컴퓨텍스 2018에 맞춰 NVIDIA 젠슨 황 CEO 기자 간담회가 열렸습니다. 이 자리에서 실질적으로 발표한 것은 Jetson Xavier 로봇 플랫폼 정도. 나머지는 기존 성과의 확인과 GTC에서 발표했던 내용을 다시 돌아보고, AI 분야를 강조했습니다. 

 

 

일반 사용자들이 궁금해할 지포스 신작에 대해서 많은 질문이 나왔으나, '일단 지포스 GTX 1080 i를 사라' '오래 기다려야 한다' '걱정 마라. 발표할때 꼭 부를께' 정도로 피했을 뿐, 확실한 답변은 주지 않았습니다.  

 

 

대신 참가자들 사이를 돌아다니면서 빵이나 과자를 나눠준다던가, 멀리 있는 사람한테는 캐치볼을 하듯 던지기도 하고, 강연 중에 폭염 경보 재난 문자가 울리니 '밥 먹을 때가 됐다'는 등, 간담회 분위기를 시종일관 재미있게 이끌어 갔습니다. 지포스의 출시 시기에 대한 대답도 그런 위트에서 나온 것이지요.

 

 

 

NVIDIA의 핵심인 지포스의 현황을 소개하는 것으로 강연을 시작했습니다. 지포스는 세계에서 가장 큰 게이밍 플랫폼으로 계속해서 발전 중임을 어필했습니다. 

 

 

그리고 MAX-Q 기술도 강조했습니다. 맥스큐의 도입 전에 게이밍 노트북은 '노트북'이 아니라 '접을 수 있는 PC'에 불과했으나, 맥스큐의 등장으로 고성능 노트북을 비로소 들고 다닐 수 있게 됐다고 강조했습니다. 여기에선 MSI GS65 Stealth Thin을 예시로 들었네요.

 

 

맥스큐가 처음 나왔을 때맏 해도 발표장에 전시된 모델은 3개였습니다. 이후 출시된 제품은 8개였지요. 그러나 지금은 30개가까이로 늘어났습니다. 저전력 모델에 그럴싸한 이름을 붙인 것 아니냐는 지적이 있긴 하지만, NVIDIA는 맥스큐를 계속해서 밀고 나갈 듯 합니다.

 

 

다시 지포스로 돌아와서. 지포스의 사용자는 전세계 천만명에 도달했습니다. 그 이유를 게임 친화력에서 들고 있네요. 배트필드 V, 콜 오브 듀티: 블랙 옵스 3, 쉐도우 오브 더 툼레이더 등의 지원도 밝혔습니다. 이 중 두개는 요새 논란이 많이 일긴 하지만, 어쨌건 대작 타이틀에는 분명하며, 대작 타이틀의 지원은 GPU 회사로선 당연히 해야 할 일이죠.

 

 

아직까지는 최상위 지포스인 GTX 1080 Ti도 전시. 

 

 

이건 G-SYNC HDR 모니터 아래에 놓여진 보드입니다. G-SYNC HDR을 구동하는데 저런 보드가 들어간다면 가격이 비싼 것도 이해가 되네요.

 

 

어마어마한 크기의 BFGD. 와사비망고 TV를 하도 많이 봐서 50인치 급 디스플레이로는 별 감흥이 안오는데, 65인치 쯤 되니까 확실히 커 보입니다. 올해 초에 전시된 모델은 AC 어댑터가 달려 있었으나 이번엔 내장형으로 바뀐 듯. 

 

 

다음은 NVIDIA가 요새 많은 공을 들이는 AI입니다. NVIDIA는 AI의 발전이 3단계로 나뉜다고 봅니다. 우선 AI 플랫폼과 에코 시스템, 즉 하드웨어의 개발입니다. NVIDIA는 1단계에서 고성능 GPU를 개발합니다. AI에선 더 높은 컴퓨팅 성능을 필요로 하며, GPU가 그것을 만족시켜 준다는 것이 NVIDIA의 입장입니다. 

 

 

그래서 최근 내놓은 것이 DGX-2. 여기에 대해선 이미 설명을 올린 적이 있지요. https://gigglehd.com/gg/2758062 볼타 GPU 기반, FP32/F64 부동소수점 연산과 FP16, Int8 등의 저정밀도 연산에서 높은 성능을 냅니다.

 

 

이건 DGX-2의 메인보드.

 

 

이렇게 생겼습니다.

 

 

볼타 GPU 모듈.
  

 

16개의 볼타 GPU를 장착한 대형 시스템.

 

 

DGX-2의 실물.

