KAIST가 그래프 기계학습 추론의 그래프처리, 그래프 샘플링 그리고 신경망 가속을 스토리지/SSD 장치 근처에서 수행하는 기술을 개발했다. 명칭은 '전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술(이하 홀리스틱 GNN)'이다. KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA)를 동반한 새로운 형태의 계산형 스토리지/SSD 시스템에 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어와 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어를 시제작했다. 이는 이상적 상황에서 최신 고성능 엔비디아 GPU를 이용한 기계학습 가속 컴퓨팅 대비 7배의 속도 향상과 33배의 에너지 절약을 가져올 수 있다. 그래프 자료구조가 적용된 새로운 기계학습 모델은 기존 신경망 기반 기계학습 기법들과 달리, 데이터 사이의 연관 관계를 표현할 수 있어 페이스북, 구글, 링크드인, 우버 등의 SNS 서비스부터, 내비게이션, 신약 개발 등 광범위한 분야와 응용에서 사용된다. 예를 들면 그래프 구조로 저장된 사용자 네트워크를 분석하는 경우 일반적인 기계학습으로는 불가능했던 현실적인 상품 및 아이템 추천, 사람이 추론한 것 같은 친구 추천 등이 가능하다. 이러한 신흥 그래프 기반 신
GPU 자원 확보로 음식물 분석 AI 모델 성능 발전에 기대 누비랩이 2021년에 이어 2022년에도 인공지능산업융합사업단(이하 AICA) 지원사업 대상자로 선정됐다고 29일 밝혔다. 이번 결정은 AICA가 2021년 동안 지원 한 기업 중, 누비랩을 국가 AI 데이터 센터 자원 활용 우수 성과 기업으로 선정해 2022년에도 지원사업을 진행하기로 한 것이다. 누비랩은 AI 푸드 스캔 기술을 기반으로 음식 이미지를 비교 분석하고 음식 각각의 종류와 양을 파악해 헬스케어 솔루션 및 음식물 쓰레기 감축 솔루션을 제공하는 스타트업이다. 누비랩은 이번 지원 사업으로 NVIDIA GPU A100 8개가 장착된 서버를 통해 지속적인 AI 개발이 가능하게 됐다. AI 모델 개발에서는 백본, 옵티마이저 등 여러가지 조건으로 학습하며 최적의 모델을 찾는 것이 중요하다. 하지만 많은 국내 기업들의 개발자들이 여건상 풍부한 자원 속에서 일하는 것이 쉽지 않다. 누비랩의 개발자들은 이번 지원 사업으로 넉넉한 GPU 자원으로 인공지능을 개발하면서 떠오르는 아이디어들을 주저하지 않고 시도하여 솔루션을 찾을 수 있게 됐다. 또한 지금까지 수집한 수백만개의 음식물 이미지 데이터를 활용해
헬로티 서재창 기자 | 엔비디아는 GPU 제조사를 넘어 AI 컴퓨팅 기술을 개발 및 제공하는 종합 컴퓨팅 기업이다. 최근에는 실시간 3D 협업을 지원하는 메타버스 솔루션 ‘엔비디아 옴니버스’로 여러 산업 분야의 원격 협업 및 시뮬레이션을 지원하고 있다. 이외에도 엔비디아의 영역은 AI 서버부터 슈퍼컴퓨터, 오토노머스 머신까지 광범위하다. 이에 유응준 엔비디아 코리아 엔터프라이즈 사업부문 대표를 만나 2022년도 비즈니스 로드맵을 들어봤다. 2021년을 돌아봤을 때 주요 비즈니스 성과와 아쉬웠던 점을 무엇인가요? 2021년도 비즈니스는 전년 대비 약 2배 성장을 달성했습니다. 이는 핵심적인 엔터프라이즈 고객들이 새로운 비즈니스 모델을 만들기 위해 AI에 더욱 적극적으로 투자했기 때문입니다. 한편, 한 해 동안 아쉬웠던 점은 대면 소통이 불가능했던 상황으로 인해 고객과 보다 깊이 있는 소통이 어려웠습니다. 포스트 코로나 시대를 맞아 어떤 비즈니스 전략을 구상 중인가요? 메타버스가 메가 트렌드로 자리 잡으면서, 엔비디아는 옴니버스와 같은 플랫폼을 구축하고 활용하면서 비즈니스를 새롭게 확장하고 있습니다. 또한, AI와 관련된 데이터의 크기 및 모델이 복잡해지면서 A
