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2018.04.23 22:34

NVIDIA GTC 2018 랩업

조회 수 762 추천 수 5 댓글 5
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1 . 프리젠테이션

NVIDIA는 3월 26일~29일까지 미국 실리콘밸리 산호세에서 GTC(GPU Technology Conference) 2018에서 컴퓨팅과 관련된 기술들을 선보인 바 있었습니다. 그리고 2018년 4월 20일 자율 주행, 인공지능, 그래픽 등 NVIDIA가 주력하고 있는 분야에 대한 새로운 비전을 제시한 GTC 2018에서 발표된 내용을 국내 기자분들에게 요약해 소개하는 자리를 별도로 마련하였습니다.

 

이미 발표된 내용을 요약하여 다시 소개하는 자리였기 때문에 별도의 부스준비 또는 데모 시연은 없었으며, 프리젠테이션 위주로 행사가 진행되었습니다.

 

▲ NVIDIA Korea 손해인 사원이 행사를 진행했습니다.

 

공기 질이 좋지 않음에도 아침 일찍 행사 참가해주신 분들께 감사의 인사를 전한 손해인 사원은 바로 이어서 다음 발표를 담당할  NVIDIA Korea 엔터프라이즈 유응준 대표를 소개하였습니다.

 

▲ NVIDIA Korea 엔터프라이즈 유응준 대표

 

유응준 대표는 NVIDIA가 GTC에서 발표한 내용 중 로봇에 대한 비중이 커졌다고 언급했으며, 작년과 올해 모두 동영상에서 소개된 파트너들 중 한국 파트너는 없었는데 이 부분이 조금 아쉽다고 언급했습니다.

 

하지만 올해에는 GTC에 한국에서 271명이 참가했고, 참석자들은 들은 내용을 자신의 프로젝트 적용하는 경우가 많으므로 참가자가 대폭 늘어난 올해에는 우리나라도 큰 비전이 있다고 볼 수 있다고 말했습니다.

 

▲ 레이트레이싱을 위한 기술인 NVIDIA RTX 기술을 새롭게 선보였습니다. RTX는 딥러닝을 사용해 정확하게는 한 픽셀을 정확하게 처리하기 보다는 CUDA 코어를 사용해  실시간으로 볼수있는 수준으로 영상을 처리하게 된다고 소개했습니다. 그래서 현재 RTX는 CUDA 코어가 많은 VOLTA 아키텍쳐에서만 지원하고 있다고 합니다. 

 

▲ NVIDIA RTX를 잘 활용할 수 있는 카드로 QUADRO GV100을 소개하였습니다. VOLTA 아키텍쳐 기반으로 하며, 오픈소스로 공개되어 있어 여러 파트너들이 자유롭게 활용해 작업이 가능하다고 소개하였습니다.

 

▲ 매년 이미지는 약 10억장이 렌더링되고 있으며, 이것은 게이밍/미디어&엔터테인먼트/제품 디자인/아키텍쳐 등 다양한 분야에서 일어나고 있다고 설명했습니다.

 

▲ 기존에는 CPU 서버로는 많은 전력과 공간을 필요로 했으나 GV100을 통해 더 낮은 금액과 적은 공간 + 낮은 전력소모로 동일한 수준의 렌더링 실시간 처리가 가능하다고 강조하였습니다.

 

 

▲  반도체의 성능이 24개월마다 2배로 증가한다는 무어의 법칙이 맞지 않게 되었다고 소개했습니다. 컴퓨팅 파워에 대한 요구가 매우 높기 때문에 NVIDIA는 2050년까지 현재의 1000배 까지 컴퓨팅 파워를 늘리겠다고 언급했었습니다.

 

▲ 전통적인 HPC 클러스터는 엄청난 공간 및 전력을 필요로 하지만, NVIDIA TESLA V100을 적용하면 비용은 1/5, 공간 및 전력은 1/7 줄어든다고 강조하였습니다.

 

▲ 클라라(CLARA)는 흑백으로 촬영되는 의료용 이미지(CT, MRI, X-RAY 등)를 딥러닝을 통해 조금 더 판독하기 좋은 이미지로 만들어주는 NVIDIA의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼입니다. 이를 통해 의사들의 판독 정확성이 높아질 것으로 기대됩니다.

 

 

▲ NVIDIA는 TESLA V100 32GB, DGX-1 및 DGX Station을 발표했습니다. 기존보다 메모리를 2배로 늘려 32GB의 메모리를 탑재하였다고 소개했습니다. 여러 클라우드 서비스업체 및 OEM 벤더가 자사의 NVIDIA 제품을 사용한다는 점도 강조하였습니다. NVIDIA GPU CLOUD를 통해 NVIDIA 제품에 최적화된 프레임워크를 무료로 다운로드 받아 사용할 수 있다고 소개했습니다. 이 밖에도 인공지능에서의 추론을 위한 TensorRT 4 발표, NVIDIA TITAN V로도 딥러닝과 관련된 NVIDIA의 프레임워크를 사용할 수 있다는 점을 언급했습니다.

 

▲ 네트워크(모델)는 이전에는 단순했는데, 단순하면 좋을 듯 하지만 그만큼 정교성이 떨어진다고 언급하면서 결국 점점 더 복잡해지는 네트워크를 처리하려면 높은 GPU 성능이 필요하다고 강조했습니다.

 

▲ 인공지능 알고리즘들이 점점 복잡해짐에 따라 모델 및 데이터 사이즈가 커지므로 강력한 성능의 단일 GPU를 필요로하고 있다고 강조하면서 업계에서는 더 강력한 GPU를 원하고 있기때문에 GPU를 16개 까지 지원하는 DGX-2를 발표하게 되었다고 말했습니다. 이 제품은 하나의 제품이 2 PFLOPS의 성능을 갖추고 있다고 소개되었습니다.

