트래픽이 많을 때 타임스탬프 정밀도가 떨어지면서 훨씬 더 큰 정밀도 편차를 보여준다. 엔비디아 네트워킹은 상용 NIC에서 사용할 수 있는 가장 정밀한 지연 시간 측정을 지원하므로 모든 서버의 시간이 가장 정확하고, 애플리케이션 시간 편차가 일반적으로 1마이크로초 미만(<1us)이다. 네트워크 타이밍이 더 정밀해지면 각 서버의 시간이 더 정확해지므로 분산 애플리케이션의 속도가 더 빨라진다(그리고 페이스북에서 모든 사용자가 ‘좋아요’를 더 많이 받을 수 있다). <OCP 시간 서버와 엔비디아 NIC 또는 DPU를 사용하여 NTP 또는 PTP를 배포하면 데이터센터의 모든 서버에 매우 정확한 시간이 전파된다> 모두를 위한 정확한 시간 동기화 OCP TAP는 정밀하고 정확하며 모든 조직이 접근할 수 있는 타임 키핑을 지원한다. 페이스북, 엔비디아, OCP의 오픈 타임 서버(Open Time Server)와 개방형 관리 도구는 모든 사람이 손쉽게 채택하여 하이퍼스케일러처럼 사용할 수 있는 비법을 제공한다. 엔비디아는 정밀 시간 어플라이언스에 필요한 초정밀 타임스탬핑과 네트워크 동기화 기능을 지원하는 정밀 시간 지원 NIC와 DPU를 제공한다. 블루필드 DPU를 사용하는 경우, Arm 코어에서 PTP 스택을 실행하여 시간 스택을 다른 서버 소프트웨어와 격리하고, 해당 서버 내에서 시간의 정확도를 지속적으로 확인하고, 데이터센터 전체에 바인딩된 최대 시간 오류를 지속적으로 계산할 수 있다. 클라우드 서비스와 데이터베이스는 이미 더 우수한 시간 서버 및 시간 동기화 기술을 활용하기 위해 새로운 시간 기반 명령과 API를 추가하고 있다. 해당 솔루션은 분산 애플리케이션의 성능을 개선하고 클라우드와 엔터프라이즈 모두에서 새로운 유형의 솔루션을 구현할 수 있는, 보다 정확한 타임 키핑을 가능하게 한다. 사양, 설계도, 역학, 자재 명세서 및 소스 코드를 포함한 OCP TAP에 대한 세부 사항은 www.ocptap.com에서 확인할 수 있다.
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엔비디아, ‘옴니버스’로 구축한 GTC 기조연설 제작과정 공개AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 지난 4월 온라인으로 개최된 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC) 기조연설 제작과정을 소개하는 다큐멘터리를 공개했다. <엔비디아는 옴니버스를 통해 GTC 기조연설 영상을 제작했다.> 엔비디아의 기조연설에서는 슈퍼컴퓨팅, 딥러닝, 그래픽 분야 등 엔비디아의 발전을 조명하는 최신 기술을 시연해왔다. 엔비디아의 시뮬레이션 기술 부사장인 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “GTC는 엔비디아 엔지니어와 팀이 일 년 내내 해온 작업들을 보여주는 기회”라고 설명했다. 해당 다큐멘터리에서는 GTC 기조연설 제작에 관한 비하인드와 메타버스를 연결하고 구축하는 툴인 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 모든 것을 통합한 방법을 소개하고 있다. 약 1시간 48분 길이의 GTC 기조연설에서 엔비디아 창업자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)이 직접 발표한 시간은 단 14초였다. 