반도체네트워크

죄송합니다. 더 이상 지원되지 않는 웹 브라우저입니다.

반도체네트워크의 다양한 최신 기능을 사용하려면 이를 완전히 지원하는 최신 브라우저로 업그레이드 하셔야 합니다.
아래의 링크에서 브라우저를 업그레이드 하시기 바랍니다.

Internet Explorer 다운로드 | Chrome 다운로드

엔비디아 젠슨 황 CEO, GTC 2020 기조연설서 ‘암페어(Ampere) 아키텍처’, ‘A100 GPU’ 등 자사 혁신기술 소개



-  BMW와의 파트너쉽 및 소프트웨어 애플리케이션, 하드웨어 시스템 등 차세대 GPU 아키텍처 암페어(Ampere)기반 신제품 대거 발표

F1.png

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr) 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 14일(현지시간) 미국 캘리포니아에 위치한 자택에서 GTC 2020 기조연설을 진행했다. 

9개의 에피소드로 진행된 본 기조연설에서는 멜라녹스(Mellanox) 인수건과 엔비디아 차세대 GPU 아키텍처 암페어(Ampere) 및 새로운 소프트웨어 기술에 기반한 다양한 신제품들이 발표됐다. 엔비디아는 3월 미국 새너제이에서 GTC 기술 콘퍼런스(GTC)를 개최하고, 기조연설을 진행할 예정이었으나, 코로나19의 확산 우려로 연기했다.

젠슨 황 CEO는 “코로나19에 맞서 용감하게 싸우고 있는 모든 분께 감사의 말씀을 전한다”며 발표를 시작했다. 이어, 연구원들과 과학자들이 함께 GPU와 인공지능(AI) 컴퓨팅을 활용해 코로나19를 치료·완화·억제·추적하며 해결할 수 있다고 설명했다. 발표된 내용은 다음과 같다.

• 옥스퍼드 나노포어 테크놀로지스(Oxford Nanopore Technologies)는 7시간 만에 바이러스 유전자를 시퀀싱(sequencing)했다.

• 플로틀리(Plotly)는 바이러스의 실시간 감염률 추적을 실행한다.

• 오크 리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory)와 스크립스 연구소(Scripps Research Institute)는 하루만에 10 억 개의 약물 조합을 스크리닝했다.

• 스트럭츄라 바이오테크놀로지(Structura Biotechnology), 미국 오스틴의 텍사스 대학교와 미국 국립보건원(National Institutes of Health)은 코로나바이러스의 스파이크 단백질의 3D 구조를 재구성했다.

F2.png

<그림 2> 스트럭츄라 바이오테크놀로지, 텍사스 대학교, 미국 국립보건원가 재구성한 코로나바이러스의 스파이크 단백질의 3D 구조 모습

또한, 엔비디아는 코로나19 대응을 위해 AI 기반 의료기기용 플랫폼인 엔비디아 클라라(Clara)를 대대적으로 업데이트했다. 젠슨 황 CEO는 “연구진과 과학자들이 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 통해 생명을 구하는 일은 엔비디아의 목표와 완벽하게 부합한다. 우리는 고성능컴퓨터(HPC)를 구축해 일반 컴퓨터가 다룰 수 없는 문제를 해결하고 있다”라고 말했다.

기조연설의 핵심은 현재 글로벌 정보 경제의 견인차 역할을 하는 데이터센터가 변화하고 있는 방식과 지난달 엔비디아가 인수 완료한 멜라녹스와의 비전 제시였다.

젠슨 황 CEO는 “데이터센터는 신생 컴퓨팅 장치”라며 “엔비디아는 실리콘밸리, CPU와 GPU가 연결하는 방식, 소프트웨어 전체 스택, 궁극적으로 나아가 전체 데이터센터의 성능을 가속화하고 있다”고 덧붙였다.