헬로티 김진희 기자 | 삼성전자가 반도체 패키징 기술 혁신을 통해 고성능 반도체용 2.5D 패키징 솔루션 ‘H-Cube(Hybrid-Substrate Cube)’를 개발하고, 고성능 반도체 공급을 확대한다고 11일 밝혔다. 삼성전자는 기존 2.5D 패키징 솔루션 I-Cube에 이어 이번에 고대역폭 메모리(HBM)를 6개 이상 탑재할 수 있는 업계 최고 사양의 H-Cube를 확보하며, 데이터 센터·인공지능(AI)·네트워크 등 응용처별 시장에 맞는 맞춤형 반도체를 고객 수요에 맞춰 다양한 형태의 패키지로 제공할 수 있게 됐다. 삼성전자 H-Cube는 실리콘 인터포저 위에 CPU와 GPU 등의 로직(Logic)과 HBM을 배치한 2.5D 패키징 솔루션으로 △HPC △데이터 센터 △네트워크용 고사양 반도체에 사용된다. H-Cube는 고사양 특성 구현이 쉬운 메인 기판 아래 대면적 구현이 가능한 보조 기판을 추가로 사용하는 2단 하이브리드 패키징 구조로, 로직과 함께 HBM 6개 이상을 효율적으로 탑재할 수 있는 장점이 있다. 삼성전자는 메인 기판과 보조 기판을 전기적으로 연결하는 솔더볼(Solder ball)의 간격을 기존보다 35% 좁혀 기판 크기를 최소화하며,
헬로티 서재창 기자 | 인텔은 28일인 오늘 진행된 인텔 이노베이션 행사에서 개발자 커뮤니티에 대한 새로운 약속과 소프트웨어 및 하드웨어 전반에 걸친 개발자 우선 접근 방식을 강조했다. 신제품, 개발자 도구, 기술에 대한 발표에서는 인텔이 개방형 에코시스템을 강화하고 개발자가 선호하는 도구와 환경을 사용하도록 선택권을 보장하며 CSP, 오픈 소스 커뮤니티, 스타트업 등과 신뢰 및 파트너십을 구축하는 데 초점을 맞추고 있음을 강조했다. 팻 겔싱어(Pat Gelsinger) 인텔 CEO는 "개발자들은 반도체를 토대로 하는 디지털 세계의 진정한 슈퍼히어로다. 인텔은 실리콘의 무한한 가능성을 열기 위해 주기율표의 모든 원소를 활용할 것이다. 이를 통해 개발자를 지원하고 함께 혁신의 시대를 열어갈 것"이라고 밝혔다. 인텔은 필요한 자료에 쉽게 접근하도록 경로를 개선하고 CPU 및 가속기 아키텍쳐 전반에서 개발을 단순화하기 위해 업데이트된 통합 디벨로퍼 존, 원API 2022 툴킷 및 새로운 원API 엑셀런스 센터를 포함한 개발자들을 위한 주요 지원 내용을 상세히 설명했다. 인텔은 개발자들이 파괴적 혁신, 혁신 발견 및 변화 창출을 추구하도록 제품 및 공정 로드맵을 진
헬로티 함수미 기자 | 코로나19 팬데믹으로 인해 촉발된 뉴노멀 시대는 디지털 트랜스포메이션을 크게 앞당겼다. 5G, VR, AR 기술의 발전으로 시‧공간의 제약이 없는 ‘메타버스’는 한계 없는 가능성을 제시한다. 메타버스란 무엇일까? 메타버스를 제대로 활용할 수 있는 방법은 무엇일까? 지난 10월 6일 진행된 메타콘 2021에서 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼 담당 부사장 리차드 케리스의 강연을 정리했다. 메타버스, 가상세계의 집합체 온택트 시대가 도래하면서 전 세계 주요 기업의 온라인 기반 성장세는 오프라인 기반의 산업을 넘어서고 있다. 메타버스 산업의 경제 규모는 2025년 기준 2800억 달러로 전망되고 있다. 이런 흐름 속 글로벌 기업은 산업 전반에 파트너십과 협업을 형성해, 창의적 비즈니스를 지원하고 새로운 혁신적 방법을 모색하고 있다. ‘메타버스의 시작 : NVIDIA 옴니버스와 공유된 세상의 미래’ 세션에서 리차드 케리스 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼 담당 부사장은 메타버스를 ‘가상 세계의 집합체’라고 말했다. 가상세계는 모든 산업에서 찾아볼 수 있다. 건축, 미디어, 엔터테인먼트, 게임 개발, 제품 생산 및 설계, 과학, 의료, 로봇 공학, 자
