엔비디아는 그래픽 데이터 처리로 시작한 GPU 기술을 인공지능에 적극 활용하면서 더욱 넓은 영역으로 확장해 나가고 있습니다. 엔비디아의 연례 기술 이벤트인 GTC는 ‘GPU 기술 콘퍼런스’의 줄임말인데요, ‘그래픽 처리 유닛’이라는 이름에 걸맞지 않게 GPU는 높은 연산 능력을 바탕으로 그래픽뿐 아니라 다양한 분야에서 더 많이 쓰이고 있는 모습입니다.

엔비디아의 젠슨 황 CEO는 4월 12일 열린 ‘GTC 2021’의 기조연설에서 “엔비디아는 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션 등 ‘풀 스택(full stack)’ 컴퓨팅 플랫폼을 꾸준히 발전시켜 왔다. 특히 소프트웨어 분야의 최적화를 가속화하면서 소프트웨어 기업으로 확장 중”이라고 소개했습니다. 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 기술 스택을 전방위로 제공하겠다는 의지를 보였다고 할 수 있겠습니다.

이런 흐름을 반영해 올해 GTC 2021에서는 메타버스, 데이터센터, 인공지능, 모빌리티 등 다양한 분야에 걸쳐 엔비디아의 컴퓨팅 기술과 활용사례 등이 소개되었습니다.

실시간 협업과 시뮬레이션을 위한 메타버스

젠슨 황 CEO는 “컴퓨터가 학습을 하고, 소프트웨어가 소프트웨어를 개발하며, 클라우드에서 AI 서비스가 이뤄지는 시대이다. AI와 5G는 4차 산업혁명의 원동력이 되었고, 전세계 어느 곳이든 자동화 시스템과 로봇을 배포할 수 있게 했다. 다음 단계는 현실의 디지털 트윈인 가상세계, 바로 메타버스(metaverse)가 될 것”이라고 전망했습니다.

젠슨 황 CEO가 바라보는 메타버스는 ‘3D 공간을 공유하고 가상으로 확장된 물리 공간을 결합한 세계’로 정리할 수 있는데요. 이런 개념의 메타버스는 게임 분야를 중심으로 꾸준히 시도되고 있는 상황입니다. 엔비디아는 메타버스를 게임뿐 아니라 다양한 분야에서 구현하기 위한 수단으로 ‘옴니버스(Omniverse)’를 소개했습니다.

작년에 엔비디아가 소개한 옴니버스는 3D 가상세계를 만들고 물리 공간을 확장하는 플랫폼입니다. 이 가상세계에서 실시간으로 디자인 협업을 하거나 디지털 트윈을 만들어 시뮬레이션을 할 수 있고, VR(가상현실)/AR(증강현실)로 확장하는 것도 가능하다고 합니다.

옴니버스에 대해서는 지난 글에서 자세히 소개했습니다.

• 같이 보기: 엔비디아 옴니버스, 제조·건축 산업으로 메타버스의 확대 노린다

GPU 컴퓨팅의 가능성 극대화하는 데이터센터

엔비디아는 GPU 기반의 가속 컴퓨팅이 새로운 데이터센터를 요구한다고 보고 있습니다. AI와 딥러닝 기술을 활용한 서비스가 늘어나면서, 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하는 기술과 데이터센터의 성능이 더욱 중요해지고 있습니다. 그리고 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지, 보안 등의 기능을 소프트웨어로 에뮬레이션하는 데이터센터 가상화도 이슈로 떠오릅니다. 젠슨 황 CEO는 효과적인 데이터 처리를 위한 ‘블루필드-3(BlueField-3)’ DPU(데이터 처리 유닛), 데이터센터용 CPU인 ‘그레이스(Grace)’ 등 새로운 프로세서를 소개했습니다.

가상화나 SDDC(소프트웨어 정의 데이터센터), 클라우드 등으로 컴퓨팅 아키텍처가 발전하고 인공지능의 활용이 확산되면서 데이터의 양이 크게 늘고 있는데요. CPU를 대신해 서버 간의 데이터 전달을 수행할 수 있는 DPU로서 엔비디아가 내세운 블루필드는 엔비디아가 인수를 추진 중인 Arm 코어 기반의 SoC(시스템 온 칩)입니다.

젠슨 황 CEO는 “AI가 확산되면서 새로운 소프트웨어 개발 방식을 위한 새로운 유형의 컴퓨터가 필요해진다”면서, “블루필드는 18개월마다 새로운 세대가 선보일 계획인데, 차세대 DPU인 블루필드-3는 400Gbps의 네트워크 속도와 새로운 수준의 보안 기능을 제공한다”고 소개했습니다.

