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엔비디아, 메타버스 표준 포럼 참여…“메타버스 기초 구축 방법 논의”

엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 메타버스 표준 포럼(Metaverse Standards Forum)에 참여한다고 30일 밝혔다. 포럼에서는 메타버스의 기초를 구축할 수 있는 방법에 대해 논의하고 다양한 토론이 이뤄질 예정이다.   메타버스는 엔터테인먼트부터 자동차, 제조, 로보틱스 등에 이르기까지 모든 산업에 중요 기회를 제공하는 인터넷(3D 웹) 진화의 다음 단계이다. 대부분의 사람들은 메타버스라는 용어에 주로 게임이나 사교 활동을 떠올린다. 물론 이는 메타버스의 중요한 사용 사례이지만, 메타버스는 인터넷과 마찬가지로 더 큰 목표를 가지고 있다. 사람들은 놀이 이상의 목적으로 인터넷을 사용한다. 기업과 산업은 인터넷에서 운영되며, 인터넷은 필수적인 인프라의 일부가 됐다. 이처럼 메타버스도 추후 필수적인 요소가 될 것이라고 업체 측은 강조했다. 예를 들어, 소매업체들은 실제와 가상 상품을 판매하기 위해 가상 상점을 열고 있으며, 연구원들은 디지털 트윈을 사용해 핵융합 발전소를 설계하고 시뮬레이션하고 있다. BMW 그룹은 효율적이고 안전한 공장을 더 신속하게 설계하고 운영하기 위해 공장 전체의 디지털 트윈을 개발하고 있다. 엔비디아는 연구원들이 기후변화를 연구하고 해결할 수 있도록 지구의 디지털 트윈을 구동하는 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다. 메타버스는 상호 연결된 3D 세계를 상세히 표현하기 위해 HTML과 같은 것을 필요로 한다. 엔비디아는 다양한 도구를 사용해 3D 세계 사이를 이동하기 위해선 뷰어와 브라우저가 원활하고 일관적이어야 한다고 설명했다. 해결책은 픽사의 USD(Universal Scene Description)이다. USD는 개방적이고 확장 가능한 포맷, 라이브러리 및 컴포지션 엔진이다. USD는 메타버스를 구축하는 데 필요한 많은 구성 요소 중 하나이며, 다른 하나는 크로노스 그룹 내에서 개발된 3D 전송 포맷인 glTF이다. 엔비디아는 USD와 glTF를 호환 가능한 기술로 보며, 두 기술이 계속 함께 발전...

엔비디아 메타버스

2일 전

엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 메타버스 표준 포럼(Metaverse Standards Forum)에 참여한다고 30일 밝혔다. 포럼에서는 메타버스의 기초를 구축할 수 있는 방법에 대해 논의하고 다양한 토론이 이뤄질 예정이다.   메타버스는 엔터테인먼트부터 자동차, 제조, 로보틱스 등에 이르기까지 모든 산업에 중요 기회를 제공하는 인터넷(3D 웹) 진화의 다음 단계이다. 대부분의 사람들은 메타버스라는 용어에 주로 게임이나 사교 활동을 떠올린다. 물론 이는 메타버스의 중요한 사용 사례이지만, 메타버스는 인터넷과 마찬가지로 더 큰 목표를 가지고 있다. 사람들은 놀이 이상의 목적으로 인터넷을 사용한다. 기업과 산업은 인터넷에서 운영되며, 인터넷은 필수적인 인프라의 일부가 됐다. 이처럼 메타버스도 추후 필수적인 요소가 될 것이라고 업체 측은 강조했다. 예를 들어, 소매업체들은 실제와 가상 상품을 판매하기 위해 가상 상점을 열고 있으며, 연구원들은 디지털 트윈을 사용해 핵융합 발전소를 설계하고 시뮬레이션하고 있다. BMW 그룹은 효율적이고 안전한 공장을 더 신속하게 설계하고 운영하기 위해 공장 전체의 디지털 트윈을 개발하고 있다. 엔비디아는 연구원들이 기후변화를 연구하고 해결할 수 있도록 지구의 디지털 트윈을 구동하는 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다. 메타버스는 상호 연결된 3D 세계를 상세히 표현하기 위해 HTML과 같은 것을 필요로 한다. 엔비디아는 다양한 도구를 사용해 3D 세계 사이를 이동하기 위해선 뷰어와 브라우저가 원활하고 일관적이어야 한다고 설명했다. 해결책은 픽사의 USD(Universal Scene Description)이다. USD는 개방적이고 확장 가능한 포맷, 라이브러리 및 컴포지션 엔진이다. USD는 메타버스를 구축하는 데 필요한 많은 구성 요소 중 하나이며, 다른 하나는 크로노스 그룹 내에서 개발된 3D 전송 포맷인 glTF이다. 엔비디아는 USD와 glTF를 호환 가능한 기술로 보며, 두 기술이 계속 함께 발전...

2일 전

엔비디아-지멘스, 파트너십 확장…“산업 메타버스 구현 및 디지털 트윈 활용 증가”

엔비디아(www.nvidia.co.kr)와 지멘스는 산업 메타버스를 구현하고 AI 기반 디지털 트윈 기술의 사용을 증가시키기 위해 파트너십을 확장한다고 30일 발표했다.    이 협력의 첫 단계로, 양사는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator)와 3D 설계 및 협업을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 연결할 계획이다. 지멘스의 물리 기반 디지털 모델과 엔비디아의 실시간 AI를 활용해 산업용 메타버스를 구현하면, 기업들은 산업용 메타버스를 통해 더 빠르게 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있다. 개방형 지멘스 엑셀러레이터 파트너 에코시스템에 옴니버스가 추가됨에 따라, 생산 및 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 생산성과 프로세스를 개선할 수 있는 디지털 트윈의 사용이 가속화될 것이라고 업체 측은 설명했다.  기업은 규모에 관계없이 실시간 성능 데이터를 갖춘 디지털 트윈을 이용하고, 혁신적인 산업용 IoT 솔루션을 개발하며, 엣지 또는 클라우드에서 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 시각적으로 풍부한 몰입형 시뮬레이션보다 쉽게 액세스해 미래의 엔지니어링 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 지멘스 회장 겸 CEO 롤랜드 부시는 “산업 메타버스에 내장된 사실적인 물리 기반의 디지털 트윈은 사람들이 현실 세계의 문제를 해결하기 위해 상호 작용하고 협력할 수 있는 가상 세계를 제공함으로써 경제와 산업을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 제공한다”라며, “이 파트너십을 통해 모든 규모의 기업을 위한 산업 메타버스를 현실로 만들 것”이라고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “지멘스와 엔비디아는 산업 메타버스가 디지털 혁신을 주도할 것이라는 공통된 비전을 공유하고 있다”라며, “지멘스 엑셀러레이터와의 연결은 엔비디아 옴니버스 및 AI 생태계를 지멘스의 기계, 전기, 소프트웨어, IoT, 엣지 솔루션을 사용하여 구축되는 완전...

엔비디아 지멘스

2일 전

엔비디아(www.nvidia.co.kr)와 지멘스는 산업 메타버스를 구현하고 AI 기반 디지털 트윈 기술의 사용을 증가시키기 위해 파트너십을 확장한다고 30일 발표했다.    이 협력의 첫 단계로, 양사는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator)와 3D 설계 및 협업을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 연결할 계획이다. 지멘스의 물리 기반 디지털 모델과 엔비디아의 실시간 AI를 활용해 산업용 메타버스를 구현하면, 기업들은 산업용 메타버스를 통해 더 빠르게 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있다. 개방형 지멘스 엑셀러레이터 파트너 에코시스템에 옴니버스가 추가됨에 따라, 생산 및 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 생산성과 프로세스를 개선할 수 있는 디지털 트윈의 사용이 가속화될 것이라고 업체 측은 설명했다.  기업은 규모에 관계없이 실시간 성능 데이터를 갖춘 디지털 트윈을 이용하고, 혁신적인 산업용 IoT 솔루션을 개발하며, 엣지 또는 클라우드에서 분석을 통해 실행 가능한 통찰력을 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 또한, 시각적으로 풍부한 몰입형 시뮬레이션보다 쉽게 액세스해 미래의 엔지니어링 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 지멘스 회장 겸 CEO 롤랜드 부시는 “산업 메타버스에 내장된 사실적인 물리 기반의 디지털 트윈은 사람들이 현실 세계의 문제를 해결하기 위해 상호 작용하고 협력할 수 있는 가상 세계를 제공함으로써 경제와 산업을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 제공한다”라며, “이 파트너십을 통해 모든 규모의 기업을 위한 산업 메타버스를 현실로 만들 것”이라고 말했다. 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “지멘스와 엔비디아는 산업 메타버스가 디지털 혁신을 주도할 것이라는 공통된 비전을 공유하고 있다”라며, “지멘스 엑셀러레이터와의 연결은 엔비디아 옴니버스 및 AI 생태계를 지멘스의 기계, 전기, 소프트웨어, IoT, 엣지 솔루션을 사용하여 구축되는 완전...