옴니버스로 스토리를 만들어낸 방법 기조연설을 준비하기 위해서는 긴밀한 협업이 필요하다. 엔비디아 팀은 옴니버스를 통해 서로 다른 장소에서 오토데스크 마야(Autodesk Maya) 또는 서브스턴스 페인터(Substance Painter)와 같은 다양한 산업용 콘텐츠 제작 툴을 사용해 협업했다. <기조연설 발표자료는 아름답게 렌더링된 3D 모델과 풍부한 텍스처로 구성됐다.> 레브 레바레디안은 “모든 산업 분야에서 사람들은 매일 훌륭한 툴을 사용하고 있다. 우리의 기술을 통해 사람들이 해당 툴을 사용하고 보강되기를 기대한다”라고 말했다. 이는 USD(Universal Scene Description), MDL(Material Design Language), 엔비디아 RTX 실시간 레이 트레이싱 기술을 통해 강화됐다. 엔비디아 팀은 함께 협력해 물리적으로 정확한 머티리얼과 조명으로 사실적인 장면을 연출했다. 옴니버스로 제작한 엔비디아 DGX 스테이션(Station) A100 영상 옴니버스는 아름다운 장면 외에도 더 많은 것을 창조할 수 있다. 다큐멘터리에서는 오토 데스크 마야, 파운드리 누크(Foundry Nuke), 어도비 포토샵(Adobe Photoshop), 프리미어(Premier) 및 어도비 애프터 이펙트(After Effect)와 같은 산업용 툴과 함께 가장 복잡한 기계를 스테이징 및 렌더링하여 사실적인 영화를 만드는 법을 소개한다. 엔비디아는 옴니버스를 통해 엔비디아 DGX 스테이션 A100의 CAD 모델을 물리적으로 정확한 가상 복제본으로 제작함으로써 제품 내부를 소개할 수 있었다. 일반적으로 이러한 유형의 프로젝트는 완료하는 데 몇 달이 걸리고, 렌더링하는 데 몇 주가 걸린다. 반면, 옴니버스를 통해서는 애니메이터 한 명이 영상을 만들 수 있었고, 렌더링 작업은 하루도 채 걸리지 않았다. 현실을 실시간으로 정확하게 구현하는 옴니버스 피직스(PhysX) 엔비디아 옴니버스는 기존 엔비디아 기술을 바탕으로 현실 세계에 적용되는 현상을 모델링할 수 있다. 예로써, 엔비디아의 게이밍 부문에서 10년 이상 주요 기술로 활용돼 온 피직스는 옴니버스에서 구현될 경우 완전히 새로운 수준으로 도약할 수 있다. 옴니버스 엔지니어링 및 연구팀은 옴니버스에서 구현되는 피직스 5의 기능을 강조하는 데모 및 고급 실시간 물리학 시뮬레이션 연구에 대한 미리보기를 제공하기 위해 기존 피직스 데모 컬렉션을 옴니버스에서 재렌더링 했다. 해당 데모는 리지드 바디(Rigid Body), 소프트 바디 다이내믹스(Soft Body Dynamics), 비히클 다이내믹스(Vehicle Dynamics), 플루이드 다이내믹스(Fluid Dynamics), 블라스트 디스트럭션 및 프랙처(Blast’s Destruction and Fracture), 플로우(Flow)의 가연성 유체, 연기 및 불 시뮬레이션을 비롯한 피직스의 주요 기술을 중점적으로 조명한다. 이를 통해 실시간으로 물리적 법칙을 적용하며 현실 세계를 정확히 구현하는 옴니버스의 핵심 기술을 확인할 수 있다. 옴니버스에서 이용 가능한 엔비디아 드라이브 Sim 현실 세계에 대한 시뮬레이션은 신기술의 발판을 마련하는 핵심이며, 옴니버스는 엔비디아의 자율주행 이니셔티브에 필수적이다. 옴니버스는 피직스 및 사실적인 가상 현실 기술을 통해 모든 종류의 오토노머스(autonomous) 머신을 훈련할 수 있는 완벽한 환경을 조성한다. 