데이터센터급 컴퓨팅에 최적화된 시스템

엔비디아의 성능 가속화는 새로운 종류의 데이터센터급 컴퓨팅에 최적화된 새로운 GPU 아키텍처를 토대로 시작되며, 이는 AI 훈련과 추론을 통합하고 유연하고 탄력적인 가속화를 가능하게 한다. 엔비디아 A100은 엔비디아 암페어 아키텍처를 기반으로 하는 최초의 GPU로서 엔비디아 8세대 GPU의 최고 성능을 자랑한다. 현재 엔비디아는 데이터 애널리틱스, 과학 컴퓨팅과 클라우드 그래픽을 목표로 구축된 A100을 생산 및 출하하고 있다.

알리바바 클라우드(Alibaba Cloud), 아마존웹서비스(Amazon Web Services), 바이두 클라우드(Baidu Cloud), 시스코(Cisco), 델 테크놀로지(Dell Technologies), 구글 클라우드(Google Cloud), 휴렛팩커드 엔터프라이즈(Hewlett Packard Enterprise), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 오라클(Oracle) 등을 포함한 세계 최고의 서비스 제공업체와 시스템 구축업체를 포함한 18개의 기업들이 엔비디아 A100 GPU를 활용하고 있다.

엔비디아 암페어 아키텍처와 이를 기반으로 한 A100를 통해 컴퓨팅 성능이 최대 20배 빨라진다. A100의 5가지 핵심 기능은 다음과 같다.

• 540억 개 이상의 트랜지스터를 통해 세계에서 가장 큰 7-나노미터 프로세서를 갖췄다.

• 단정도 AI 훈련을 가속화하는 새로운 수학 형식인 TF32와 3세대 텐서 코어(Tensor Core)가 탑재됐다. 엔비디아의 텐서 코어는 유연성, 속도, 사용 용이성면에서 뛰어나다.

• AI 수학의 본질적으로 희박한 특성을 활용하여 고성능을 구현해 효율성을 높인 신기능으로 구조적 희소성 가속을 지원한다.

• 멀티-인스턴스 GPU을 사용하면 각각의 리소스를 갖춘 최대 7개의 개별 GPU로 단일한 A100 GPU로 분할한다.

• 3세대 NV링크(NVLink) 기술로 GPU간의 고속 연결속도를 2배로 향상시켜 A100 서버가 하나의 대용량 GPU의 역할을 한다.

이러한 기능을 통해 A100는 엔비디아의 전세대 볼타(Volta) 아키텍처보다 6배 향상된 훈련 성능과 7배 향상된 추론 성능을 제공한다.

엔비디아 DGX 100, 5페타플롭스급 성능 달성

엔비디아는 엔비디아 A100를 기반으로 한 3세대 엔비디아 DGX AI 시스템이자 세계 최초의 5 페타플롭(PF) 서버를 갖춘 엔비디아 DGX A100을 공개했다. DGX A100은 한 개의 시스템당 최대 56개의 애플리케이션으로 분할돼 각각 독립적으로 운용된다.

F3.jpg

<그림 3> 미국 에너지부의 아르곤 국립 연구소는 코로나19 분석과 대응을 위해 DGX A100의 AI와 컴퓨팅을 활용하고 있다

엔비디아 DGX A100는 단일 서버가 AI 훈련 같은 컴퓨팅 집약적 과제를 하기 위해 스케일 업(scale up)하거나 AI 배포나 추론을 위해 스케일 아웃(scale out)할 수 있다. 코로나19 분석과 대응을 위해 클러스터 AI와 컴퓨팅을 활용할 계획을 하고 있는 미국 에너지부의 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)와 플로리다 대학교, 독일 인공지능 연구소(German Research Center for Artificial Intelligence)가 해당 시스템을 조기에 도입했다. 클라우드와 파트너 서버 제조업체들은 A100를 HGX A100으로 사용할 수 있다.

젠슨 황 CEO는 “AI 훈련과 추론을 위한 5개의 DGX A100 시스템으로 구동되는 해당 데이터센터는 불과 100만 달러의 비용으로 28kwh(킬로와트)의 전력만을 필요로 한다. 일반적으로 데이터센터는 AI 훈련을 위한 50개의 DGX-1 시스템과 600개의 CPU 시스템을 기반으로 무려 1100만 달러의 비용이 들며 630kwh의 전력이 소모된다. 구매를 많이 할수록 비용 절감이 클 것이다”라고 말했다.

