"가속 컴퓨팅으로 난제 해결'...엔비디아 'GTC 2020' 기조연설
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"가속 컴퓨팅으로 난제 해결'...엔비디아 'GTC 2020' 기조연설
  • 입력 2020-05-17 18:31
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어도비 인텔리전트 서비스, 아파치 스파크 3.0을 활용해 컴퓨팅 비용을 90% 절감
A100의 5가지 핵심 기능 소개
엔비디아 DGX 100, 5페타플롭스급 성능 달성

젠슨 황 엔비디아 CEO가 14일(현지시간) 자택 부엌에서 발표한 'GTC 2020' 기조연설 내용을 엔비디아코리아가 블로그에 자세하게 소개했다. 기조연설의 핵심은 글로벌 정보경제 견인차 역할을 하는 데이터센터의 변화 방식과 멜라녹스 인수 후의 비전으로 엔비디아는 가속 컴퓨팅으로 일반 컴퓨터가 다룰 수 없는 문제를 해결하고 있다는 것이다.

젠슨 황은 멜라녹스(Mellanox) 인수건을 비롯해 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 기대를 모아온 암페어(Ampere) 및 새로운 소프트웨어 기술을 활용한 다양한 신제품을 발표했다. 블로그에 올라온 내용을 소개한다.

자택에서 키노트 발표하는 젠슨 황 엔비디아 CEO

젠슨 황 CEO는 "코로나19에 맞서 용감하게 싸우고 있는 모든 분들께 감사드린다"는 말로 발표를 시작했다. 그는 연구원과 과학자들이 함께 GPU와 인공지능(AI) 컴퓨팅을 활용해 팬데믹을 치료ㆍ완화ㆍ억제ㆍ추적하며 해결할 수 있다고 설명했다. 언급한 내용은 다음과 같다.

ㆍ옥스퍼드 나노포어 테크놀로지스 7시간에 바이러스 유전자 시퀀싱
ㆍ플로틀리 바이러스의 실시간 감염률 추적 실행
ㆍ오크 리지 국립 연구소와 스크립스 연구소 하루에 10억 개 약물 조합 스크리닝
ㆍ스트럭츄라 바이오테크놀로지, 미국 텍사스 대학교, 미국 국립보건원이 코로나 바이러스의 스파이크 단백질 3D 구조 재구성

엔비디아는 코로나19 대응을 위해 AI 의료기기용 플랫폼 '엔비디아 클라라'를 대대적으로 업데이트했다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아는 고성능 컴퓨터를 구축해 일반 컴퓨터가 다룰 수 없는 문제를 해결한다"며 "데이터센터는 신생 컴퓨팅 장치"라고 언급했다. 그는 이어 "엔비디아는 실리콘밸리, CPU와 GPU가 연결하는 방식, 소프트웨어 전체 스택, 궁극적으로 나아가 전체 데이터센터의 성능을 가속화하고 있다"고 덧붙였다.

키노트 영상 파트 1 : 엔비디아와 멜라녹스

엔비디아와 멜라녹스가 더욱 혁신적이고 강력한 데이터센터 구축을 위해 하나로 합쳤다는 내용이다.

키노트 영상 파트2 : RTX 그래픽

컴퓨터 그래픽 분야는 레이 트레이싱과 AI를 결합해 눈부신 시각효과를 구현해 낸 엔비디아 RTX와 함께 새로운 세대로 접어들었다는 내용이다. 엔비디아 옴니버스는 여러 산업에 걸쳐 실시간 협업 기능을 제공한다는 내용도 담았다.

◆ 빅데이터 관리 , 추천 시스템생 성, 실시간 대화형 AI 구축 가속화

젠슨 황 CEO는 엔비디아 GPU가 빅데이터 관리, 추천 시스템 생성, 실시간 대화형 AI 구축 부문을 가속화하기 위해 주요 소프트웨어 애플리케이션을 강화하겠다고 밝혔다.

