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엔비디아 ‘모던AI 시대의 예고’

엔비디아가 4월 4∼7일까지 미국 캘리포니아 새너제이에서 GTC 2016을 개최했다. GTC는 엔비디아가 지난 2009년부터 진행한 GPU 개발자 컨퍼런스로 올해로 8회째를 맞았다. 올해는 5,500명이 넘는 참관객이 참여, 지난해 2,350명보다 높아진 관심도를 반영했다. 물론 이런 높은 관심의 배경에는 GPU 컴퓨팅이 자리잡고 있다. 기조연설에 나선 CEO 젠슨황(Jen-Hsun Huang)은 이런 GPU 컴퓨팅 시대에 걸맞게 오랫동안 써왔던 GPGPU라는 표현 대신 액셀러레이터, 가속기라는 표현을 썼다. 그래픽카드 등 한정적 역할이 생각나지 않는 용어로 선택한 것이다. GPU를 CPU 대체가 아닌 딥러닝 등 광범위한 분야 어디든 필요한 분야에 쓸 수 있다는 점을 강조하려는 것이다. ◇ 엔비디아 SDK “개발자는 연구만 하라”=이번 행사에서 가장 눈길을 끈 건 엔비디아가 지향해왔던 것처럼 단순 하드웨어가 아닌 준비된 플랫폼 기업이라는 점을 보여주려는 것. 젠슨황은 “하드웨어와 소프트웨어, 라이브러리를 비롯한 SDK 등을 함께 제공, 개발자는 연구에만 몰두할 수 있다”고 밝혔다. 엔비디아 SDK는 딥러닝과 자율주행차, 가상현실 등 다방면에 GPU 컴퓨팅을 위한 필수 요소를 제공하기 위한 것. 기존에 제공하던 게임웍스 외에도 지난해 선보인 그래픽 개발자를 위한 디자인웍스, 에픽과 맥스플레이, 유니티 같은 게임 엔진을 비롯해 가상현실 개발을 위한 VR웍스(VRWorks), 쿠다8과 cuDNN5 등을 지원하는 컴퓨터웍스(ComputerWorks), 자율주행 차량 개발을 위한 드라이브웍스(DriveWorks), 딥러닝 SDK와 디지츠 워크플로우, 비전웍스, 젯슨 미디어 SDK 등을 지원하는 엔비디아 제트팩(Jetpack) 등으로 이뤄져 있다. 제트팩에는 GIE(GPU Inference Engine)을 통해 로봇과 드론 등을 위한 딥러닝에 사용할 수 있으며 5월부터 지원한다. 드라이브웍스는 2017년 1분기 정식 공개될 예정이며 컴퓨터웍스에는 cuDNN5 4월, 쿠다8 6월에 순차 적용한다. ◇ 가상현실로 온 아이레이=이번 행사에서 가장 큰 키워드는 역시 가상현실과 인공지능, 자율주행차를 들 수 있다. 가상현실의 경우 기존 아이레이(Iray)의 가상현실판이라고 할 수 있는 아이레이 VR을 선보였다. 아이레이는 GPU 기반 렌더링을 바탕으로 사진 품질 이미지를 시각화하는 건 물론 물리 기반 렌더링 기술을 결합해 결과물에 조명이나 색상 등 다양한 외부 환경을 실시간 적용할 수 있게 해준다. 아이레이 VR은 여기에 가상현실 기술을 접목한 것이다. 기존 평면 화면을 통한 3D그래픽이 아니라 실사와 같은 가상현실을 헤드셋 등으로 구현한다는 것. 물론 어느 정도는 미리 계산하지만 실시간으로 가상현실 헤드셋의 아이트래킹 등에 맞춰 실시간으로 화면을 구성한다. 아이레이VR 라이트를 이용하면 스마트폰 등으로 실시간 전송, 카드보드 같은 가상현실 헤드셋으로도 아이레이VR을 볼 수 있다. 엔비디아는 현장에서 마스2030(Mars 2030)을 공개했다. 