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튜링 GPU는 어떻게 몰입형 AI를 혁신하는가

2018.10.23 James Kobielus  |  InfoWorld


하지만 이미 꽤 늦었고 순수하게 게임만을 대상으로 하기에는 목표를 잘못 설정한 것으로 보이며 게임 및 콘텐츠 생성의 그래픽 작업 부하에 최적화된 새롭게 발표된 차세대 그래픽 멀티코어 CPU에 대한 관심을 반감시키는 것으로 보인다.

이와 상관없이 엔비디아는 튜링 칩을 통해 GPU 시장 주도권을 확장할 가능성이 높아 보인다. 새로운 세대의 GPU는 AI를 전 세계의 모바일, 임베디드, 엣지, IoT 애플리케이션에 통합시키는 첨단 몰입형 애플리케이션에 적합하다.

몰입형 기술이 적용될 것으로 예상되는 곳
그래픽이 풍부한 AI 애플리케이션에 튜링 GPU가 적용될 것임을 쉽게 예상할 수 있다.

- 협업 : AI 생성 그래픽 아바타는 모든 사람이 헤드셋과 노이즈 캔슬링(Noise Canceling) 헤드폰에 접근하고 협업 몰입형 가상 환경에 진입할 수 있는 가상 및 물리적 협업의 몰입형 융합을 지원할 수도 있다.

- 학습 : AI 생성 시뮬레이션은 개인 및 집단을 위한 상호적이고 현실적인 3D 경험 학습 환경을 제공할 수 있다.

- 마케팅 : AI 생성 제품 카탈로그를 통해 현실적으로 렌더링된 3D 아이템을 고객의 신체 또는 집, 자동차, 기타 환경에 덧씌우기, 배치, 사용자 정의, 장착할 수 있다.

- 디자인 : 개발자와 엔지니어는 AI 생성 프로토타입을 사용해 물리적인 프로토타입을 제작하거나 현장으로 보내기 전에 가능한 미래의 결과물에 대하여 완벽하게 렌더링된 3D 디자인과 상호작용할 수 있다.

- 내비게이션 : AI 생성 그래픽 자동 완성 또는 "인페인팅(Inpainting)"을 HUD(Head-up Display)에 이행하면 운전자가 차량의 사각 지대를 확인하거나 간과하기 쉬운 실시간 주변환경의 중요한 물체를 찾는데 도움이 될 수 있다.

- 의약품 : AI 생성 그래픽 해상도 개선은 의사가 스마트 고글(Smart Goggle)을 사용하여 외과수술 수행 중 인체 조직의 세부사항을 바로 확인하는데 도움이 될 수 있으며 진단, 교육, 기타 의료 시나리오를 지원하기 위해 의료용 마네킹을 실제 환자 위에 가상으로 덧씌울 수 있다.

- 산업 : AI 증강 디지털 트윈 환경은 융합된 물리 및 가상 환경에서 제조, 물류, 기타 산업 부동산의 그래픽 모델링, 최적화, 유지보수를 지원할 수 있다.

GPU의 약점
하지만 GPU는 만능 하드웨어 가속기가 아니라는 사실을 염두에 두어야 한다. GPU는 일반적으로 CPU보다 메모리 용량이 작고 GPU는 CPU가 있어야 데이터를 소화한다. 또 GPU 클럭(Clock) 속도는 기껏해야 고성능 CPU의 1/3 수준 밖에 되지 않기 때문에 GPU가 순차 작업을 신속하게 처리하는 능력이 제한된다.

마찬가지로 GPU가 반드시 정보를 그래픽 적용 모바일, 엣지, IoT, 기타 애플리케이션에 적용하는 모든 AI 작업 부하를 위한 최적의 하드웨어 가속기 기술은 아니다. 더욱 현대적인 제품의 핵심에 있는 SoC(System on a Chip)에서 GPU는 CPU 및 TPU(Tensor Processing Unit), FPGA(Field Programming Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 등의 다른 특화된 신경망 프로세서와 함께 자리를 차지하고 있다.

발전하는 지능형 종단 장치 생태계에서 진정한 공존은 이 모든 임베디드 AI 칩들이 협력하여 실물 같은 현실성으로 우리를 놀라게 하는 시각 경험을 얼마나 잘 구현하느냐에 달려 있다. ciokr@idg.co.kr 

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