AI 시대를 위한 세계 최대의 개발자 컨퍼런스에 참여하세요!

4차 산업 혁명 시대, 이제는 모든 주요 산업에서 필수인 인공지능(AI)의 미래를 세계 최대의 AI 개발자 컨퍼런스인 NVIDIA GTC에서 확인 할 수 있습니다. NVIDIA GTC는 AI를 통해 세계 최대의 도전 과제를 해결하고 주요 산업에서 워크플로우를 혁신적으로 개선하며 우리의 미래를 새롭게 정의하는 등 각 분야의 전문가들과 함께 차세대 아이디어를 모색하는 글로벌 커뮤니티입니다. 수천 명의 개발자, 연구원, 크리에이터, IT 비즈니스 리더들이 함께 한다면 극복하지 못할 과제는 없습니다. 다가오는 3월, NVIDIA GTC에 참여해 지금 이루어지는 가장 어려운 기술 과제를 해결 중에 있는 전문가들의 이야기를 직접 들어보세요! 가상화, 음성비서, 가속 컴퓨팅 등 다양한 분야의 인사이트를 직접 확인할 수 있는 절호의 기회입니다. AI를 통해 놓여진 문제에 도전하고 해결하며 그로인해 우리의 능력이 얼마나 더 확장 될 수 있는지 2022 NVIDIA GTC에 무료등록하고 알아보세요!

주요일정 

젠슨황 (NVIDIA CEO)의 기조 연설을 라이브 웹캐스트에서 실시간으로 볼 수 있습니다. 모든 산업의 비즈니스 리더를 위한 AI 전략과 컴퓨팅의 미래에 대해 이야기하는 이 기조 연설을 놓치지 마십시오. 하단의 링크를 통해 NVIDIA GTC 페이지의 세션 카탈로그에서 미리 에너지, 헬스케어, 미디어 등 다양한 분야의 800여개 이상의 세션들을 확인하고, 듣고 싶은 세션을 확인 할 수 있습니다.

GTC 무료 등록하기 

NVIDIA, CES 기간 동안 가상 특별 주소에서 최신 가속 컴퓨팅 혁신 공개

NVIDIA는 2022년 1월 5일 오전 1시 CES에서 특별한 연설을 진행합니다. 디자인, 시뮬레이션, 게임부터 로보틱스, 자율주행 자동차까지 다양한 분야에서 적용되고 있는 컴퓨팅 기술의 최신 혁신 기술과 사례를 직접 확인해보세요. 키노트에는 GeForce 부문 NVIDIA 수석 부사장인 Jeff Fisher와 오토모티브 부문 NVIDIA 부사장 겸 총괄 매니저인 Ali Kani가 함께합니다.

일시 (한글 자막 지원)

- 라이브: 1월 5일 (수) 오전 1시 (한국시간)

- 재방송: 1월 5일 (수) 오전 10시 (한국시간)

이벤트와 관련된 뉴스는 nvidianews.nvidia.com에 게시됩니다 . 

프레젠테이션보러가기 >

NVIDIA GTC는 개발자라면 반드시 참석해야 할 AI 컨퍼런스 그 이상입니다.  

AI, 컴퓨터 그래픽스, 데이터 사이언스 등 다양한 분야에서 세상을 변화시키고 있는 

수천 명의 혁신가, 연구원, 뛰어난 리더 및 의사 결정권자들이 한데 모이는 글로벌 경험의 장이 펼쳐집니다. 

NVIDIA CEO 겸 창립자인 젠슨 황의 키노트, 그리고 전 세계 전문가들의 다양한 세션과 토크를 통해 

다가올 미래를 미리 확인해보세요.

LET'S INVENT THE FUTURE TOGETHE

GTC21 AI혁신가, 기술자, 그리고 크리에이터를 위한 컨퍼런스

4월12일~16일, GTC에 참가해 보세요 !

https://www.nvidia.com/ko-kr/gtc/?ncid=partn-54702

※  GTC21 4/12~4/16  (( DLI를 제외하고 모두 무료 ))

-주요일정-

●4/13 오전 10시 젠슨 키노트

●4/13  한국어 Q&A 라이브 세션 및 Automotive Inception Premier showcase

●4/14, 4/15  DLI 한국어 진행

●4/20, 4/21   Connect to the Expert  한국어 진행

●4/22    Korea AI Developer meetup

빌딩이나 복잡한 고속도로 분기점, 수질 정화 시스템 등 무엇을 디자인하건 버제스 앤드 나이플(Burgess & Niple)의 건축전문가들과 엔지니어들은 한 가지 공통 목표를 갖고 있습니다. 데이터를 모아 놀라운 수준의 비주얼을 개발하고 이를 자사 디자인의 청사진으로 삼는 것인데요.

오하이오주 콜럼버스에 본사를 둔 건축설계기업B&N은 임직원 400여명 규모의 회사로 도로, 건물, 교각, 공공 인프라의 설계와 기획을 전문으로 합니다. 대표적으로는 켄터키주 루이빌의 쇼니 파크 내 사우스웨스트 파크웨이(Southwestern Parkway) 복합 하수 범람 방지용 저수반의 설계를 맡아 각종 수상의 영예를 안은 바 있습니다.

B&N회사가 인프라 설계를 제공하는 연방, 주, 지역 정부 기관과 민간 기업은 10여개 주에 걸쳐 있고 때로는 공사지역이 아주 외딴 곳에 위치하기도 하는데요, 따라서 B&N의 직원들은 시간과 장소에 구애받지 않고 자사의 애플리케이션과 데이터에 접근할 수 있어야 합니다.

B&N은 물리적으로 떨어져 있는 건축 전문가, 엔지니어, 디자이너들의 프로젝트 협업을 지원하기 위해 가상 데스크톱 인프라(VDI)로의 전면 전환을 시행했습니다. NVIDIA 가상GPU 테크놀로지를 도입해 오토데스크 오토캐드(Autodesk AutoCAD), 래빗 앤드 시빌 3D(Revit and Civil 3D), 벤틀리 시스템즈 마이크로스테이션(Bentley Systems MicroStation), 마이크로소프트 오피스365(Microsoft Office 365) 등 그래픽 집약적인 애플리케이션과 업무 생산성을 위한 애플리케이션을 이용할 수 있도록 지원합니다.

B&N은 Dell PowerEdge 서버를 선택하고 여기에 NVIDIA M10 GPU 2개와 NVIDIA Quadro 가상 데이터센터 워크스테이션(vDWS), VMware ESXi 6.7 U3를 탑재했습니다. 이 시스템을 사용하면 애플리케이션을 실물 워크스테이션에서 구동할 때와 동일한 수준의 생산성과 성능을 가상 워크스테이션에서도 유지할 수 있습니다.

이미 가상 데스크톱 인프라를 사용하고 있었던 덕분에 B&N은 코로나19 사태 기간에도 신속한 재택 근무 전환이 가능했고 지금까지도 원활하고 효율적인 협업을 실시간으로 계속해 오고 있습니다.

로드 디커슨(Rod Dickerson) B&N 최고기술책임자(CTO)는 “우리는 평소와 다름없이 업무를 진행하고 있습니다. 지금의 상황을 고려하면 상당히 주목할 만한 일이죠”라고 말했습니다.

