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2024-11-22 (금)

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엔비디아, 인도 최대 재벌에 차세대 AI 반도체 '블랙웰' 공급

미국 엔비디아는 24일(현지시간) 인도 최대재벌 릴라이언스 인더스트리에 차세대 인공지능(AI) 반도체 '블랙웰'을 공급할 방침이라고 밝혔다. 이날 로이터통신 등 외신들에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 이날 뭄바이에서 개최된 'AI서미트'에서 릴라이언스의 무케시 암바니 회장과 대담을 갖고 이같은 방침을 밝혔다. 엔비디아의 이같은 방침은 성장중인 인도시장에서 기반을 굳히기 위해 릴라이언스 등 인도기업과의 제휴관계를 강화하는 대응의 일환으로 분석된다. 블랙웰은 릴라이언스가 서부 구자라트 주에 건설중인 소비전력이 1기가와트(GW)의 대형 데이터센터에 탑재된다. 1기가와트 규모의 데이터 센터는 원자력 발전소 1기의 용량과 맞먹는 엄청난 크기다. 1기가와트 규모의 데이터센터는 축구장 140개를 합친 면적인 약 100만㎡에 달하며, 여의도 면적 3븐의 1에 달하는 엄청난 규모다. 양사는 지난해 9월 인도에서 AI 슈퍼컴퓨터를 개발해 인도의 언어로 훈련된 '대규모언어모델(LMM)'을 구축하는 협력계약을 체결했다. 인도에서는 요타 데이터서비시스와 타타 커뮤니케이션스 등 데이터센터 프로파이터가 확장계획을 이끌고 있다. 엔비디아는 이날 이같은 기업들이 건설하는 대형 데이터센터용으로 AI반도체 '호퍼'를 수만개 공급하는 것을 검토하고 있는 사실도 공개했다. 이와 함께 엔비디아는 이날 새로운 힌디어 AI 기반을 발표했다. 인도 IT서비스업체 테크 마힌드라가 처음으로 활용하는 기업이 됐으며 힌디어와 인도 국내에서 사용되고 있는 수십개의 언어를 대상으로 한 '인더스 2.0'으로 불리는 엔비디아제 AI기반을 구축할 계획이다. 엔비디아는 테크 마힌드라 이외에도 인포시스와 위프로 등 IT서비스대기업과 제휴하고 있으며 모두 50만명의 개발자에 대해 엔비디아의 소프트웨어를 사용해 AI가 자율적 판단으로 정보수집과 작업계획 등을 하는 'AI에이전트'의 설계와 실용화 훈련을 벌이고 있다. 황 CEO는 "인도는 앞으로 AI수출국이 될 것이다. 인도에는 AI와 데이터, AI인프라라는 구체적 요소가 있으며 유저 인구도 대규모다"라고 말했다. 게다가 "현재는 엔비디아의 매출액에서 차지하는 인도의 비율이 적지만 우리의 기대는 크다"고 포부를 말했다. 한편, 엔비디아는 20년 전 인도 방갈로르에 첫 사무실을 개설한 이후 꾸준히 투자를 확대해왔다. 현재 인도 내 4개 도시에 개발 센터를 운영하며 4000여 명의 엔지니어를 고용하고 있으며, 이는 미국 본사 다음으로 큰 규모다. 인도 정부 역시 AI 인프라 구축에 12억 달러의 예산을 투입하는 등 적극적인 지원 정책을 펼치고 있어, 인도는 글로벌 AI 시장의 새로운 중심지로 떠오르고 있다. 블랙웰 칩이란? 블랙웰은 엔비디아의 차세대 AI 슈퍼칩으로, 2022년에 발표된 호퍼 아키텍처의 후속작이다. 엄청난 성능 향상과 함께 전력 효율을 높인 것이 가장 큰 특징이다. 2080억 개의 트랜지스터를 탑재하여 이전 세대인 H100보다 데이터 연산 속도가 2.5배 빠르다. H100 36개로 구성된 시스템과 비교했을 때 거대 언어 모델(LLM) 처리 속도가 최대 30배 향상되었다. 10TB/s의 칩 간 상호 연결을 통해 GPU 다이 2개의 성능을 단일 GPU 슈퍼칩에서 제공한다. 