차세대 DGX 슈퍼POD(DGX SuperPOD)도 소개됐다. DGX 슈퍼POD는 140개의 DGX A100 시스템과 멜라녹스 네트워크 기술이 결합돼 700페타플롭급의 AI 성능을 제공하며, 이는 전세계에서 가장 빠른 20대 컴퓨터 중 하나에 해당한다.

F4.jpg

<그림 4> 700페타플롭 AI 고성능을 제공하는 DGX 슈퍼POD

엔비디아는 4개의 DGX 슈퍼POD으로 자체 데이터센터를 확장함으로써, 2.8엑사플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 추가한 총 4.6엑사플롭 성능을 자랑하는 세계에서 가장 빠른 AI 슈퍼 컴퓨터 새턴V(SATURNV) 슈퍼컴퓨터를 만들었다.

이외에도, 강력한 실시간 클라우드 컴퓨팅의 최첨단 기술을 갖춘 엔비디아 EGX A100가 발표됐다. EGX A100의 암페어 아키텍처 GPU는 3세대 텐서 코어와 새로운 보안 기능을 갖췄다. 엔비디아 멜라녹스 커넥트X-6 스마트NIC(ConnectX-6 SmartNIC)을 기반으로 안전하면서도 광속도를 갖춘 네트워크 기능이 탑재됐다.

세상에서 가장 중요한 애플리케이션을 위한 소프트웨어

엔비디아 GPU는 빅데이터 관리, 추천 시스템 생성, 실시간 대화형 AI 구축 등 세 가지 중요한 측면을 가속화하기 위해 주요 소프트웨어 애플리케이션을 강화한다. 

F5.jpg

이러한 새로운 툴은 머신 러닝의 효율적인 기술을 통해 데이터를 수집하는 기업들이 늘어나면서 등장하게 됐다. 젠슨 황 CEO는 “긍정적인 피드백을 통해 수집된 데이터 양의 폭발적으로 증가하고 있다”라고 전했다. 모든 기업들이 조직의 운용을 위해 아파치 스파크 3.0(Apache Spark 3.0) 기반 엔비디아 GPU 가속 지원을 하겠다며, 빅데이터 애널리틱스 엔진은 현대 세상에서 가장 중요한 애플리케이션이라고 설명했다.

아파치 스파크 3.0은 머신 런닝용 가속 플랫폼인 래피즈(RAPIDS)를 기반으로 데이터 추출, 변환, 로드 부문에서 벤치마크를 넘어서고 있다. 특히, 어도비 인텔리전트 서비스(Adobe Intelligent Services)는 아파치 스파크 3.0을 활용해 컴퓨팅 비용 절감을 90%나 달성했다. 또한 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), 애저 머신 런닝(Azure Machine Learning), 데이터브릭스(Databricks), 구글 클라우드 AI와 데이터프록(Dataproc)과 같은 세계적인 클라우드 분석 플랫폼의 선두 기업들은 엔비디아의 GPU를 통해 컴퓨팅 성능 가속화를 구현하고 있다.

젠슨 황 CEO는 “현재 데이터 양은 수십 혹은 수백 페타바이트지만 앞으로 엑사스케일 이상으로 기하 급수적으로 폭등하게 될 미래를 대비하고 있다”라고 말했다. 앞으로 빠르게 개인 인터넷 세상의 중추 역할을 하게 될 차세대 추천시스템 구축을 위한 엔드-투-엔드 프레임인 엔비디아 멀린(NVIDIA Merlin)도 공개됐다. 멀린은 100테라바이트 데이터세트를 활용해 추천 시스템을 구축하는 데 필요한 시간을 4일에서 단 20분으로 단축시킨다.

또한, 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AI 플랫폼 기반으로 구축될 수 있는 실시간 멀티모달 대화형 AI를 위한 새로운 엔드-투-엔드 플랫폼인 엔비디아 자비스(NVIDIA Jarvis)에 대해 자세히 설명했다. 그는 엔비디아 자비스 데모버전을 소개하며, 인공지능 미스티(Misty)가 날씨에 대해 실시간으로 던지는 복잡한 여러 질문을 이해하고 친절하게 대답하는 모습을 선보였다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아 RTX가 시그라프(SIGGRAPH) 2018에서 출시된 이후 빠르게 발전한 실시간 레이 트레이싱을 분석하며, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 소개했다. 이를 통해 동일한 디자인 프로젝트의 서로 다른 과제를 맡아 다른 장소에서 다른 툴을 사용하는 여러 디자이너들이 동시에 협력할 수 있으며, 현재 초기 액세스 고객들이 사용할 수 있다"고 말했다.