엔비디아와 퓨전미디어가 미 항공우주국 나사(NASA)의 협조를 얻어 공동 제작하는 것으로 화성을 가상현실로 탐험하는 걸 구현한 프로젝트. VR웍스를 이용해 구현해 다중 해상도 셰이딩(Multi-Res Shading)과 렌즈마다 GPU 여러 개를 할당하는 VR SLI 등을 적용했다. 이 날 행사에선 애플 공동 창업자인 스티브 워즈니악이 실시간 화상 연결, 마스 2030의 체험 소감을 밝히기도 했다. ◇ DGX-1 “세계 첫 딥러닝 슈퍼컴퓨터”=인공지능의 경우 이미 발표한 테슬라 M40과 M4 등 연산 목적에 따라 이용할 수 있는 제품군 외에도 테슬라 P100을 발표했다. 테슬라 P100은 맥스웰의 차기 버전인 파스칼 아키텍처를 채택했다. 눈길을 끄는 건 16비트 부동소수점 연산. 이 제품은 16비트 부동소수점 연산에서 21.2TFlops에 달하는 연산이 가능하다. 이유는 인공지능을 위한 딥러닝 분야에선 16비트 부동소수점 연산을 필요로 하기 때문. 또 80GB/sec에 리는 대역폭을 제공하는 NV링크(NVLink)를 제공한다. CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 기술을 적용하는 한편 딥러닝 같은 작업이 오랫동안 이뤄지는 만큼 훨씬 간편한 태스크(Task) 관리가 이뤄지게 하는 등 인공지능 알고리즘도 지원한다. 테슬라 P100을 적용한 제품은 델과 HP, IBM, 크레이를 통해 2017년 1분기 출시될 예정이다. DGX-1은 이런 테슬라 P100과 제온 프로세서, SSD 7TB 등으로 이뤄진 3U 제품이다. 엔비디아 측은 이 제품이 “세계 첫 딥러닝 슈퍼컴퓨터”라고 설명했다. DGX-1은 16비트 부동소수점 연산을 170TFlops 처리할 수 있다. NV링크 커넥터 4개를 이용해 80Gbps 대역을 확보, CPU와 GPU를 결합한 하이브리드 처리를 한다. 이를 통해 기존 3TFlops에 불과하던 듀얼제온 CPU 서버보다 훨씬 빠른 170TFlops를 소화할 수 있다는 것. 딥러닝에 실제로 적용한다면 기존 CPU 서버로 150시간 걸렸던 알렉스넷 훈련시간이 2시간으로 줄어든다. 그 뿐 아니라 기존 맥스웰 4개로 이뤄진 디지츠박스과 비교해도 12배가 빠르다는 설명이다. 시간으로 보면 25시간을 2시간으로 줄인 것이다. 이렇게 빨라진 이유는 파스칼 아키텍처와 NV링크를 적용했기 때문. CPU와 GPU 양쪽에 대한 전체 메모리에 대한 액세스도 가능해졌다. 또 딥러닝 자체가 방대한 데이터를 처리해야 하는데 연산 처리만큼이나 중요한 건 많은 양을 한꺼번에 처리하기 위한 캐시보다 빠른 레지스터 증가가 필수다. 이들 제품은 레지스터 수를 늘려 자원 할당량을 늘려 빠른 처리가 가능해졌다. 엔비디아는 의료 분야에서 MGH 임상데이터과학센터(MGH Clinical Data Science Center)와 기술 협력에 나선다. 이 병원이 보유한 100억 개에 달하는 의료 영상 자료를 비롯한 데이터를 바탕으로 심층 신경망을 통한 훈련을 진행하겠다는 것. 이를 위해 DGX-1을 이용해 딥러닝 알고리즘에 활용하게 된다. 인공지능 알고리즘을 통해 환자 증상이나 검사 결과, 병력을 방대한 데이터와 비교할 수 있게 된다. 자율주행차 역시 올해 1월 발표한 드라이브PX2 외에 DGX-1을 함께 이용한다. 드라이브PX2는 차량, DGX-1은 서버에서 사용하는 것. 