 

 

전시장에 갖다 둔 DGX-2처럼 크고 거대한 것만 출시하는 것도 아닙니다. 수요에 맞춰 다양한 크기와 스펙으로 모델을 세분화해 판매하는 중. 

 

 

이미 많은 제조사 파트너들도 확보한 듯 합니다. 주요 서버 회사들은 다들 NVIDIA의 솔루션을 도입한 제품을 시장에 출시하고 있습니다. 

 

 

 

이제 NVIDIA가 제시하는 AI 발전의 제 2단계. AI의 효율을 높이는 것입니다. 1단계가 하드웨어였다면 2단계는 소프트웨어가 되겠네요. 그 결과 앞으로는 소프트웨어가 딥 러닝으로 소프트웨어 그 자체를 학습하고 새로운 소프트웨어를 만들어내게 될 것이라고 예측했습니다. 이쯤 되면 기술적 특이점에 도달하게 되겠군요. 

 

 

자율 주행 프로그램도 딥 러닝에 의해 태어난 것이고, 지포스 RTX의 레이트레이싱 실시간 렌더링 역시 그런 맥락에서 보고 있습니다. 여기에서 시연한 데모에 대해선 https://gigglehd.com/gg/2610310 여기를 보세요. 미리 제작된 데모 영상 외에도 데모가 어떻게 움직이는지, 실시간 그래픽과 딥 러닝의 결합 효과가 어떠한지도 직접 보여주었습니다. 

 

 

AI 발전의 세번째이자 마지막 단계.  Jetson Xavier를 실행하는 자율 실행 시스템입니다. 자비에르는 신제품은 아니고 드라이브 PX에서 이미 활용 중이죠.

 

 

도로, 차선, 신호, 보행자 등을 실시간으로 파악하고 분석.

 

 

주행 경로와 트래픽. 이벤트 등을 기록하고 분석.

 

 

운전자와 동승자의 상태도 모니터링. 

 

 

자율 주행에 사용하는 드라이브 자비에르, 드라이브 페가수스 보드. 아까 DGX-2만큼은 아니어도 한 덩치 합니다. 

 

 

작은 것도 있습니다. 이게 오늘의 신제품 젯슨 자비에르지요. 가격은 1299달러. 젯슨 TX2의 후속작으로 볼타 아키텍처 512개 CUDA 코어 프로세서, ARMv8 8코어 64비트 CPU를 달아 효율 10배 향상, 성능 20배 향상을 기록했습니다. 제조 공정은 12nm FinFET, TDP 10/15/30W 전환. LPDDR4x 256비트 16GB 메모리, eMMC 5.1 32GB, 7웨이 VLIW VPU를 탑재해 4K 60Hz x2 비디오 인코더/디코더 탑재.

 

 

임베디드 디스플레이포트, 디스플레이포트, HDMI, 각종 카메라 입력, PCI-E, USB 3.1 x3, USB 2.0 x4, 기가비트 이더넷, UFS, I2S, I2C, SPI, CAN, GPIO, UART, SD 포트가 있습니다.

 

 

이는 곧 카메라, 레이더, 터치 센서, 열 센서, 소리 센서를 비롯한 다양한 종류의 방대한 양의 센서를 달고, 이들 센서에서 나오는 자료를 실시간으로 분석하고, 결과를 바로바로 제시해야 한다는 것을 의미합니다. 한번에 수많은 작업을 수행하도록 설계된 GPU가 이런 용도에 맞긴 하겠군요. 여기에 맞춰 ISAAC 로봇 개발 플랫폼을 발표했습니다. 

 

 

아이삭은 로봇을 설계할 때 사용합니다. 로봇의 사용 환경에 맞춰 센서 데이터를 시뮬레이션하고, 이를 자비에르가 시뮬레이션에 다시 피드백합니다. 이 과정을 방복해 로봇의 개발 시간을 대폭 줄일 수 있다고 합니다. 데이터를 만들어서 학습한다는 건 흡사 알파고를 보는 듯 하네요.

 

 

아이삭이 활용하는 센서의 종류와 용도는 방대합니다. 자세나 제스처, 얼굴 표정, 음성 인식, 시선 추적, 손가락 인식, 심도 파악까지. 사람이 삐딱하게 앉아서 손짓하거나, 찌푸린 표정으로 짜증난 목소리로 말하거나, 어딜 보고 손가락으로 가리키는데 그게 바로 앞인지 저기 뒤에 있는 것인지를 다 파악할 수 있다는 소리.

 

 

대만에서 진행한 발표회라 그런가 대만의 기업/정부/단체와의 협업도 발표했습니다.

 

 

오늘의 발표 내용 정리.