자율주행 자동차를 선도하는 엔비디아 드라이브

자율주행 자동차는 컴퓨팅 분야에서 우리 시대의 가장 큰 도전 과제다. 자율주행 자동차는 엔비디아가 엔비디아 드라이브(NVIDIA DRIVE)를 통해 주력하여 개발하고 있는 분야다. 엔비디아 드라이브는 엔비디아 암페어 GPU가 탑재된 새로운 오린(Orin) SoC(시스템온칩)를 활용해 전면 유리창에 5W ADAS 시스템을 제공하고 최대 2,000개의 TOPS(초당 테라 연산) 레벨5 로보택시 시스템으로 업그레이드하면서 에너지 효율성과 고성능을 달성했다. 이제 자동차 제조업체들은 자동차의 각 부분에 AI를 구축하기 위해 단일의 컴퓨팅 아키텍처와 단일의 소프트웨어 스택을 사용한다.

젠슨 황 CEO은 “자동차 제조업체가 자동차 한 대 전체에 대해 단일의 아키텍처를 적용하고 소프트웨어 개발을 활용하는 것이 이제 가능해 졌다”라고 말했다.

엔비디아 드라이브 에코시스템은 현재 자동차, 트럭, 티어1 자동차 공급업체, 차세대 모빌리티 서비스, 신생기업, 매핑 서비스, 시뮬레이션 모두에 활용될 수 있다.

젠슨 황 CEO는 "엔비디아가 자율 자동차 전체를 관리하기 위해 엔비디아 드라이브 기술 제품군에 엔비디아 드라이브 RC(Drive RC)를 추가했다"고 발표했다.

로보틱스

젠슨 황 CEO는 엔비디아가 소프트웨어 정의형 로보틱스 플랫폼인 엔비디아 아이작(Issac)을 지속적으로 발전시키고 있으며 세계 최대 자동차 제조업체 BMW가 공장의 물류운송을 돕기 위해 엔비디아 이삭 로보틱스를 선택했다고 발표했다.

F6.jpg

<그림 6> 공장 운용을 위해 엔비디아 아이작 로봇 플랫폼을 선택한 BMW

BMW은 전세계에 있는 50개의 공장에서 56초마다 자동차 한 대를 생산하고 있다. 이는 40개의 다양한 모델, 수백가지의 옵션, 전세계 2,000개의 공급업체에서 오는 3,000개의 부품으로 구성된다. BMW는 이제 배달 서비스, 소매, 자율 모바일 로봇, 농업, 서비스, 물류, 제조와 헬스케어를 망라하는 엔비디아의 글로벌 로봇 에코시스템에 합류하게 됐다.

그는 “미래의 공장은 하나의 거대한 고효율 로봇 플랫폼에 기반할 것이다. 공장 내부에서 움직이는 모든 부품은 AI로 작동될 것이며, 앞으로 대량생산되는 모든 단일 물품들은 개인 맞춤형으로 변화할 것이다”라고 말했다. 



leekh@seminet.co.kr
(끝)
<저작권자(c) 반도체네트워크, 무단 전재-재배포 금지>


PDF 다운로드

개인정보보호법 제15조에 의한 수집/이용 동의 규정과 관련하여 아래와 같이 PDF 다운로드를 위한 개인정보 수집 및 이용에 동의하십니까? 동의를 거부할 수 있으며, 동의 거부 시 다운로드 하실 수 없습니다.

이메일을 입력하면,
(1) 신규참여자 : 성명/전화번호/회사명/분야를 입력할 수 있는 입력란이 나타납니다.
(2) 기참여자 : 이메일 입력만으로 다운로드가 가능합니다.

×

회원 정보 수정



* 가입시 이메일만 입력하신 회원은 이름란을 비워두시면 됩니다.