B&N은 가상 데스크톱 인프라에서 데이터를 데이터센터에 중앙화해 지식재산(IP)을 보호하고 업데이트 관리 문제와 업로드⋅다운로드에 대한 시간 지체 없이 어디에서나 신속한 액세스를 보장합니다.

디커슨 CTO는 “우리가 공동으로 작업하는 대형 파일들의 경우 기존의 수단으로는 엔지니어 간 공유가 힘듭니다. 특히 코로나19 팬데믹 기간에는 주거용 고속데이터 통신망이 일치하지 않아 문제죠”라면서 “NVIDIA GPU와 NVIDIA Quadro vDWS를 사용한 가상 데스크톱 인프라 덕분에 물리적 위치와 상관없이 생산성을 유지할 수 있습니다”고 평가했습니다.

NVIDIA Quadro vDWS: 언제 어디서나 최고의 성능!

재택 근무를 실시하면서도 생산성을 유지한 결과 B&N은 기존 고객사들과의 업무를 지연 없이 계속할 수 있었을 뿐 아니라 새로운 프로젝트들의 수주에도 성공했습니다. 오하이오에서는 고속도로 분기점 설계 프로젝트에 설계사로 선정되기도 했는데요, 원활한 내부 협업과 가상 프리젠테이션이 일익을 담당했습니다.

B&N은 인디애나주의 한 프로젝트에서도 봉쇄 명령 기간을 기회로 삼아 공사를 가속화할 수 있었습니다. NVIDIA Quadro vDWS가 작업에 필요한 애플리케이션과 인프라에 대한 액세스를 지원하지 않았다면 앞당겨진 일정을 맞추기는 쉽지 않았을 것입니다.

디커슨 CTO는 이렇게 설명합니다. “NVIDIA vGPU와 가상 데스크톱 인프라 덕분에 작업 전반에 걸쳐 프로젝트가 원활하게 지속되고 있습니다. 마치 사무실에 있는 것과 동일한 수준의 기량으로 업무를 진행할 수 있죠.”

B&N은 이번 팬데믹이 시작된 이래 40명의 신규 직원을 채용했습니다. 업무 첫날부터 고성능 가상 워크스테이션으로 작업할 수 있기 때문에 업무의 시작이 간편하죠. 데이터센터 중앙에 가상 머신을 배치해 B&N의 IT팀이 고객사의 컴퓨팅 환경 또한 손쉽게 유지하고 관리할 수 있습니다.

B&N은 NVIDIA vGPU를 활용해 직원들에게 가상화의 이동성과 보안성이 가미된 워크스테이션 성능을 제공하고 물리적 경계를 효과적으로 제거합니다.

디커슨 CTO는 “우리의 사업 연속성 확보 전략의 핵심인 NVIDIA vGPU는 실현 가능성뿐 아니라 그 중요성 또한 입증했습니다. NVIDIA vGPU 테크놀로지를 도입하지 않았다면 사업 연속성 확보에 중대한 차질이 빚어졌을 것입니다”라고 전했습니다.

NVIDIA vGPU의 원격 근무 지원 방법을 더 자세히 알아보세요.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/12/29/burgess-and-niple-vgpu/

NVIDIA GPU 기반의 AI가 강력한 이미지 검색 기능과 비주얼 기반 커머스를 뒷받침합니다

핀터레스트(Pinterest)는 현재 최고의 비주얼 서치(visual search) 경험을 제공하고 있습니다. 매달 4억4,000만명의 방문자들이 인기 만점의 이미지 공유 서비스와 소셜미디어 기능을 위해 핀터레스트를 찾고 있는데요.

비주얼 서치는 텍스트, 스크린샷, 카메라 사진으로 이미지를 검색할 수 있게 해줍니다. AI 기반의 기능을 활용해 사용자들은 자신의 관심사와 계획에 따라 핀보드(Boards of Pins)를 만들고 테마별로 이미지를 저장합니다. 마음을 끄는 쇼핑 아이템을 만나도 복잡할 게 없습니다. 이미지 속에 있는 제품을 바로 구매할 수 있기 때문이죠.

하지만 2,400억개가 넘는 이미지와 50억개의 보드들을 트래킹한다는 건 보통 일이 아닙니다.

이를 위해서는 이미지 속 오브젝트를 수학적으로 표현해주는 비주얼 임베딩(embedding)이 필요합니다. 비주얼 임베딩은 이미지를 자동으로 생성⋅평가하는 모델을 이용해 두 이미지 사이의 유사성을 보여주는 것인데요. 예를 들면 TV에 나오는 거실 소파와 시중에 판매 중인 소파를 비교하는 방식입니다.

핀터레스트는 소규모 데이터세트에서 자체 비주얼 임베딩을 사전 훈련해 검색 결과를 개선합니다. 주목적은 하나로 통합된 비주얼 임베딩으로 개발해 핵심 비즈니스 기능을 훌륭히 수행할 수 있도록 지원하는 것이죠.

NVIDIA V100 Tensor Core GPU 기반의 이 기술은 약 13억개의 이미지로 구성된 서브세트에서 핀터레스트의 신경망을 사전 훈련합니다. 이를 기반으로 수천억 건의 이미지가 들어 있는 방대한 데이터세트 전반에서도 높은 관련성(relevancy)을 제공할 수 있게 되죠.

조시 빌(Josh Beal) 핀터레스트 비주얼 서치 부문 머신 러닝 연구자의 설명에 따르면 통합 비주얼 임베딩의 검색 결과를 개선하면 핀터레스트의 애플리케이션 서비스 향상에 크게 도움이 됩니다.

“비주얼 임베딩 모델은 다양한 멀티태스크 데이터세트에서 미세조정됩니다. 이 프로젝트의 목표는 모델을 확장해 더 큰 규모의 데이터세트에 맞출 수 있게 하는 것입니다”라고 그는 말합니다.

더욱 편리한 ‘스타일 쇼핑’

신규 이미지가 날로 늘어가는 상황에서 핀터레스트는 각 이미지 사이의 연관성을 파악할 수 있게 신경망을 지속적으로 훈련합니다.

높은 인기를 구가하고 있는 비주얼 서치 기능은 ‘숍더룩(Shop the Look)’으로 사용자들은 인테리어와 패션 아이템들을 쇼핑할 수 있습니다. 숍더룩은 비주얼 임베딩 기법을 사용해 이미지 속 아이템을 온라인 판매처와 연결합니다.

이 같은 제품 매칭 능력은 비주얼 기반 커머스의 핵심입니다. 하지만 완벽한 해결책을 선보이기란 쉽지 않습니다.

그래도 괜찮습니다. 핀터레스트의 비주얼 기능은 구체적 제품을 검색하는 기능을 지원합니다. 비주얼 임베딩으로 검색의 정확도를 높이고 추천 시스템을 개선함으로써 제품 매칭 기능을 강화해 관련 제품을 보다 손쉽게 추적할 수 있습니다.

또한 핀터레스트의 렌즈 카메라 검색 기능을 활용하면 사용자들이 카메라로 직접 찍은 사진들에 기초해 시각적으로 유사한 이미지를 추천받을 수도 있습니다.

빌은 “비주얼 서치를 위한 통합 임베딩은 다운스트림 마케팅 전반에 도움이 됩니다”라고 설명했습니다.