헬로티 조상록 기자 | 슈퍼마이크로컴퓨터(이하 슈퍼마이크로)는 엔비디아 암페어 아키텍처 GPU 및 AI 액셀러레이터가 탑재된 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서를 기반으로 하는 새로운 시스템을 발표했다. 이번에 새롭게 발표된 서버는 로우 레이턴시와 뛰어난 애플리케이션 성능을 요구하는 까다로운 AI 애플리케이션을 위해 설계됐다. 2U 엔비디아 HGX A100 4-GPU 시스템은 고속 CPU-GPU 및 GPU-GPU 상호연결을 통해 최신 AI 훈련 클러스터를 대규모로 배포하는 데 적합하다. 슈퍼마이크로 2U 2-노드 시스템은 전원 공급 장치와 냉각 팬을 공유함으로써 탄소 배출량뿐만 아니라 에너지 사용량 및 비용을 절감한다. 또한 각 워크로드에 적합한 다양한 개별 GPU 액셀러레이터를 지원한다. 2U 엔비디아 HGX A100 서버는 인텔 딥러닝 부스트 기능이 탑재된 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서를 기반으로 하며 분석, 훈련, 추론 워크로드에 최적화돼 있다. 이 시스템은 4개의 A100 GPU가 엔비디아 NV링크와 완전히 상호 연결되어 최대 2.5 페타플롭의 AI 성능을 제공할 수 있으며, 최대 320 GB의 GPU 메모리를 제공한다. 이 시스템은 BERT
헬로티 서재창 기자 | 엔비디아의 모델들은 은행과 소매업계의 음성 자동화 고객 서비스 라인을 지원하고 비디오 게임과 소설 속 캐릭터에 생동감을 불어넣는 한편, 디지털 아바타용 실시간 음성 합성을 지원한다. 엔비디아 크리에이티브 팀은 AI의 위력을 다루는 비디오 시리즈에 삽입돼 풍부한 표현력을 자랑하는 내레이션에도 음성 합성 기술을 사용하고 있다. 표현적 음성 합성은 엔비디아 연구진이 대화형 AI 분야에서 진행 중인 여러 연구의 일부다. 대화형 AI는 음성 합성외에도 자연어 처리, 자동 음성 인식, 키워드 검출, 오디오 개선 등 여러 요소를 포함한다. 엔비디아 GPU에서 효율적으로 실행되도록 최적화된 최첨단 연구의 일부는 엔비디아 NeMo 툴킷을 통해 오픈소스로 제작됐으며, 엔비디아의 NGC 컨테이너 허브와 기타 소프트웨어에서 제공된다. 엔비디아 연구진과 크리에이티브 전문가들은 음성 합성 기술을 실제 사례에 접목해 대화형 AI의 위력을 증명하고 있다. 그 일환으로 엔비디아는 ‘아이엠 AI’의 제작에 혁신적 음성 합성 모델을 사용한다. 아이엠 AI는 산업 전반을 재편하는 세계적 혁신을 소개하는 비디오 시리즈다. 얼마 전까지만 해도 해당 영상의 내레이션은 사람이
헬로티 함수미 기자 | 비맥스테크놀로지가 오는 9월 8일(수)부터 10일(금)까지 서울 코엑스에서 열리는 '스마트공장·자동화산업전 2021(Smart Factory + Automation World 2021, 이하 SF+AW 2021)'에 참가한다. 비맥스테크놀로지(대표 강태윤)은 SF+AW 2021에서 NRU-110V 시리즈와 Nuvo-8034, Nuvo-8108GC-XL를 선보인다. Nuvo-8108GC-XL은 NVIDIA RTX 30 시리즈의 RTX 3080까지 지원하는 엣지 AI GPU 컴퓨팅 플랫폼이다. 또한 이 시스템은 다음 단계를 향한 자율주행, 비전 인스펙션, 지능형 영상분석(IVA)과 같은 GPU 가속 엣지 컴퓨팅을 위해 FP23에서 29.8 TFLOPS에 이르는 엄청난 GPU 파워를 제공한다. Nuvo-8034는 Intel 9th/8th-Gen Core i 프로세서와 워크스테이션 등급의 Intel C246 칩셋으로 구동되는 뛰어난 컴퓨팅 파워를 제공한다. Nuvo-8034는 비교적 컴팩트한 크기에 7개의 확장 슬롯을 제공하는 새로운 종류의 Box PC다. PCIe 슬롯 중 2개는 CPU PEG 포트에 직접 연결되어 GPU와 고속 I/O 카드