기업 조직 운용을 위해 '아파치 스파크 3.0'을 활용한 엔비디아 GPU 가속을 지원하고, 빅데이터 분석 엔진은 현대 세상에서 가장 중요한 애플리케이션이라고 설명했다.

젠슨 황 CEO는 "아파치 스파크 3.0은 머신 런닝용 가속 플랫폼 '래피즈'를 적용했다"며 "데이터 추출, 변환, 로드 부문에서 전통적인 기준들을 다 넘어섰다"며 "어도비 인텔리전트 서비스는 아파치 스파크 3.0을 활용해 컴퓨팅 비용을 90% 절감했다"고 전했다.

또한 아마존 세이즈메이커, 애저 머신 런닝, 데이터브릭스, 구글 클라우드 AI와 데이터프록과 같은 클라우드 분석 플랫폼 기업들도 엔비디아의 GPU로 컴퓨팅 성능을 가속화하고 있다고 덧붙였다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아는 현재 데이터량 수십, 수백 페타바이트 수준에서 미래 100경(엑사스케일) 이상으로 폭등할 것에 대비하고 있다"고 밝혔다.

차세대 추천시스템 구축을 위한 엔드-투-엔드 프레임 '엔비디아 멀린'을 공개했다. 멀린은 100테라바이트 데이터세트로 추천 시스템을 구축하는 데 걸리는 시간을 기존 4일에서 20분으로 단축했다고 밝혔다.

엔비디아 AI 플랫폼 기반으로 구축될 수 있는 실시간 멀티모덜 대화형 AI를 위한 새로운 엔드-투-엔드 플랫폼인 '엔비디아 자비스'에 대해 자세히 설명했다. 그는 엔비디아 자비스 데모버전을 선보이며 AI 미스티(Misty)가 날씨에 대해 실시간으로 던지는 복잡한 여러 질문을 이해하고 친절하게 대답하는 것을 보여줬다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아 RTX를 SIGGRAPH 2018에서 출시한 이후 실시간 레이 트레이싱을 분석했다"며 "엔비디아 옴니버스가 다른 장소에서 다른 도구를 사용하는 여러 디자이너들이 동시에 협력할 수 있도록 만들었다"고 말했다.  또한 이는 이제 초기 액세스 고객들이 사용할 수 있다고 전했다.

키노트 영상 파트 3 : HPC & 데이터 분석

엔비디아 GPU 가속은 HPC, 데이터 처리, 과학 컴퓨팅 발전을 위한 포석이라는 내용을 담았다. 또 스파크 3.0과 데이터브릭스를 위한 GPU 가속화를 소개했다.

키노트 영상 파트 4 : 추천 기능을 위한 시스템

추천 시스템은 인터넷의 엔진이라는 내용과 함께 새로운 어플리케이션 프레임워크로 개인화된 경험을 쉽게 만들 수 있다고 설명했다.

키노트 영상 파트5 : 대화형 AI

다양한 산업 전반에 걸쳐 많은 회사들은 새로운 어플리케이션 프레임워크를 통해 대화형 AI를 실시간으로 구현할 수 있다는 내용이다.

◆ 데이터센터-스케일 컴퓨팅에 최적화된 시스템

"엔비디아의 컴퓨팅 성능 가속화는 AI 훈련과 추론을 통합하고 유연하고 탄력적인 가속화를 가능하게 하면서, 새로운 종류의 데이터센터-스케일 컴퓨팅에 최적화된 새로운 GPU 아키텍처를 토대로 시작합니다."

젠슨 황 CEO가 공개한 엔비디아 A100은 엔비디아 8세대 GPU로 최초로 엔비디아 암페어 아키텍처를 토대로 한다. 이는 기존 컴퓨팅 성능보다 최대 20배 빠르며 데이터 분석, 과학 컴퓨팅과 클라우드 그래픽에 쓰인다. 또 엔비디아의 전세대 볼타(Volta) 아키텍처보다 6배 향상된 훈련 성능과 7배 향상된 추론 성능을 제공한다.

A100의 5가지 핵심 기능은 다음과 같다.

