AI, 자율주행 4차 산업을 담는다. NVIDIA (200904)

엔비디아 20.09.05 발표(200904)

*생애 대만계 미국인[3]에서 대만 타이난에서 태어났고 가족과 미국 켄터키 주에 이주했다.이후 오리건 주에서 고등 학교를 마치고 1984년에 오리건 주립 대학에서 전기 공학 학사 학위, 1992년에 스탠포드 대학[4]전기 공학 석사 학위를 취득했다.대학을 졸업하고 LSI로지티크스과 AMD에서 마이크로 프로세서의 설계를 담당하고 1993년에 NVIDIA을 공동 설립했다.엔지니어 출신이지만 경영 능력이 탁월하고 NVIDIA을 세계 선두권의 반도체 회사로 거듭나게 한 큰 공로를 갖고 있다.여러 이유로 NVIDIA팬들에게는 애증의 대상이다.상술도 몰래 있는 분으로 키노트 때 특유의 검은 가죽 점퍼 복장이 유명하다.유명 어록에서는 “The more GPU you buy, the more money you save(더 나은 그래픽 카드를 살수록 더 많은 돈을 절약하게 됩니다)”)”과 “It just works(다만 잘 됩니다)”가 있다.

그래픽 처리를 위한 고성능 처리장치로 그래픽카드의 핵심이다.GPU는 게임이나 영상 편집 등 멀티미디어 작업에서 CPU를 보조하기 위한 부품으로 등장했다. 1999년 엔비디아가 ‘지포스’를 출시하면서 처음 나온 용어다. CPU와 달리 병렬 연산에 최적화돼 있는 GPU는 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능(AI) 컴퓨터의 핵심 부품으로 꼽히고 있는 GPU가 4차 산업혁명의 총아로 각광받은 것은 AI 연구에서 뛰어난 성능을 발휘한다는 점이 확인되면서다. 2010년 AI 분야 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수는 12개 GPU가 2000개 CPU에 버금가는 딥러닝 성능을 발휘한다는 사실을 발견했다.

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Discrete GPU의 약자로, 한마디로 별도(외장) 그래픽 카드에 붙어있는 GPU 저사양 iGPU는 internal GPU의 약자로 CPU에 내장된 GPU 기술력에서는 AMD 라데온보다 훨씬 우위에 있습니다.

엔비디아(CEO젠슨·팬)는 자사의 A100텐서(Tensor)코어 GPU가 출시 1개월 만에 구글 컴퓨터 엔진(Google Compute Engine)에 탑재됐다고 밝혔다.이는 NVIDIA GPU중 가장 빠른 클라우드에 채용된 사례다.구글은 최근 A100이 탑재된 엑세레ー타ー-옵티마이즈도 VM(Accelerator-Optimized VM)(A2)인스턴스를 새로 공개하고 새로운 NVIDIA GPU을 제공하는 최초의 클라우드 서비스 사업자가 됐다.엔비디아, 암페어(NVIDIA Ampere)아키텍처를 기반으로 구축된 A100을 통해서, 엔비디아는 가장 비약적 발전을 이뤘다.A100은 이전 세대보다 훈련이나 추론 컴퓨팅 성능을 20배 향상시키고 인공 지능(AI)의 원동력인 워크 로드 속도를 획기적으로 개선시킨다.클라우드 데이터 센터에서 A100은 AI교육 및 추론, 데이터 분석 과학 컴퓨팅, 유전학, 에지 비디오 분석, 5G서비스 등을 포함한 광범위한 컴퓨팅 집약적 어플리케이션을 구동한다.급속히 성장하는 핵심 산업 기업은 구글 컴퓨터 엔진에 탑재된 A100의 획기적인 성능으로 혁신을 가속화할 수 있다.AI확장과 과학 컴퓨팅에서 추론 애플리케이션 확장, 실시간 대화형 AI실행에 이르기까지 A100은 클라우드에서 실행되는 복잡하고 예측 불가능한 모든 워크 로드를 가속화한다.곧 배포 예정의 NVIDIA CUDA(CUDA)11을 통해서 개발자는 텐서 코어, 혼합 정밀 모드 멀티 인스턴스 GPU고위 메모리 관리 표준 C++/포트 랜(Fortran)병렬 언어 구조를 포함한 NVIDIA A100 GPU의 새로운 성능을 활용할 수 있다.구글·컴퓨터·엔진은 대규모의 거친 워크 로드를 위해서 고객에게 16개의 A100 GPU와 함께 a2-메가 GPU-16g(a2-megagpu-16g)인스턴스를 통해서 총 GPU메모리 640GB와 시스템 메모리 1.3TB을 제공한다.이는 모두 최대 1초당 9.6TB의 대역 폭을 갖춘 NV스위치(NVSwitch)로 이어진다.구글·컴퓨터·엔진은 워크 로드가 적은 사용자 때문에, 특정 애플리케이션 요구 사항에 맞지 적은 구성의 A2 VM을 제공한다.구글 클라우드는 바위 글크바네티스엥징(Google Kubernetes Engine), 클라우드 AI플랫폼과 기타 구글 클라우드 서비스에 곧 NVIDIA A100을 추가 지원하겠다고 밝혔다.신규 A2VM제품 군과 접속 가입 방법 안내는 구글 클라우드 블로그에서 확인할 수 있다.