복잡한 연산이 필요한 자가훈련 자체는 서버에서 처리하고 클라우드를 통해 차량 내 드라이브PX2로 전달해주면 이미지나 정보를 받아 필요한 연산 처리만 하는 것이다. DGX-1의 가격은 12만 9,000달러다. 그 밖에 드라이브PX2의 경우 2016-2017 기간 중 포뮬러E가 개최할 예정인 무인차 레이싱 대회 로보레이스에 참여하는 모든 차량에도 들어갈 예정이다. 젠슨황의 이번 발표는 엔비디아가 빅데이터와 알고리즘 그리고 GPU를 결합한 모던 AI(인공지능) 시대에 초점을 맞추는 한편 가상현실 등 GPU를 매개로 한 플랫폼 기업으로서의 입지를 강화하고 있다는 점을 분명히 하고 있다. 실제로 그는 1,000개가 넘는 인공지능 스타트업이 50억 달러 펀딩을 받는 등 수많은 기업이 GPU 가속을 필요로 하고 있다면서 관련 시장이 향후 10년 동안 5,000억 달러에 달하는 가치가 있다는 점을 강조하기도 했다. ◇ 높아진 GPU 컴퓨팅 위상=한편 이번 GTC 2016은 GPU 컴퓨팅을 주제로 한 산업을 다룬 세션 500개 이상을 진행한다. 관심도 예년보다 높다. 젠슨황 CEO 역시 “지난 2012년과 비교해 GTC 행사 규모가 2배에 달한다”는 말로 GPU 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지고 있다는 점을 강조했다. 실제로 같은 기간 쿠다 개발자는 4배가 늘었고 포춘 TOP500 기업 중 엔비디아 시스템 채택 비중이 2배 이상 성장했다는 것. 가상현실은 이번 행사에선 GPU를 기반으로 한 세션 20개가 열리는 한편 상금 3만 달러를 놓고 개발팀이 경연을 펼치는 가상현실 쇼케이스 같은 부대 행사가 열린다. 게임이나 엔터테인먼트 뿐 아니라 가상현실이 제조나 산업 전반으로 확대될 것으로 보이는 만큼 다양한 활용 분야도 소개될 예정. 아우디는 직접 매장에 갈 필요 없이 맞춤형 자동차를 가상현실로 체험, 구매하는 데모를 소개한다. 푸조시트로엥그룹은 가상현실 클러스터로 만든 배경을, 리얼리티스는 사진 측량 작업 현장을 가상현실로 시각화하는 애플리케이션, 존트VR은 GPU를 기반으로 한 비디오 프로세싱 플랫폼과 고화질 스트리밍 카메라를 결합한 입체 파노라마를 선보인다. 자율주행은 아우디와 포드, 도요타, 메르세데스벤츠, 볼보, GM 등 글로벌 자동차 브랜드와 함께 GPU 기반 컴퓨팅을 선보인다. 인공지능 권위자인 도요타연구소 길 프랫(Gill Pratt)이 7일 3번째 기조 연설자로 나선다. 그는 미국방위고등연구계획국(DARPA)이 주최하는 재난대응 로봇 개발대회를 이끈 전문가로 2015년 도요타연구소로 자리를 옮겨 자율주행 기술을 개발하고 있다. 도요타는 앞으로 5년 동안 인공지능 분야에 10억 달러에 달하는 금액을 투자하겠다고 밝힌 바 있다. 또 볼보는 자율주행 차량 100대를 일반 도로에서 시범 운영하는 드라이브 미(Drive Me) 프로젝트를 소개하며 메르세데스벤츠는 차세대 운전자를 위한 새로운 운전 체험을 공개한다. 딥러닝과 인공지능의 경우 영상 분석이나 분류, 음성인식, 자연어 처리 등 GPU 기반 연구에 초점을 맞춘다. GTC 2016에 대한 자세한 내용은 홈페이지( http://www.gputechconf.com/ )에서 확인할 수 있다.
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