더욱 강력한 이미지 서치

핀터레스트의 연구팀들은 각 핀에 포함된 수천억 이미지에 대해 용이한 비주얼 서치 기능을 제공하기 위해 고심했습니다. 그리고 규모에 대한 비용, 그리고 엔지니어링 리소스상의 제약을 고려해 기존의 아키텍처를 최적화하는 방안을 모색하게 되었죠.

일부 ResNeXt-101 아키텍처의 최적화와 함께 NVIDIA cuDNN v8, 자동혼합정밀도(automated mixed precision)와 NCCL 등의 최신 NVIDIA 라이브러리로 업그레이드하는 것만으로 핀터레스트는 자사 모델의 훈련 성능을 60% 이상 개선할 수 있었습니다.

NVIDIA의 GPU 가속 라이브러리들은 핀터레스트와 같은 기업들이 기존에 투자한 하드웨어에서 더욱 강화된 성능을 이끌어낼 수 있도록 지속적인 업데이트를 진행하고 있습니다.

빌은 “NVIDIA의 기술력이 비주얼 임베딩의 품질을 개선했습니다. 그 결과 비주얼 서치 결과물들의 관련성을 더욱 높일 수 있었죠”라고 평가했습니다.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/12/23/pinterest-trains-visual-search-faster-nvidia-gpus/

얼마 전 NVIDIA가 영국에서 가장 강력한 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터인 Cambridge-1을 구축한다고 발표했습니다. 여기에 NVIDIA의 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부사장 마크 해밀턴(Marc Hamilton)이 원격으로 구축 과정을 총괄하고 있는데요.

영국 헬스케어 연구진들이 현안을 해결할 수 있도록 지원할 Cambridge-1은 NVIDIA DGX SuperPOD를 기반으로 구축되는데요. 무려 400페타플롭(PF)의 AI 성능을 자랑합니다.

100% 재생 에너지를 사용하는 데이터 센터 Kao Data에 위치해 저전력 고효율 슈퍼컴퓨터 순위를 나타내는 Green500 리스트에서 상위 3위 안에 오를 것으로 예상됩니다.

Cambridge-1 구축에 대한 자세한 내용은 아래 AI 팟캐스트에서 확인할 수 있습니다.

The AI Podcast · NVIDIA’s Marc Hamilton on Building the Cambridge-1 Supercomputer During a Pandemic – Ep. 137

마크 해밀턴은 NVIDIA가 Cambridge-1을 구축하기로 결정한 이유가 업계 최고의 제약회사들이 영국에 집중해 있었기 때문이라고 설명합니다.

아스트라제네카(AstraZeneca), 글락소스미스클라인(GSK), 가이스&세인트 토마스 영국 국가 보건서비스 파운데이션 트러스트(Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust), 킹스 칼리지 런던(King’s College London), 옥스퍼드 나노포어(Oxford Nanopore)등의 제약회사들이 지난 몇 달간 슈퍼컴퓨터를 활용하겠다는 계획을 앞다퉈 발표했습니다.

NVIDIA는 우수한 기술력으로 신속하게 구축 과정을 진행해 최종 설치와 초기 테스트 단계만 남겨두고 있는데요.

4월 12일부터 16일(미국 현지시간)까지 진행되는 GTC 2021에서 마크 해밀턴이 Cambridge-1에 대한 최신 소식을 전할 예정입니다.

팟캐스트에서 공개된 Cambridge-1 관련 주요 내용

마크 해밀턴이 Cambridge-1의 기반이 되는 

NVIDIA DGX A100

 시스템 20대 만으로 수백 개의 CPU에 해당하는 기능을 제공할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

NVIDIA는 Cambridge-1을 통해 기업뿐만 아니라 대학 연구도 가속화할 계획인데요. 그 중 킹스 칼리지 런던(King’s College London)은 이미 Cambridge-1을 사용해 연구를 진행할 것이라고 발표했습니다.

마크 해밀턴의 말말말!

“단지 20대의 NVIDIA DGX A100서버만으로 세계 500대 슈퍼 컴퓨터 중 하나를 구축할 수 있습니다.” — 마크 해밀턴 [9분:14초]

“저희 엔지니어들이 구축한 NVIDIA 슈퍼컴퓨터를 파트너와 고객에게 공개하는 것은 이번이 처음입니다.” — 마크 해밀턴 [10분:17초]

업계 전문가들의 팟캐스트를 더 감상해 보세요

인공지능이 진단을 개선하고 질병 치료를 돕는 방법

의학, 특히 방사선학과 병리학에 있어서 데이터가 점점 더 중요해지고 있는데요. 마크 미칼스키(Mark Michalski )가 이끄는 메사추세츠 종합병원 임상 데이터 과학 센터(Massachusetts General Hospital Center for Clinical Data Science)가 AI 기술을 사용하여 질병 감지, 진단 및 치료를 개선할 수 있는 패턴 발견을 가속화하는 방법을 알아보세요.

NVIDIA 수석 과학자 Bill Dally가 말하는 AI 발전 방향성

이 팟캐스트에서는 전문가들의 현명한 소견을 들을 수 있습니다. 세계 최고의 컴퓨터 과학자중 한 명인 NVIDIA의 빌 달리(Bill Dally)가 전하는 딥 러닝과 AI의 세계에 대한 관점을 확인하세요.

NVIDIA 부사장 Ian Buck이 전하는 AI의 미래

NVIDIA의 가속 컴퓨팅 총괄 매니저 이안 벅(Ian Buck)이 상대적으로 숙련되지 않은 사용자가 올바른 소프트웨어를 통해 AI를 활용할 수 있는 방법에 대한 그의 통찰력을 공유합니다. 이안 벅은 스탠포드 박사 과정 중 GPU 컴퓨팅의 기초를 닦는 데 큰 기여를 한 인물로, GTC DC 2019에서 키노트를 발표했습니다.

출처 : https://blogs.nvidia.co.kr/2021/03/04/cambridge-1/

올해 ‘AWS re:Invent 2020’에서 AWS 클라우드에 NVIDIA GPU 도입 10주년을 기념하며 신규 P4d 인스턴스, 데모, AI 교육 등 다양한 신기술을 선보입니다

‘AWS re:Invent 2020’ 행사에서 엔비디아는 AWS와 맺어온 10년간의 파트너십과 혁신을 기념합니다. 그 동안 양사는 최신 NVIDIA A100 Tensor Core GPU룰 AWS의 Amazon EC2 P4d 인스턴스에 추가해 가속 컴퓨팅 분야의 미래를 열어왔습니다.

AWS의 GPU 인스턴스는 10년 전 NVIDIA M2050과 함께 처음으로 선보였는데요. 그 이후로 클라우드 NVIDIA GPU 인스턴스의 포트폴리오는 K80(P2), K520(G3), M60(G3), V100(P3/P3dn), T4(G4) 등으로 다양하게 확대되었습니다.

P4d 인스턴스는 머신러닝 교육 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 위해 AWS의 최고의 성능, 가장 비용 효율적인 GPU 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 인스턴스는 TF32로 머신러닝 모델 훈련 시간을 기본 FP32 정밀도 대비 최대 6배 단축시키죠.

