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AI 컴퓨팅 분야의 세계적인 선도기업 엔비디아(CEO 젠슨 황)는 지난 3월 26일에서 29일(현지시간) 까지 미국 실리콘밸리 산호세에서 성황리에 개최된 엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, 이하 GTC)를 통해 컴퓨팅의 미래를 제시하는 다양한 기술들을 선보였다.

나흘 간 진행된 GTC 2018에는 전 세계 과학자, 엔지니어, 기업인, 미디어까지 약 8,300명에 이르는 역대 최고 인파가 모였으며, 600여 개 세션과 세미나, 약 150개 전시 부스 등으로 열기를 더했다. 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 현지시간 27일 약 2시간에 걸친 기조연설을 통해 엔비디아의 지속적인 혁신과 가공할 만한 기술력으로 이목을 끌었다. 실시간으로 중계된 기조연설의 시청자는 55만 명에 달해, 컴퓨팅의 미래에 대한 높은 관심을 시사했다.

엔비디아는 GTC 2018을 통해 자율주행, 인공지능(AI), 그래픽, 새로운 플랫폼 등 GPU를 통한 기술 혁신에 관한 놀라운 비전을 제시했다. 약 30년 간 무어의 법칙(Moore’s law)은 당연한 사실로서 받아들여져 왔으나, 최근 CPU의 발전 속도는 점점 더 둔화되고 있는 추세다. 반면, GPU 컴퓨팅은 무어의 법칙을 능가하는 속도로 발전해 나가며, 업계 전반에 혁신을 도입하고 있다.

자율주행 시뮬레이션을 위한 드라이브 컨스텔레이션 시뮬레이션 시스템

엔비디아 드라이브 컨스텔레이션(NVIDIA DRIVE™ Constellation)은 실제 같은 시뮬레이션을 통해 자율주행차량을 테스트할 수 있는 각기 다른 두 개의 서버 기반의 컴퓨팅 플랫폼으로, 자율주행차량을 도로에서 적용하기 위한 보다 안전하고 확장 가능한 방법을 제시한다. 첫 번째 서버에서는 엔비디아 드라이브 심(NVIDIA DRIVE Sim) 소프트웨어를 실행해 카메라, 라이다 및 레이더와 같은 자율주행차의 센서를 시뮬레이션하며, 두 번째 서버의 강력한 엔비디아 드라이브 페가수스(NVIDIA DRIVE Pegasus™) AI 차량용 컴퓨터는 실제 도로에서 주행 중인 차량의 센서에서 온 것처럼 자율주행차 소프트웨어 스택 일체를 실행하고 시뮬레이션 된 데이터를 처리한다. 

세계 정상급 딥 러닝 컴퓨팅 플랫폼의 성능을 6개월 만에 10배 향상

젠슨 황 CEO는 GTC 2018에서 자사의 세계 정상급 딥 러닝 컴퓨팅 플랫폼에 대한 성능 개선 사항을 연이어 공개하며, 딥 러닝 워크로드 면에서 6개월 만에 이전 세대 대비 10배의 성능 개선을 이뤄냈다고 발표했다. 기조연설에서 이에 대해 설명하며, “이번에 발표하는 딥 러닝 분야의 발전은 앞으로 펼쳐질 미래를 살짝 엿본 수준에 불과하다”며 “우리는 엔비디아의 딥 러닝 플랫폼의 성능을 무어의 법칙을 압도적으로 능가하는 속도로 강화해 나가고 있어, 헬스케어, 교통, 과학 탐구 및 기타 수많은 영역에서 획기적인 변혁을 이끌 돌파구를 만들고 있다”고 말했다.

세계 유수의 클라우드 서비스 제공업체 및 서버 제조사들 대부분이 채택한 엔비디아 플랫폼의 핵심 개선 사항은 가장 강력한 데이터센터 GPU인 엔비디아 테슬라 V100(NVIDIA® Tesla® V100)의 메모리 2배 확충과 획기적인 GPU 인터커넥트 패브릭인 엔비디아 NV스위치(NVIDIA NVSwitch™)를 포함하며, 소프트웨어 스택도 업데이트 및 최적화되었다.

