엔비디아(CEO 젠슨 황)가 한양대학교(이하 한양대)와 인공지능(AI) 전문가 양성을 위한 산학협력을 체결했다고 밝혔다.

<(왼쪽부터) 최덕균 한양대 부총장과 유응준 엔비디아 코리아 대표가 협약식을 갖고 있다.>

엔비디아는 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 AI 개발의 저변을 확대하고, 실질적인 AI  교육을 제공한다는 목표 아래, 한양대 학생들을 대상으로 딥 러닝 인스티튜트(DEEP LEARNING INSTITUTE, 이하 DLI) 프로그램을 운영한다. 이에 따라, 엔비디아 DLI의 커리큘럼이 한양대에서 매 학기 특강 형식으로 진행된다.

엔비디아의 DLI는 엔비디아 본사가 인증한 딥 러닝 전문가들이 강사로 참여하는 업계 최고 수준의 AI 교육 프로그램으로, 전세계 개발자 및 IT 업계 종사자, 그리고 학생들에게 딥 러닝 소프트웨어, 라이브러리, 및 툴을 무료로 제공하고 AI  및 딥 러닝 기술의 최신 정보를 공유함으로써, AI 연구와 생태계를 활성화하는데 목적을 두고 있다. 

이번 협력에 따라,  한양대는 10월 6일부터 양일에 거쳐 DLI 1차 워크숍을 성황리에 마쳤다. ‘컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초’를 주제로 진행된 첫 날 워크숍에서 학생들은 숫자 데이터로 직접 딥 러닝을 활용해 이미지 인식을 위한 딥 러닝 프로세스를 학습하는 시간을 가졌다. 교육이 끝난 후에는 지정된 데이터 셋으로 딥 러닝을 활용해 이미지 인식의 정확도가 높은 팀을 가리는 해커톤이 이틀간 진행됐다. 이번 해커톤에는 엔비디아의 파트너 에즈웰플러스(AZWELLPLUS)에서 DGX-1 서버를 지원해 학생들이 다양한 연구방법을 시도할 수 있도록 도왔다.

본 워크숍에는 경영학과, 의학과, 물리학과 등 컴퓨터 비전 전공자 외에도 다양한 학과의 학생들이 참여해 AI 및 딥 러닝의 기초에 대해 배우고 직접 데이터를 처리함으로써 딥 러닝의 실질적인 학습과 사용을 익혔다. 교육과정 수료 후 학생들은 딥 러닝의 개념에서 네트워크 설계 및 배포에 이르는 포괄적인 지식을 얻을 수 있었으며, 과정을 마친 후에는 엔비디아가 전세계적으로 발급하는 딥 러닝 인스티튜트 공식 인증서도 수료했다.

엔비디아는 AI  컴퓨팅 기술 분야의 선도기업으로서 AI 전문가 양성을 위해 계속해서 다양한 노력을 기울인다는 방침이다. 이의 일환으로, 엔비디아는 오는 11월 8일 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스 2018’에서 ▲컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초 ▲쿠다 C/C++을 이용한 가속 컴퓨팅 기초 ▲다양한 데이터 타입을 위한 딥 러닝 기초 ▲자율주행차를 위한 딥 러닝 개념 등의 총 4개의 코스로 구성되는 DLI 프로그램을 진행할 계획이다. 

먼저, ▲컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초는 딥 러닝에 대한 기본적인 이론과 실제 데이터를 뉴럴 네트워크로 학습하며 딥 러닝의 기본 사항에 대해 다룬다. ▲쿠다 C/C++을 이용한 가속 컴퓨팅 기초는 CUDA C/C++을 이용해 CPU 전용 프로그램을 병렬 가속화하고, CUDA 병렬 프로그램 개발 과정에서 최적화 작업 방식을 소개한다. ▲다양한 데이터 타입을 위한 딥 러닝 기초는 CNN과 RNN을 결합하여 이미지와 비디오 클립의 내용에 대한 효과적인 설명을 생성하는 방법을 실습한다. ▲자율주행차를 위한 딥 러닝 개념은 엔비디아 드라이브 PX(NVIDIA DRIVE PX)  개발 플랫폼을 사용하여 자율 주행 차량을 위한 딥 뉴럴 네트워크를 설계, 교육 및 배치하는 방법을 다룬다.