데모 및 세션

올해 AWS 리인벤트 2020에서 골드 스폰서(Gold sponsor)로 참여한 NVIDIA는 OpenVR XR 애플리케이션의 가상현실(VR), 증강현실(AR), 확장현실(XR) 콘텐츠 스트리밍을 돕는 NVIDIA CloudXR와 같은 흥미로운 데모들을 공유했습니다. NVIDIA 가상 데모 부스에서 시각화 기업 테이아 인터랙티브(Theia Interactive)가 CloudXR를 사용해 게티 그룹(The Gettys Group) 과 함께 디자인 프로세스를 인터랙티브한 언리얼 엔진(Unreal Engine) VR 환경으로 변환시킨 방법을 확인해보세요.

자동차가 필요해도 전시장에 갈 수 없다면? 이제 전시장을 직접 찾지 않아도 NVIDIA RTX Ray-Tracing Car Configurator으로 구현된 가상 전시장을 통해 자동차를 현실 구성 그대로 볼 수 있습니다.

원격 근무체제가 확산되면서 수많은 기업이 클라우드로 이전했는데요. AWS와 NVIDIA가 GPU 가속 가상 워크스테이션에서 엔지니어와 디자이너의 작업을 지원하는 방법을 확인하세요! “G4 인스턴스로 콘텐츠 제작용 가상 워크스테이션(Virtual Workstations for Content Creation with G4 Instances)” (CMP305) 세션에서는 크리에이티브 스튜디오가 NVIDIA RTX 기술이 탑재된 NVIDIA T4 Tensor Core GPU를 통해 어디서든 클라우드상에서 작업할 수 있게 된 방법을 소개했습니다.

또한 최고의 머신러닝 모델을 찾는다면 RAPIDS와 Amazon SageMaker를 결합해 12배 속도 향상과 4.5배 비용 절감을 가져오는 하이퍼파라미터 최적화를 빠르게 구현하는 방법을 보여주는 튜토리얼을 확인해 보세요.

이외에도 NVIDIA 가상 부스에서는 NVIDIA Jarvis를 사용해 데이터 센터 규모로 대화형 AI 추론을 배울 수 있으며, Amazon EKS상에서의 NVIDIA Trioton Inference Server를 사용해 BERT 언어 모델을 쉽게 구축하는 방법도 확인할 수 있습니다.

엔비디아의 스폰서 페이지에서 자세한 내용을 확인하세요.

그리고 NVIDIA가 제공하는 36개의 가상 세션도 놓치지 마세요!

ⓐNVIDIA Clara를 기반으로 차세대 의료 AI 구축하기

ⓑ소비자 인터넷 기업용 GPU를 통한 자연 언어 처리 가속화하기

ⓒ핀테크 혁신을 주도하기

ⓓ3D 디자인 및 애니메이션을 위한 고급 컴퓨터 그래픽

ⓔNVIDIA Drive Constellation 및 NVIDIA Drive Sim으로 자율주행 성능 향상시키기

개발자를 위한 무료 AI 교육

AWS re:Invent 2020 기간동안, NVIDIA 딥 러닝 인스티튜트(이하 DLI)는 NVIDIA Developer Program에 등록한 최초 500명의 개발자에게 개인별 수업과정을 위한 무료 등록 코드가 제공됩니다. NVIDIA Developer Program은 모든 엔비디아 기술 플랫폼에서 앱을 성공적으로 구축하기 위한 모든 툴과 교육과정에 대한 액세스를 제공합니다.

NVIDIA DLI는 AI, 가속 컴퓨팅, 가속 데이터 사이언스 분야의 핸즈온 세션을 제공해 개발자, 데이터 사이언티스트와 기타 전문가들이 가장 까다로운 문제를 해결하도록 지원합니다. 선택된 교육과정을 완료하면 인증서도 제공됩니다.

DLI을 통해 엔드 투 엔드 프로젝트를 단 8시간 만에 설정하는 방법, 그리고 컴퓨터와 인터넷 연결만 있으면 언제 어디서든 단 2시간 만에 특정 기술이나 개발 기술을 적용하는 방법에 대해 배워보세요.

스타트업 역량 키우기

NVIDIA Inception 엑셀러레이터 프로그램의 스타트업 회원은 AWS Activate와의 파트너십을 통해 AWS 클라우드에서 신규 NVIDIA A100 Tensor Core GPU를 사용할 수 있는 최대 10만 달러 상당의 무료 크레딧을 받을 수 있습니다.

또한 NVIDIA Inception 회원은 프레미스 GPU에 대한 우대 가격책정, DLI를 통한 교육, 고-투-마켓(go-to-market) 지원의 혜택을 누릴 수 있습니다.

지금 바로 AWS 리인벤트 2020 행사의 NVIDIA의 가상 부스에 들러보세요!

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/12/18/aws-reinvent-p4d-instances-a100-gpu/

새롭게 출시된 NVIDIA Omniverse 오픈 베타는 가상 협업과 실시간 시뮬레이션 작업에 대한 기준을 새로 씁니다

NVIDIA Omniverse가 안내하는 가상 협업과 포토리얼리스틱 시뮬레이션의 세계를 드디어 오픈 베타로 만나볼 수 있게 되었습니다.

NVIDIA Omniverse는 개방형, 클라우드 네이티브 플랫폼으로 디자인 워크플로우의 가속화와 실시간 협업을 지원합니다. 크리에이터, 엔지니어, 연구자들의 협업이 진행되는 가상세계들을 모두 연결하는 것인데요, 미국의 SF 소설가 닐 스티븐슨(Neal Stephenson)이 고안했던 ‘메타버스(Metaverse)’의 시작이라고 할 수 있겠습니다.

같은 공간에 있어도, 또 지구 반대편에 있어도 NVIDIA Omniverse에 접속하면 실시간 포토리얼리스틱 렌더링을 활용한 공동 작업을 동시에 진행할 수 있어 효율성, 생산성, 유연성이 향상됩니다.

이번 오픈 베타에서는 NVIDIA Omniverse 소프트웨어 내에서 사용할 수 있는 자체 애플리케이션들도 함께 출시되었습니다. 건축, 엔지니어링, 건설 전문가를 위한 Omniverse View, 미디어와 엔터테인먼트, 제조, 제품 디자인 전문가와 디자이너, 크리에이터를 위한 Omniverse Create, 3D 딥 러닝 연구자를 위한 Omniverse Kaolin 등이 대표적입니다.

내년 초에는 AI 기반 얼굴 애니메이션 애플리케이션인 Omniverse Audio2Face, GeForce RTX 게이머를 위한 Omniverse Machinima, 로보틱스 개발용 Isaac Sim 2021.1이 공개될 예정입니다.

NVIDIA Omniverse가 이룩한 혁신의 핵심은 소프트웨어 애플리케이션 사이를 원활히 오가며 동시 작업을 진행하는 능력입니다. 크리에이터, 디자이너, 엔지니어들은 Omniverse Connectors에 액세스해 업계의 여러 선도적인 소프트웨어 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 현재 오토데스크 마야(Maya)와 레빗(Revit), 어도비 포토샵(Photoshop)과 서브스턴스 디자이너(Substance Designer), 서브스턴스 페인터(Substance Painter), 맥닐 리노(McNeel Rhino), 트림블 스케치업(Trimble SketchUp), 에픽 게임즈 언리얼 엔진(Unreal Engine) 등이 지원되고 있습니다. 또한 블렌더(Blender), 후디니(Houdini), 3ds 맥스(3ds Max), 모션 빌더(Motion Builder) 등 더 많은 애플리케이션의 지원을 위한 개발도 현재 진행 중에 있습니다.