올해 엔비디아는 옴니버스 기반 드라이브 Sim 데모 구현을 위해 독일 메르세데스 벤츠(Mercedes-Benz) 공장 주변의 지도를 활용했으며, 엔비디아의 자율주행차에 적용된 것과 동일한 소프트웨어 스택을 활용해 차세대 메르세데스 벤츠 자동차가 수행할 다양한 자율기능을 선보였다. 엔비디아는 드라이브 Sim을 통해 빛, 날씨 및 교통 상황을 신속하게 테스트하고 전 세계에 그 결과를 보여줄 수 있었다. BMW 그룹, 옴니버스 통해 미래형 공장 구축 ‘디지털 트윈’은 대부분의 산업 곳곳에 영향을 준다. GTC에서는 디지털 트윈이 자동차 산업에 적용될 경우 어떠한 혁신을 불러올 수 있는지 증명하는 근사한 시각 효과가 공개됐다. 독일 BMW 그룹의 미래형 공장(BMW Factory of the Future) 데모는 레이아웃, 조명 및 기계를 포함한 모든 세부 사항을 물리적으로 정확하게 복제한 BMW 조립 공장의 디지털 트윈을 보여준다. 이와 같은 ‘디지털 시뮬레이션’은 충실도가 매우 높고 정확한 실시간 공장 시뮬레이션을 제공한다. BMW는 디지털 시뮬레이션을 통해 조립 라인을 재구성하여 작업자의 안전과 효율성을 최적화하고 공장 내 로봇이 작업을 수행하도록 훈련함으로써 공장 운영의 모든 측면을 최적화한다. 가상의 주방, 가상의 CEO 엔비디아는 세 차례 동안 젠슨 황 CEO 기조연설의 배경이 되는 부엌을 가상으로 복제했으며, 젠슨 황 CEO의 디지털 복제 또한 선보였다. 이는 GTC가 대표하는 기술의 가장 완벽한 본보기이며, 딥러닝 및 그래픽 연구팀의 작업을 여러 엔지니어링 팀 및 사내 크리에이티브 팀과 결합한 결과이다. <엔비디아는 옴니버스를 통해 GTC 기조연설의 배경 및 젠슨 황 CEO의 디지털 복제를 제작했다.> 젠슨 황 CEO의 디지털 복제 제작을 위해 엔비디아는 얼굴과 몸 전체를 스캔하여 3D 모델을 만든 후, 몸짓과 표정을 흉내내도록 훈련시킨 AI에 다양한 기술을 적용하여 현실감을 더했다. 이후 영상 속 젠슨 황 CEO가 기조연설을 진행하던 부엌이 해체되고 옴니버스의 홀로덱(holodeck)이 드러나자 많은 시청자들은 놀라워했으며, 동시에 영상의 어디까지가 실제이고 어디까지가 렌더링 된 것인지 질문했다. 레바레디안은 "옴니버스는 엔비디아가 무엇보다도 우선시하면서 구축해온 플랫폼 중 하나"라며 "우리는 메타버스를 구현하기 위해 기존 3D 툴을 연결하는 다양한 아이디어를 활용하여 옴니버스를 구축하기 시작했다"라고 말했다. 앞으로 더 많은 이들과의 협업을 통해 옴니버스의 구축은 가속화될 예정이다. 레바레디안은 "우리가 옴니버스 관련 기술을 제대로 발전시켜 나간다면, 지금으로부터 20년 후에는 우리 모두 옴니버스에서 일하게 될 것"이라고 강조했다. 관련링크: 엔비디아 옴니버스를 활용한 GTC 기조연설 제작과정 영상: https://youtu.be/1qhqZ9ECm70 엔비디아 옴니버스를 활용한 엔비디아 DGX 스테이션 A100 소개 영상: https://youtu.be/gT59YOdch8M 젠슨 황 엔비디아 CEO의 GTC 기조연설 영상: https://youtu.be/eAn_oiZwUXA