엔비디아(CEO 젠슨 황)는 자사의 A100 텐서(Tensor) 코어 GPU가 출시 한 달 만에 구글 컴퓨터 엔진(Google Compute Engine)에 탑재됐다고 밝혔다. 이는 엔비디아 GPU 중 가장 빠르게 클라우드에 채택된 사례다.구글은 최근 A100이 탑재된 엑셀레이터-옵티마이즈드 VM(Accelerator-Optimized VM)(A2) 인스턴스를 새롭게 공개하며 새로운 엔비디아 GPU를 제공하는 최초의 클라우드 서비스 제공 업체가 됐다.엔비디아 암페어(NVIDIA Ampere) 아키텍처를 기반으로 구축된 A100을 통해 엔비디아는 가장 비약적인 발전을 이뤘다. A100은 이전 세대보다 훈련과 추론 컴퓨팅 성능을 20배 향상시켜 인공지능(AI)의 원동력인 워크로드 속도를 획기적으로 개선시킨다. 클라우드 데이터센터에서 A100은 AI 교육 및 추론, 데이터 분석, 과학 컴퓨팅, 유전학, 에지 비디오 분석, 5G 서비스 등을 포함한 광범위한 컴퓨팅 집약적 애플리케이션을 구동한다.빠르게 성장하고 있는 핵심 산업 기업들은 구글 컴퓨터 엔진에 탑재된 A100의 획기적인 성능으로 혁신을 가속화할 수 있다. AI 확장과 과학 컴퓨팅에서 추론 애플리케이션 확장, 실시간 대화형 AI 실행에 이르기까지 A100은 클라우드에서 실행되는 복잡하고 예측 불가능한 모든 워크로드를 가속화한다.곧 배포 예정인 엔비디아 CUDA(CUDA) 11을 통해 개발자들은 텐서코어, 혼합 정밀 모드, 멀티 인스턴스 GPU, 고급 메모리 관리, 표준 C++/포트란(Fortran) 병렬 언어 구조를 포함한 엔비디아 A100 GPU의 새로운 성능을 활용할 수 있다.구글 컴퓨터 엔진은 대규모의 까다로운 워크로드를 위해 고객에게 16개의 A100 GPU와 함께 a2-메가 GPU-16g(a2-megagpu-16g) 인스턴스를 통해 총 GPU 메모리 640GB와 시스템 메모리 1.3TB를 제공한다. 이는 모두 최대 초당 9.6TB의 대역폭을 갖춘 NV 스위치(NVSwitch)로 이어진다.구글 컴퓨터 엔진은 워크로드가 적은 사용자를 위해 특정 애플리케이션 요구사항에 맞는 적은 구성의 A2 VM을 제공한다. 구글 클라우드는 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine), 클라우드 AI 플랫폼과 기타 구글 클라우드 서비스에 곧 엔비디아 A100을 추가 지원한다고 밝혔다. 신규 A2VM 제품군과 접속 가입 방법 등에 대한 자세한 내용은 구글 클라우드 블로그에서 확인할 수 있다.

전기차의 확대와 자율주행 기술이 상용화되는 순간 이 사업부문의 매출은 급증할 것입니다

인포테인먼트는 인포테인먼트와 엔터테인먼트의 합성어 블루투스와 연결해 각종 미디어를 연결하고 차량도 제어하는 시스템 엔비디아의 인포테인먼트 시스템은 벤츠, BMW, 혼다, 롤스로이스 등 다양한 자동차 업체들이 채택하고 있습니다.

엔비디아는 GPU의 세계 최강자이기 때문에 자연스럽게 자율주행 기술 분야에서도 세계 최고의 경쟁력을 확보.GPU의 성격 자체가 병렬로 동시에 수많은 프로세스를 진행하는 것이기 때문에 자율주행 시스템에서 수많은 센서를 통해 들어온 정보가 프로세서를 통해 동시에 처리해 Output을 내고, 이를 정해진 Logic(논리)에 맞춰 다음 행동을 취하는 것이 자율주행인데, 이것을 잘하는 기업이 엔비디아인 것입니다.

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세 줄 요약 1. GPU 부분에서 독보적인 세계 1위 회사 2. 점점 커지는 클라우드 서비스 시장 규모에서 엔비디아는 데이터센터를 공급하는 궁극적인 승자가 될 것이라 생각합니다.3. AI 딥러닝에 필요한 GPU로 엔비디아의 수요는 4차 산업에서 앞으로 점점 커질 것으로 예상되며 자율주행에서도 엔비디아는 선두에 서는 회사가 될 것입니다.