GPU 컴퓨팅은 많은 코어를 가진 GPU가 CPU의 연산 능력을 강화하는 것이 기본 개념인데, 기존 x86 아키텍처에서는 메모리와 GPU 사이에 데이터를 전송하는 속도가 느려서 병목이 생긴다고 합니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아가 개발한 그레이스 CPU는 Arm 아키텍처를 기반으로 GPU와 DPU를 결합했습니다. NV링크(NVLink)를 지원해 메모리와 GPU 사이의 병목을 해소하고 대량의 데이터를 처리하는 효율을 높이는 것이 특징입니다.

더 강력한 인공지능을 더 쉽게 사용한다

지난 몇 년간 엔비디아는 AI를 위한 컴퓨팅 시스템과 소프트웨어를 폭넓게 지원한다는 전략을 유지하고 있습니다. 통합 컴퓨팅 시스템인 엔비디아 DGX와 관련해서, 이번 GTC 2021에서는 소형 데이터센터를 위한 DGX 스테이션(DGX Station)과 대규모의 AI 컴퓨팅을 위한 데이터센터 솔루션인 DGX 슈퍼팟(DGX SuperPOD)의 업그레이드가 소개됐습니다.

신제품인 DGX 스테이션 320G는 초당 8TB의 메모리 대역폭으로 A100 GPU 4개를 연결합니다. 대형 AI 모델을 훈련시킬 수 있는 성능을 제공하면서 전력소비량은 1500W에 불과한 것이 특징입니다. 한편, DGX 슈퍼팟은 새로운 80GB 엔비디아 A100 GPU와 90TB 메모리, 블루필드-2 DPU를 탑재하고, 초당 2.2EB(엑사바이트)의 대역폭을 제공합니다. 이번 GTC 2021에서 엔비디아는 네이버가 인공지능 서비스인 클로바를 위한 한국어 인식 훈련에 DGX 슈퍼팟을 사용하고 있다고 소개했습니다.

또한, 엔비디아는 강력한 AI를 손쉽게 활용할 수 있게 돕는 애플리케이션을 소개하면서, 코딩 작업이 필요 없는 다양한 NGC(NVIDIA GPU Cloud) 사전학습 모델을 오픈소스로 제공한다고 전했습니다. 이번에 소개된 AI 애플리케이션에는 ▲사용자의 애플리케이션에 맞춰 사전학습 모델을 조정할 수 있는 타오(TAO) ▲음성인식과 번역을 위한 딥러닝 대화형 AI를 제공하는 자비스(Jarvis) ▲다양한 분야를 위한 추천 시스템 프레임워크 멀린(Merlin) ▲AI로 화상회의 경험을 향상시키는 맥신(Maxine) ▲대량 데이터 기반의 추론 서버를 위한 트라이톤(Triton) 등이 있습니다.

자율주행 자동차를 위한 플랫폼 기술

또한, 엔비디아는 자율주행 자동차를 위한 AI 플랫폼인 ‘엔비디아 드라이브(NVIDIA DRIVE)’도 소개했습니다. 자율주행 자동차는 그 알고리즘이 정교해지면서 컴퓨팅에 대한 요구가 꾸준히 늘고 있는데, 기능 안전성과 사이버 보안 등에 대한 규정을 지키는 것도 중요하게 꼽힙니다. 엔비디아 드라이브는 이런 흐름에 대응하기 위한 AI 기술을 지원하는데 중점을 두고 있습니다. 엔비디아의 8세대 하이페리온(Hyperion) 자동차 플랫폼은 센서와 중앙 컴퓨터 등의 하드웨어와 3D 실측 자료, 네트워킹 등의 소프트웨어를 포함한다고 합니다.

자율주행 플랫폼의 핵심은 역시 두뇌 역할을 할 프로세서라고 할 수 있는데요. 젠슨 황 CEO는 “앞으로의 자동차는 중앙 컴퓨터 1대가 클러스터, 인포테인먼트, 승객과의 상호작용, 자율주행의 신뢰도를 위한 컨피던스 뷰(confidence view) 등의 기능을 모두 처리하게 될 것”이라면서, 프로세서의 중요성을 강조했습니다. 그리고 2022년 오린(Orin), 2025년 아틀란(Atlan) 등 엔비디아 자율주행차 프로세서의 개발 로드맵을 소개했습니다. 오린은 볼보의 차세대 XC90 모델에 탑재될 예정이며, 아틀란은 새로운 Arm CPU와 차세대 GPU 아키텍처뿐 아니라 딥러닝과 컴퓨터 비전 가속기를 포함할 예정입니다.

이와 함께 젠슨 황 CEO는 “자동차 산업은 기술산업이 되고 있으며, 비즈니스 모델도 소프트웨어 중심으로 바뀔 것”이라고 전망하면서, 옴니버스 기반의 물리 시뮬레이션과 디지털 트윈을 엔비디아 드라이브에서 사용할 수 있다고 소개했습니다. 그리고 자율주행 자동차의 개발 공정 전반을 위해 디지털 트윈을 만들 수 있는 드라이브 Sim(Drive Sim)을 올 여름에 내놓을 것이라고 밝혔습니다.