엔비디아는 엔비디아 DGX-2(NVIDIA DGX-2™)출시로 딥 러닝 컴퓨팅 분야에 2페타플롭의 연산 능력을 제공할 수 있는 사상 첫 단일 서버라는 또 하나의 전기를 마련했다. DGX-2의 딥 러닝 처리 성능은 데이터센터에서 15개의 랙을 차지하는 서버 300대의 성능에 준하지만 크기는 60배 가량 작고 전력 효율성은 18배 가량 우수하다.

하이퍼스케일 데이터센터용 딥 러닝 추론 역량 확대

젠슨 황 CEO는 데이터센터 및 자동차 애플리케이션 분야는 물론, 로봇과 드론 등 임베디드 장치에서 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 및 이미지 인식을 지원하게 됨에 따라 딥 러닝 추론을 위한 GPU 가속이 이 시장의 관심을 받게 된 과정에 대해 자세히 설명했다.

엔비디아는 자사의 텐서RT(TensorRT) 추론 소프트웨어의 신규 버전, 텐서RT 4(TensorRT 4) 소프트웨어를 선보였다. 텐서RT 4는 트레이닝을 거친 뉴럴 네트워크를 하이퍼스케일 데이터센터, 임베디드 및 자동차용 GPU 플랫폼에서 신속하게 최적화, 검증 및 배포하는 데 사용될 수 있다. 컴퓨터 비전, 뉴럴 네트워크 기반 기계 번역, 자동 음성 인식, 음성 합성 및 추천 시스템 등 일반적인 응용 분야에서 CPU 대비 최대 190배 빠른 딥 러닝 추론 능력을 제공한다. 

엔비디아 쿼드로 GV100 GPU 출시로 실시간 레이 트레이싱 가능한 워크스테이션 지원

엔비디아는 또한 전 세계 수백만 명의 아티스트 및 디자이너들을 위해 최초로 실시간 레이 트레이싱이 가능한 엔비디아 RTX™ 기술 기반의 엔비디아 쿼드로 GV100(NVIDIA® Quadro® GV100) GPU를 발표했다. 강력한 쿼드로 GV100 GPU와 결합된 엔비디아 RTX는 전문적인 디자인 및 콘텐츠 제작 애플리케이션을 구동할 때 연산집약적 레이 트레이싱을 실시간으로 구현하며, 약 20년 전 쉐이더(shader) 프로그램이 도입된 이래 컴퓨터 그래픽 분야의 가장 큰 기술 발전으로 꼽힌다. RTX 기술은 엔비디아가 약 10년에 걸친 연구를 통해 이뤄낸 성과로, 새로운 GPU 아키텍처, 알고리즘, 딥 러닝을 오직 엔비디아만이 가능한 방식으로 결합한 것이다.

자율로봇의 개발을 가속화 할 아이작 SDK 공개

젠슨 황 CEO는 GTC 2018에서 라이브러리, 드라이버, API 및 기타 다양한 도구들을 하나로 집약시킨 아이작(Isaac) 소프트웨어 개발 키트(Software Development Kit, SDK)를 공개했다. 이번에 공개된 SDK를 통해 제조업체 및 연구진, 스타트업들과 개발자들은 감지, 탐색 및 조종을 위한 차세대 로봇에 보다 편리하게 AI를 적용하게 되며, 수백 시간을 절약할 수 있게 된다. 

Arm과 파트너십 체결로 IoT 디바이스에 딥 러닝 적용

엔비디아와 Arm은 파트너십을 통해 오픈소스 엔비디아 딥 러닝 가속기(NVIDIA Deep Learning Accelerator) 아키텍처를 Arm의 머신 러닝을 위한 프로젝트 트릴리움(Project Trillium)플랫폼에 통합시킬 것이라고 밝혔다. 이번 협력으로 IoT 칩 기업들은 보다 쉽게 설계에 인공지능을 적용하고 합리적인 가격의 지능형 제품을 전세계 수십억 명의 소비자들에게 제공할 수 있게 된다. 