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엔비디아 메타버스 전략-옴니버스로 실시간 3D 협업 지원AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 실시간 3D 협업을 위한 메타버스 솔루션인 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통해 다양한 산업 분야의 원격 협업 및 시뮬레이션을 지원하고 있다고 밝혔다. <실시간 3D 협업을 위한 메타버스 솔루션인 엔비디아 옴니버스는 다양한 산업 분야의 원격 협업 및 시뮬레이션을 지원한다.> 공유된 가상의 3D 세계인 메타버스는 상호 간 대화 및 협업이 가능한 몰입형 환경을 의미한다. 상호 연결된 서로 다른 세계가 모여 실제 우주를 구성하듯 메타버스는 서로 다른 가상 세계의 집합으로 구성된다. 실제로, 대표적인 배틀로얄 게임인 포트나이트(Fortnite)와 사용자가 가상 세계를 구축할 수 있는 마인크래프트(Minecraft) 및 로블록스(Roblox) 등의 대규모 온라인 소셜 게임은 메타버스의 특징을 반영한다. 전 세계적인 코로나 19 범유행 속에서 협업을 지원하는 화상 회의 도구는 또한 메타버스의 가능성을 보여주는 활용 사례이다. 엔비디아의 시뮬레이션 기술 부사장인 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “메타버스는 디지털과 현실을 불문하고 특정 애플리케이션이나 장소에 얽매이지 않는 플랫폼”이라고 설명했다. 가상 현실(VR) 속 사람이나 사물의 정체성은 계속해서 유지될 뿐만 아니라, 증강 현실(AR)을 통해 또 다른 가상 세계 및 현실 세계로 이동할 수도 있다. <메타버스는 물리적 또는 디지털 세계 어느 한 곳에 얽매이지 않는 플랫폼이다.> 레바레디안은 "우리는 메타버스를 통해 현실만큼 풍부한 경험을 제공하는 또 다른 세계를 만들기 위해 논의하고 있다"고 말했다. 공유된 가상 환경에 다양한 3D 세계를 연결하는 플랫폼인 엔비디아 옴니버스는 이미 메타버스를 활용한 아이디어를 구현하고 있다. 엔비디아 옴니버스는 폭넓은 산업에서 사용되고 있으며, 디자인 협업 및 실제 건물과 공장의 시뮬레이션인 ‘디지털 트윈(digital twins)’ 제작 등의 프로젝트에 활용되고 있다. <BMW 그룹은 엔비디아 옴니버스를 활용해 디지털 방식으로 설계되고 옴니버스에서 처음부터 끝까지 시뮬레이션되는 완벽한 디지털 트윈 공장을 구축했다.> 엔비디아 옴니버스가 메타버스를 통해 세계를 구축하고 연결하는 방법 옴니버스가 메타버스를 통해 다양한 세계를 구축하는 방법은 크게 세 부분으로 구성된다. <엔비디아 옴니버스는 픽사(Pixar)의 유니버설 씬 디스크립션(Universal Scene Description) 상호 교환 프레임워크와 모델링 물리학, 재료 및 실시간 패스 트레이싱 기술을 결합한 플랫폼이다.> 첫 번째는 여러 사용자를 연결하고 3D 에셋의 상호 교환 및 씬 디스크립션(scene description)을 지원하는 데이터베이스 엔진인 옴니버스 뉴클러스(Nucleus)이다. 이는 모델링, 레이아웃, 음영 처리, 애니메이션, 조명, 특수 효과, 렌더링 등 서로 다른 작업을 담당하는 디자이너들을 상호 연결하며, 협업을 통해 다양한 장면을 제작하도록 한다. 옴니버스 뉴클러스는 2012년 픽사가 개발한 상호 교환 프레임워크인 유니버설 씬 디스크립션(USD)에 기반한다. 2016년에 오픈 소스 소프트웨어로 출시된 USD는 3D 데이터를 정의, 패키징, 조립 및 편집하기 위한 풍부하고 공통적인 언어를 고성장 산업 및 애플리케이션에 제공한다. 메타버스와 USD의 관계는 웹과 HTML 언어의 관계와 같다. 즉, USD는 메타버스를 지원하는 데 활용되는 고급의 공통 언어이다. 