2일 전

엔비디아, 유엔 위성사진 분석 기관과 협력해 기후 변화 적극 대처

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 유엔 위성사진 분석 기관 ‘UNOSAT’과 협력해 지구 환경을 위한 기후 변화 대처에 나선다고 27일 밝혔다. 엔비디아는 딥 러닝과 AI의 기술을 제공할 예정이다.   엔비디아의 이러한 노력은 17개의 상호 관련된 지속 가능 개발 목표(Sustainable Development Goals, SDG)를 핵심으로 하는 유엔의 2030년 지속 가능 개발 의제를 지원하기 위한 것이다. ‘기후 행동’과 ‘지속 가능한 도시와 공동체’를 포함하는 SDG는 모든 유엔 회원국이 세계적인 복지를 강화하도록 행동을 촉구하는 역할을 한다. 유엔훈련조사연구소(United Nations Institute for Training and Research, UNITAR) 산하 UNOSAT와 엔비디아의 협력은 지구관측에 AI를 활용해 기후 재해 관리를 강화하는 데 초점을 맞추고 있다. AI4EO(AI for Earth Observation)는 지구의 변화를 모니터링하고 평가하는 데 AI를 사용하는 이니셔티브를 포괄하는 용어이다. AI4EO 노력에 대한 빠른 연구, 개발을 위해 UNOSAT은 위성 이미지 기술 인프라를 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 통합한다. AI로 구동되는 위성 이미지 시스템은 지리 공간 정보를 수집하고 분석한다. 이를 통해 홍수, 산불, 기타 기후 관련 재해에 대한 실시간 통찰력을 제공한다. 또한 UNOSAT는 정확한 홍수 감지 모델을 생성하기 위해 딥 러닝을 적용하는 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 강의를 기반으로 하는 교육 모듈을 출시했다. 필리핀의 열대저기압이나 통가의 화산 폭발의 영향을 평가하기 위해 UNOSAT의 비상 지도 서비스는 컴퓨터 비전과 위성 이미지 분석을 사용한다. 이를 통해 복잡한 재난에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 실시간에 가까운 분석은 기후 재해 사건을 관리하는 데 핵심이다. 인도주의 팀은 AI가 제공하는 데이터 기반 통찰력을 사용하여 재해에 빠르고...

엔비디아

5일 전

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 유엔 위성사진 분석 기관 ‘UNOSAT’과 협력해 지구 환경을 위한 기후 변화 대처에 나선다고 27일 밝혔다. 엔비디아는 딥 러닝과 AI의 기술을 제공할 예정이다.   엔비디아의 이러한 노력은 17개의 상호 관련된 지속 가능 개발 목표(Sustainable Development Goals, SDG)를 핵심으로 하는 유엔의 2030년 지속 가능 개발 의제를 지원하기 위한 것이다. ‘기후 행동’과 ‘지속 가능한 도시와 공동체’를 포함하는 SDG는 모든 유엔 회원국이 세계적인 복지를 강화하도록 행동을 촉구하는 역할을 한다. 유엔훈련조사연구소(United Nations Institute for Training and Research, UNITAR) 산하 UNOSAT와 엔비디아의 협력은 지구관측에 AI를 활용해 기후 재해 관리를 강화하는 데 초점을 맞추고 있다. AI4EO(AI for Earth Observation)는 지구의 변화를 모니터링하고 평가하는 데 AI를 사용하는 이니셔티브를 포괄하는 용어이다. AI4EO 노력에 대한 빠른 연구, 개발을 위해 UNOSAT은 위성 이미지 기술 인프라를 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 통합한다. AI로 구동되는 위성 이미지 시스템은 지리 공간 정보를 수집하고 분석한다. 이를 통해 홍수, 산불, 기타 기후 관련 재해에 대한 실시간 통찰력을 제공한다. 또한 UNOSAT는 정확한 홍수 감지 모델을 생성하기 위해 딥 러닝을 적용하는 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 강의를 기반으로 하는 교육 모듈을 출시했다. 필리핀의 열대저기압이나 통가의 화산 폭발의 영향을 평가하기 위해 UNOSAT의 비상 지도 서비스는 컴퓨터 비전과 위성 이미지 분석을 사용한다. 이를 통해 복잡한 재난에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 실시간에 가까운 분석은 기후 재해 사건을 관리하는 데 핵심이다. 인도주의 팀은 AI가 제공하는 데이터 기반 통찰력을 사용하여 재해에 빠르고...

5일 전

엔비디아, 최신 TAO 툴킷 출시…“AI 모델 개발 가속화”

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 AI 모델 생성을 단순화하고 가속화하는 TAO(Train, Adapt and Optimize) 툴킷의 최신 버전을 출시했다고 8일 밝혔다.    업체 측에 따르면 개발자는 TAO를 통해 전송 학습을 쉽게 활용해 오류 감지, 언어 번역 그리고 트래픽 관리를 포함한 광범위한 산업별 사용 사례에 최적화된 맞춤형 생산 준비 모델을 만들 수 있다. TAO 툴킷을 이용하면 사용자는 훨씬 적은 데이터로 모델을 최적화할 수 있으므로 구축 시간이 단축된다. TAO 툴킷의 출시에는 업데이트된 비전과 음성 사전 교육 모델이 포함돼 있다. ONNX 모델 가중치 가져오기, REST API 그리고 텐서보드(TensorBoard) 통합과 같은 새로운 기능은 개발자의 생산성을 높이고 모델 생성 프로세스를 빠르게 추적하도록 설계됐다. 이미지 분류 및 분할을 위해 ONNX 모델에서 사전 훈련된 가중치를 가져와 모델 사용자 지정 속도를 높인다. 사용자 고유의 데이터로 모델을 정의하고 최적화할 수도 있다. REST API를 사용해 쿠버네티스의 최신 클라우드 네이티브 인프라에 서비스형 TAO 툴킷을 구축해 새로운 AI 서비스를 구축하거나 기존 서비스에 통합할 수 있다. 텐서보드에서 교육과 검증 손실, 모델 가중치, 예측 이미지와 같은 스칼라를 시각화해 모델 교육 성능을 이해한다. 하이퍼 모수를 변경하여 실험 간의 결과를 비교하고 필요에 가장 적합한 것을 선택한다. 사전 훈련된 모델은 더 적은 데이터로 전송 학습의 힘을 통해 미세 조정할 수 있도록 사용자 지정 프로세스를 가속화한다. 최신 버전의 일부 사전 교육 모델은 LIDAR 센서에서 수집한 데이터를 로봇 및 자동차 애플리케이션에 적용하며, 인간의 자세를 기준으로 인간의 행동을 분류하는 기능을 포함한다. 또한 사람, 동물 및 물체에 대한 핵심 사항을 추정하고, 30분 분량의 녹화된 데이터로 맞춤형 음성을 만들 수 있다. ciokr@idg.co.kr

엔비디아

2022.06.08

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 AI 모델 생성을 단순화하고 가속화하는 TAO(Train, Adapt and Optimize) 툴킷의 최신 버전을 출시했다고 8일 밝혔다.    업체 측에 따르면 개발자는 TAO를 통해 전송 학습을 쉽게 활용해 오류 감지, 언어 번역 그리고 트래픽 관리를 포함한 광범위한 산업별 사용 사례에 최적화된 맞춤형 생산 준비 모델을 만들 수 있다. TAO 툴킷을 이용하면 사용자는 훨씬 적은 데이터로 모델을 최적화할 수 있으므로 구축 시간이 단축된다. TAO 툴킷의 출시에는 업데이트된 비전과 음성 사전 교육 모델이 포함돼 있다. ONNX 모델 가중치 가져오기, REST API 그리고 텐서보드(TensorBoard) 통합과 같은 새로운 기능은 개발자의 생산성을 높이고 모델 생성 프로세스를 빠르게 추적하도록 설계됐다. 이미지 분류 및 분할을 위해 ONNX 모델에서 사전 훈련된 가중치를 가져와 모델 사용자 지정 속도를 높인다. 사용자 고유의 데이터로 모델을 정의하고 최적화할 수도 있다. REST API를 사용해 쿠버네티스의 최신 클라우드 네이티브 인프라에 서비스형 TAO 툴킷을 구축해 새로운 AI 서비스를 구축하거나 기존 서비스에 통합할 수 있다. 텐서보드에서 교육과 검증 손실, 모델 가중치, 예측 이미지와 같은 스칼라를 시각화해 모델 교육 성능을 이해한다. 하이퍼 모수를 변경하여 실험 간의 결과를 비교하고 필요에 가장 적합한 것을 선택한다. 사전 훈련된 모델은 더 적은 데이터로 전송 학습의 힘을 통해 미세 조정할 수 있도록 사용자 지정 프로세스를 가속화한다. 최신 버전의 일부 사전 교육 모델은 LIDAR 센서에서 수집한 데이터를 로봇 및 자동차 애플리케이션에 적용하며, 인간의 자세를 기준으로 인간의 행동을 분류하는 기능을 포함한다. 또한 사람, 동물 및 물체에 대한 핵심 사항을 추정하고, 30분 분량의 녹화된 데이터로 맞춤형 음성을 만들 수 있다. ciokr@idg.co.kr

2022.06.08

엔비디아, "슈퍼컴퓨터로 의료분야에서 AI 가속화"

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 킹스칼리지런던(King’s College London)의 연구원들이 엔비디아의 ‘캠브리지-1(Cambridge-1)’ 슈퍼컴퓨터 및 MONAI를 활용해 오픈소스 합성 뇌 이미지의 보고를 생성해 의료분야에서 AI를 가속화했다고 8일 밝혔다. 킹스칼리지런던의 연구원 겸 런던 AI 센터의 CTO인 호르헤 카르도소는 의료 연구원에게 무료로 제공되는 10만 개의 합성 뇌 이미지를 만들고 있다. 이는 치매, 노화 또는 모든 종류의 뇌 질환에 대한 이해를 가속화하기 위함이다.    엔비디아에 따르면 카르도소의 연구팀은 AI를 사용해 인간 두뇌의 사실적인 고해상도 3D 이미지를 만드는 방법을 발견했다. 이같은 연구 작업은 슈퍼 소프트웨어를 실행하는 슈퍼컴퓨터가 필요했고, 의료분야의 AI 연구에 전념하는 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 캠브리지-1가 엔진이 활용됐다. 의료 영상을 위한 AI 프레임워크인 MONAI가 소프트웨어 연료를 제공했다. 이는 연구원들이 수백 가지의 실험을 실행하고 최고의 AI 모델을 선택하며, 이미지를 생성하기 위한 추론을 실행할 수 있도록 하는 합성 데이터용 AI 공장을 함께 만들었다. 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD)인 캠브리지-1에는 640개의 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU(NVIDIA A100 Tensor Core GPU)가 포함돼 있으며, 각 GPU에는 1,600만 3D 픽셀로 구성된 팀의 방대한 이미지 중 하나 또는 두 개를 처리하기에 충분한 메모리가 있다고 엔비디아는 설명했다.  MONAI의 빌딩 블록에는 도메인별 데이터 로더, 메트릭, GPU 가속 변환 및 최적화된 워크플로 엔진이 포함된다. 소프트웨어의 스마트 캐싱 및 다중 노드 확장은 작업을 최대 10배까지 가속화할 수 있다.  카르도소는 10만 개의 뇌 이미지를 호스팅하기 위해 국가 저장소인 헬스 데이터 영국 보건 데이터 연구소(Health Data Research UK)와 협력하고 있다. ...