어도비와 크리에이티브 및 디지털 경험에 새로운 AI 서비스를 도입하기 위한 파트너십 체결

엔비디아와 어도비는 미국 라스베이거스에서 열리는 어도비 서밋(Adobe Summit)에서 양 사의 우수한 인공지능(AI) 및 딥 러닝 기술을 한 층 더 향상시키기 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 발표했다. 수 년간 협업해온 양사는 향후 어도비 센세이(Adobe Sensei) AI 및 머신 러닝 프레임워크를 엔비디아 GPU에 최적화하기 위해 협력할 것이라고 밝혔다. 

이번 파트너십을 통해 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud) 및 익스피리언스 클라우드(Experience Cloud) 고객과 개발자를 위한 새로운 어도비 센세이 기반 서비스의 성능을 대폭 향상하고 출시 기간을 단축할 수 있게 된다. 또한, 어도비 센세이 API의 가용성을 확장하고 센세이 생태계를 새로운 개발자, 데이터 과학자, 협력 기업들까지 확장할 수 있다. 

버라이존, 엔비디아 스마트시티 솔루션인 메트로폴리스로 더욱 안전하고 스마트한 도시 조성

버라이존(Verizon)은 더욱 안전하고 스마트하며 친환경적인 도시의 조성을 위해 엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis)를 이용하는 100여개 기업의 대열에 합류했다. 지난 해 공개된 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼은 지능형의 빠른 딥 러닝 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 엔비디아의 엣지-투-클라우드(edge-to-cloud) 동영상 플랫폼이다. 

고성능 딥 러닝 추론 작업은 엔비디아 젯슨 임베디드 컴퓨팅 플랫폼이 적용된 엣지에서, 엔비디아 테슬라 GPU(NVIDIA Tesla GPU) 액셀러레이터를 적용한 서버 및 데이터센터를 통해서 이루어진다. 또한 버라이존의 동영상 노드는 젯슨 TX(Jetson TX1)를 활용해 도시 네트워크의 가장 먼 엣지에서부터 데이터를 수집하고 분석한다. 모듈 상에 위치한 슈퍼컴퓨터가 엣지에서 딥 러닝을 가속화해 실시간 동영상 분석을 가능하게 해주며, 이러한 엣지 컴퓨팅 과정을 통해 데이터 분석을 보다 효율적이고 실시간에 가까운 속도로 할 수 있을 뿐 아니라 LTE 및 Wi-Fi 네트워크를 통해 동영상을 스트리밍 전송하고 보관하는 고비용 작업을 줄일 수도 있다.

GTC 2018에서 인셉션 어워드 진행

엔비디아는 자사의 스타트업 지원 프로그램 인셉션 프로그램(Inception virtual accelerator program)의 하이라이트인 제2회 인셉션 어워드(Inception Awards)를 GPU 2018에서 진행했다. 인셉션 어워드는 엔비디아의 인셉션 버추얼 액셀러레이터 프로그램의 일환으로 진행되는 행사이며, 엔비디아는 인셉션 프로그램을 통해 3천여 개의 스타트업들을 지원하고 있다.

기술 전문가, 언론, 투자자, 기업가들이 운집한 가운데 짧은 시간 동안 까다롭게 진행된 프레젠테이션 심사를 통해, 어떤 규모의 매장에서도 적용 가능한 체크아웃-프리 시스템을 구축하는 AiFi, 보다 원활한 수집, 복원, 처리 및 분석을 위해 의료 영상의 개선을 추진 중인 Subtle Medical, 물류 및 제조 분야 로봇을 개발 중인 Kinema Systems의 세 팀이 수상자로 선정됐다. 이들 AI 기반 스타트업 세 팀이 받은 상금은 무려 1백만 달러에 이른다.