ㆍ540 억 개 이상의 트랜지스터를 통해 세계 최대의 7 나노 미터 프로세서

ㆍ단정도 AI 훈련을 가속화하는 새로운 수학 형식 인 TF32가 탑재된 3 세대 텐서 코어 (광범위하게 사용되는 엔비디아의 텐서 코어는 유연성, 속도, 사용 용이성 면에서 우수)

ㆍAI 수학의 본질적으로 희박한 특성을 활용하여 고성능을 구현해 효율성을 높인 신기능을 갖추어 구조적 희소성을 지원

ㆍ멀티인스턴스 GPU(MIG)기술을 사용하면 각각의 리소스를 갖춘 최대 7 개의 개별 GPU를 단일한 A100 GPU에서 동시에 운용

ㆍGPU 간 고속 연결을 2배로 늘려 A100 서버가 하나의 거대한 GPU로 작동할 수 있는 3 세대 NVLink 기술은 GPU간의 고속 연결속도를 2배로 향상, A100 서버가 하나의 대용량 GPU의 역할

젠슨 황 CEO는 "세계 최고의 서비스 제공업체와 시스템 빌더 18개의 기업들이 엔비디아 A100 GPU를 활용하고 있다"며 "이 중에는 알리바바 클라우드, 아마존웹서비스(AWS), 바이두 클라우드, 시스코, 델 테크놀로지, 구글 클라우드, 휴렛팩커드 엔터프라이즈, 마이크로소프트 애저, 오라클 있다"고 밝혔다.

키노트 영상 파트 6 : 엔비디아 A100 GPU, HGX A100, &DGX A100

엔비디아 암페어 아키텍처의 혁신적인 데이터 분석 및 트레이닝, 추론 성능을 설명한 내용이다.

◆엔비디아 DGX 100, 5페타플롭스급 성능 달성

'엔비디아 DGX A100'은 엔비디아 A100을 기초로 한 3세대 엔비디아 DGX AI 시스템으로 세계 최초의 5 페타플롭스 서버를 갖췄다. 한 개의 시스템 당 최대 56개의 애플리케이션으로 분할해 독립적으로 운용할 수 있다.

젠슨 황 CEO는 엔비디아 DGX A100은 단일 서버가 AI 훈련 같은 계산 집약적 과제를 하기 위해 스케일 업하거나 AI 배포나 추론을 위해 스케일 아웃할 수 있다고 설명했다. 이 시스템의 초기 수혜자에는 미국 에너지부 소속 아르곤 국립 연구소, 플로리다 대학교, 독일 인공지능 연구소가 있다고 전했다. 이들은 코로나19 대응을 위해 클러스터 AI와 컴퓨팅을 활용할 계획라고 밝혔다. 또한 클라우드와 파트너 서버 제조업체들은 A100을 HGX A100으로 사용할 수 있다고 말했다.

젠슨 황 CEO는 "일반적으로 데이터센터는 AI 훈련을 위한 50개의 DGX-1 시스템과 600개의 CPU 시스템에 1100만 달러의 비용을 지출하고 630kw의 전력을 소모한다”며 “그러나 5개의 DGX A100 시스템으로 구동하는 데이터센터는 불과 100만 달러의 비용으로 28kw의 전력을 사용 한다"며 고 말했다. 또 구매를 많이 할수록 비용 절감이 크다고 강조했다.

차세대 'DGX 슈퍼 POD'도 언급했다. DGX 슈퍼 POD는 140개의 DGX A100 시스템과 멜라녹스 네트워크 기술을 결합해 700페타플롭스급의 AI 성능을 제공, 전세계에서 가장 빠른 20대 컴퓨터 안에 든다고 밝혔다.