엔비디아

2022.06.08

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 킹스칼리지런던(King’s College London)의 연구원들이 엔비디아의 ‘캠브리지-1(Cambridge-1)’ 슈퍼컴퓨터 및 MONAI를 활용해 오픈소스 합성 뇌 이미지의 보고를 생성해 의료분야에서 AI를 가속화했다고 8일 밝혔다. 킹스칼리지런던의 연구원 겸 런던 AI 센터의 CTO인 호르헤 카르도소는 의료 연구원에게 무료로 제공되는 10만 개의 합성 뇌 이미지를 만들고 있다. 이는 치매, 노화 또는 모든 종류의 뇌 질환에 대한 이해를 가속화하기 위함이다.    엔비디아에 따르면 카르도소의 연구팀은 AI를 사용해 인간 두뇌의 사실적인 고해상도 3D 이미지를 만드는 방법을 발견했다. 이같은 연구 작업은 슈퍼 소프트웨어를 실행하는 슈퍼컴퓨터가 필요했고, 의료분야의 AI 연구에 전념하는 슈퍼컴퓨터인 엔비디아 캠브리지-1가 엔진이 활용됐다. 의료 영상을 위한 AI 프레임워크인 MONAI가 소프트웨어 연료를 제공했다. 이는 연구원들이 수백 가지의 실험을 실행하고 최고의 AI 모델을 선택하며, 이미지를 생성하기 위한 추론을 실행할 수 있도록 하는 합성 데이터용 AI 공장을 함께 만들었다. 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD)인 캠브리지-1에는 640개의 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU(NVIDIA A100 Tensor Core GPU)가 포함돼 있으며, 각 GPU에는 1,600만 3D 픽셀로 구성된 팀의 방대한 이미지 중 하나 또는 두 개를 처리하기에 충분한 메모리가 있다고 엔비디아는 설명했다.  MONAI의 빌딩 블록에는 도메인별 데이터 로더, 메트릭, GPU 가속 변환 및 최적화된 워크플로 엔진이 포함된다. 소프트웨어의 스마트 캐싱 및 다중 노드 확장은 작업을 최대 10배까지 가속화할 수 있다.  카르도소는 10만 개의 뇌 이미지를 호스팅하기 위해 국가 저장소인 헬스 데이터 영국 보건 데이터 연구소(Health Data Research UK)와 협력하고 있다. ...

2022.06.08

ISC 2022 살펴보기··· ‘AMD-인텔-엔비디아’ HPC 경쟁 치열

전 세계 슈퍼컴퓨터 상위 500대 순위(TOP 500) 발표와 함께, 2022 국제 슈퍼컴퓨터 컨퍼런스(International Supercomputer Conference; ISC)가 이번 주 독일 함부르크에서 개막했다. 톱 500에서는 美 에너지부(DoE) 산하 오크릿지 국립연구소의 ‘프론티어(Frontier)’가 전 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정됐다.    ‘프론티어’는 AMD EPYC CPU와 AMD 인스팅트 MI250 GPU를 탑재한 HPE-크레이 EX 시스템이며, 1초에 100경 번의 연산을 수행하는 최초의 엑사급(exascale) 슈퍼컴퓨터다. 인텔은 에너지부 산하 다른 국립연구소의 슈퍼컴퓨터(‘오로라(Aurora)’)로 엑사급 경쟁에서 승리하고자 했지만 AMD에 패배했다. 또한 프론티어는 엑사급 경쟁에서 중국과 일본의 경쟁자도 물리쳤다.  AMD 칩을 사용한 슈퍼컴퓨터가 1위에 오른 것은 또 다른 이정표다. 이는 AMD의 서버 프로세서가 이제 인텔의 최고 성능 제품보다 경쟁력 있으며, 아울러 인스팅트(Instinct)는 적수였던 엔비디아의 코프로세서와 경쟁할 수 있음을 보여준다. AMD는 인텔을 추격하면서 서버 분야에서 꾸준히 입지를 확보해왔다. 하지만 AI와 HPC 분야는 엔비디아가 거의 독점하고 있다. (따라서) AMD는 아직 샴페인을 터트릴 때가 아니다. 엔비디아 코프로세서는 500대 슈퍼컴퓨터 가운데 154개에서 찾을 수 있다. 한편 크레이(Cray)와 AMD는 자랑할 게 한 가지 더 있다. 프론티어가 슈퍼컴퓨터의 전력 효율에 따른 순위를 매기는 ‘그린500(Green500)’에서도 가장 에너지 효율이 높은 슈퍼컴퓨터로 뽑혔다.  인텔, HPC 로드맵 업데이트 한동안 인텔은 자사 최고 성능의 HPC 프로세서 ‘폰테 베키오(Ponte Vecchio)’를 내세워왔다. 이는 인텔 ‘Xe GPU 아키텍처’의 데이터센터 버전이다. 아울러 폰테 베키오는 엔비디아의 암페어 A100(Ampere A10...

슈퍼컴퓨터 AMD 인텔 엔비디아 HPC ISC CPU GPU 프로세서 서버

2022.06.02

전 세계 슈퍼컴퓨터 상위 500대 순위(TOP 500) 발표와 함께, 2022 국제 슈퍼컴퓨터 컨퍼런스(International Supercomputer Conference; ISC)가 이번 주 독일 함부르크에서 개막했다. 톱 500에서는 美 에너지부(DoE) 산하 오크릿지 국립연구소의 ‘프론티어(Frontier)’가 전 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정됐다.    ‘프론티어’는 AMD EPYC CPU와 AMD 인스팅트 MI250 GPU를 탑재한 HPE-크레이 EX 시스템이며, 1초에 100경 번의 연산을 수행하는 최초의 엑사급(exascale) 슈퍼컴퓨터다. 인텔은 에너지부 산하 다른 국립연구소의 슈퍼컴퓨터(‘오로라(Aurora)’)로 엑사급 경쟁에서 승리하고자 했지만 AMD에 패배했다. 또한 프론티어는 엑사급 경쟁에서 중국과 일본의 경쟁자도 물리쳤다.  AMD 칩을 사용한 슈퍼컴퓨터가 1위에 오른 것은 또 다른 이정표다. 이는 AMD의 서버 프로세서가 이제 인텔의 최고 성능 제품보다 경쟁력 있으며, 아울러 인스팅트(Instinct)는 적수였던 엔비디아의 코프로세서와 경쟁할 수 있음을 보여준다. AMD는 인텔을 추격하면서 서버 분야에서 꾸준히 입지를 확보해왔다. 하지만 AI와 HPC 분야는 엔비디아가 거의 독점하고 있다. (따라서) AMD는 아직 샴페인을 터트릴 때가 아니다. 엔비디아 코프로세서는 500대 슈퍼컴퓨터 가운데 154개에서 찾을 수 있다. 한편 크레이(Cray)와 AMD는 자랑할 게 한 가지 더 있다. 프론티어가 슈퍼컴퓨터의 전력 효율에 따른 순위를 매기는 ‘그린500(Green500)’에서도 가장 에너지 효율이 높은 슈퍼컴퓨터로 뽑혔다.  인텔, HPC 로드맵 업데이트 한동안 인텔은 자사 최고 성능의 HPC 프로세서 ‘폰테 베키오(Ponte Vecchio)’를 내세워왔다. 이는 인텔 ‘Xe GPU 아키텍처’의 데이터센터 버전이다. 아울러 폰테 베키오는 엔비디아의 암페어 A100(Ampere A10...

2022.06.02

엔비디아, “하이브리드 양자 및 고성능 컴퓨팅 데이터센터로의 여정 시작”

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 이제 미래의 하이브리드 양자 컴퓨터 구축을 시작할 시기가 왔다고 31일 말했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발에서 일기 예보에 이르기까지 모든 분야를 발전시키면서 오늘날의 가장 어려운 과제 중 일부를 극복할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다고 회사 측은 설명했다.  엔비디아에 따르면 오늘날의 슈퍼컴퓨터는 오류가 발생하기 쉬운 소규모의 양자 시스템보다 훨씬 더 큰 규모로 양자 컴퓨팅 작업을 시뮬레이션하고 있다. 수십 개의 양자 조직이 이미 엔비디아 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용해 GPU에서 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하고 있다고 회사는 설명했다.  최근에 AWS는 브라켓(Bracket) 서비스에서 cuQuantum을 사용할 수 있다고 발표했다. 또한 브라켓에서 cuQuantum이 양자 머신러닝 워크로드에서 최대 900배 속도를 제공하는 방법을 시연했다. 그리고 cuQuantum은 이제 구글의 qsim, IBM의 퀴스킷 에어(Qiskit Air), 자나두(Xanadu)의 페니레인(PennyLane), 클래식(Classiq)의 퀀텀 알고리즘 디자인(Quantum Algorithm Design) 플랫폼을 포함한 주요 양자 소프트웨어 프레임워크에서 가속 컴퓨팅을 가능하게 만든다. 이러한 프레임워크의 사용자는 추가 코딩 없이 GPU 가속에 액세스할 수 있다.  멘텐 AI(Menten AI)는 양자 작업을 지원하기 위해 cuQuantum을 사용하는 기업에 합류했다. 베이 에어리어(Bay Area) 신약 개발 스타트업 멘텐 AI는 cuQuantum의 텐서 네트워크 라이브러리(tensor network library)를 사용해 단백질 상호 작용을 시뮬레이션하고 신약 분자를 최적화한다고 엔비디아는 설명했다. 이는 화학 자체와 마찬가지로 양자 가속의 혜택을 가장 먼저 받는 분야 중 하나로 여겨지는 약물 설계를 가속화하고자 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하는 것을 목표로 한다. ...