헬로티 이동재 기자 | 기계 학습(ML) 알고리즘은 한때 주로 고성능 데이터센터 컴퓨팅 플랫폼에서만 접할 수 있었지만 지금은 에지(edge)로 점차 확장되어 가는 추세다. 에지 디바이스에서 실행되는 ML 알고리즘이 발전하면서 전력, 성능과 면적에 최적화된 하드웨어 아키텍처가 크게 증가하게 됐다. ML을 에지(edge)로 옮기려면 전력과 성능 면에서 중요한 요구사항이 뒤따른다. 평범한 상용 솔루션을 사용하는 방안은 실용적이지 않다. CPU는 너무 느리고, GPU/TPU는 비싼 데다 전력 소모량이 너무 크며 심지어 일반적인 기계 학습 가속기조차 사양이 과도하고 전력에 최적화되어 있지 않다. 이번 리포트에서는 차세대 에지 기계 학습 하드웨어 수요에 부합하는 효율적인 하드웨어 아키텍처를 만드는 방법에 대해 다룬다.
헬로티 이동재 기자 | KAIST 연구진이 이종 메모리와 광 네트워크를 활용해 GPU의 메모리 시스템의 용량과 대역폭 모두를 대폭 향상한 기술을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술은 기존에 소수의 글로벌 기업 주도 하에 개발돼 왔다. KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 3D XPoint 메모리(이하 XPoint)와 DRAM 메모리를 통합한 이종 메모리 시스템에서 광 네트워크로 통신하는 `옴-지피유(Ohm-GPU)' 기술 개발에 성공함으로써 기존 DRAM을 단독으로 사용한 전기 네트워크 기반의 GPU 메모리 시스템 대비 181% 이상의 성능 향상을 성취했다고 2일 밝혔다. 기존 GPU는 다수의 연산 장치로 구성돼 있어 연산 속도가 매우 빠르다는 장점이 있으나, DRAM을 단독으로 사용하는 메모리 시스템의 낮은 메모리 용량과 좁은 데이터 전송 대역폭으로 인해 연산 성능을 충분히 활용하지 못한다는 문제가 있다. 용량을 증가시키는 대안으로 DRAM을 XPoint로 대체하는 방법이 있으나, 이때 8배 큰 메모리 용량을 얻을 수 있는 반면 읽기/쓰기의 성능이 4배, 6배로 낮아진다. 또한, 대역폭을 증가시키는 대안으로 HBM(High Bandwidth Memor
헬로티 함수미 기자 | 엔비디아는 테슬라(Tesla)가 오토파일럿 및 자율주행 기능을 위해 엔비디아 GPU를 활용하고 있다고 밝혔다. 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy) 테슬라 AI 담당 수석 디렉터는 미 현지시간 6월 19일부터 25일까지 온라인으로 진행되는 컴퓨터 비전 컨퍼런스 CVPR 2021에서 오토파일럿 및 자율주행 기능을 위한 심층 신경망(DNN) 훈련에 사용하는 자사 슈퍼컴퓨터를 공개했다. 해당 클러스터는 8개의 엔비디아 A100 텐서(Tensor) 코어 GPU(총 5,760 GPU)의 720개 노드를 활용하여 업계 최고 수준인 1.8 엑사플롭(exaflops) 성능을 구현한다. 플롭(FLOPS, FLoating point Operations Per Second)은 컴퓨터의 성능을 수치로 나타낼 때 주로 사용되는 단위다. 초당 부동소수점 연산이라는 의미로 컴퓨터가 1초동안 수행할 수 있는 부동소수점 연산의 횟수를 기준으로 삼는데, 안드레아 카르파티 디렉터는 플롭 측면에서 보면 해당 슈퍼컴퓨터는 세계 5위 수준이라고 설명했다. 자동차 산업에 전례없는 수준의 컴퓨팅 기술이 적용되고 있는 가운데, 테슬라는 자율자행차 엔지니어들이 최첨단 기