-엔비디아, 가상 GPU(vGPU) 소프트웨어 최신 버전 공개

  
엔비디아가 업계 최고의 성능을 제공하는 가상 워크스테이션인 쿼드로 가상 데이터센터 워크스테이션(Quadro vDWS)을 발표했다. 쿼드로 vDWS는 매우 뛰어난 성능으로 까다로운 그래픽을 가속화하고 워크플로우를 처리하도록 설계됐다. 

다중 GPU 성능을 갖춘 쿼드로 vDWS를 통해 전문가들은 모든 디바이스에서 원격으로 작업할 수 있으며, 설계 및 지적재산은 데이터센터에서 안전하게 보호된다. 

원격 가상 워크스테이션에서 작업하는 크리에이티브 전문가들은 단일의 테슬라(Tesla) V100 대신 2개의 테슬라 V100 텐서(Tensor) 코어 GPU를 이용해 강력하면서도 사실적인 시각화 작업을 94% 더 빠르게 렌더링 할 수 있다. 또한,  엔지니어 및 디자이너들은 2개의 테슬라 V100 GPU를 통해 CPU 전용 시스템 대비 약 7개가 빠른 속도로 시뮬레이션을 완료할 수 있다.

엔비디아 가상 GPU 소프트웨어의 최신 버전은 실시간 마이그레이션과 같은 기능을 통해 신뢰성 및 관리의 용이성을 보장한다. 2018년 10월 버전의 최신 엔비디아 vGPU가 제공하는 새로운 기능은 다음과 같다.

엔비디아 쿼드로 vDWS를 통한 다중 GPU 워크로드 실행

그래픽 및 연산 집약적 렌더링, 시뮬레이션 및 설계 워크플로우를 위해 단일의 가상머신(VM)에서 최대 4개의 엔비디아 테슬라 GPU의 성능을 통합하여 가상 GPU 성능을 획기적으로 향상시킨다. 최신 엔비디아 가상 GPU 제품은 여러 개의 테슬라 GPU를 어그리게이션하고,  여러 VM에 걸쳐 GPU 공유를 지원한다. 레드햇(Red Hat)은 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 7.5 및 레드햇 가상화 4.2 KVM 버전에 이 기능을 포함하는 최초의 가상화 플랫폼이 된다.

VM웨어 v모션(vMotion)을 통한 실시간 마이그레이션

조직의 IT 부서는 사용자에게 영향을 주거나 예정된 다운타임 없이 엔비디아 GPU 가속 VM을 실시간으로 마이그레이션 할 수 있다.  이를 통해, 시간 및 리소스를 절약이 가능할 뿐 아니라,  보다 전략적인 프로젝트나 비즈니스 혁신을 이끄는데 집중할 수 있다. 이 새로운 기능은 현재 VM웨어 v모션(vMotion) 및 v스피어(vSphere) 6.7 u1을 사용하는 쿼드로 vDWS와 그리드(GRID) vPC, 그리드 vApp 소프트웨어 제품에서 지원된다. 

엔비디아 테슬라 T4 GPU 지원

이전 세대인 테슬라 P4와 동일한 로우-프로파일 및 단일 슬롯 폼 팩터에서 2배의 프레임 버퍼를 지원한다. 새로운 70W 테슬라 T4는 다중 GPU 기술과 결합될 경우, 고급 렌더링, 시뮬레이션 및 디자인을 포함하는 가상 데스크톱 인프라 환경에서 훨씬 더 까다로운 워크플로우를 지원할 수 있다.

엔비디아 GPU 클라우드를 통해 VM에서 AI 워크로드 지원

엔비디아 GPU 클라우드(NVIDIA GPU Cloud, NGC)는 인공지능(AI) 연구원들에 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(Pytorch), MX넷(MXNet), 텐서RT(TensorRT) 등을 위한 GPU  가속 딥 러닝 컨테이너를 제공해 그들의 연구활동을 돕고 있다. NGC의 즉시 실행가능한 딥 러닝 컨테이너는 최신 버전의 쿼드로 vDWS에서 테스트된다. 이렇게 사전 통합된 GPU 가속 컨테이너에는 엔비디아 쿠다(CUDA) 툴킷, 엔비디아 딥 러닝 라이브러리 및 운영체체(OS) 등이 포함된다.

김태만 기자  ktman21c@gamevu.co.kr

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