엔비디아

2022.05.31

엔비디아(www.nvidia.co.kr)는 이제 미래의 하이브리드 양자 컴퓨터 구축을 시작할 시기가 왔다고 31일 말했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발에서 일기 예보에 이르기까지 모든 분야를 발전시키면서 오늘날의 가장 어려운 과제 중 일부를 극복할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다고 회사 측은 설명했다.  엔비디아에 따르면 오늘날의 슈퍼컴퓨터는 오류가 발생하기 쉬운 소규모의 양자 시스템보다 훨씬 더 큰 규모로 양자 컴퓨팅 작업을 시뮬레이션하고 있다. 수십 개의 양자 조직이 이미 엔비디아 cuQuantum 소프트웨어 개발 키트를 사용해 GPU에서 양자 회로 시뮬레이션을 가속화하고 있다고 회사는 설명했다.  최근에 AWS는 브라켓(Bracket) 서비스에서 cuQuantum을 사용할 수 있다고 발표했다. 또한 브라켓에서 cuQuantum이 양자 머신러닝 워크로드에서 최대 900배 속도를 제공하는 방법을 시연했다. 그리고 cuQuantum은 이제 구글의 qsim, IBM의 퀴스킷 에어(Qiskit Air), 자나두(Xanadu)의 페니레인(PennyLane), 클래식(Classiq)의 퀀텀 알고리즘 디자인(Quantum Algorithm Design) 플랫폼을 포함한 주요 양자 소프트웨어 프레임워크에서 가속 컴퓨팅을 가능하게 만든다. 이러한 프레임워크의 사용자는 추가 코딩 없이 GPU 가속에 액세스할 수 있다.  멘텐 AI(Menten AI)는 양자 작업을 지원하기 위해 cuQuantum을 사용하는 기업에 합류했다. 베이 에어리어(Bay Area) 신약 개발 스타트업 멘텐 AI는 cuQuantum의 텐서 네트워크 라이브러리(tensor network library)를 사용해 단백질 상호 작용을 시뮬레이션하고 신약 분자를 최적화한다고 엔비디아는 설명했다. 이는 화학 자체와 마찬가지로 양자 가속의 혜택을 가장 먼저 받는 분야 중 하나로 여겨지는 약물 설계를 가속화하고자 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하는 것을 목표로 한다. ...

2022.05.31

데이터센터 GPU 삼파전··· '독보적 선두·역전의 명수·전통의 강호'가 맞붙었다

현대의 GPU는 게임용 3D 가속기로서 시작됐다. 그러나 지난 20년에 걸쳐 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈 서버 프로세서로서도 변신하고 있다. 이제 GPU는 슈퍼컴퓨팅, AI 훈련 및 추론, 신약 개발, 재무 모델링, 의학 이미징에서 성능을 좌우하는 존재다. 또한 이들은 GPU로 구동되는 관계형 데이터베이스 등 CPU가 감당하기 버거운 상황의 작업들에도 적용되곤 한다. GPU 수요가 증가함에 따라 서버용 GPU를 만드는 업체 간의 경쟁이 뜨거워지고 있다. 경쟁 업체는 3곳, 즉 엔비디아, AMD, 인텔뿐이다. 인텔은 타사 GPU의 대안으로서 자리매김하려는 시도에서 이미 2차례 실패했지만 현재 3번째 시도를 감행하고 있다.    데이터센터 GPU의 중요성  이들 세 회사는 데이터센터 GPU 수요를 비즈니스 기회로 바라본다. GPU는 기업 데이터센터와 하이퍼스케일러 네트워크에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 필수적인 수많은 연산을 처리하는 데 CPU보다 더 적합하다. CPU도 이를 처리할 수 있지만 시간이 더 오래 걸린다. GPU는 복잡한 수학 문제를 개별 작업들로 분리해 병렬로 처리하도록 설계되기 때문에 문제에 따라 푸는 속도가 더 빠르다. GPU는 대개 범용 CPU보다 코어 수가 훨씬 더 많다. 예를 들어 인텔의 제온 CPU는 최대 28개의 코어이고 AMD의 에픽(Epyc) 서버 CPU는 최대 64개의 코어를 가진다. 이와 대조적으로 엔비디아의 최신 GPU 세대인 암페어(Ampere)는 6,912개의 코어를 가지며, 이들은 모두 한가지 일, 다시 말해 수학 처리, 구체적으로 부동 소수점 연산을 병렬로 실행한다.    GPU의 성능은 GPU가 초당 수행할 수 있는 부동 소수점 연산의 수로 측정된다(FLOPS). 때때로 이 수치는 측정에 사용된 표준 부동 소수점 형식을 명시한다(예. FP64).  그렇다면 올해 서버 분야의 GPU에서 무슨 일이 펼쳐질까? 자못 흥...

GPU 서버 병렬 컴퓨팅 FLOPS FP64 엔비디아 AMD 인텔 TSMC 호퍼 인스팅트 폰테 베키오

2022.05.11

현대의 GPU는 게임용 3D 가속기로서 시작됐다. 그러나 지난 20년에 걸쳐 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈 서버 프로세서로서도 변신하고 있다. 이제 GPU는 슈퍼컴퓨팅, AI 훈련 및 추론, 신약 개발, 재무 모델링, 의학 이미징에서 성능을 좌우하는 존재다. 또한 이들은 GPU로 구동되는 관계형 데이터베이스 등 CPU가 감당하기 버거운 상황의 작업들에도 적용되곤 한다. GPU 수요가 증가함에 따라 서버용 GPU를 만드는 업체 간의 경쟁이 뜨거워지고 있다. 경쟁 업체는 3곳, 즉 엔비디아, AMD, 인텔뿐이다. 인텔은 타사 GPU의 대안으로서 자리매김하려는 시도에서 이미 2차례 실패했지만 현재 3번째 시도를 감행하고 있다.    데이터센터 GPU의 중요성  이들 세 회사는 데이터센터 GPU 수요를 비즈니스 기회로 바라본다. GPU는 기업 데이터센터와 하이퍼스케일러 네트워크에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 필수적인 수많은 연산을 처리하는 데 CPU보다 더 적합하다. CPU도 이를 처리할 수 있지만 시간이 더 오래 걸린다. GPU는 복잡한 수학 문제를 개별 작업들로 분리해 병렬로 처리하도록 설계되기 때문에 문제에 따라 푸는 속도가 더 빠르다. GPU는 대개 범용 CPU보다 코어 수가 훨씬 더 많다. 예를 들어 인텔의 제온 CPU는 최대 28개의 코어이고 AMD의 에픽(Epyc) 서버 CPU는 최대 64개의 코어를 가진다. 이와 대조적으로 엔비디아의 최신 GPU 세대인 암페어(Ampere)는 6,912개의 코어를 가지며, 이들은 모두 한가지 일, 다시 말해 수학 처리, 구체적으로 부동 소수점 연산을 병렬로 실행한다.    GPU의 성능은 GPU가 초당 수행할 수 있는 부동 소수점 연산의 수로 측정된다(FLOPS). 때때로 이 수치는 측정에 사용된 표준 부동 소수점 형식을 명시한다(예. FP64).  그렇다면 올해 서버 분야의 GPU에서 무슨 일이 펼쳐질까? 자못 흥...

2022.05.11

엔비디아 오린, MLPerf 벤치마크서 AI 추론 부문 신기록 달성

엔비디아가 엔비디아 암페어(NVIDIA Ampere) 아키텍처 기반 저전력 시스템 온 칩(system-on-chip) '엔비디아 오린(Orin)'이 MLPerf 벤치마크에 도입됨과 동시에 AI 추론 부문에서 신기록을 달성했다고 4월 7일 밝혔다. 이로써 엔비디아 오린은 엣지에서의 액셀러레이터당 성능 기준을 더욱 높이게 됐다고 업체 측은 설명했다.   회사에 따르면 엔비디아 오린의 프리 프로덕션(pre-production) 버전은 엣지 AI 성능 테스트 6개 가운데 5개 부분에서 선두를 차지했다. 이전 세대의 젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier) 보다 최대 5배 더 빠르게 작동했으며 평균 2배의 에너지 효율을 실현했다. 엔비디아 오린은 현재 로봇 공학 및 자율 시스템을 위해 엔비디아 젯슨 AGX 오린 개발자 키트로 제공된다. 아마존웹서비스, 존디어, 코마츠, 메드트로닉, 마이크로소프트 애저를 비롯한 6,000여 고객이 AI 추론이나 기타 작업에 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용한다. 또한 젯슨 플랫폼은 자율주행 차량을 위한 엔비디아 하이페리온(Hyperion) 플랫폼의 핵심 요소다. 중국 전기차 제조업체 비야디는 차세대 자율주행 전기차에 오린 기반 드라이브 하이페리온 아키텍처를 사용할 것이라고 최근 발표했다. 오린은 의료기기를 위한 엔비디아 클라라 홀로스캔(Clara Holoscan)의 핵심 구성 요소이기도 하다. 엔비디아 클라라 홀로스캔 플랫폼은 시스템 제조업체와 연구원들이 차세대 AI 기기를 개발하는 데 사용된다. 젯슨 AGX 오린을 포함한 엔비디아 GPU가 탑재된 서버 및 장치는 MLPerf 벤치마크 6개를 모두 실행하는 엣지 액셀러레이터였다. 오린은 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 통해 데이터센터와 클라우드에서 이미 입증된 소프트웨어 스택인 엔비디아 AI 플랫폼 전체를 실행한다. 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용하는 백만 명의 개발자가 엔비디아 AI 플랫폼을 지원하고 있다. 엔비디아와 파트너사는 최신 MLPerf 추...

