엔비디아 딥 러닝 데이 2017를 다녀오다

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엔비디아 딥 러닝 데이 2017


엔비디아 코리아는 지난 10월 31일 서울시 강남구 삼성동에 위치한 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 딥 러닝 데이 2017를 개최하였습니다. 이날 행사는 최신의 딥 러닝 기술 트렌드와 업계에서 인공지능이나 딥 러닝 기술을 어떻게 적용하고 있는지에 대한 내용이 소개되었는데요. 행사는 10월 31일부터 11월 2일까지 3일간 이어지며, 오전에는 주요 연사 3명의 프리젠테이션이 진행되고, 오후에는 딥 러닝과 헬스케어, AI 시티, 자율 자동차, AI 스타트업 등 다섯 개의 분야로 나뉘어 조금 더 심층적인 내용을 다루었습니다. 규모가 큰 행사인만큼 퀘이사존이 다녀오지 않을 수가 없었는데요. 엔비디아 딥 러닝 데이 2017의 간단한 내용을 훑어보도록 하겠습니다.

 

 

 

 

 

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이날 엔비디아 딥 러닝 데이 2017 행사에는 딥 러닝과 인공지능, 자율주행 등에 관심이 있는 기자와 일반인 등 상당히 많은 사람이 참석하여 자리를 빛내주었는데요. 수백 석의 자리가 마련되었음에도 빈자리를 찾기가 어려울 정도로 만석이었습니다.

 

 

 

 

 

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엔비디아 코리아 엔터프라이즈 사업 부분 유응준 대표


첫 번째 순서로 엔비디아 코리아의 엔터프라이즈 사업 부분, 유응준 대표의 환영사로 본격적인 엔비디아 딥 러닝 데이 2017이 시작되었습니다. 유응준 대표는 이번 립러닝 데이 2017이 개인뿐만 아니라 4차 산업 혁명과 립러닝 발전에 영향을 미쳤으면 좋겠다고 언급하였습니다.

 

 

 

 

 

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엔비디아 엔터프라이즈 사업부 샨커 트리베디 수석 부사장


이어서 엔비디아 본사의 엔터프라이즈 사업부, 샨커 트리베디 수석 부사장의 기조연설이 시작되었는데요. 샨커 트리베디 수석 부사장은 인공지능이 무엇이고 이것이 우리의 삶에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 컴퓨팅이나 모바일, 로봇이 어떤 변화를 일으키는지에 대한 내용을 설명하였습니다. 최근 주목받고 있는 자율 주행 자동차에 대해서도 언급을 하였는데요. 엔비디아는 자율 주행과 관련된 플랫폼과 센서, 음향, 카메라 등의 모든 하드웨어를 갖춘 드라이브 패키지를 2018년 1분기 중 협력사에게 전달할 것이라며 조만간 고객들은 엔비디아의 기술이 적용된 자율 주행 자동차를 만나볼 수 있다고 하였습니다.

 

 

 

 

 

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최근 엔비디아의 GPU는 컴퓨팅 환경에서 많이 사용되고 있습니다. 그 이유는 CPU에 비해 코어의 개수가 더 많고, 성능 발전이 미미한 CPU에 반해 GPU의 성능 발전은 지속적으로 상승세를 보여주고 있기 때문입니다.

 

 

 

 

 

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실제로 2012년과 2017년을 비교해보면 엔비디아는 GPU 컴퓨팅 분야에서 비약적인 상승세를 보여주었는데요. 글로벌 GTC 참석자는 10배가 늘었고, GPU 개발자는 15배가 늘었으며, 쿠다 다운로드 회수는 5배가 늘었습니다.

 

 

 

 

 

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엔비디아가 제공하는 GPU 클라우드는 네트워크를 통해 GPU 가속을 제공합니다. 즉, 물리적인 하드웨어 없이 클라우드 방식으로 GPU 컴퓨팅을 활용할 수 있다는 것인데요. 엔비디아 공식 홈페이지를 통해 이번 달부터 제공된다고 합니다.

 

 

 

 

 

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GPU의 성능은 컴퓨팅 환경에서 CPU에 비해 그 성능이 비약적으로 보이는데요. 일반적인 CPU 대비 ResNet-50에서 40배, OpenNMT에서 140배 더 뛰어나다고 합니다.