또한 엔비디아 자체내 데이터센터를 4개의 DGX 슈퍼 POD로 확장했다고 발표했다. AI 컴퓨팅 성능을 2.8엑사플롭스 추가, 총 4.6엑사플롭스로 구축해 세계에서 가장 빠른 AI 슈퍼 컴퓨터 '새턴V 슈퍼컴퓨터'를 만들었다고 했다.또한 젠슨 황 CEO는 "엔비디아 EGX A100의 암페어 아키텍처 GPU는 3세대 텐서 코어와 엔비디아 멜라녹스 커넥트X-6 스마트NIC를 갖춰 안전하며 광속도를 갖춘 네트워크 기능을 제공한다"고 밝혔다.

◆ 미래 공장의 청사진 제시

"미래의 공장은 하나의 거대한 고효율 로봇 플랫폼에 기반할 것입니다."

젠슨 황 CEO는 엔비디아는 로봇 소프트웨어 플랫폼 '아이작'을 지속적으로 발전시키며 자동차 업체 BMW가 공장의 물류운송을 돕기 위해 아이삭 로보틱스를 선택했다고 발표했다.

BMW는 전 세계 50개 공장에서 56초마다 자동차 한 대씩을 생산하고 있다. 공장에서는 40개의 다양한 자동차 모델 , 수백가지 다양한 옵션, 전 세계 2000개의 공급업체에서 오는 3000개의 부품을 다뤄야 한다. 

젠슨 황 CEO는 "공장 내부에서 움직이는 모든 부품은 AI로 작동될 것"이라며 "앞으로 대량생산되는 모든 단일 물품들은 개인 맞춤형으로 변화할 것"이라고 밝혔다.

키노트 영상 파트 7 : 엔비디아 EGX A100 컨버지드 가속기

엔비디아와 멜라녹스는 안전한 AI 처리를 엣지 단계에까지 구현한다는 설명과 함께 BMW는 공장 물류 자동화를 위해 엔비디아 아이작 로보틱스 플랫폼을 선택했다는 내용이다. 아이작 SDK, 아이작 Sim, 젯슨 자비어, NX 데브킷 등 엔비디아의 새로운 제품 소식도 담았다.

◆ 자율주행 자동차를 선도하는 엔비디아 드라이브

젠슨 황 CEO는 "엔비디아는 자율주행 자동차 컴퓨팅 분야에서 엔비디아 드라이브를 주력으로 개발하고 있다"고 발표했다.

엔비디아 드라이브는 엔비디아 암페어 GPU가 탑재된 새로운 '오린 SoC'를 활용해 전면 유리창에 5w ADAS 시스템을 제공한다. 또 최대 2000개의 TOPS 레벨5 로봇 택시 시스템으로 업그레이드해 에너지 효율과 성능을 높였다.

젠슨 황 CEO는 "이제 자동차 제조업체들은 자동차 각 부분에 AI 구축을 위해서 단일 컴퓨팅 아키텍처와 단일 소프트웨어 스택을 사용한다"고 말했다.

또한 제조업체는 자동차 한 대에 단일 아키텍처를 적용하고 소프트웨어 개발을 활용할 수 있고 엔비디아 드라이브 에코시스템은 자동차, 트럭, 제1자동차 공급업체, 차세대 모빌리티 서비스, 신생기업, 매핑 서비스, 시뮬레이션 모두에 활용될 수 있다고 설명했다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아가 자율 자동차 전체를 관리하기 위해 엔비디아 드라이브 기술 제품군에 엔비디아 드라이브 RC를 추가했다"고 발표했다.

키노트 영상 파트8 : 자율주행 자동차

엔비디아 오린 기반 디바이스는 ADAS부터 2+ 레벨의 오토파일럿, 그리고 완전한 자율주행 로보택시에 이르기까지 다양하다는 내용이다.

 

키노트 영상 파트 9 : 전체 요약

키노트에서 설명한 새로운 암페어 아키텍처, A100, GPU 가속화된 어플리케이션, 스파크 3.0ㆍ멜린ㆍ자비스프레임워크, RTX 서버, DGX A100, 멜라녹스 커넥트X-6 DX 스마트NIC, HGX A100, EGX A100, 드라이브 AGX 오린에 대한 요약본이다.

 

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