엔비디아 AI 추론

2022.04.07

엔비디아가 엔비디아 암페어(NVIDIA Ampere) 아키텍처 기반 저전력 시스템 온 칩(system-on-chip) '엔비디아 오린(Orin)'이 MLPerf 벤치마크에 도입됨과 동시에 AI 추론 부문에서 신기록을 달성했다고 4월 7일 밝혔다. 이로써 엔비디아 오린은 엣지에서의 액셀러레이터당 성능 기준을 더욱 높이게 됐다고 업체 측은 설명했다.   회사에 따르면 엔비디아 오린의 프리 프로덕션(pre-production) 버전은 엣지 AI 성능 테스트 6개 가운데 5개 부분에서 선두를 차지했다. 이전 세대의 젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier) 보다 최대 5배 더 빠르게 작동했으며 평균 2배의 에너지 효율을 실현했다. 엔비디아 오린은 현재 로봇 공학 및 자율 시스템을 위해 엔비디아 젯슨 AGX 오린 개발자 키트로 제공된다. 아마존웹서비스, 존디어, 코마츠, 메드트로닉, 마이크로소프트 애저를 비롯한 6,000여 고객이 AI 추론이나 기타 작업에 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용한다. 또한 젯슨 플랫폼은 자율주행 차량을 위한 엔비디아 하이페리온(Hyperion) 플랫폼의 핵심 요소다. 중국 전기차 제조업체 비야디는 차세대 자율주행 전기차에 오린 기반 드라이브 하이페리온 아키텍처를 사용할 것이라고 최근 발표했다. 오린은 의료기기를 위한 엔비디아 클라라 홀로스캔(Clara Holoscan)의 핵심 구성 요소이기도 하다. 엔비디아 클라라 홀로스캔 플랫폼은 시스템 제조업체와 연구원들이 차세대 AI 기기를 개발하는 데 사용된다. 젯슨 AGX 오린을 포함한 엔비디아 GPU가 탑재된 서버 및 장치는 MLPerf 벤치마크 6개를 모두 실행하는 엣지 액셀러레이터였다. 오린은 젯팩 SDK(JetPack SDK)를 통해 데이터센터와 클라우드에서 이미 입증된 소프트웨어 스택인 엔비디아 AI 플랫폼 전체를 실행한다. 엔비디아 젯슨 플랫폼을 사용하는 백만 명의 개발자가 엔비디아 AI 플랫폼을 지원하고 있다. 엔비디아와 파트너사는 최신 MLPerf 추...

2022.04.07

엔비디아, 자사 데이터센터 구현한 '디지털 트윈' 영상 공개

엔비디아가 GTC 키노트에서 자사 데이터센터를 구현한 디지털 트윈(digital twin) 영상을 공개했다. 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)로 구축된 디지털 트윈은 데이터센터를 혁신하는 다양한 최신 기술을 활용했다.  영상 속 데이터센터는 애비 로드 스튜디오가 재녹음한 루이스 프리마의 대표적인 스윙 음악 ‘싱, 싱, 싱(Sing, Sing, Sing)’에 따라 움직인다. 드럼을 치며 춤추는 데이터센터의 영상은 단순히 흥을 돋우기 위한 것이 아닌, 전례없는 AI 퍼포먼스를 보여주는 엔비디아 데이터센터 솔루션의 성능을 기념하기 위해 제작됐다고 업체 측은 설명했다.   GTC에서 엔비디아는 비즈니스, 연구 및 예술 분야의 차세대 애플리케이션을 가속화하는 최신 데이터센터 기술을 선보였다. 이러한 애플리케이션의 컴퓨팅에 대해 증가하는 수요를 따라잡으려면 전체 컴퓨팅 스택에 걸친 최적화와 분산 알고리즘, 소프트웨어 및 시스템 수준의 혁신이 필요하다. 혁신을 통해 데이터센터는 컴퓨팅의 단일 단위가 되었다. 엔비디아 매그넘 IO 소프트웨어와 GTC에서 공개된 엔비디아 NV링크 스위치 시스템과 같은 새로운 혁신을 통해 수천 대의 서버가 하나로 원활하게 작동해 고급 AI 인프라를 연결한다.  퍼포먼스 영상은 엔비디아가 자체 데이터 센터에 대해 구축한 디지털 트윈을 보여준다. 이는 엔비디아의 설계자와 엔지니어가 시스템의 물리적 업데이트를 발표하기 전 새로운 구성 또는 소프트웨어 빌드를 테스트해볼 수 있는 물리적 슈퍼컴퓨터의 가상 버전이다. 회사에 따르면 데이터센터의 디지털 트윈을 사용해 지속적인 통합과 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 응답 시간, 자원 사용률, 에너지 소비 등을 확인해 운영 효율성을 최적화할 수 있다. 데이터센터의 디지털 트윈은 엔비디아 DGX 슈퍼(Super) POD과 EGX 기반의 블루필드(BlueField) DPU 및 인피니밴드(InfiniBand) 스위치 탑재 엔비디아 인증 시스템을 비롯한 플...

엔비디아 디지털 트윈 데이터센터

2022.04.05

엔비디아가 GTC 키노트에서 자사 데이터센터를 구현한 디지털 트윈(digital twin) 영상을 공개했다. 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)로 구축된 디지털 트윈은 데이터센터를 혁신하는 다양한 최신 기술을 활용했다.  영상 속 데이터센터는 애비 로드 스튜디오가 재녹음한 루이스 프리마의 대표적인 스윙 음악 ‘싱, 싱, 싱(Sing, Sing, Sing)’에 따라 움직인다. 드럼을 치며 춤추는 데이터센터의 영상은 단순히 흥을 돋우기 위한 것이 아닌, 전례없는 AI 퍼포먼스를 보여주는 엔비디아 데이터센터 솔루션의 성능을 기념하기 위해 제작됐다고 업체 측은 설명했다.   GTC에서 엔비디아는 비즈니스, 연구 및 예술 분야의 차세대 애플리케이션을 가속화하는 최신 데이터센터 기술을 선보였다. 이러한 애플리케이션의 컴퓨팅에 대해 증가하는 수요를 따라잡으려면 전체 컴퓨팅 스택에 걸친 최적화와 분산 알고리즘, 소프트웨어 및 시스템 수준의 혁신이 필요하다. 혁신을 통해 데이터센터는 컴퓨팅의 단일 단위가 되었다. 엔비디아 매그넘 IO 소프트웨어와 GTC에서 공개된 엔비디아 NV링크 스위치 시스템과 같은 새로운 혁신을 통해 수천 대의 서버가 하나로 원활하게 작동해 고급 AI 인프라를 연결한다.  퍼포먼스 영상은 엔비디아가 자체 데이터 센터에 대해 구축한 디지털 트윈을 보여준다. 이는 엔비디아의 설계자와 엔지니어가 시스템의 물리적 업데이트를 발표하기 전 새로운 구성 또는 소프트웨어 빌드를 테스트해볼 수 있는 물리적 슈퍼컴퓨터의 가상 버전이다. 회사에 따르면 데이터센터의 디지털 트윈을 사용해 지속적인 통합과 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 응답 시간, 자원 사용률, 에너지 소비 등을 확인해 운영 효율성을 최적화할 수 있다. 데이터센터의 디지털 트윈은 엔비디아 DGX 슈퍼(Super) POD과 EGX 기반의 블루필드(BlueField) DPU 및 인피니밴드(InfiniBand) 스위치 탑재 엔비디아 인증 시스템을 비롯한 플...

2022.04.05

"하이브리드 업무 지원" 엔비디아, 최신 RTX GPU 공개

엔비디아가 까다로운 워크플로우와 하이브리드 업무를 지원하는 최신 RTX GPU를 공개했다. 새롭게 공개된 RTX 플랫폼과 7종의 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU는 어디서나 자유로운 콘텐츠 제작 환경을 제공한다.   회사에 따르면 엔비디아는 전문가들이 장소에 관계없이 가장 까다로운 워크로드를 처리할 수 있도록 지원하는 엔비디아 RTX 플랫폼을 도입했다. 엔비디아의 RTX 제품군에는 노트북과 데스크톱용 암페어 아키텍처 GPU 7종이 새로 추가된다. 엔비디아 RTX A500, RTX A1000, RTX A2000 8GB, RTX A3000 12GB, RTX A4500, RTX A5500 노트북 GPU는 AI 및 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확장해 장소에 상관없이 획기적인 성능을 제공한다고 업체 측은 설명했다. 최신 RTX와 맥스 큐(Max-Q) 기술을 탑재한 노트북은 전문가의 워크플로우를 한 단계 끌어올린다. 엔비디아 RTX A5500 데스크톱 GPU는 최신 세대의 RT 코어(RT Core)와 텐서 코어(Tensor Core), 쿠다(CUDA) 코어를 24GB의 메모리와 결합해 탁월한 렌더링과 AI, 그래픽과 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이 조합의 레이 트레이싱 렌더링 속도는 이전 세대의 2배, 모션 블러(motion blur) 렌더링 속도는 9배에 달한다. 항공 엔지니어링 업체인 M4 엔지니어링은 엔비디아 RTX A5500을 첫 도입한 기업이다. M4 엔지니어링의 브라이언 로티 수석 엔지니어는 “사용하고 있는 다용도 생산 개발 워크플로우들이 엔비디아 RTX A5500과 24GB 메모리의 덕을 톡톡히 보고 있다”라며, “RTX A5500이 추가로 제공하는 GPU 메모리 여유 공간과 컴퓨팅 능력을 활용해 대규모 데이터세트와의 인터랙션과 반복 작업을 동시에 진행할 수 있다”라고 말했다. AS+GG 아키텍처의 디자인 테크놀로지 전문가 히람 로드리게스는 “전에는 포인트 클라우드 프로세싱에 너무 긴 시간이 소요됐고, 현 사이트 상태의 설...