뉴클러스는 가상 세계에서의 변경 사항을 USD 스니펫(snippet)으로 전송 및 수신하도록 여러 사용자의 연결을 지원한다. 두 번째는 컴포지션, 렌더링 및 애니메이션 엔진을 비롯한 가상 세계의 시뮬레이션이다. 물리적 현상에 기반하도록 제작된 옴니버스는 엔비디아 RTX 그래픽 기술을 통해 빛이 실시간으로 가상 세계에 적용되는 방식을 시뮬레이션하여 완벽한 패스 트레이싱을 지원한다. <옴니버스 기반 엔비디아 드라이브 Sim(DRIVE Sim)을 통한 가상 세계 시뮬레이션> 옴니버스는 재료 정의 언어인 엔비디아 MDL(material definition language)을 통해 재료를 구현하는 엔비디아 피직스(PhysX)로 물리적 현상을 시뮬레이션한다. <엔비디아 옴니버스 기반의 마블스 앳 나이트(Marbles at Night)는 레이 트레이싱된 동적 조명 및 1억 개 이상의 폴리곤으로 구성된 물리 기반 데모이다.> 또한 옴니버스는 로보틱스의 발전을 위한 핵심 기술인 엔비디아 AI와 완벽하게 통합된다. 클라우드 네이티브(Cloud-native) 플랫폼인 옴니버스는 여러 GPU에 걸쳐 확장되고, 어떤 RTX 플랫폼에서도 실행되며, 모든 기기로 원격 스트리밍된다. 세 번째는 엔비디아 클라우드XR(CloudXR)이다. 클라우드XR은 오픈VR(OpenVR) 애플리케이션의 확장 현실(XR) 콘텐츠를 안드로이드(Android) 및 윈도우(Windows) 기반 디바이스로 스트리밍하기 위해 클라이언트 및 서버 소프트웨어를 포함하며, 이로써 사용자는 옴니버스에 자유롭게 연결된다. <실제 현실과 가상 현실을 혼합하는 엔비디아 옴니버스> 메타버스를 가능케 하는 옴니버스 엔비디아는 작년 12월에 옴니버스를 오픈 베타 버전으로 출시하고, 엔비디아 옴니버스 엔터프라이즈(Omniverse Enterprise)를 올해 4월 오픈 베타 버전으로 출시했다. 다양한 산업군의 전문가들이 빠르게 업무에 옴니버스를 활용하고 있다. 애플 본사와 런던의 30 세인트 메리액스 빌딩을 설계한 전설적인 디자인 및 건축회사인 포스터 + 파트너스(Foster + Partners)에서는 전세계 14개 국에 걸친 디자이너들이 옴니버스 공유 가상 공간에서 함께 건물을 만들고 있다. 시각효과의 선두주자인 ILM(Industrial Light & Magic)은 여러 스튜디오의 내부 및 외부 툴 파이프라인을 통합하기 위해 옴니버스를 테스트 중이다. 옴니버스는 실시간으로 최종 장면을 렌더링하고 홀로덱과 같은 대규모 가상 세트를 만들 수 있도록 지원한다. 다국적 네트워킹 및 통신회사 에릭슨(Ericson)은 옴니버스를 사용해 5G 전파를 실시간으로 시뮬레이션해 밀집된 도시환경에서 다중 경로 간섭을 최소화하고 있다. <에릭슨은 옴니버스를 사용해 밀도가 높은 도시환경에서 실시간 5G 전파 시뮬레이션을 진행하고 있다.> 인프라 엔지니어링 소프트웨어 회사인 벤틀리 시스템즈(Bentley Systems)는 옴니버스를 사용해 플랫폼에서 애플리케이션 제품군을 만들고 있다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin) 플랫폼은 4D 인프라 디지털 트윈을 통해 인프라 자산의 구성을 시뮬레이션한 후, 생애주기에 걸쳐 성능을 모니터링하고 최적화한다. 인간과 로봇의 협업을 돕는 메타버스 가상세계는 로봇을 훈련시키는 데 이상적이다. 물리 법칙을 준수한다는 것은 엔비디아 옴니버스의 기본 기능 중 하나다. 