또한 향상된 전력 효율로 H100보다 성능이 30배 높으면서도 비용과 에너지 소비는 최대 25배 낮췄다. 대만 TSMC의 4나노미터(nm) 공정으로 제조됐다. 첨단 패키징 기술인 CoWoS를 사용하여 패키징 면적을 줄이고 칩 간 연결성을 높였다. HBM3E(5세대 고대역폭 메모리) 8단 제품이 탑재되어 메모리 대역폭을 획기적으로 늘렸다. 블랙웰은 이러한 뛰어난 특징을 바탕으로 AI 학습 및 추론, 고성능 컴퓨팅, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
- IT/바이오
2024-10-25
구글, AI기반 검색 유료화 검토⋯출시여부·시기 미정

구글이 인공지능(AI) 기반 검색 기능을 유료화하는 방안을 검토하는 것으로 확인됐다. 파이낸셜타임스(FT)는 3일(현지시각) 정통한 소식통들을 인용해 구글이 프리미엄 구독 서비스에 특정 AI 기반 검색 기능을 추가하는 등의 옵션을 검토 중이라고 전했다. 구글은 이미 프리미엄 구독 서비스를 통해 지메일과 구글독스에서 새로운 제미나이 AI 어시스턴트 기능을 제공하고 있다. 구글의 이같은 조치는 핵심 부문인 검색 서비스를 유료화하는 첫 사례가 된다. 검색 부문 수익 모델의 대대적인 재편이 이뤄지는 것이다. 소식통은 "엔지니어들이 서비스 도입에 필요한 기술을 개발하고 있지만 출시 여부와 시기에 대한 경영진의 최종 결정은 내려지지 않았다"고 설명했다. 또 기존의 검색 엔진은 무료로 유지하며, 검색 결과와 함께 광고도 계속 표시한다. 구글은 지난해 검색 엔진 광고 부문에서 전체 매출의 절반이 넘는 1750억 달러(약 236조원)를 벌었다. 구글은 2022년 11월 오픈AI의 챗GPT 출시 이후 경쟁에 대응하기 위해 안간힘을 쓰고 있다. 지난해 5월 AI 기반 검색 서비스 시험을 시작했다. 그러나 '생성형AI 검색' 기능 추가 작업은 더디게 진행되고 있다. FT는 "'AI 기반 스냅샷'을 포함한 이런 종류의 검색 결과는 생성형 AI가 훨씬더 많은 컴퓨팅 리소스를 소비하기 때문에 비용이 더 많이 든다"고 지적했다. 오픈AI와 광범위한 파트너십을 맺고 있는 마이크로소프트(MS)는 1년여 전 빙(Bing) 검색 엔진에 향상된 GPT 기반 검색과 현재 코파일럿이라고 불리는 챗봇을 출시했다. 하지만 AI 기능은 구글에 크게 뒤쳐져 있는 빙의 시장 점유율을 높이는 데에는 큰 도움이 되지 않았다고 FT는 덧붙였다.
- IT/바이오
2024-04-05
한화시스템, AI·빅데이터로 기뢰 탐지·제거 효율↑

한화시스템이 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용하여 기뢰 탐지체계 개발에 착수한다. 한화시스템은 15일 국방신속획득기술연구원과 약 280억원 규모의 '빅데이터를 이용한 AI 기반 자동 기뢰 탐지체계 신속 시범사업 협약'을 체결했다고 발표했다. 이번 협약에 따라 한화시스템은 2년간의 연구개발(R&D)과 2년간의 연구개발(R&D)과 약 6개월의 군 시범 운용을 거쳐 '함상 인식용 자동 기뢰 탐지체계'와 '육상 학습용 자동 기뢰 탐지체계'를 개발하여 해군에 공급할 예정이다. 바다 속에서 발견되는 기뢰는 복잡하고 다양한 해양 환경 때문에 육상 지뢰보다 탐지하기 어렵다. 이로 인해 함정과 상선에 큰 위협이 되고 있다. 한화시스템은 다양한 해저 환경과 기뢰에 관한 빅데이터를 최신 AI 딥러닝 기술을 통해 분석하여 신속하고 정확한 지뢰 탐지 및 대응 전략 체계를 개발할 예정이다. 이 체계는 해군에 제공되어 사용될 계획이다 장희선 국방신속획득기술연구원 신속시범사업부장은 "이번 사업을 통해 민간의 첨단기술이 해군에 빠르게 도입돼 무인수상정, 해양 드론, 수중 로봇 등 미래 해군의 핵심 전력 구축을 촉진할 수 있기를 기대한다"고 말했다. 