 

▲ 12개의 TESLA V100 32GB 그래픽카드가 탑재되고, 스펙이 전반적으로 향상되었습니다.

 

▲ 기존에 FAIRSEQ 트레이닝에 15일이 필요했었는데, DGX-2는 1.5일이면 트레이닝이 완료될 정도로 강력한 성능을 갖추고 있다고 소개했습니다. 해당 제품은 9월에 발표될 예정입니다.

 

▲ DGX-2의 경우도 CPU와 비교하면 훨씬 더 많은 비용/공간/전력을 절약할 수 있겠습니다.

 

▲ 2012년 2개의 GTX 580을 사용해 AlexNet을 테스트했을때 6일의 시간이 걸렸지만 DGX-2를 사용하면 18분만에 끝낼 수 있다고 소개했습니다.

 

▲ 딥러닝을 위해서는 플랫폼/데이터/GPU파워를 모두 필요로 한다고 언급했습니다.

 

다음으로 NVIDIA Korea 차정훈 상무가 발표를 이어나갔습니다.

 

▲ NVIDIA Korea 차정훈 상무

 

▲ 딥러닝에서 추론 과정이 상당히 중요한데, 더 빠른 추론을 위한 TensorRT 4가 TensorFlow에 적용되어 있어 이를 통해 최소 수십배 이상 빠른 추론 속도를 기대할 수 있다고 언급했습니다.

 

▲ NVIDIA는 대규모 서버 클러스터에서 구동하는 컨테이너 관리를 위한 엔진인 KUBERNETES 가속을 NVIDIA GPU에서도 지원하겠다고 발표했습니다.

 

▲ 이미 전세계 많은 업체들이 자사의 솔루션을 프로덕션을 위한 엔진으로 이미 사용하고 있다고 소개했습니다.

 

▲ 앞으로는 다양한 운송수단들이 자율 주행으로 운행될 것이라고 언급되었습니다. 

 

▲ 자율 주행을 위해 우선 데이터를 수집해야하며, 수집된 데이터를 활용해 트레이닝을 진행하고, 트레이닝을 통해 만들어진 모델이 시뮬레이션으로 검증 되면 차량용 슈퍼컴퓨터에 탑재해 주행을 진행해보는 과정을 계속 반복해야 한다고 언급했습니다.

 

▲ NVIDIA는 자율 주행에서 중요한 인지를 처리하기 위한 모든 솔루션을 제공합니다.

 

▲ 자율 주행을 위해 여러가지를 인지하는 과정이 필요하며, 현재는 위와 같은 인지들이 진행되고 있으며, 차후에는 더 많은 것들을 인지해야 할 것이라고 강조했습니다.

 

▲ NVIDIA의 DRIVE PX부터 이어지는 자율 주행 플랫폼의 로드맵입니다. 칩 하나로 성능이 부족하면 가속기를 추가하고, 그것을 다시 하나의 칩으로 만드는 과정을 반복하는 식으로 성능을 개선하겠다고 언급했으며, 현재 ORIN까지 로드맵이 공개된 상태입니다. 자율 주행 플랫폼은 성능 + 전력 효율을 중요 가치로 보고 개발이 진행되고 있다고 소개되었습니다.

 

▲ 자율 주행 사고 등으로 인해 시뮬레이션의 중요성이 부각되고 있다고 언급하면서 자사의 자율 주행 VR 시뮬레이터를 소개하였습니다. 시뮬레이터는 단순히 정해진 케이스만 테스트를 진행하는 것이 아니라 다양한 경우를 자동으로 생성해 테스트가 된다고 소개했으며, 테스트카를 운행하는 것보다 훨씬 긴 주행 거리를 검증할 수 있다고 강조했습니다.

 

 

▲ NVIDIA DRIVE를 이미 370개 이상의 파트너사들이 개발에 사용하고 있다고 소개했습니다.

 

▲ 다양한 영역에서 로봇이 개발되고 있고, 활용되고 있기 때문에 해당 산업은 앞으로 크게 발전할 것이라고 소개했습니다.

 

▲ NVIDIA의 ISAAC은 로봇 개발을 돕기 위한 플랫폼이라고 소개했으며, 로봇에는 JETSON 슈퍼컴퓨터를 활용할 수 있다고 언급했습니다.

 

▲ NVIDIA는 인공지능, 그래픽, 자율 주행, 로봇, 의료 등 다양한 분야에 힘쓰고 있다는 것을 강조했습니다.

 

리뷰 목차

  • profile
    파덕 2018-04-24
    역시 기술의 발전이 대단하네요. 불과 4년만에 6일 걸리던게 18분이라니..
    자율주행 등 딥러닝기술이 필요한 분야가 더욱 많아질텐데 엔비디아의 입지가 더욱 굳건해질것 같습니다.
  • profile
    뽀송이 2018-04-28
    진짜 그래픽 기술은 우리 나라 업체는 안되는 건가.
    엄청난 시장임에도 도전하는 기업이 없다는게 서글프네요.
  • profile
    동맥경화 2018-04-28
    일반소비자용 제품 언급도 있었으면 좋았을텐데
  • profile
    누리우리 2018-04-30
    으 엔비디아 입사하고 싶네요. ㅎㅎ
  • profile
    Lode Runner 2018-05-06
    술을 마시고 차의 뒷자석에 타서 집으로 가자~
    넵 주인님~

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