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엔비디아 GTC 2018, 컴퓨팅의 미래와 엔비디아 청사진을 제시하다

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엔비디아는 지난 3월 26일에서 29일(현지시간)까지 미국 실리콘밸리 산호세에서 성황리에 개최된 엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스를 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.

‘드라이브 컨스텔레이션’ - 자율주행 테스트 및 검증 가능

각기 다른 두 개의 서버를 기반으로 한 컴퓨팅 플랫폼인 ‘드라이브 컨스텔레이션’은 실제 같은 시뮬레이션을 통해 자율주행차량을 테스트할 수 있는 클라우드 기반 시스템을 소개하고, 자율주행차량을 도로에서 적용하기 위한 보다 안전하고 확장 가능한 방법을 마련했다고 말했다.
첫 번째 서버에서는 엔비디아 드라이브 심(DRIVE Sim) 소프트웨어를 실행해 카메라, 라이다 및 레이더와 같은 자율주행차의 센서를 시뮬레이션한다. 두 번째 서버의 강력한 엔비디아 드라이브 페가수스 AI 차량용 컴퓨터는 실제 도로에서 주행 중인 차량의 센서에서 온 것처럼 자율주행차 소프트웨어 스택 일체를 실행하고 시뮬레이션 된 데이터를 처리한다.
엔비디아 오토모티브 부문 부사장 겸 제너럴 매니저인 롭 송거(Rob Csongor)는 “프로덕션 자율주행차를 배포하려면 고객에게 필요한 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해 수십억 마일의 주행 거리를 테스트하고 이를 검증하는 솔루션이 필요하다”며, “엔비디아 드라이브 컨스텔레이션을 통해 비쥬얼 컴퓨팅 및 데이터센터 분야의 전문성을 결합해 이를 달성할 수 있었다. 가상 시뮬레이션을 통해 실제 도로에서보다 훨씬 적은 시간과 비용으로 맞춤형 시나리오 및 간혹 발생하는 코너 사례 등 수십 마일 분량을 테스트함으로써, 알고리즘의 우수성을 높일 수 있었다”고 말했다.
시뮬레이션 서버는 엔비디아 GPU를 기반으로 하며, 각각 생성된 시뮬레이션 센서 데이터 스트림은 드라이브 페가수스로 전달되어 처리된다.
드라이브 페가수스가 내리는 주행 명령은 시뮬레이터로 다시 전달되어 디지털 피드백 루프가 완성된다. 이러한 ‘순환구조의 하드웨어’ 사이클은 초당 30회 가량 발생하며, 페가수스에서 실행되는 알고리즘 및 소프트웨어가 시뮬레이션 차량을 올바르게 작동시키는지 검증하는데 사용된다.
드라이브 심 소프트웨어는 사진처럼 실제 같은 데이터 스트림을 생성해 다양한 종류의 테스트 환경 만들어낸다. 폭풍우 및 눈보라 등 다양한 날씨, 하루 중 다양한 시간 대에 나타나는 운전 중 눈부심 또는 야간의 시야 제한, 다양한 종류의 도로 표면 및 지형 등을 시뮬레이션 할 수 있다. 또한, 위험한 상황을 시뮬레이션 하여 실제 운전자의 위험은 피하면서 자율주행차의 대응력을 시험해볼 수도 있다.
엔비디아 드라이브 컨스텔레이션은 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 소프트웨어를 실행해 카메라, 라이다 및 레이더와 같은 자율주행차의 센서를 시뮬레이션하며, 두 번째 서버의 강력한 엔비디아 드라이브 페가수스 AI 차량용 컴퓨터는 실제 도로에서 주행 중인 차량의 센서에서 온 것처럼 자율주행차 소프트웨어 스택 일체를 실행하고 시뮬레이션 된 데이터를 처리한다.

DGX-2, 사상 첫 2페타플롭 딥 러닝 시스템

엔비디아는 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.
엔비디아의 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 GTC 2018에서 이 소식을 공개하며, “이번에 발표하는 딥 러닝 분야의 발전은 앞으로 펼쳐질 미래를 살짝 엿본 수준에 불과하다”며 “개선 사항의 대부분은 전세계의 표준으로 빠르게 자리 잡은 엔비디아의 딥 러닝 플랫폼을 토대로 하고 있다. 우리는 이 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.
가장 널리 채택되고 있는 테슬라 V100 GPU는 가장 메모리 집약적인 딥 러닝 및 고성능 컴퓨팅 워크로드를 처리할 수 있도록 메모리가 2배 확충됐다. 데이터 과학자는 이제 32GB의 메모리를 장착한 테슬라 V100 GPU를 통해 딥 러닝 모델의 트레이닝을 질적, 양적 측면에서 심화할 수 있게 되며 정확성도 더욱 향상된다. 또한 메모리 제약이 심한 HPC 애플리케이션의 성능을 이전의 16GB 버전 대비 최대 50% 가량 향상시킬 수 있다...(중략)