박도현 한화시스템 지휘통제사업대표는 "해양 유·무인 복합 체계와 관련된 핵심 기술을 고도화하고, 가격 경쟁력을 갖추어 수출 시장 개척에도 주력하겠다"고 말했다. 한편, 기뢰(Mine)는 바닷속의 지뢰라고 할 수 있는 해상에서 사용되는 일종의 폭발물이다. 주로 해군 전쟁에서 사용되며, 선박이나 잠수함을 파괴하거나 적의 해상 활동을 제한하기 위해 설계됐다. 기뢰는 크게 두 가지로 나뉜다. 접촉 기뢰(Contact Mines)와 영향 기뢰(Influence Mines)다. 접촉 기뢰는 물속에 떠다니며, 선박이나 잠수함이 직접 접촉하면 폭발한다. 접촉 기뢰는 일반적으로 해안 근처나 적국의 항구 입구에 배치되어 적 선박의 접근을 방해하는 데 사용된다. 영향 기뢰는 접촉이 아닌, 선박이나 잠수함이 발생시키는 영향(예: 자기장, 음파, 수압 변화)을 감지하여 폭발한다. 영향 기뢰는 더 정교하며, 특정 종류의 선박이나 잠수함에 대응하여 폭발하도록 프로그래밍될 수 있다. 기뢰는 전쟁 중뿐만 아니라 전쟁 후에도 큰 위험을 가지고 있다. 전쟁이 끝난 후에도 해저에 남아 있는 기뢰는 해상 교통과 어업 활동에 심각한 위험을 초래할 수 있으며, 때로는 인명 피해를 유발하기도 한다. 따라서 전쟁이 끝난 후에는 해군과 전문 기관이 기뢰 제거 작업을 수행하여 해양 안전을 확보해야 한다.
- 산업
2023-12-15
페덱스의 신형 AI로봇, 테트리스 연상 적재 신공 과시

매일 1500만 개 이상의 패키지를 처리하는 물류 대기업 페덱스(FedEx)가 최근 AI 기반의 양팔 로봇 '덱스(DexR)'를 선보였다. 이 로봇의 목적은 다양한 크기와 무게의 상자를 트럭에 테트리스처럼 효율적으로 적재하는 것이다. '덱스'는 페덱스 직원들에게 가장 어려운 작업인 화물의 트럭 적재를 자동화하기 위해 개발되었다. 기술 전문 매체 와이어드에 따르면, 이 로봇은 AI를 활용해 다양한 크기의 상자를 최대한 효율적으로 배치, 트럭 내부의 공간을 최대한 활용한다. 이는 결코 쉽지 않은 작업이다. 페덱스의 레베카 양(Rebecca Yang) 운영 및 첨단 기술 담당 부사장에 따르면, 패키지는 다양한 포장재, 크기, 모양, 무게로 제공돼 그 조합은 예측하기 어렵다. 로봇은 패키지를 감지하기 위해 카메라와 라이다(LiDAR, 일종의 레이저 광) 센서를 사용한다. 그리고 상자들을 효과적으로 배열해 안정적인 '벽'을 구성하고, 상자를 끊임없이 조정하여 미끄러짐이나 기타 문제에 대응한다. 양 부사장은 "몇 년 전 AI는 이처럼 복잡한 결정 과정을 처리하기엔 한계가 있었다"고 설명했다. 양팔 로봇 덱스는 현재 페덱스에서 광범위한 적용을 위한 예비 테스트를 거치고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 도구 덕분에 많은 산업이 AI가 거의 모든 작업을 수행할 수 있다고 인식하기 시작했다. 그렇지만, 예측하기 어려운 현실 세계에서 물체를 다루는 것은 알고리즘에게 여전히 큰 도전이다. 대다수의 산업용 로봇은 주로 반복적이고 극도로 정밀한 작업을 수행하기 위해 설계되었다. 반복 작업 위해 정밀 설계 로봇 공학은 지속적으로 발전하고 있으며, 현재 많은 기계들이 AI를 통해 물체를 인식하고 이를 처리하는 방법을 결정하고 있다. 이런 과정에서 알고리즘이 실제 로봇에 적용되기 전에, 시뮬레이션에서 오류를 최소화하며 훈련을 받을 수 있다. 하지만 시뮬레이션의 세계에서 현실로의 전환은 간단하지 않다. 