젠슨 황 CEO, "AI 기기와 기계들이 지구를 가득 채울 것"
GTC2020 기조연설서 새로운 DPU 등 AI 솔루션 소개
GTC2020, 한국어 지원 AI 세션도 공개
"언젠가는 집, 사무실, 창고, 상점, 농장, 공장, 병원, 공항 등 수조개의 AI 기기와 기계들이 지구를 가득 채울 것"
젠슨 황 엔비디아 설립자 겸 CEO의 말이다.
엔비디아는 엔비디아 GTC(GPU Technology Conference) 2020을 5일(현지시각) 개최했다.
행사는 젠슨 황 CEO의 기조연설로 시작됐다. 그는 기조연설을 통해 데이터 센터, 에지 AI, 의료, 협업 툴 등 'AI의 시대'에 대한 비전을 공유했다.
젠슨 황 CEO는 AI는 모든 것을 바꾸고 있으며, 이 중심에 엔비디아가 있다고 강조했다.
그는 "AI는 칩과 시스템에서부터 알고리즘, 도구, 생태계에 이르기까지 컴퓨팅의 전면적인 재창출을 필요로 한다"고 설명했다.
◇블루필드 DPU 로드맵 공개
젠슨 황 CEO는 엔비디아의 새로운 DPU(데이터 처리 장치) 솔루션을 공개했다. 블루필드(BlueField) 2 DPU는 네트워킹, 스토리지 및 보안을 위한 온라인 속도 처리를 위한 Arm 코어와 가속 엔진을 갖춘 프로그래밍 가능한 프로세서다.
그는 이와 함께 엔비디아 DOCA 소프트웨어 개발 키트와 블루필드2 DPU를 데이터 센터 인프라 서비스에 적용하기 위한 3년의 로드맵도 함께 공개했다.
젠슨 황은 "데이터 센터는 컴퓨팅의 새로운 단위가 됐다"며 "DPU는 완전한 프로그래밍이 가능하고 AI가 가능한 단일 컴퓨팅 유닛으로 결합해 이전에는 불가능했던 수준의 보안 및 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 현대적이고 안전한 가속 데이터 센터의 필수 요소"라고 전했다.
그에 따르면, 엔비디아는 현재 블루필드2를 샘플 출하하며 블루필드3는 개발 마무리 단계, 블루필드4 개발을 준비하고 있다.
그는 "2023년에 공개될 블루필드4는 CUDA 병렬 프로그래밍 플랫폼과 엔비디아 AI에 대한 지원을 추가해 네트워크 내 컴퓨팅 비전에 박차를 가할 것"이라고 강조했다.
◇ EGX 엣지 AI 플랫폼과 젯슨 AI
젠슨 황은 EGX 엣지 AI 플랫폼의 확장에 대해서도 언급했다. 암페어 아키텍처 기반의 GPU와 블루필드2 DPU를 하나의 PCIe 카드에 결합해 더욱 가속화된 데이터 센터를 구축할 수 있다는 것이다.
이를 위해서 엔비디아는 최적화된 AI 소프트웨어 스택을 구축했다.
젠슨 황은 엔비디아가 고객사들이 AI를 규모에 맞게 구현할 수 있도록 캐노니컬, 클라우데라, 레드햇, VM웨어 등 여러 플랫폼 기업과 협력해 가상화, 운영 체제, 쿠버네티스, 데이터 분석 플랫폼 등을 엔비디아 AI 소프트웨어에 최적화하고 있다고 강조했다.
젠슨 황 CEO는 젯슨 AI의 새로운 버전인 젯슨 나노 2GB를 공개했다. Arm 기반의 SoC인 젯슨 시리즈는 로봇공학에 적합하다.
젯슨 나노 2GB 개발자 키트는 엔비디아 엣지 플랫폼 젯슨 AI의 최신 제품으로 보급형 AI 부터 완전 자율형 고급 플랫폼까지 다양하게 적용된다. 제품은 로봇공학, 지능형 IoT 등의 분야에서 실제 프로젝트를 만들어 AI를 가르치고 학습할 수 있도록 설계됐다.
또한 젠슨 황은 AI 무료 온라인 훈련과 AI 인증 프로그램을 발표했다. 인증 프로그램은 젯슨 커뮤니티 내 수천명의 개발자들이 다양한 소스 프로젝트에 대한 보완을 제공할 예정이다.
엔비디아는 GTC2020을 통해 다양한 AI 솔루션을 공개하고 있다.
다음은 한글을 지원하는 GTC2020 세션들이다.
◆ A100 활용한 BERT 최적화
자연어 처리를 담당하는 딥러닝 모델로 가장 유명한 BERT에는 고성능 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 엔비디아의 솔루션즈 아키텍트가 학습과 추론용 A100 GPU로 BERT를 최적화하는 기법을 소개한다.
◆ 딥러닝 기반 신약개발
약물-표적 결합(drug-target interactions) 예측은 신약개발의 핵심이지만 시간과 비용이 많이 드는 작업이다. 이 부분의 보완을 통해 신약개발에 드는 예산을 줄이고 맞춤형 의료를 실현할 수 있다. 신봉근 디어젠 최고인공지능책임자가 특정 암의 생물지표(biomarker) 활용 사례에서 딥러닝의 활약상을 소개한다.
◆ Ai콜: 통화 기반의 과업지향형 예약용 대화 시스템
네이버의 전문가들이 자사의 통화기반 예약 시스템인 Ai콜을 한국과 일본에 배포한 방식을 설명한다. BERT 등 Ai콜에 사용된 모델과 이 시스템 내에서의 사용자 경험 또한 함께 조명한다.
◆ 엔비디아 암페어 GPU 아키텍처와 쿠다(CUDA): 알고리즘 성능의 진화
류현곤 엔비디아 수석 데이터 사이언티스트가 엔비디아 암페어 GPU 아키텍처에서 쿠다 최적화 테크닉을 사용해 알고리즘의 성능을 한단계 끌어올리는 방법을 소개한다.
◆ GPU 가속화 엔드-투-엔드 신호처리와 파이썬(Python)
애덤 톰슨 엔비디아 시니어 솔루션즈 아키텍트가 사이파이 시그널 모듈(SciPy Signal module)의 GPU 가속화 버전으로 CPU 대비 코어 신호처리 기능의 속도를 100배 향상시킨 큐시그널(cuSignal)의 개관을 소개한다.
◆ 젯슨 자비에를 활용한 무인 건설 장비
장계봉 두산인프라코어 책임이 임베디드 AI 컴퓨팅 기술을 통해 딥러닝, 머신러닝 기술을 적용하여 무인 건설 장비를 현실화한 사례를 발표한다.
AI, 머신러닝 및 딥 러닝이 건설현장을 변화시키고 있다. 이 세션에서는 자율 건설 현장을위한 무인 건설장비, 안전, 장비 건전성 관리를 포함한 컨셉-X 솔루션에 대해 소개한다. 또한, 젯슨 자비에 플랫폼을 활용해 특정 모델, 데이터 및 워크플로우와 GPU 플랫폼을 지원하기 위한 인프라 요구사항을 다룬다.
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