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엔비디아 코리아 'GTC 2018' 미디어 브리핑

기사입력 : 2018년 04월 21일 02시 17분
ACROFAN=김형근 | hyungkeun.kim@acrofan.com SNS
엔비디아 코리아는 4월 20일, 서울시 강남구에 위치한 자사 사무실에서 ‘엔비디아 GTC 2018’ 미디어 브리핑 행사를 개최했다.

이날 행사는 엔비디아가 지난 3월 26일부터 29일까지 미국 산호세에서 개최한 ‘엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC) 2018’ 행사의 주요 내용을 소개하기 위해 마련됐으며, 엔비디아 코리아 유응준 엔터프라이즈 대표 및 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.

엔비디아 코리아의 유응준 엔터프라이즈 대표는 “이번 행사는 ‘엔비디아 GTC 2018’에서 소개된 주요 내용을 행사에 참석하지 못하신 분들께 알려드리기 위해 마련됐다.”며 “엔비디아가 선보일 다양한 분야의 신기술에 많은 관심 부탁드린다.”라고 말했다.

 
▲ ‘엔비디아 GTC 2018’의 미디어 브리핑이 개최됐다.

 
▲ 유응준 엔터프라이즈 대표는 “엔비디아가 선보일 다양한 분야의 신기술에 많은 관심 부탁드린다.”라고 말했다.

발표에 따르면 엔비디아는 현지 시간으로 지난 3월 26일부터 29일까지 미국 샌프란시스코주 산호세에서 개최된 ‘엔비디아 GTC 2018’ 행사를 통해 컴퓨팅의 미래를 제시하는 다양한 기술들을 선보였다. 나흘에 걸쳐 진행된 ‘엔비디아 GTC 2018’에는 전 세계의 과학자 및 엔지니어, 기업인, 미디어 등 약 8,300명에 이르는 참가자들이 모였으며, 600여 개의 세션과 세미나, 150여 개의 전시 부스 등이 선보여졌다.

엔비디아는 ‘엔비디아 GTC 2018’을 통해 자율주행, 인공지능, 그래픽, 새로운 플랫폼 등 GPU를 통한 기술 혁신에 관한 비전을 발표했다.

먼저 ‘엔비디아 드라이브 컨스텔레이션(Nvidia Drive Constellation)’은 실제와 같은 시뮬레이션을 통해 자율주행차량을 테스트할 수 있는 각기 다른 두 개의 서버 기반의 컴퓨팅 플랫폼으로, 자율주행차량을 도로에 적용하기 위한 보다 안전하고 확장 가능한 방법을 제시한다.

첫 번째 서버에서는 ‘엔비디아 드라이브 심(Nvidia Drive Sim)’ 소프트웨어를 실행해 카메라, 라이다, 및 레이더와 같은 자율주행차량의 센서를 시뮬레이션하며, 두 번째 서버의 ‘엔비디아 드라이브 페가수스(Nvidia Drive Pegasus)’ AI 차량용 컴퓨터는 실제 도로에서 주행 중인 차량의 센서에서 온 것처럼 자율주행차량 소프트웨어 스택 일체를 실행하고 시뮬레이션 된 데이터를 처리한다.

 
▲ 자율주행차량을 도로에 적용하기 위한 보다 안전하고 확장 가능한 방법을 제시한다.

 
▲ ‘엔비디아 드라이브’의 로드맵이 소개됐다.

다음으로 인공지능에 대해서는 젠슨 황 CEO가 딥 러닝 워크로드 면에서 6개월 만에 이전 세대 대비 10배의 성능 개선을 이뤄냈다고 발표하고, 헬스케어, 교통, 과학 탐구 및 수많은 영역에서 획기적인 변혁을 이끌 돌파구를 만들고 있음을 강조했다.

엔비디아 AI 플랫폼의 핵심 개선 사항으로는 데이터센터 GPU인 ‘엔비디아 테슬라 V100(Nvidia Tesla V100)’의 메모리 2배 확충과 GPU 인터커넥트 패브릭인 ‘엔비디아 NV스위치(Nvidia NVSwitch)’를 포함하며, 소프트웨어 스택도 업데이트 및 최적화됐다. 또한 ‘엔비디아 DGX-2(Nvidia DGX-2)’의 출시로 딥 러닝 컴퓨터 분야에 2테라플롭의 연산 능력을 제공할 수 있는 단일 서버를 선보이게 됐다. ‘엔비디아 DGX-2’의 딥 러닝 처리 성능은 데이터센터에서 15개의 랙을 차지하는 서버 300대의 성능에 준하지만 크기는 60배 가량 작고 전력 효율성은 18배 가량 우수하다.

 
▲ 엔비디아 AI 플랫폼이 개선되어 보다 발전된 모습을 보여준다.

 
▲ ‘엔비디아 테슬라 V100’의 메모리가 2배 확충됐다.

 
▲ ‘엔비디아 DGX-2’의 딥 러닝 처리 성능은 서버 300대의 성능에 준한다.

이와 함께 엔비디아는 자사의 ‘텐서 RT(TensorRT)’ 추론 소프트웨어의 신규 버전인 ‘텐서 RT 4(TensorRT 4)’ 소프트웨어를 선보였다. ‘텐서 RT 4’는 트레이닝을 거친 뉴럴 네트워크를 하이퍼스케일 데이터센터, 임베디드 및 자동차용 GPU 플랫폼에서 신속하게 최적화, 검증 및 배포하는데 사용될 수 있다. 이 제품은 일반적인 응용 분야에서 CPU 대비 최대 190배 빠른 딥 러닝 추론 능력을 제공한다.

이 외에도 엔비디아는 전 세계 수백만 명의 아티스트와 디자이너들을 위해 실시간 레이 트레이싱이 가능한 ‘엔비디아 RTX’ 기술 기반의 ‘엔비디아 쿼드로 GV100(Nvidia Quadro GV100) GPU’를 발표했다. ‘엔비디아 쿼드로 GV100’ GPU와 결합된 ‘엔비디아 RTX’는 전문적인 디자인 및 콘텐츠 제작 애플리케이션을 구동할 때 연산집약적 레이 트레이싱을 실시간으로 구현한다.

 
▲ ‘엔비디아 RTX’ 기술을 통해 실시간 레이 트레이싱이 가능해졌다.

 
▲ ‘엔비디아 RTX’ 기술은 ‘엔비디아 쿼드로 GV100’ GPU와의 결합을 통해 구현됐다.


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