NVIDIA Omniverse가 지원하는 새로운 협업의 장

건축, 제조, 제품 디자인, 미디어, 엔터테인먼트 등 산업 전반에서 500명이 넘는 크리에이터와 전문가들이 조기 액세스 프로그램에 참여해 NVIDIA Omniverse의 기능을 테스트했습니다.

글로벌 건축사 콘 페더슨 폭스(Kohn Pedersen Fox)는 Omniverse 플랫폼을 사용해 전세계 지점을 연결하고 직원들의 동시 협업을 지원합니다.

코버스 보즈마(Cobus Bothma) KPF 응용 연구 담당 디렉터는 “건축 디자인의 미래는 정확하고 단일한 시각화⋅시뮬레이션 애플리케이션에서 디자인 데이터 일체에 접근할 수 있는지 여부가 좌우할 것입니다”라면서 “NVIDIA Omniverse를 테스트한 결과 디자이너들이 장소에 구애받지 않고 다양한 애플리케이션을 사용해 실시간으로 협업할 수 있다는 위대한 가능성을 확인했습니다”라고 평가했습니다.

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에코플랜츠(Ecoplants)는 NVIDIA Inception의 회원사로 고품질 리얼 3D 모델과 소재를 제공하여 실세계의 경험을 가상세계로 옮기는 혁신적 방안의 개발에 주력하고 있습니다.

에코플랜츠 펭 쳉(Peng Cheng) CEO의 설명에 따르면 “Omniverse는 여러 업계에 걸쳐 있는 다양한 소프트웨어 패키지의 개발과 제작 워크플로우를 혁신적으로 통합합니다. 에코플랜츠는 현재 NVIDIA Omniverse의 대대적인 도입과 본격적인 적용을 통해 장기적 비즈니스 가치를 확보하고 효율성을 개선하는 한편 전에는 몇 시간에 달하던 렌더링 시간을 초 단위로까지 단축하는 방안을 시험하고 있습니다.”

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소프트웨어 업계를 선도하는 기업들 또한 자사 애플리케이션에 NVIDIA Omniverse를 도입해 사용자의 협업을 지원하고 그래픽 워크플로우를 개선합니다.

어도비(Adobe)는 텍스처링과 머티리얼 편집용 제품군인 서브스턴스로 NVIDIA Omniverse의 시작을 함께했습니다. 물리 기반 렌더링(physically based rendering)의 선두주자이자 NVIDIA Material Definition Language의 조기 지원 프로그램이기도 한 서브스턴스는 실시간 렌더링을 위해 텍스처링 워크플로우를 혁신해왔습니다.

어도비 3D 몰입형 디자인 부문 부사장 세바스찬 드가이(Sébastien Deguy)는 “첫 시작부터 우리는 Omniverse가 제공하는 애플리케이션 상호운용성 너머의 비전을 굳게 믿어왔습니다. 우리는 Omniverse의 초기 버전에 서브스턴스를 통합한 최초의 기업 중 하나라는 사실에 자부심을 느낍니다”라면서 “어도비 사용자들이 실시간 협업의 저력을 경험하고 더 새롭고 더 강력한 워크플로우를 구현하기를 기대합니다”라고 전했습니다.

리얼루젼(Reallusion)은 애니메이션용 툴, 파이프라인, 실시간 프로덕션을 위한 에셋을 개발하는 소프트웨어 기업입니다. 특히 디지털 휴먼 캐릭터의 창조와 애니메이션에서 강점을 보이는 리얼루젼의 소프트웨어는 버추얼 캐릭터의 신속한 개발을 위한 솔루션을 제공합니다.

리얼루젼의 찰스 첸 CEO는 “Omniverse를 처음 알게 된 이후 우리는 우리의 iClone 캐릭터와 애니메이션 역량을 실시간 링크를 통해 Omniverse와 연결하는 작업을 해왔습니다. Omniverse라는 이 개방형 플랫폼은 아티스트, 디자이너, 영화와 게임 개발자들이 다중의 워크플로우에서 실시간으로, 그것도 높은 충실도와 함께 협업할 수 있게 해줄 것입니다”라고 설명했습니다. “세계를 누비는 사용자들이 리얼루젼의 툴과 다른 소프트웨어 툴을 결합해 원활하고 신속한 워크플로우를 달성할 수 있다면 가상 세계의 구축과 실시간 시뮬레이션이 가능해질 것입니다.”

메타버스 비긴즈

NVIDIA Omniverse는 물리적 정확도를 높인 가상세계 시뮬레이션에서 핵심적인 역할을 수행해 왔습니다. 지난 10월에 개최된 GTC에서는 NVIDIA DRIVE Sim이 실시간, 포토리얼 시뮬레이션 역량을 활용해 엔드투엔드 자율주행 차량의 물리적 정확도를 높이는 방식을 가상으로 검증한 바 있습니다.

지난 10월에 개최된 GTC에서는 NVIDIA DRIVE Sim이 실시간, 포토리얼 시뮬레이션 역량을 활용해 엔드투엔드 자율주행 차량의 물리적 정확도를 높이는 방식을 가상으로 검증한 바 있습니다.

2021년 2월에 출시되는 NVIDIA Isaac Sim 2021.1은 Omniverse만을 기반으로 구축되었습니다. 로보틱스 분야에서 필요로 하는 정확하고 신뢰 가능하며 사용하기 쉬운 시뮬레이션 툴의 조건에 부합하죠. 전세계의 연구자와 개발자들은 Omniverse 내에서 Isaac Sim 2021.1을 사용해 로보틱스의 시뮬레이션과 학습 능력을 향상시킬 수 있습니다.

또한 연구 분야에서 Omniverse는 과학 연구를 위한 시각화 툴과 고성능 컴퓨터 그래픽을 결합합니다. NVIDIA는 Omniverse에서 시각화를 진행한 코로나19 시뮬레이션을 선보이기도 했는데요, NVIDIA RTX GPU로 렌더링한 코로나바이러스 단백질의 각 돌기(스파이크)가 180만 개 이상의 삼각형으로 표현되어 놀라움을 안겼습니다.

NVIDIA Omniverse는 단순한 그래픽의 혁신이 아닙니다. 산업 전반에 걸쳐 디자인과 실시간 협업의 새로운 기준을 세우는 플랫폼입니다.

Omniverse는 NVIDIA에서 직접 다운로드하고 NVIDIA RTX가 지원하는 모든 GPU에서 구동할 수 있습니다. NVIDIA Omniverse에 대한 보다 자세한 내용과 오픈 베타 버전의 다운로드를 위해 지금 https://www.nvidia.com/ko-kr/design-visualization/omniverse/를 방문하세요.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/12/17/omniverse-open-beta-available/

인공지능(Al)이 연구단계를 벗어나 생산공정에 확대적용 되면서 기업들은 AI를 발빠르게 도입해 리테일 분석, 의료 영상, 자율 주행과 스마트 제조 등의 다양한 애플리케이션에 적용하고 있습니다.