개선된 알고리즘, 로봇 기계 학습에 대한 신선한 접근법, 그리고 발전된 하드웨어 및 센서 덕분에 고급 로봇의 실용적인 응용이 점점 확장되고 있다. 카네기 멜론 대학의 로보틱스 연구소장 매튜 존슨-로버슨은 "최근 1~2년 동안 AI와 머신러닝의 발전으로, 많은 사람들이 이를 '비용 절감 및 효율성 향상을 통한 수익성 있는 비즈니스 케이스로 활용할 수 있다'고 주장하고 있다"고 밝혔다. 자율주행 차량과 AI의 지속적인 발전에 대한 오랜 기간의 투자 덕분에 로봇이 더 다양한 작업장에서 활용될 수 있게 될 것이라고 존슨-로버슨은 지적했다. 그는 "현재 상업용 로봇 공학의 초창기에 불과하다고 볼 수 있다"라고 덧붙였다. 생성 AI 활용해 패턴 계산 페덱스 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 본사를 둔 스타트업인 덱스터리티(Dexterity)가 페덱스를 위해 개발했다.덱스터리티는 창고 운영을 위한 다양한 AI 기반 로봇 시스템 개발을 전문으로 하는 기업이다. 페덱스의 로봇은 캘리포니아 레드우드 시티에 위치한 스타트업 덱스터리티(Dexterity)가 개발했다. 덱스터리티는 창고 자동화를 위한 AI 기반 로봇 시스템의 전문 개발업체이다. 사미르 메논(Samir Menon) 덱스터리티의 최고경영자(CEO)는 페덱스를 위해 제작된 로봇이 생성 AI를 활용하여 다양한 유형의 상자를 적절히 쌓을 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 이 AI는 상자를 인식하고, 그것을 잡는 과정에도 활용된다. 그렇지만 메논은 이러한 시스템을 구축하기 위해서는 신중한 엔지니어링 작업이 필요하다고 강조했다. 로봇이 상자를 적재할 때마다, 포스 피드백을 통해 패키지의 정확한 배치를 확인한다. 더불어 카메라와 깊이 센서로 로딩 된 물품을 스캔하여 기존의 모델과의 일치성을 점검한다. 일치하지 않을 경우, 로봇은 현재 작업 상태에 맞춰 적재 전략을 수정한다. 온라인 쇼핑의 대표 기업인 아마존의 성장과 함께, 패키지 처리는 로봇 개발에서 혁신적인 핵심 분야로 부상했다. 아마존은 현재 제품을 보다 효율적으로 관리하고 처리하기 위해 수천 대의 첨단 로봇을 운영하고 있다. 트럭 내부는 다양한 상자를 적재해야 하는 제한된 공간이다. 이것은 로봇이 창고에서 수행하는 일반적인 선택 작업보다 "더 큰 도전"이라고 매사추세츠 공과대학(MIT)의 AI와 로봇 공학 전문가 풀킷 아그라왈(Pulkit Agrawal) 교수는 지적했다. AI로봇 활용으로 실업 우려 확산 로봇이 다양한 업무를 수행하는 시대가 급속히 다가오면서, AI 기반 로봇 활용의 증가로 인한 실업에 대한 우려가 커지고 있다. 미국의 자동차 공장 노동자들의 연속적인 파업은 전기차와 자율 주행과 같은 급변하는 기술 트렌드와 연관되어 있다. 페덱스의 양 부사장은 이 로봇이 완벽하진 않지만, 결국 숙련 노동자와 동등한 속도로 트럭에 화물을 적재할 수 있을 것이라고 전망했다. 페덱스는 이미 버크셔 그레이의 기술을 활용해 일부 시설에서 소포 분류 작업을 수행 중이다. 이 기술에 대해 회사는 2022년에만 약 2억 달러를 투자했다. 양 부사장은 페덱스가 몇 대의 로봇을 언제 도입할지에 대해 구체적으로 밝히지 않았다. 로봇의 신뢰성 관련 데이터는 아직 수집 단계에 있다. 그럼에도 덱스터리티의 로봇 기술은 다른 영역에도 적용될 전망이며, 페덱스는 로봇을 통해 더욱 다양한 업무를 처리하고자 한다. 그는 "이것은 우리에게 큰 전환점이며, 다가오는 세대가 우리의 업무 방식을 향상시키는 것을 목격하게 되어 기쁘다"고 말했다.
- IT/바이오
2023-10-08