 

 

 

 

 

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CPU를 기반으로 초당 45,000개의 이미지를 처리하는 컴퓨팅 환경을 조성하려면 160개의 CPU가 필요하고 이는 65KW라는 전력을 소비하게 됩니다. 부피도 상당히 많이 차지하게 되고요,

 

 

 

 

 

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하지만 GPU를 기반으로 같은 조건의 컴퓨팅 환경을 조성하면 6분의 1수준의 비용과 20분의 1 수준의 전력 소비량, 부피도 4개의 서버렉밖에 차지하지 않습니다. 정리하자면 GPU를 활용한 컴퓨팅은 CPU보다 모든 부분에서 효율이 높다고 말할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

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엔비디아는 GPU를 통해 최적의 컴퓨팅 환경을 제공하는 두 가지의 슈퍼컴퓨터를 준비했는데요. 책상 위에 올려둘 수 있을 정도로 작은 크기의 DGX 스테이션과 일반적인 서버 마운트 방식의 DGX-1이 있습니다. 엔비디아의 DGX 슈퍼컴퓨터들은 최신 아키텍처 볼타 기반의 GPU가 사용되었으며 DGX 스테이션에는 4개의 테슬라 V100이, DGX-1에는 8개의 테슬라 V100이 탑재되어 있습니다.

이 중 8개의 테슬라 V100은 80 TFLOPS의 배정밀도와 120 TFLOPS의 단일 정밀도, 그리고 960 TFLOPS의 딥 러닝 성능을 제공한다고 합니다. 쿠다 코어는 40,960개, 텐서 코어는 5,120개를 탑재합니다.

 

 

 

 

 

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서울대학교 컴퓨터 공학부 장병탁 교수

 

서울대학교의 장병탁 컴퓨터 공학부 교수도 함께 자리를 빛내주었는데요. 장병탁 교수는 연설 도중 질문을 통해 딥 러닝에 대한 책을 전달하기도 하였습니다. 장병탁 교수는 지금까지의 인공지능은 애플의 시리나 구글의 알파고처럼 형태가 없는 소프트웨어 방식이었지만, 점차 하드웨어와의 융합을 통해 조금 더 진보된 모습을 보여줄 것이라고 설명하였습니다.

 

 

 

 

 

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KT 융합 기술원 이동면 원장


마지막 순서로 KT 융합 기술원 이동면 원장의 연설이 이어졌습니다. 이동면 원장은 현재 도래 중인 4차 산업 혁명에서 인공지능은 중요한 역할을 하고 있으며, 인공지능의 빅뱅을 위한 통신사업자의 기반 시설은 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔습니다. 아무렴 모든 인공지능은 네트워크를 통해 상호 간에 연결되기 때문인데요. 네트워크의 역할은 지금보다 더 발전하고 다른 형태로 변해야 할 것이며, 속도 역시 비약적인 상승이 필요하다고 했습니다. 그 대책은 4G LTE를 잇는 5G가 될 것이라고 합니다.

 

 

 

 

 

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주요 인사의 기조강연이 이루어지는 공간 외에도 엔비디아 딥 러닝 데이 2017에 참여한 많은 업체의 부스를 볼 수 있었습니다.

 

 

 

 

 

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IBM은 딥 러닝에 사용되는 슈퍼 컴퓨터 본체를 부스에 전시해두었습니다.

 

 

 

 

 

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국내 시장에 엔비디아의 전문가용 제품들을 공급하는 리더스 시스템의 부스도 있었는데요. 앞서 소개해드린 책상 위의 슈퍼컴퓨터, DGX 스테이션이 전시되어 있었습니다.

 

 

 

 

 

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DGX 스테이션은 일반적인 데스크톱 PC의 형태를 보여주지만, 그 모습은 상당히 독특한데요. 전체적으로 금색으로 도장이 되어있고, 위쪽의 경우 스펀지처럼 무수히 많은 빈 곳을 통해 표면적을 넓히는 라디에이터가 구성되어 있습니다. 일반적인 라디에이터와는 상당히 다른 모습입니다.

 

 

 

 

 

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내부에는 4개의 테슬라 V100 GPU가 액체를 통해 냉각되고 있습니다. 메인보드의 경우 에이수스의 X99-E WS 메인보드가 사용되었습니다.

 

 

 

 

 

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반대편에는 2.5" 크기의 저장 장치가 마련되어 있습니다.

 

 

 

 

 

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베이넥스는 엔비디아의 DGX-1 슈퍼컴퓨터를 전시해두었는데요. 무려 8개의 테슬라 V100이 탑재된 물건으로 그 가격은 1억 원 이상을 호가합니다. 상당히 높은 값이지만, 딥 러닝 환경에서 이만큼 높은 성능을 제공하는 물건이 없다고 하네요.

 

 

 

 

 

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파스칼 아키텍처 기반의 GPU가 탑재된 테슬라 P100도 전시되어 있었습니다. 테슬라 P100은 볼타 아키텍처 기반의 V100이 나오기 전까지만 해도 테슬라 제품군 중 최상위에 속하는 물건이었습니다.