하지만 오픈소스 AI 소프트웨어를 개발하고 적용하기 위해서는 우선 본질적인 문제를 해결해야만 합니다. 데이터 사이언티스트들은 최적화된 소프트웨어가 필요하고, 개발자들은 AI 모델을 자사 제품에 적용하기 위한 최적의 툴이, 데브옵스(DevOps) 엔지니어들은 생산 소프트웨어를 구축하기 위한 자동화 툴셋(tool sets)이 필요합니다. 시스템 관리자는 적절한 인프라를 제공해야 하죠.

엔비디아 GPU 클라우드(NGC)는 딥 러닝(DL), 머신 러닝(ML), 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션을 위한 GPU 최적화 컨테이너(GPU-optimized containers)뿐 아니라 대규모 배포가 가능한 사전학습 모델, 모델 스크립트, 헬름(Helm) 차트, 소프트웨어 개발 키트(SDK)에 액세스할 수 있게 지원합니다.

데이터 사이언티스트들이 기업의 목적에 맞는 커스텀 콘텐츠를 구축할 때 이 중요한 지적 재산을 저장, 공유, 버저닝(versioning)하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 엔비디아는 기업 내에서 커스텀 컨테이너, 모델, 모델 스크립트, 헬름 차트를 안심하고 저장하고 공유할 수 있는 공간인 NGC 프라이빗 레지스트리(NGC Private Registry)를 개발했습니다.

엔비디아 NGC 프라이빗 레지스트리의 핵심 기능을 살펴보기에 앞서 NGC 프라이빗 레지스트리의 각 구성항목(artifacts)을 살펴보겠습니다.

컨테이너

컨테이너는 소프트웨어 애플리케이션, 라이브러리, 의존성(dependency), 런타임 컴파일러를 독립적인 환경에서 한 패키지로 묶어 다양한 컴퓨팅 환경에서 쉽게 배포될 수 있게 지원합니다. NGC의 딥 러닝 프레임워크와 HPC 컨테이너는 GPU 최적화(GPU-optimized)됐으며 엔비디아 GPU에서 그 규모와 성능을 검증받았습니다. 사용자들은 단 한 번의 클릭으로 자신의 컴퓨터 환경에 간편하게 컨테이너를 끌어와(pull) 확장하고 실행할 수 있습니다.

모델과 모델 스크립트

커스텀 모델을 만들고 자체 데이터 세트를 학습시킨 뒤 솔루션을 도출할 때 이 에셋을 비롯한 관련 정보를 조직 전반에 공유하는 것이 중요합니다. 이와 같은 협업을 통해 에셋을 이용하고 배포하는 데 소요되는 시간과 신제품 출시 속도(time to market)를 단축할 수 있죠.

비단 커스텀 모델 뿐만이 아닙니다. 모델을 실행하고 에셋을 재훈련하고 사용자 애플리케이션에 적용하는데 필요한 코드는 어떨까요? 코드 샘플, 예제 애플리케이션, 영상, 이미지, 설명서를 공유해 자신의 작업을 조직 내 다른 일원들과 함께 사용할 수 있어야 합니다. AI 프로젝트는 기본적으로 협업을 통해 진행됩니다. 모델 스크립트는 팀 내부에서 협업과 관련해 발생되는 문제들을 해결할 수 있는 기본적인 구조를 제공합니다.

소프트웨어 개발 키트

SDK는 자신만의 Al 애플리케이션을 만들어 배포할 때 필요한 모든 툴을 제공합니다. 전이학습(transfer learning)으로 자체 데이터로 모델을 재훈련 시켜 용도에 맞게 사용하거나 사전 훈련된 모델을 사용해 애플리케이션에 직접 적용할 수 있죠. SDK는 클라우드, 자체 데이터 센터, 그리고 저지연 추론을 위한 엣지 등 다양한 배포 옵션에 사용되기 적합합니다.

헬름 차트

헬름 차트는 컨테이너화된 애플리케이션 배포를 구성하고 관리하는 컨테이너 제어 툴을 제공합니다. 데브옵스 엔지니어와 시스템 관리자들은 헬름 차트를 이용해 정확히 어떤 구성요소와 애플리케이션을 실행할 지 지정해 배포에 필요한 과정을 간소화해 새로운 애플리케이션을 쉽게 배포, 통합(integration)할 수 있습니다.

NGC 프라이빗 레지스트리의 기능

NGC 프라이빗 레지스트리는 단지 콘텐츠를 저장하는 공간이 아닙니다. 조직 내 엔드투엔드 Al 워크플로우를 가속화하는 다수이 강력한 기능도 제공하죠.

자동 컨테이너 스캐닝

다중 아키텍처 지원

모델 버저닝

쥬피터(Jupyter) 렌더링

사용자 관리

API 키 관리

자동 컨테이너 스캐닝

AI 애플리케이션을 구축하고 컨테이너화 할 때 컨테이너에 그 어떤 결함도 발견되면 안됩니다. NGC 프라이빗 레지스트리는 자동 보안 스캐닝을 지원해 개발 초기에 다양한 시스템 문제가 있는지 스캔하고 한 층 강화된 보안 기능을 제공합니다.

보안 스캔을 통해 일반적인 보안 문제(CVE), 암호 키, 개인 키, 메타데이터 스캔 등을 자동 점검하고 그 결과를 NGC UI에서 확인할 수 있습니다.

그림1.   CVE 데이터베이스와 비교한 NGC 프라이빗 레지스트리의 보안 문제 목록 샘플

보안문제의 심각성은 최고, 높음, 중간, 낮음으로 구분됩니다. 각각의 컨테이너 이미지를 클릭하면 그에 맞는 CVE 데이터베이스로 이동할 수 있는 링크와 함께 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 기업 내 보안 담당자는 이를 통해 실시간으로 컴플라이언스를 검사, 검증할 수 있습니다. 예를 들어 컨테이너 이미지를 상세하게 분석하거나 이미지에 대한 정의된 정책을 담은 보고서를 작성해 추후 생산환경에서 사용할 수도 있죠. 또 컨테이너에서 CVE에 대한 정의된 정책과 해결책을 담은 문제해결 문서도 사용할 수 있습니다.

다중 아키텍처 지원

NGC 프라이빗 레지스트리는 x86 과 ARM 등 다양한 아키텍처를 지원해 배포 과정을 좀 더 손쉽게 진행할 수 있게 지원하고 있습니다. 다양한 아키텍처 이미지를 한 개의 이미지에 담아 NGC 프라이빗 레지스트리에 포함시킬 수 있습니다.

다중 아키텍처 지원 기능으로 이미지를 실행할 때 도커(Docker)는 사용자의 OS와 아키텍처에 맞는 이미지를 자동 선택합니다. 사용자는 UI나 매니페스트(manifest) 리스트를 통해 이 과정을 시각화해 이미지 내 다양한 옵션을 확인할 수 있습니다.

그림 2.  NGC 프라이빗 레지스트리의 다중 아키텍처 지원 리스트 샘플

모델 버저닝

요즘 AI를 구축하는 담당자들이 겪는 가장 큰 문제 중 하나는 다양한 훈련 기준(학습 속도, 배치 크기 등)의 다양한 데이터를 바탕으로 훈련된 다양한 버전의 모델을 관리해야 한다는 것입니다. 모든 용도에 일괄적으로 적용할 수 있는 모델 버전이 없기 때문이죠.

