Nvidia AI에 모든것을 건다

변해가는 세상

출처 : Future / Mike Moore

안녕하세요 여러분

오늘은 Nvidia의 소식을 가져 왔습니다.

이번 연례 GTC 2024 이벤트에서 다양한 계획을 발표했습니다. 한번 같이 살펴 보시죠.

Nvidia는 앞으로 생성형 AI와 앞으로 발전한 AI를 원활하게 사용할 수 있는 하드웨어에 대한 내용을 주로 발표 하였습니다.

Blackwell - Nvidia는 수십억의 매개변수 언어 모델을 갖춘 생성형 AI를 구현하도록 설계된 새로운 Blackwell 플랫폼을 공개함

Blackwell - 차세대 Blackwell GPU는 H100 GPU에 비해 AI훈련 성능은 4배, 에너지 효율성은 최대 25배, 추론 성능은 최대 30배 향샹된다고 함

Blackwell - 이 높은 추론 성능은 GPT-4와 같은 전문가 혼합 모델에 적용되는 반면, GPT-3과 같은 구형 모델에서는 여전히 8배 더 빠르게 실행됨

Ceiba AI 슈퍼컴퓨터 - AWS에서 호스팅하는 Ceiba AI 슈퍼컴퓨터는 이제 처음 계획된 16,000개의 H100 GPU 대신 20,000개의 GB200 GPU로 구성되어 성능과 기능이 크게 업그레이드 되었습니다.

NIM(Nvidia 추론 마이크로서비스) - 맞춤형 및 사전 훈련된 AI 모델을 프로덕션 환경에 효율적으로 배포하도록 설계된 새로운 소프트웨어 플랫폼입니다. NIM은 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 및 Oracle Cloud 마켓플레이스에서 사용할 수 있습니다.

프로젝트 GR00T - 시뮬레이션과 실제 세계에서 휴머노이드 로봇 학습을 위한 기반 모델입니다.

*출처 Nvidia’s keynote at GTC held some surprises | TechCrunch

Nvidia의 발표는 앞으로 세상에 AI는 필수라는 발표과 같습니다.

전체적으로 속도가 빨라지고 하드웨어에 AI가 필수로 장착되고 산업의 전반에 적용될 예정이거나 이미적용되고 있습니다. 그리고 휴머노이드까지 이제는 인간과 AI의 공존을 준비해야 하는 시기 입니다.

생성형 AI모델이 작동하려면 수천 개의 GPU가 필요하고, 이 시장의 80% 이상을 Nvidia가 점유하고 있다는 점을 고려하면 그들의 영향력과 발언은 굉장한 영향력을 발휘합니다. 이번 기조 연설에서 Nvidia의 대표 Jensen Huang은 현재 무어의 법칙을 앞지르고 있다고 이야기 했습니다. Intel의 공동 창업자인 Gordon Moore가 정한 이 법칙은 칩의 트랜지스터 수가 평균적으로 2년마다 두 배로 늘어날 것이라고 예측하였고 1965년 이후 정확하게 지켜져 왔지만 지난 8년간 Nvidia는 X1000이 향상 되었습니다.

GR00T프로젝트를 통해 휴머노이드 개발에도 속도를 낼것으로 보입니다.

아래 공개된 영상을 통해 미래의 휴머노이드를 미리 한번 보시죠.

Nvidia Reveals Project GROOT and Disney Robots at GTC Conference (youtube.com)