[헬로티=서재창 기자] 에이디링크가 오는 6월 1일(화) 오전 10시부터 11시까지 매뉴팩처링티비(이하 MTV)를 통해 온라인 세미나를 개최한다고 밝혔다. 에이디링크가 진행하게 될 웨비나의 주제는 '엔비디아 GPU로 최적의 엣지 AI 구현 : 성능과 SWaP 모두 충족하기'다. AI 애플리케이션은 엣지에서 발전하는 추세다. 엣지 AI는 모든 단계에서 성능, 생산성, 효율성의 향상을 보장하고 있다. 개발자는 엣지에서 AI 애플리케이션을 성공적으로 구현하기 위해 각 애플리케이션마다 다른 하드웨어, AI 네트워크, 프레임워크 옵션에서 수많은 어려운 선택에 직면하게 된다. 클라우드가 아닌 엣지에서 AI를 실행하기 위해서는 일반적으로 보다 많은 연구와 까다로운 과제 실행이 요구된다. 이에 에이디링크는 웨비나를 통해 엣지에서 적용된 AI 애플리케이션 사례를 공유하고, 엣지에서 AI 애플리케이션을 개발하기 위해 주요하게 고려해야 할 사항, 연구부터 배포 후 업그레이드까지 AI 구현을 최적화하기 위한 팁을 전할 예정이다. 발표자로 나서는 석병철 에이디링크 부장은 "엣지 AI는 공장과 물류, 레스토랑 등 다양한 분야에서 적용되는 추세다. 웨비나에서는 엣지 AI가 산업 애플리
[헬로티] GTC 2020, 데이터센터의 성능 가속화 위해 암페어(Ampere)기반 혁신 기술 공개 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 지난 5월 미국 캘리포니아에 위치한 자택에서 GTC 2020 기조연설을 진행했다. 엔비디아는 지난 3월 미국 새너제이에서 GTC 기술 콘퍼런스(GTC)를 개최하고, 기조연설을 진행할 예정이었으나, 코로나19의 확산 우려로 연기된 바 있다. ▲엔비디아 젠슨 황 CEO 9개의 에피소드로 진행된 본 기조연설에서는 멜라녹스(Mellanox) 인수건과 엔비디아 차세대 GPU 아키텍처 암페어(Ampere) 및 새로운 소프트웨어 기술에 기반한 다양한 신제품들이 발표됐다. 엔비디아는 코로나19 대응을 위해 AI 기반 의료기기용 플랫폼인 엔비디아 클라라(Clara)를 대대적으로 업데이트했다. 이와 관련해 젠슨 황 CEO는 “코로나19에 맞서 용감하게 싸우고 있는 모든 분께 감사의 말씀을 전한다”며 “연구원들과 과학자들이 함께 GPU와 인공지능(AI) 컴퓨팅을 활용해 코로나19를 치료·완화·억제·추적하며 해결할 수 있다”고 설명했다. 이
[첨단 헬로티] 엔비디아는 국내의 인공지능(AI) 헬스케어 스타트업들이 제품 혁신을 가속화하기 위해 자사의 GPU를 적극 활용하고 있다고 전했다. 그 중에서 최근 코로나19 감염증 여부를 확인할 수 있는 AI 기반 웹사이트를 무료로 공개해 화제가 되고 있는 AI 헬스케어 솔루션 기업 뷰노(VUNO)는 엔비디아 GPU를 기반으로 다양한 질병 진단을 돕는 AI 제품을 개발했다. ▲뷰노메드 펀더스 AI 제품 뷰노는 코로나19 확진 환자의 데이터를 기반으로 최적화한 AI 기반 흉부 CT 영상 판독 솔루션인 뷰노메드 렁퀀트(VUNO Med-LungQuant)와 흉부 엑스레이 판독 솔루션인 뷰노메드 체스트 엑스레이-코로나19 버전(VUNO Med-Chest X-ray: COVID-19 Version) 2가지 솔루션을 웹사이트를 통해 무료로 공개했다. 공식 웹사이트를 통해 전 세계 어디에서나 실시간으로 이용가능한 이 솔루션은 사용자가 흉부 엑스레이 사진을 올리면 5초 이내, 흉부 CT 스캔을 올리면 1분 이내에 결과를 알 수 있다. 뷰노의 AI 알고리즘은 방대한 조건들과 관련된 대규모 빅데이터 풀을 활용하도록 설계됐다. 뷰노는 골 연령(뼈 나이) 측정, 퇴행성 뇌 질환
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