엔비디아

2022.04.01

엔비디아가 까다로운 워크플로우와 하이브리드 업무를 지원하는 최신 RTX GPU를 공개했다. 새롭게 공개된 RTX 플랫폼과 7종의 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU는 어디서나 자유로운 콘텐츠 제작 환경을 제공한다.   회사에 따르면 엔비디아는 전문가들이 장소에 관계없이 가장 까다로운 워크로드를 처리할 수 있도록 지원하는 엔비디아 RTX 플랫폼을 도입했다. 엔비디아의 RTX 제품군에는 노트북과 데스크톱용 암페어 아키텍처 GPU 7종이 새로 추가된다. 엔비디아 RTX A500, RTX A1000, RTX A2000 8GB, RTX A3000 12GB, RTX A4500, RTX A5500 노트북 GPU는 AI 및 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확장해 장소에 상관없이 획기적인 성능을 제공한다고 업체 측은 설명했다. 최신 RTX와 맥스 큐(Max-Q) 기술을 탑재한 노트북은 전문가의 워크플로우를 한 단계 끌어올린다. 엔비디아 RTX A5500 데스크톱 GPU는 최신 세대의 RT 코어(RT Core)와 텐서 코어(Tensor Core), 쿠다(CUDA) 코어를 24GB의 메모리와 결합해 탁월한 렌더링과 AI, 그래픽과 컴퓨팅 성능을 제공한다. 이 조합의 레이 트레이싱 렌더링 속도는 이전 세대의 2배, 모션 블러(motion blur) 렌더링 속도는 9배에 달한다. 항공 엔지니어링 업체인 M4 엔지니어링은 엔비디아 RTX A5500을 첫 도입한 기업이다. M4 엔지니어링의 브라이언 로티 수석 엔지니어는 “사용하고 있는 다용도 생산 개발 워크플로우들이 엔비디아 RTX A5500과 24GB 메모리의 덕을 톡톡히 보고 있다”라며, “RTX A5500이 추가로 제공하는 GPU 메모리 여유 공간과 컴퓨팅 능력을 활용해 대규모 데이터세트와의 인터랙션과 반복 작업을 동시에 진행할 수 있다”라고 말했다. AS+GG 아키텍처의 디자인 테크놀로지 전문가 히람 로드리게스는 “전에는 포인트 클라우드 프로세싱에 너무 긴 시간이 소요됐고, 현 사이트 상태의 설...

2022.04.01

“동적 프로그래밍 속도 최대 40배 향상” 엔비디아, 호퍼 GPU 아키텍처 공개

엔비디아가 GTC 2022에서 동적 프로그래밍(dynamic programming)의 속도를 새로운 DPX 명령어로 최대 40배까지 향상시키는 ‘엔비디아 호퍼(NVIDIA Hopper) GPU 아키텍처’를 공개했다.  엔비디아 H100 GPU 명령어 집합인 DPX는 개발자의 코드 작성을 도와 여러 산업 내 동적 프로그래밍 알고리즘의 속도를 높이고 질병 진단, 양자 시뮬레이션, 그래픽 분석, 경로 최적화 워크플로를 개선한다고 업체 측은 설명했다.   회사에 따르면 엔비디아 H100 GPU의 DPX 명령어는 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반 GPU와 비교해 동적 프로그래밍 알고리즘의 속도를 최대 7배 향상시킨다. 엔비디아 H100 GPU 4개를 탑재한 노드에서는 빠른 속도 개선을 기대할 수 있다. 동적 프로그래밍은 각종 최적화와 데이터 처리, 오믹스(Omics) 알고리즘에 두루 사용된다. 지금까지 대부분의 개발자들은 이런 유형의 알고리즘을 CPU나 FPGA에서 실행해왔으나 이제 엔비디아 호퍼 GPU에서 DPX 명령어를 활용해 가속화할 수 있다. 오믹스는 유전체학(DNA 중심)과 단백질체학(단백질 중심), 전사체학(RNA 중심) 등 생물학의 여러 분야를 다룬다. 질병 연구와 신약 개발에 중요한 영향을 미치는 이 분야들이 주로 의존하는 알고리즘적 분석을 DPX 명령어로 가속할 수 있다. 물류 센터 내부를 오가는 자율 로봇에게 동적 이동을 위한 최적의 경로 찾기는 무척 중요한 작업이다. 최적화 문제를 해결하기 위한 플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 기법은 지도나 그래프에서 각 목적지 사이의 최단 거리를 파악할 때 사용되는 동적 프로그래밍 알고리즘이다. 여기에 엔비디아 H100 GPU 4개가 탑재된 서버를 활용하면 전통적인 듀얼 소켓의 CPU 전용 서버 대비 속도를 40배 향상시킬 수 있다. 이처럼 가속한 경로 최적화를 엔비디아 cuOpt AI 물류 소프트웨어와 접목해 공장이나 자율주행 자동차, 추상 그래프의 매핑...

엔비디아 GPU

2022.03.31

엔비디아가 GTC 2022에서 동적 프로그래밍(dynamic programming)의 속도를 새로운 DPX 명령어로 최대 40배까지 향상시키는 ‘엔비디아 호퍼(NVIDIA Hopper) GPU 아키텍처’를 공개했다.  엔비디아 H100 GPU 명령어 집합인 DPX는 개발자의 코드 작성을 도와 여러 산업 내 동적 프로그래밍 알고리즘의 속도를 높이고 질병 진단, 양자 시뮬레이션, 그래픽 분석, 경로 최적화 워크플로를 개선한다고 업체 측은 설명했다.   회사에 따르면 엔비디아 H100 GPU의 DPX 명령어는 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반 GPU와 비교해 동적 프로그래밍 알고리즘의 속도를 최대 7배 향상시킨다. 엔비디아 H100 GPU 4개를 탑재한 노드에서는 빠른 속도 개선을 기대할 수 있다. 동적 프로그래밍은 각종 최적화와 데이터 처리, 오믹스(Omics) 알고리즘에 두루 사용된다. 지금까지 대부분의 개발자들은 이런 유형의 알고리즘을 CPU나 FPGA에서 실행해왔으나 이제 엔비디아 호퍼 GPU에서 DPX 명령어를 활용해 가속화할 수 있다. 오믹스는 유전체학(DNA 중심)과 단백질체학(단백질 중심), 전사체학(RNA 중심) 등 생물학의 여러 분야를 다룬다. 질병 연구와 신약 개발에 중요한 영향을 미치는 이 분야들이 주로 의존하는 알고리즘적 분석을 DPX 명령어로 가속할 수 있다. 물류 센터 내부를 오가는 자율 로봇에게 동적 이동을 위한 최적의 경로 찾기는 무척 중요한 작업이다. 최적화 문제를 해결하기 위한 플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 기법은 지도나 그래프에서 각 목적지 사이의 최단 거리를 파악할 때 사용되는 동적 프로그래밍 알고리즘이다. 여기에 엔비디아 H100 GPU 4개가 탑재된 서버를 활용하면 전통적인 듀얼 소켓의 CPU 전용 서버 대비 속도를 40배 향상시킬 수 있다. 이처럼 가속한 경로 최적화를 엔비디아 cuOpt AI 물류 소프트웨어와 접목해 공장이나 자율주행 자동차, 추상 그래프의 매핑...

2022.03.31

글로벌 칼럼 | '아바타의 세상' 되기 전 생각해야 할 문제

‘엔비디아 GTC 컨퍼런스’는 개인적으로 가장 좋아하는 행사다. 단순히 엔비디아의 성과를 소개하는 것에 그치지 않고, 사용자가 자신에게 있는지도 몰랐던 수요를 어떻게 충족할지 설명하는 프레임워크를 제시하기 때문이다.   예를 들어, 올해 GTC 컨퍼런스에서는 화상회의 참가자의 모습을 동영상으로 촬영해 실시간으로 수정하는 기술이 여러 차례 시연됐다. 화상회의 참가자가 청중에게 시선을 고정한 상태로 다양한 언어로 말할 수 있도록 해주는 기술이다. 향후 기술로는 화상회의 참가자의 외모까지 언제든지 바꿀 수 있을 전망이다. (CEO 키노트를 감상하면 미래를 들여다보는 느낌이 든다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 키노트를 멋지게 만들 줄 아는 대표적인 인물이다.) 엔비디아의 또 다른 발표에서는 황의 아바타가 황의 대리인으로 회의에 들어와 실시간으로 협업하는 모습이 눈길을 끌었다. 황의 아바타는 만화에 가까운 모습이었다. 그러나 황은 발표 후 간담회에서 3~5년 이내에 관련 기술이 통합될 것임을 시사했다. 그때쯤이면 사용자는 디지털 트윈을 제작해 일정이 겹쳐서 본인이 직접 할 수 없는 일이나 AI가 쉽게 처리할 수 있는 기본적인 일을 시킬 수 있다. 이런 아바타는 사용자가 퇴사, 퇴직 또는 사망한 후에도 계속 존재하면서 발전할 것으로 생각된다. 하지만 미래에 이런 기술이 실현되면 우리는 흥미로운 문제와 마주하게 된다.  사람의 디지털 트윈 황은 미래에 많은 사람이 오늘날의 웹 페이지와 같은 메타버스 인스턴트를 갖게 될 것임을 시사했다. 사용자는 사이트 소유자가 누구인지(필자의 경우에는 어떤 것을 저술했는지) 설명하는 장황한 텍스트 대신 사진처럼 실감 나는 아바타에 접근하게 된다. 이 아바타는 협력을 하거나 질문에 답변하며, 기사와 논문 작성 등 다양한 형태로 소통할 수 있다. 이런 시나리오에서 사용자는 저마다 메타버스 인스턴스를 소유하고 관련 컨텐츠에 대해 본인에게 귀속되는 저작권을 갖는다. 그런데 사용자가 아닌 사용자의 회...