 

 

 

 

 

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앞서 살펴본 DGX 스테이션과 함께 임베디드 기반의 소형 슈퍼 컴퓨터인 젯슨 TX2가 전시되었습니다. 젯슨 TX2는 파스칼 아키텍처 기반의 GPU와 ARM A57 기반의 덴버 2 CPU가 탑재되었습니다.

 

 

 

 

 

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대보정보통신은 실시간으로 차량의 번호판을 판독하는 주하 차량 계수 시스템을 시연하였습니다. 

 

 

 

 

 

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최근 일반 소비자용 시장으로 발을 넓히고 있는 슈퍼마이크로 역시 서버 렉마운트 시스템을 전시하였는데요. 2개의 인텔 제온 E5-2600 V4 프로세서와 최대 3TB까지 확장 가능한 24개의 DDR4 슬롯, 24개의 2.5" 하드 드라이브 베이가 제공됩니다. 파워서플라이는 무려 80 플러스 인증을 받았으며 그 용량은 2,000W에 달합니다.

 

 

 

 

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엔비디아는 별도의 공간을 통해 부스를 마련해두었으며, 시간에 따라 다양한 기조연설을 진행하였습니다.

 

 

 

 

 

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인공 지능이 사람의 얼굴을 분석하여 자체적으로 새 얼굴을 만들어내는 모습입니다.

 

 

 

 


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직접 전시된 것은 아니지만 AI 트레이닝 로봇이 직접 골프를 치는 모습을 담은 동영상도 시연되고 있습니다.

 

 

 

 


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네트워크를 통해 GPU 컴퓨팅을 사용하는 엔비디아 GPU 클라우드를 시연해볼 수 있는 노트북도 전시되어 있습니다.

 

 

 

 


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인공지능을 통해 사람이나 사물을 인식하여 분석을 통해 사고 등을 예방할 수도 있습니다.

 

 

 

 


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엔비디아의 자율 주행 솔루션 중 하드웨어에 속하는 드라이브 PX가 전시되었습니다.

 

 

 

 


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설치된 카메라를 통해 보이는 화면을 실시간으로 미술 효과를 주는 부스도 시연되었습니다.

 

 

 

 


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엔비디아의 AI 시티 데모는 도시 곳곳에 설치된 카메라를 통해 인공지능의 도움으로 더 안전하게 치안을 유지할 수 있게 합니다.

 

 

 

 

 

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부스를 돌아다니던 도중 취재를 나온 퀘이사존 두파와 퀘이사존 지름을 알아봐 주신 분이 계신데요. 바로 퀘이사존의 AORUS 회원이었습니다. 일반 유저가 크게 흥미를 갖기 어려운 분야 탓에 이곳에서 회원분을 만날 줄 몰랐는데요. 그래서인지 퀘이사존 회원과 만남이 더욱 반가웠습니다.

 

AORUS 회원은 엔비디아의 홈페이지를 둘러보던 도중 딥 러닝 데 2017이라는 행사가 진행된다는 것을 보고 바로 신청을 하였다고 합니다. 고등학생인 AORUS 회원은 분명 지금 학교에 있어야 할 시간일 텐데 그는 어떻게 이 자리에 온 걸까요? 퀘이사존 두파와 지름, 그리고 AORUS 회원은 반가운 만남 속에서 짧지만 깊은 대화를 나누었습니다. 퀘이사존 지름은 이렇게나마 행사를 통해 퀘이사존 회원과 만나게 되어 반갑다며 항상 퀘이사존에 관심을 가져주는 회원들께 감사의 마음을 전하였고, AORUS 회원 역시 항상 재미있고 풍성한 콘텐츠를 통해 유익한 볼거리를 제공해주는 퀘이사존에 감사하다고 하였습니다.

 

엔비디아는 GPU 기반의 컴퓨팅 환경을 통해 딥 러닝과 인공 지능, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 시장을 선도하고 있으며, 딥 러닝 데이 2017과 같은 행사를 통해 딥 러닝과 인공지능을 비롯한 다양한 분야의 지식을 공유하고 발전시키려는 노력을 하고 있습니다. 앞으로 엔비디아가 딥 러닝과 인공지능, 자율 주행 분야에서 어떠한 모습을 보여줄지 기대해봐도 좋을 것 같습니다. 

 

 

 

 

 

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Aorus  
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  Global No.1 Community Quasarzone
Aorus  
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  주 - 어로스는 학교에 현장체험학습 신청서를 내고 다녀왔다.
링크  
크아 엄청난 제품들입니다.
이곳에 메모리와 그래픽이 다량으로 후덜더합니다.
bigfood  
공돌이의 향기가 난다!