그렇다면 팀 내에서 다양한 버전을 공유하기 위해서는 점점 늘어가는 문제점과 관리비를 어떻게 관리해야 할까요? 더 나아가, 어떤 버전을 실제 제작해 사용자들에게 차별화된 경험을 선사할 것인지 어떻게 결정할 수 있을까요?

엔비디아에서는 NGC 모델 버전 시스템을 개편해 콘텐츠를 개발하고 적절한 상세정보를 공유하고 딥 러닝 개발 사이클을 간소화하는 방식을 혁신했습니다.

새로워진 버전 제어 시스템에서는 숫자가 아닌 글로 모델 버전을 표기합니다. 다양한 콘텐츠의 여러 버전에 상세한 이름을 붙일 수 있게 된 것이죠. 이렇게 되면 버전을 찾기도 쉽고 단 한 번 검색만으로도 사용자가 찾는 콘텐츠를 바로 검색할 수 있습니다.

그림 3. 서술형 이름을 붙인 모델 버전 예시

새로운 버전 제어 시스템을 이용하면 버전의 이름을 관리하기 더 쉬워질 뿐 아니라 버전의 세부정보를 공유할 수 있게 됩니다. 모델의 각 버전별로 최대 36개의 다양한 정보(metrics)를 기록할 수 있습니다. 사용자들은 그 정보를 보고 해당 모델에 대한 관련 사항을 빠르게 확인할 수 있습니다.

그림 4. 시스템 양식에 따라 추가할 수 있는 모델 정보

아래 영상을 통해 NGC 버전 제어 시스템 사용법을 확인하세요.

영상: NGC 버전 제어 시스템 사용법

쥬피터 렌더링

자신의 문서, 코드, 보고서 등을 설명하는 기본 툴로 쥬피터 노트북을 선택하는 데이터 사이언티스트들이 급증하고 있습니다. 쥬피터 노트북은 데이터 사이언티스트들이 업무를 간소화하고 데이터 사이언스 워크플로우를 가속화하는데 도움이 됩니다.

엔비디아에서는 NGC에서 쥬피터 에셋을 한층 더 간편하게 활용할 수 있게 하기 위해 쥬피터 렌더링 기능을 추가했습니다. 쥬피터 렌더링은 NGC에서 노트북 화면을 직접 볼 수 있는 기능인데요.

우선 모델 스크립트 레지스트리로 이동해 액션(Actions), 쥬피터 보기(View Jupyter)를 선택하세요. 이렇게 하면 브라우저에서 노트북 화면을 볼 수 있어 노트북을 사용하지 않고도 쉽게 문서를 확인하거나 코드 샘플을 복사할 수 있죠.

그림 5. NGC 프라이빗 레지스트리의 쥬피터 렌더링 예시

아래 영상을 통해 NGC에서 쥬피터 노트북 화면을 어떻게 보는지 확인하세요.

영상: NGC에서 쥬피터 노트북 보기 

사용자 관리

관리자는 NGC 프라이빗 레지스트리에서 사용자와 팀 통합 관리를 통해 레지스트리에 저장된 콘텐츠에 대한 액세스를 통제할 수 있습니다. 조직 내 NGC 관리자는 NGC 계정에 새로운 사용자를 초청해 관련 팀에 배치할 수 있습니다.

아래 영상을 통해 사용자와 팀을 어떻게 관리하는지 확인하세요.

영상: 사용자 관리법

API 키 관리

API 키는 NGC 프라이빗 레지스트리에 콘텐츠를 퍼블리싱 하는데 핵심적인 역할을 합니다. 역할에 기반한 액세스 제어법은 누가 콘텐츠에 접근할 수 있는지 확인할 수 있게 하고 API키는 개별 사용자가 프라이빗 레지스트리의 구성항목을 사용할 수 있게 하죠.

API 키는 사용자의 역할에 따라 콘텐츠를 불러오고(pull), 넣고(push), 편집(edit)하거나 배포(deploy)할 수 있게 하는데요. 팀의 일원들은 자신만의 키를 사용하는데 개별 사용자가 NGC 내에서 API를 재생성 할 수도 있습니다.

NGC의 API 키 시스템은 사용자를 관리하는데 드는 비용을 줄여 관리자는 최우선 업무에 집중할 수 있습니다.

아래 영상을 통해 API 키 생성 방법을 확인하세요.

영상: API 키 생성법

개요

NGC 프라이빗 레지스트리는 기업들이 콘텐츠를 안전하게 저장, 공유할 수 있게 지원해 협업을 활성화하고 엔드투엔드 Al 워크플로우의 생산성을 높이는 매우 중요한 도구입니다. DGX와 NGC 지원 서비스를 현재 구독중인 고객들의 경우 NGC 프라이빗 레지스트리가 구독 항목에 포함돼 제공됩니다.

보다 상세한 사항은 시연을 신청해 확인하세요.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/04/20/securing-and-accelerating-end-to-end-ai-workflows-with-the-ngc-private-registry/

이번 인수 완료로 양사의 공통된 성능 중심의 역량을 하나로 모으고 산업을 발전시킬 수 있는 혁신에 보다 집중할 수 있게 되었습니다.

엔비디아와 멜라녹스의 인수 완료 소식을 알려드립니다.

엔비디아는 지난 2019년 3월 11일,  70억 달러(한화 8조 5,000억원 규모)에 멜라녹스 테크놀로지스(Mellanox Technologies)의 인수 계약을 처음 체결했는데요, 1년이 넘는 인수 과정이 드디어 마무리되면서 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야를 리딩하는 세계 최고의 두 기업이 하나로 합쳐지게 되었습니다.

엔비디아가 보유한 업계 최고 수준의 컴퓨팅 전문성과 멜라녹스의 고성능 네트워킹 기술이 결합되면서, 기업들은 데이터센터 구축에서 더 우수한 성능과 컴퓨팅 리소스 활용, 그리고 운영비용 절감의 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다. 뿐만 아니라 데이터 센터에서 엣지에 이르는 다양한 영역에서의 혁신을 이끌 수 있게 되었습니다.

엔비디아와 멜라녹스는 세계에서 가장 성능이 뛰어난 데이터센터 시스템을 구축하기 위해 이미 지난 수 년간 많은 협력을 해왔으며, 최근 몇 달 동안은 그 파트너십이 더욱 강화되었습니다. 특히 이번 인수 완료로 양사의 공통된 성능 중심의 역량을 하나로 모으고 산업을 발전시킬 수 있는 혁신에 보다 집중할 수 있게 되었습니다.

엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “인공지능(AI)과 데이터 사이언스의 활용이 확대되면서 컴퓨팅 및 데이터센터 아키텍처가 새롭게 변화하고 있습니다. 멜라녹스와 함께 새로워진 엔비디아는 AI 컴퓨팅에서 네트워킹, 그리고 프로세서에서 소프트웨어에 이르는 풀 스택 제품과 차세대 데이터센터를 발전시킬 수 있는 상당한 규모의 엔드-투-엔드 기술을 보유하게 됐습니다. 풍부한 파트너 생태계가 뒷받침하는 양 사의 전문 기술은 소비자 인터넷 서비스에 대한 세계적인 수요 급증은 물론, 클라우드에서 엣지, 그리고 로보틱스에 이르는 AI의 적용과 가속화된 데이터 사이언스와 관련된 과제를 해결할 것으로 기대됩니다”고 설명했습니다.