GTC 엔비디아 디지털트윈 아바타

2022.03.29

‘엔비디아 GTC 컨퍼런스’는 개인적으로 가장 좋아하는 행사다. 단순히 엔비디아의 성과를 소개하는 것에 그치지 않고, 사용자가 자신에게 있는지도 몰랐던 수요를 어떻게 충족할지 설명하는 프레임워크를 제시하기 때문이다.   예를 들어, 올해 GTC 컨퍼런스에서는 화상회의 참가자의 모습을 동영상으로 촬영해 실시간으로 수정하는 기술이 여러 차례 시연됐다. 화상회의 참가자가 청중에게 시선을 고정한 상태로 다양한 언어로 말할 수 있도록 해주는 기술이다. 향후 기술로는 화상회의 참가자의 외모까지 언제든지 바꿀 수 있을 전망이다. (CEO 키노트를 감상하면 미래를 들여다보는 느낌이 든다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 키노트를 멋지게 만들 줄 아는 대표적인 인물이다.) 엔비디아의 또 다른 발표에서는 황의 아바타가 황의 대리인으로 회의에 들어와 실시간으로 협업하는 모습이 눈길을 끌었다. 황의 아바타는 만화에 가까운 모습이었다. 그러나 황은 발표 후 간담회에서 3~5년 이내에 관련 기술이 통합될 것임을 시사했다. 그때쯤이면 사용자는 디지털 트윈을 제작해 일정이 겹쳐서 본인이 직접 할 수 없는 일이나 AI가 쉽게 처리할 수 있는 기본적인 일을 시킬 수 있다. 이런 아바타는 사용자가 퇴사, 퇴직 또는 사망한 후에도 계속 존재하면서 발전할 것으로 생각된다. 하지만 미래에 이런 기술이 실현되면 우리는 흥미로운 문제와 마주하게 된다.  사람의 디지털 트윈 황은 미래에 많은 사람이 오늘날의 웹 페이지와 같은 메타버스 인스턴트를 갖게 될 것임을 시사했다. 사용자는 사이트 소유자가 누구인지(필자의 경우에는 어떤 것을 저술했는지) 설명하는 장황한 텍스트 대신 사진처럼 실감 나는 아바타에 접근하게 된다. 이 아바타는 협력을 하거나 질문에 답변하며, 기사와 논문 작성 등 다양한 형태로 소통할 수 있다. 이런 시나리오에서 사용자는 저마다 메타버스 인스턴스를 소유하고 관련 컨텐츠에 대해 본인에게 귀속되는 저작권을 갖는다. 그런데 사용자가 아닌 사용자의 회...

2022.03.29

엔비디아, 서버용 '그레이스' 슈퍼칩 2종 세부 정보 공개

엔비디아가 ‘그레이스’ 서버용 칩에 대한 세부사항을  추가 공개했다. AI 워크로드 뿐 아니라 GPU에 최적화되지 않은 기존 고대역폭 애플리케이션에도 적합한 특징을 가진 칩도 등장한다.   작년 GPU 기술 컨퍼런스(GTC)에서 엔비디아는 Arm 네오버스 v9 서버 아키텍처에 기반한 서버 칩을 출시할 계획이라고 공개했던 바 있다. 이에 대한 세부 정보가 지난주 드러났다. 발표에 따르면 이번 그레이스 서버용 칩은 GPU 유무에 따라 크게 2가지로 나뉜다. 첫 번째는 작년에 공식적으로 소개되었지만 대략적으로만 설명된 ‘그레이스 호퍼 슈퍼칩’이다. 72코어 CPU와 호퍼 H100 GPU로 구성됐으며, 이들은 900GB/s의 전송 속도의 고속 NV링크-C2C 인터커넥트로 연결된다. 지난주 발표된 두 번째는 GPU가 없는 그레이스 CPU 슈퍼칩이다. NV링크를 통해 72코어 CPU 2개가 서로 연결된다. 회사에 따르면 H100 GPU 없이도 꽤 준수한 벤치마크 값을 보여준다. 엔비디아는 ‘SPECrate2017_int_base’ 성능 평가 시, 듀얼 하이엔드 AMD 에픽 롬 세대 프로세서(엔비디아 DGX A100 서버에 적용)의 1.5배 이상의 성능을 갖췄다고 주장했다.  이 밖에 그레이스 칩 2종은 모두 LPDDR5X라고 부르는 새로운 메모리 기술을 채택했다. 물리적으로 DIMM 슬롯의 메모리 모듈이 아니라 칩 자체 바로 옆에 존재하게 된다. 이 직접 연결은 메모리 내 오류 수정을 지원하면서 최대 1TB/s의 대역폭을 구현할 수 있다. 카리아 디렉터는 기존 DIMM 메모리를 사용하는 현재의 엔비디아 암페어에서보다 최대 30배 더 빠르다고 강조했다.  엔비디아의 프레시 카리아 제품 관리 및 마케팅 선임 디렉터는, 이번 그레이스 칩 2종이 서로 다른 시장에 적용될 것이라고 설명했다. 그레이스 호퍼 슈퍼칩의 경우 방대한 규모의 AI 및 HPC 용도에 최적화됐다는 설명이다. CPU와 GPU를 NV링크 인터케넉트로 연결함으...

엔비디아 그레이스 그레이스 호퍼 슈퍼칩 GPU CPU

2022.03.28

엔비디아가 ‘그레이스’ 서버용 칩에 대한 세부사항을  추가 공개했다. AI 워크로드 뿐 아니라 GPU에 최적화되지 않은 기존 고대역폭 애플리케이션에도 적합한 특징을 가진 칩도 등장한다.   작년 GPU 기술 컨퍼런스(GTC)에서 엔비디아는 Arm 네오버스 v9 서버 아키텍처에 기반한 서버 칩을 출시할 계획이라고 공개했던 바 있다. 이에 대한 세부 정보가 지난주 드러났다. 발표에 따르면 이번 그레이스 서버용 칩은 GPU 유무에 따라 크게 2가지로 나뉜다. 첫 번째는 작년에 공식적으로 소개되었지만 대략적으로만 설명된 ‘그레이스 호퍼 슈퍼칩’이다. 72코어 CPU와 호퍼 H100 GPU로 구성됐으며, 이들은 900GB/s의 전송 속도의 고속 NV링크-C2C 인터커넥트로 연결된다. 지난주 발표된 두 번째는 GPU가 없는 그레이스 CPU 슈퍼칩이다. NV링크를 통해 72코어 CPU 2개가 서로 연결된다. 회사에 따르면 H100 GPU 없이도 꽤 준수한 벤치마크 값을 보여준다. 엔비디아는 ‘SPECrate2017_int_base’ 성능 평가 시, 듀얼 하이엔드 AMD 에픽 롬 세대 프로세서(엔비디아 DGX A100 서버에 적용)의 1.5배 이상의 성능을 갖췄다고 주장했다.  이 밖에 그레이스 칩 2종은 모두 LPDDR5X라고 부르는 새로운 메모리 기술을 채택했다. 물리적으로 DIMM 슬롯의 메모리 모듈이 아니라 칩 자체 바로 옆에 존재하게 된다. 이 직접 연결은 메모리 내 오류 수정을 지원하면서 최대 1TB/s의 대역폭을 구현할 수 있다. 카리아 디렉터는 기존 DIMM 메모리를 사용하는 현재의 엔비디아 암페어에서보다 최대 30배 더 빠르다고 강조했다.  엔비디아의 프레시 카리아 제품 관리 및 마케팅 선임 디렉터는, 이번 그레이스 칩 2종이 서로 다른 시장에 적용될 것이라고 설명했다. 그레이스 호퍼 슈퍼칩의 경우 방대한 규모의 AI 및 HPC 용도에 최적화됐다는 설명이다. CPU와 GPU를 NV링크 인터케넉트로 연결함으...

2022.03.28

"게임 개발자 생태계 지원" 엔비디아, 최신 옴니버스 플랫폼 공개

엔비디아가 게임 개발자의 생태계 확장을 지원하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)의 최신 기능을 발표했다. 최신 기능은 개발자가 애셋 공유, 애셋 라이브러리 정렬, 협업 및 AI를 활용해 새로운 게임 개발 파이프라인에서 캐릭터의 표정을 원활하게 애니메이션화 하도록 지원한다.   실시간 설계 협업 및 시뮬레이션을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 통해 게임 개발자는 AI 및 엔비디아 RTX 지원 툴을 사용하거나 커스텀 툴을 쉽게 구축해 개발 워크플로우를 간소화, 가속화하고 개선할 수 있다고 업체 측은 설명했다.  게임 개발자를 위한 새로운 기능은 ▲옴니버스 오디오 투 페이스(Audio2Face) ▲옴니버스 뉴클러스 클라우드(Nucleus Cloud) 및 ▲옴니버스 딥서치(DeepSearch) 업데이트와 함께 ▲언리얼 엔진 5 옴니버스 커넥터(Unreal Engine 5 Omniverse Connector)를 추가한다. 회사에 따르면 옴니버스는 3D 디자인 협업과 물리적으로 정확한 실시간 시뮬레이션을 위한 멀티 GPU 지원 오픈 플랫폼이다. 노트북에서 서버까지 모든 엔비디아 RTX 디바이스에서 실행되며, 복잡한 3D 제작 워크플로우를 변화시킨다. 옴니버스는 픽사의 USD(Universal Scene Description)를 기반으로 구축됐으며, 이는 콘텐츠 제작 및 가장 인기 있는 주요 게임 개발 도구 간의 전환을 지원하고 쉽게 확장 가능한 오픈 소스 3D 장면 묘사 및 파일 형식이다. 엔비디아는 새로운 툴의 개발, 기술의 통합, 샘플 및 튜토리얼의 제공을 통해 USD를 확대했다. 게임 크리에이터, 디자이너, 아티스트 및 개발자는 애셋, 라이브러리, 소프트웨어 애플리케이션 및 게임 엔진을 옴니버스에 통합하고, 자유롭게 실시간으로 디자인 컨셉을 구현하며, 생산성을 향상시키는 툴을 구축하고, 놀라운 고성능 모델을 즉시 공유할 수 있다. 옴니버스 오디오 투 페이스는 캐릭터 아티스트가 오디오 파일만으로 고품질의 얼굴 애니메이션을 생성할 수...

