엔비디아 딥러닝 데이 2017 하이라이트 - 기조연설편 - 자율주행 자동차, 로봇, AI 도시를 그리는 미래 설계자 NVIDIA 좋네요

엔 비디아디프로닝데ー 2017에서 기조 연설을 한 엔 비 디어 엔터프라이즈 비즈니스 수석 부사장 샤은코츠리ー우에은데(Shanker Trivedi)이 전했다 중요한 스토리울 요점만 간추려서 보았습니다. 자율주행자동차, 인공지능 기반의 기계와 로봇, 인공지능 기반의 미래 도시를 소개하는 장면이 인상적이었던 샹카트레미디의 이야기를 들어보겠습니다.

올해 엔비디아 행사의 기존 연설은 시작이 같습니다. GPU 컴퓨팅이 르네상스 시대를 맞고 있다고 표현할 정도로 기술 커뮤니티의 관심이 폭발적이라는 것입니다. 실제 이번 디플러 닌 데이 20하나 7은 9시 30분, 행사 시작이지만 8시 30분부터 줄을 설 정도로 참관객이 많아 늦은 그들은 서서 봐야 되었습니다. 향후 표는 NV디아 GTC 행사 관람객, GPU 개발자 수, CUDA 다운로드 횟수가 지난 몇 년간 얼마나 나쁘지 않고 항상 그랬는지를 보여줍니다.

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샤은코토레비데오는 이번 연설에서 볼타 아키텍처 기반의 Tesla V100이 데이터 센터 시장에서 파란을 하나우킬다는 기대감을 감추지 못하앗움니다. 실제로 아마존 AWS, 마이크로 소프트의 것 나, 알리바바 클라우드, 텐센트 클라우드 등 글로벌 클라우드 사업자들이 Tesla V100기반의 인스턴스를 발매했습니다.. 이번 행사에서도 전시장에서 아마존 AWS의 부스에서 Tesla V100기반 새 P3인스턴스의 성능을 시연했다.그렇다면 왜 글로벌 클라우드 사업자가 Tesla V100에 열광하는 하나 카요. 샤은카 훈련 비디은 아주 쉽게 비교할 수 있는 슬라이드를 보였어요. 서버 대수, CPU수, 소비 전력 모든 면에서 코스트비가 우수합니다. 특히 볼타의 아키텍처를 채택한 Tesla V100은 이전 세대인 파스칼 아키텍처보다 에그 땅 효율이 50%더 높고 재발이나 전력 조건에서 FP32와 FP64의 성능도 진전되고 본인 데이터 센터 사업자 본인의 클라우드 서비스업자에게 더 큰 TCO의 효과를 제공합니다.

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볼타 아키텍처와 함께 샤은코토레비데오이 힘주어 한 말이 TensorRT3이다니다. TensorRT3는 디 프로 닌 가속 플랫폼 만큼 간단하게 생각됩니다. 정식 설명은 프로그래밍 가능한 추론가속기(Programmable Inference Accelerator)입니다. TensorRT3의 개념과 적용 후 성능 개선 효과는 그 후 글을 쓴 참조 파리입니다. http://bit.ly/2wXDWL6

엔비디아에게 있어서 TensorRT는 매우 큰 의미가 있습니다. 뉴티넷 디자인은 점점 다양해지고 복잡해지고 있습니다. 게다가 초연결 시대의 엣지 장치로 이루어지는 추론에 대한 수요가 항상 존재하고 있습니다. 예를 들어 자율주행차의 경우 훈련은 클라우드가 나쁘지 않고 데이터센터에서 이루어지는데, 귀추인지와 판단은 자동차 내 컴퓨팅 자원이 처리합니다. 이것을 그림으로 포현하면 이 강인 것 같은데 TensorRT는 굉장히 중요한 중간 연결자 역할을 합니다. 딥러닝 프레임워크와 엣지단에 장착된 GPU 기반 컴퓨팅 장치의 중간에서 매우 중요한 역할을 합니다.

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뿐만 아니라, 이미 소개한 데이터 센터에서 GPU의 경제성을 한층 더 높이는 데도 TensorRT가 역할을 완수한다. 엔비디아는 TensorRT가 무려 10배 정도 데이터 센터 TCO을 절감할 것으로 보고 있슴니다.

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샹카트레비디 기조연설에서 가장 재미있는 이야기는 딥러닝 적용 사례에 대해서입니다. 뭔지 알지만 역시 보기 드문 사례 소개에서 눈을 뗄 수가 없었습니다. 현재 GPU베이스의 딥러닝은, 업종을 불문하고 산업계의 진화를 "가속"하고 있습니다.

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이 중 가장 속도가 높은 분야는 자동차산업일 것이다. 샹카트레비디는, 엔비디아 기술을 베이스로 한 자율 주행 영상으로 청중을 집중시켰습니다.

아무래도 기조연설이라 샹카트레비디는 흥미로운 비교를 통한 자율주행의 현재와 미래를 보여주었습니다. 다음 그림을 보시겠습니다. 얼마 전까지는 자율주행에는 트렁크가 가득 찬 컴퓨팅 장치를 장착해야 했지만 지금은 작은 보드 하과로 충분합니다. 이 장치는 엔비디아가 최근 유출된 페가수스(Pegasus)인데 표현이 멋집니다. '자동차 트렁크에 들어간 슈퍼컴퓨팅 데이터센터'라는 스토리네요.

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자율주행 자동차 분야에서 엔비디아가 가진 잠재력은 단순한 GPU 기반 기술과 NVIDIA DRIVE와 같은 플랫폼에 머무르지 않습니다. 진정한 힘은 파트 생태계에서 본인을 영입하지만 엔비디아는 글로벌 자동차 업체와의 협력과 함께 유망한 스타트업을 발굴하고 지원하는 사업을 통해 생태계를 키우고 있습니다. 20하나 7년 현재 NVIDIA DRIVE부문의 스타트 업 수가 하나 45개에 이를 정도로 이다니다. 자동차만큼 대중적인 흥미를 끄는 분야가 로봇입니다. 샹카트레비디는, XAVIER라고 하는 GPU베이스의 SoC를 소개하면서, 인공기능기반의 로봇, 기계, 사물인터넷 장치 등에 대해서도 간단하게 언급했습니다. 시뮬레이션, 트레이닝, 그렇기 때문에 종단장치로 추론이 실행되는데 모든 포인트에 GPU가 위치하여 각각의 역할을 수행할 것이다.

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이후의주제는인공지능기반도시였습니다. 도시에 촘촘히 설치된 수많은 CCTV앞에서 그 수는 2020년 10억개에 한 시오 나올 것 같아요. 도시안전, 범죄예방 등 영화에서나 봤던 도시 모습을 샹카트레비디가 보여주었습니다. 최근 GTC 차이 본인 행사에서 발표했던 이예기이기도 하지만 엔비디아가 세계적인 CCTV 업체인 하이크비전 등 China 내 주요 사업자와 협력해 서비스를 상용화한 사례를 소개했습니다. 치매 노인을 찾아 범죄를 예방하고, 차 흐름을 학습해 지능적으로 신호를 통제하는 등의 예제 화면은 영화 속 한 장면이나 다름없었습니다.

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다sound 포스팅에서는 서울대 장벽탁 교수의 기조연설을 정리해드리겠습니다.