멜라녹스의 창립자 겸 CEO 에얄 월드만(Eyal Waldman)은 “이번 인수는 양사의 문화, 기술, 비전의 강력하면서도 상호보완적인 결합입니다. 앞으로 상당한 기회를 마주하게 될 것으로 예상되는 가운데, 멜라녹스는 고객과 파트너들에게 최첨단 솔루션과 혁신적인 제품들을 지속적으로 제공할 계획입니다. 엔비디아의 제품과 솔루션을 우리 시장에 공급하고, 멜라녹스의 제품과 솔루션을 엔비디아의 시장에 선보일 수 있기를 희망합니다. 양사의 기술력으로 필요한 모든 곳에서 컴퓨팅 및 스토리지 플랫폼에 선도적인 솔루션을 제공할 것”이라고 밝혔습니다.

엔비디아와 멜라녹스가 함께 구축할 데이터센터 혁신에 많은 관심 부탁드립니다.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/04/27/nvidia-completes-acquisition-of-mellanox-creating-major-force-driving-next-gen-data-centers/

인프라 설계 기업 HNTB는 쿼드로 RTX GPU를 활용하여 직원들이 재택근무 중에도 정교하고 생생한 3D 시각화 프로젝트를 구현할 수 있도록 하고 있습니다

그래픽 아티스트라면 고품질 렌더링과 디자인 작업을 하려면 적합한 하드웨어가 있어야 한다는 것을 알고 있을 겁니다.

이것이 바로 100년 인프라 설계기업 HNTB(미국 미주리 주 캔자스 소재)가 워크스테이션을 쿼드로(Quadro) RTX GPU로 업그레이드한 이유인데요. 이 곳 직원들은 재택근무를 하며 원격으로 회사에 있는 쿼드로에 접속하여 일을 합니다.

HNTB는 건축, 건설, 운송 분야에서 시각화, 모션 그래픽, 몰입 경험을 제공하는 설계 전문 기업입니다.

인프라 설계 프로젝트를 위해서는 고성능 렌더링 기술을 사용하여 고품질의 시각자료를 만들어야 합니다. 문제는 기존의 렌더팜이 CPU 기반으로만 구동된다는 것이었죠. 그런데 GPU 기반 렌더링 사용을 확대하고 실시간 레이 트레이싱을 활용하자 설계 작업 속도가 급격하게 빨라졌으며 원격 근무를 하면서도 복잡한 설계 작업을 무리없이 진행할 수 있게 되었습니다.

HNTB 디자이너들은 엔비디아 쿼드로 RTX 6000과 8000 GPU로 업그레이드하면서 빠르게 이미지 렌더링을 할 수 있게 됐습니다. 덕분에 반복작업은 가볍게 처리하고 디자인 개발에 시간을 더 쏟을 수 있게 되었죠.

HNTB의 3D 시각화 팀장 겸 관리자인 어스틴 리드는 “우리 팀에 다운타임 같은 건 없습니다. 그래서 코로나 바이러스 여파로 재택근무가 시작됐을 때도 사무실에서 일하는 것과 똑같이 일할 수 있었습니다”라고 전했습니다.

중요한 건 속도와 이동성

HNTB는 실시간 시뮬레이션을 본격 활용하게 되면서 복잡한 디자인, 방대한 데이터, 무거운 렌더링 작업을 위한 고성능 하드웨어를 갖추는 것이 중요하다는 걸 알게 되었는데요.

대부분 프로젝트는 2주에서 최대 3달까지 걸릴 수 있기 때문에 디자이너들은 최대한 스마트하고 효율적으로 일을 끝내기를 바랬습니다. 어디서든 장소에 구애를 받지 않고 일할 수 있게 된다면 디자이너들이 영감이 떠오를 때 언제든지 디자인이나 설계작업에 반영할 수 있죠.

프로젝트 워크플로우는 보통 니어맵(NearMap)의 항공 이미지로 시작하게 되는데요, 디자이너들은 이 데이터를 오토데스크 3ds 맥스(Autodesk 3ds Max)로 불러와 프로젝트 현장 주변에 있는 요소들을 추가하기 시작합니다.

하지만 이전에 HNTB는 현장에서 CPU 렌더링을 사전에 해놓거나 40개의 노드로 구성된 CPU 렌더팜을 사용했습니다. 렌더링이 완성되기까지 몇 시간을 기다려야 하고, 이미지 렌더링이 끝나고 나서도 결과물을 검토하고 또 렌더링 하는 과정을 반복해야 했습니다.

어스틴 리드 팀장은 “그림자가 제대로 처리가 되었나? 반사는? 앰비언트 어클루전(광원 노출도에 따라 그림자 농도를 조절하는 기술)은 왜 적용이 안됐지? 이런 것들을 확인하고 수정을 한 다음 결과물이 나올 때까지 커피를 마시면서 기다려야 했죠”라고 말합니다.

이미지 제공: HNTB

원격 디자인 업무에 탁월한 성능을 보이는 쿼드로 RTX

이렇게 오랜 시간이 소요됐던 렌더링 문제는 HNTB의 서버룸에 있는 델 프리시전 7920 랙 워크스테이션(Dell Precision 7920 Rack Workstations)에 쿼드로 RTX GPU를 설치하고 나자 말끔하게 해결됐습니다.

RTX GPU의 실시간 레이 트레이싱 기능으로 HNTB는 압도적인 사실감을 구현하는 렌더링을 갖추게 됐습니다.

RTX 기능을 사용하게 되면서 HNTB는 VRAM을 추가해 GPU에서 대용량의 데이터세트를 처리했는데요. 그 덕택에 이미지 렌더링 때문에 발생하는 소음이 사라져 직원들은 업무에 더 몰두하게 돼 더 창의적이고 더 몰입감 있는 고품질 설계를 할 수 있게 됐습니다.

오토데스크 3ds 맥스, 섭스턴스 페인터(Substance Painter), 카오스 V-레이(Chaos V-Ray), 언리얼 엔진(Unreal Engine) 등 RTX GPU의 우수한 성능을 지원하는 전문가용 앱으로 HNTB는 고객들에게 최종 렌더물을 제공하기 전까지 반복작업을 빠르게 마무리하고 지오메트리나 쉐이더 문제도 해결할 수 있죠.

리즈 팀장은 “이런 뜻밖의 사태에 처하게 되면서 재택근무를 하면서도 거의 일대일 피드백을 받는 것이 기능해졌습니다. 그리고 우리 팀원들은 대규모 프로젝트를 문제없이 추진해 고객이 기대하는 결과물을 제공할 수 있게 됐습니다”라고 말을 마쳤습니다.

쿼드로 RTX를 클릭해 보다 상세한 사항을 확인하시고, 엔비디아가 어디서든 일상적인 업무를 빠르게 처리할 수 있도록 어떻게 지원하는지 알아보세요.

출처 : NVIDIA KOREA | 원본보기 : https://blogs.nvidia.co.kr/2020/04/24/hntb-quadro-rtx/