엔비디아 게임 개발

2022.03.23

엔비디아가 게임 개발자의 생태계 확장을 지원하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse)의 최신 기능을 발표했다. 최신 기능은 개발자가 애셋 공유, 애셋 라이브러리 정렬, 협업 및 AI를 활용해 새로운 게임 개발 파이프라인에서 캐릭터의 표정을 원활하게 애니메이션화 하도록 지원한다.   실시간 설계 협업 및 시뮬레이션을 위한 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 통해 게임 개발자는 AI 및 엔비디아 RTX 지원 툴을 사용하거나 커스텀 툴을 쉽게 구축해 개발 워크플로우를 간소화, 가속화하고 개선할 수 있다고 업체 측은 설명했다.  게임 개발자를 위한 새로운 기능은 ▲옴니버스 오디오 투 페이스(Audio2Face) ▲옴니버스 뉴클러스 클라우드(Nucleus Cloud) 및 ▲옴니버스 딥서치(DeepSearch) 업데이트와 함께 ▲언리얼 엔진 5 옴니버스 커넥터(Unreal Engine 5 Omniverse Connector)를 추가한다. 회사에 따르면 옴니버스는 3D 디자인 협업과 물리적으로 정확한 실시간 시뮬레이션을 위한 멀티 GPU 지원 오픈 플랫폼이다. 노트북에서 서버까지 모든 엔비디아 RTX 디바이스에서 실행되며, 복잡한 3D 제작 워크플로우를 변화시킨다. 옴니버스는 픽사의 USD(Universal Scene Description)를 기반으로 구축됐으며, 이는 콘텐츠 제작 및 가장 인기 있는 주요 게임 개발 도구 간의 전환을 지원하고 쉽게 확장 가능한 오픈 소스 3D 장면 묘사 및 파일 형식이다. 엔비디아는 새로운 툴의 개발, 기술의 통합, 샘플 및 튜토리얼의 제공을 통해 USD를 확대했다. 게임 크리에이터, 디자이너, 아티스트 및 개발자는 애셋, 라이브러리, 소프트웨어 애플리케이션 및 게임 엔진을 옴니버스에 통합하고, 자유롭게 실시간으로 디자인 컨셉을 구현하며, 생산성을 향상시키는 툴을 구축하고, 놀라운 고성능 모델을 즉시 공유할 수 있다. 옴니버스 오디오 투 페이스는 캐릭터 아티스트가 오디오 파일만으로 고품질의 얼굴 애니메이션을 생성할 수...

2022.03.23

엔비디아 매각 실패 후폭풍… ARM, 최대 15% 정리해고한다

英 반도체 회사 ARM이 엔비디아와의 M&A를 시도했다 무산된 지 한 달 만에 대규모 인력 감축을 단행한다.    데일리 텔레그래프(Daily Telegraph)에서 보도한 내부 메모에 따르면 지난 2월 선임된 ARM의 CEO 르네 하스는 영국과 미국에 있는 전체 인력의 12~15%를 해고한다고 밝혔다. 이 회사의 직원 수는 6,400명이며, 이를 환산하면 최소 768명에서 최대 960명의 일자리가 줄어들 전망이다. 허나 여기에 엔지니어는 포함되지 않을 가능성이 크다고 외신은 덧붙였다. 한편 ARM은 애플 및 삼성 스마트폰을 비롯한 수십억 개의 전자 기기에서 사용되는 마이크로칩을 설계한다. 지난 2016년 일본 소프트뱅크는 234억 파운드(당시 한화 약 35조 원)에 이 회사를 인수했다. 현재 ARM의 전체 지분 가운데 소프트뱅크가 75%를, 소프트뱅크의 자회사 비전펀드가 25%를 가지고 있다 ARM은 英 경쟁시장청(CMA)과 美 연방거래위원회(FTC) 등의 규제 압력으로 엔비디아에 매각을 시도했다 불발된 이후 기업 공개(IPO)를 준비하고 있다. 이 회사의 대변인은 “다른 비즈니스와 마찬가지로 ARM은 기회와 비용 사이에서 균형을 찾을 수 있도록 비즈니스 계획을 계속해서 검토하고 있다. 안타깝게도 이번 프로세스에는 직원 정리해고가 포함돼 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

ARM 반도체 인수합병 매각 엔비디아 정리해고 인력 감축

2022.03.16

英 반도체 회사 ARM이 엔비디아와의 M&A를 시도했다 무산된 지 한 달 만에 대규모 인력 감축을 단행한다.    데일리 텔레그래프(Daily Telegraph)에서 보도한 내부 메모에 따르면 지난 2월 선임된 ARM의 CEO 르네 하스는 영국과 미국에 있는 전체 인력의 12~15%를 해고한다고 밝혔다. 이 회사의 직원 수는 6,400명이며, 이를 환산하면 최소 768명에서 최대 960명의 일자리가 줄어들 전망이다. 허나 여기에 엔지니어는 포함되지 않을 가능성이 크다고 외신은 덧붙였다. 한편 ARM은 애플 및 삼성 스마트폰을 비롯한 수십억 개의 전자 기기에서 사용되는 마이크로칩을 설계한다. 지난 2016년 일본 소프트뱅크는 234억 파운드(당시 한화 약 35조 원)에 이 회사를 인수했다. 현재 ARM의 전체 지분 가운데 소프트뱅크가 75%를, 소프트뱅크의 자회사 비전펀드가 25%를 가지고 있다 ARM은 英 경쟁시장청(CMA)과 美 연방거래위원회(FTC) 등의 규제 압력으로 엔비디아에 매각을 시도했다 불발된 이후 기업 공개(IPO)를 준비하고 있다. 이 회사의 대변인은 “다른 비즈니스와 마찬가지로 ARM은 기회와 비용 사이에서 균형을 찾을 수 있도록 비즈니스 계획을 계속해서 검토하고 있다. 안타깝게도 이번 프로세스에는 직원 정리해고가 포함돼 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2022.03.16

엔비디아 털어간 해커조직에 삼성도 당했다… “고객정보 유출은 없어”

최근 해커조직 랩서스(Lapsus$)가 삼성전자를 해킹해 190GB에 달하는 기밀 데이터를 탈취했다고 주장했고, 이 주장이 사실로 확인되면서 업계가 발칵 뒤집혔다.  삼성전자는 특정 내부 회사 데이터의 보안 침해를 확인했으며, 랩서스의 공격 수법은 랜섬웨어로 추정된다. 한편 이번 사건은 랩서스가 엔비디아(Nvidia)의 서버에서 1TB에 달하는 데이터를 훔쳐 20GB의 문서 아카이브를 공개한 지 불과 일주일 만에 발생했다.    지난 3월 4일 이 랜섬웨어 그룹은 삼성 소프트웨어에서 C/C++ 명령의 스냅샷을 사용하여 데이터 탈취를 처음으로 공개했다. 이후 암호화, 접근 제어, 하드웨어 암호화에 사용되는 삼성의 트러스트존(TrustZone) 환경에 설치된 모든 트러스티드 애플렛(Trusted Applet; TA)의 소스코드를 언급하면서 이번 데이터 해킹 사건을 설명했다.  아울러 랩서스는 탈취한 데이터를 3개의 토렌트 파일로 압축하여 올렸다. 이 3개의 파일을 합친 용량은 190GB에 이른다. 블리핑 컴퓨터(Bleeping Computer)에 따르면 이 토렌트에는 3개의 아카이브 각각에 어떤 콘텐츠가 담겼는지 소개하는 간략한 설명이 포함돼 있다.  • ‘1부(Part 1)’에는 보안(Security)/디펜스(Defense)/녹스(Knox)/부트로더(Bootloader)/트러스티드앱스(TrustedApps) 및 기타 여러 항목의 소스코드와 관련 데이터가 포함돼 있다.  • ‘2부(Part 2)’에는 기기 보안 및 암호화에 관한 소스코드와 관련 데이터가 포함돼 있다.  • ‘3부(Part 3)’에는 모바일 디펜스 엔지니어링(mobile defense engineering), 삼성 계정 백엔드(Samsung account backend), 삼성 패스 백엔드/프론트엔드(Samsung pass backend/frontend), SES 등 삼성 깃허브의 다양한 리포지토리가 포함돼 있다. ...

삼성전자 삼성 해커조직 랩서스 엔비디아 데이터 유출 보안 침해 랜섬웨어

2022.03.08

최근 해커조직 랩서스(Lapsus$)가 삼성전자를 해킹해 190GB에 달하는 기밀 데이터를 탈취했다고 주장했고, 이 주장이 사실로 확인되면서 업계가 발칵 뒤집혔다.  삼성전자는 특정 내부 회사 데이터의 보안 침해를 확인했으며, 랩서스의 공격 수법은 랜섬웨어로 추정된다. 한편 이번 사건은 랩서스가 엔비디아(Nvidia)의 서버에서 1TB에 달하는 데이터를 훔쳐 20GB의 문서 아카이브를 공개한 지 불과 일주일 만에 발생했다.    지난 3월 4일 이 랜섬웨어 그룹은 삼성 소프트웨어에서 C/C++ 명령의 스냅샷을 사용하여 데이터 탈취를 처음으로 공개했다. 이후 암호화, 접근 제어, 하드웨어 암호화에 사용되는 삼성의 트러스트존(TrustZone) 환경에 설치된 모든 트러스티드 애플렛(Trusted Applet; TA)의 소스코드를 언급하면서 이번 데이터 해킹 사건을 설명했다.  아울러 랩서스는 탈취한 데이터를 3개의 토렌트 파일로 압축하여 올렸다. 이 3개의 파일을 합친 용량은 190GB에 이른다. 블리핑 컴퓨터(Bleeping Computer)에 따르면 이 토렌트에는 3개의 아카이브 각각에 어떤 콘텐츠가 담겼는지 소개하는 간략한 설명이 포함돼 있다.  • ‘1부(Part 1)’에는 보안(Security)/디펜스(Defense)/녹스(Knox)/부트로더(Bootloader)/트러스티드앱스(TrustedApps) 및 기타 여러 항목의 소스코드와 관련 데이터가 포함돼 있다.  • ‘2부(Part 2)’에는 기기 보안 및 암호화에 관한 소스코드와 관련 데이터가 포함돼 있다.  • ‘3부(Part 3)’에는 모바일 디펜스 엔지니어링(mobile defense engineering), 삼성 계정 백엔드(Samsung account backend), 삼성 패스 백엔드/프론트엔드(Samsung pass backend/frontend), SES 등 삼성 깃허브의 다양한 리포지토리가 포함돼 있다. ...

2022.03.08

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