옴니버스는 입자, 유체, 재료, 기계, 스프링, 케이블까지 시뮬레이션할 수 있다. 가상에서 자연세계를 모델링하는 것은 로보틱스의 기본적인 능력이다. 실제 환경이나 디지털 환경에서 학습할 수 있는 AI 두뇌로 구동되는 로봇이 훈련할 수 있는 가상세계를 만들 수 있다. 로봇들이 옴니버스에서 훈련되면, 로봇공학자들은 엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)을 통해 실제 로봇에 연결할 수 있다. 이러한 로봇들은 박스 무버(box mover), 픽 앤 플레이스 암(pick-and-place arm), 지게차, 자동차, 트럭, 건물 등 모든 크기와 모양으로 출시될 수 있다. 미래에는 공장이 로봇형태가 되어 내부에 더 많은 로봇을 조정하고, 직접 자동차를 제작하게 될 것이다. 메타버스와 엔비디아 옴니버스가 디지털 트윈을 지원하는 방법 엔비디아 옴니버스는 사람과 로봇이 함께 일할 수 있도록 연결하고 협업할 수 있는 공유 세계를 지원한다. BMW 그룹은 연간 2백만 대 이상의 자동차를 생산한다. BMW는 가장 첨단화된 공장에서 매분마다 자동차를 생산하며, 차량마다 제작법이 다르다. BMW 그룹은 엔비디아 옴니버스를 활용해 완벽한 디지털 트윈 공장을 설립했다. 이는 디지털 방식으로 설계됐으며, 옴니버스를 통해 처음부터 끝까지 시뮬레이션할 수 있다. 옴니버스 지원 공장에서는 엔터프라이즈 리소스 계획 시스템을 연결해 공장의 처리량을 시뮬레이션해 볼 수 있다. 시뮬레이션 결과는 원격조작을 위해 로봇에 업링크 하는 공장 직원들의 대시보드가 될 수도 있다. 가상 공장을 실행하는 AI와 소프트웨어는 실제 공장에서도 동일하게 실행된다. 즉, 가상 및 실제 공장들은 순환되며 운영될 것이다. 공상과학이 아닌 미래 옴니버스는 USD 유니버설 3D 인터체인지 기능이 있는 오픈 플랫폼으로, 대규모 사용자 네트워크를 연결한다. 엔비디아는 주요 설계 툴에 12개의 옴니버스 커넥터(Omniverse Connector)를 보유하고 있으며, 40개를 추가할 예정이다. 개발자는 자신의 커넥터를 작성할 수 있는 옴니버스 커넥터 SDK 샘플코드를 여기서 다운로드할 수 있다. 여기에는 가장 중요한 디자인 툴 플랫폼이 등록돼 있다. 엔비디아는 세계 최대 미디어, 엔터테인먼트, 게임, 아키텍처, 엔지니어링, 건설, 제조, 통신, 인프라, 자동차 분야의 파트너를 모집했다. 이를 실현시키기 위해 필요한 하드웨어 또한 갖고 있다. 전세계 컴퓨터 제조업체는 최적의 성능, 신뢰성, 확장성을 갖춘 GPU 가속 워크로드를 실행할 수 있도록 검증된 엔비디아 인증 워크스테이션, 노트북, 서버를 구축하고 있다. 올해 말부터 엔비디아 파트너 네트워크에서 제공되는 구독방식으로 옴니버스 엔터프라이즈를 사용할 수 있다. <옴니버스를 통해 조직은 서로 다른 장소에서 각각의 툴을 사용해 동일한 프로젝트에 대해 실시간으로 협업할 수 있다.> 관련 링크: 액티비전(Activision)과 함께하는 엔비디아 옴니버스 딥서치(DeepSearch) 탐구 관련 영상: https://youtu.be/cls3ewI8YII 엔비디아 옴니버스 피직스 쇼케이스 관련 영상: https://youtu.be/7ozs5EsvVGE 엔비디아 옴니버스를 통한 로봇 제작 시뮬레이션 관련 영상: https://youtu.be/RNKzXgky0_g 옴니버스로 구축된 BMW 그룹의 디지털 트윈 공장 관련 영상: https://youtu.be/6-DaWgg4zF8