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https://youtu.be/j1JuhRrYZD8?si=C_dIZRdv4grjaaiI
이 영상은 엔비디아의 AI 산업 혁명에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다. 젠슨 왕 CEO가 이끄는 엔비디아의 최신 프레젠테이션을 통해 현재 AI 개발자의 수와 쿠다 플랫폼의 중요성을 다룹니다. 엔비디아의 기술이 가속 컴퓨팅에 미치는 영향을 강조하며, 이를 통해 다양한 산업에서 AI의 활용 사례를 보여줍니다. 기술적으로도 AI의 발전 속도를 감안하여 엔비디아가 가진 경쟁 우위와 기업들이 왜 엔비디아 칩을 선호하는지를 깊이 있게 설명합니다. 이 영상을 통해 AI 기술의 동향과 엔비디아의 전략을 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.[0]
핵심주제
엔비디아는 AI 산업 혁명을 주도하며, 다양한 분야에서 그 중요성이 증가하고 있다.[0]
- 엔비디아는 젠슨 황의 지도 아래 100조 달러 규모의 AI 산업 혁명을 추진하고 있다.
- AI 붐으로 인해 쿠다 개발자 수는 급격히 증가하고 있으며, 이는 엔비디아의 쿠다 플랫폼 덕분이다.
- 이 플랫폼은 컴퓨터 그래픽스, 이미지 처리, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
엔비디아의 라이브러리는 AI와 병렬 처리 알고리즘을 쉽게 활용할 수 있도록 도와준다.[1]
- 엔비디아는 로보틱스, 자율주행차 등 다양한 AI 분야에 적용할 수 있는 풍부한 라이브러리를 개발했다.
- 엔비디아의 쿠다 라이브러리는 복잡한 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있게 지원하며 다양한 시장을 개척하고 있다.
엔비디아의 쿠다 생태계는 GPU 성능 최적화에서 핵심적인 역할을 하고 있다.[2]
- 엔비디아는 지난 20년 동안 쿠다 생태계를 크게 발전시켜 약 400개의 쿠다 라이브러리를 구축했다.
- 이 생태계는 엔비디아 GPU 최적화에 필수적이며, 다른 플랫폼으로의 전환을 어렵게 만든다.
강화 학습 루프는 리얼월드 데이터와 합성 데이터를 활용하여 성능을 극대화한다.[5]
- 강화 학습 루프는 현실 속 데이터를 조합하여 엔비디아의 칩 성능을 극대화한다.
- 엔비디아는 이 방식을 통해 향후 5년의 컴퓨팅 성능을 비교하고, 비용 대비 성능을 높이고 있다.
버텍스 AI와 같은 AI 도구는 다양한 산업에서 효율성과 비용 절감을 가능하게 한다.[7]
- 구글의 버텍스 AI를 통해 회사들은 자막 비용 절감 및 의사 결정 속도를 가속화하고 있다.
- 예를 들어, 히스코스는 버텍스 AI를 통해 맞춤형 보험 상품 설계를 더욱 효율적으로 하고 있다.
타임라인
1. 🚀 엔비디아의 AI 산업 혁명00:00:03
- 젠슨 황이 이끄는 엔비디아는 100조 달러 규모의 AI 산업 혁명을 주도하고 있다.
- 2022년 11월 이후 AI 붐으로 인해 쿠다 개발자 수는 550만 명에 달하며, 이는 역대 가장 빠른 증가 속도다.
- 이러한 증가에는 기업들의 적극적인 참여가 주요 요인으로 작용하고 있다.
- 엔비디아의 쿠다 플랫폼은 가속 컴퓨팅과 AI를 가능하게 하는 핵심 기술로 평가받는다.
- 소프트웨어 가속화에서 특정 알고리즘을 잘 처리하면 애플리케이션 속도를 최대 100배까지 향상시킬 수 있다.
- 이 기술은 컴퓨터 그래픽스, 이미지 처리, 물리 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.[0]
2. 🚀 다양한 AI 분야를 위한 엔비디아의 라이브러리00:01:41
- 엔비디아는 병렬 처리로 가속화 가능한 다양한 알고리즘을 제공합니다.
- 자율주행차, 로보틱스, 신경망, 가상 현실 등을 위한 풍부한 라이브러리를 개발했습니다.
- 엔비디아의 쿠다 라이브러리는 복잡한 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있게 돕습니다.
- 알고리즘은 산업과 업종에 따라 리팩토링되어 가속기로 실행됩니다.
- 다양한 도메인에 협력하여 새로운 시장을 개척했습니다.[1]
3. 🚀 엔비디아의 쿠다 생태계와 AI 개발00:02:40
- 엔비디아는 지난 20년 동안 쿠다 생태계를 구축하고 약 400개의 쿠다 라이브러리를 개발했다.
- AI를 전공하는 학생들은 학부 때부터 쿠다를 기반으로 배우며, 다른 플랫폼으로 전환하기 어려운 상황이다.
- 대부분의 개발자들은 타인의 코드를 참조하여 사용하는 경우가 많다.
- 엔비디아 GPU 내 코드만 최적화되어 있고, 경쟁사들은 지난 10년간 따라잡기 위해 노력해왔다.
- 기업이 다른 칩을 사용하려면 호환성 유지를 위해 상당한 시간과 노력을 투자해야 한다.[2]
4. 🔧 CUDA와 ROCm의 호환성 문제00:04:28
- CUDA 생태계는 자동으로 구성되지만, ROCm으로 옮기는 과정에서는 꾸준한 업데이트가 필요하다.
- 평균적으로 CUDA 워크로드의 50%는 자동 전환이 가능하나, 나머지 50%는 수작업이 요구된다.
- AWS와 구글도 이런 커스텀 작업을 계속하고 있다.
- CUDA를 ROCm으로 옮기는데 따른 비용과 시간, 인력 낭비도 고려해야 한다.
- 대부분의 AI 모델과 알고리즘의 혁신은 NVIDIA 칩에서 발생하고 있어, 다른 칩으로의 전환은 복잡한 문제로 추정된다.[3]
5. 🚀 엔비디아의 쿠다 플랫폼과 추론의 중요성00:06:01
- 젠슨황 CEO는 사람들이 훈련용 칩이 어렵다는 점을 강조하며, 추론이 더 어려운 문제라고 설명했다.
- 추론의 응답 시간을 빠르게 하는 것은 하드웨어적으로 쉬운 반면, 대규모 설치 기반의 소프트웨어를 얹는 것이 가장 어렵다.
- 쿠다 플랫폼의 참여자는 550만 명이며, 실제로 사용하는 플릿은 1억 개가 넘는다.
- 쿠다의 인스톨 베이스는 엔비디아의 경쟁 우위, 즉 해자로 작용하며 플랫폼 전환이 어려운 이유가 된다.
- 엔비디아의 가속 컴퓨팅은 다양한 환경에서 동일한 아키텍처로 실행 가능해, AI 훈련과 추론의 통합이 가능해진다.[4]
6. 🚀 엔비디아의 강화 학습 루프와 칩 성능 비교00:08:12
- 강화 학습 루프는 현실 세계와의 상호작용을 통해 생성된 리얼월드 데이터와 합성 데이터에 기반한다.
- 합성 데이터는 컴퓨터가 사람처럼 상상하여 실제 작업에 적용하는 방식으로 진행된다.
- 엔비디아의 고객사는 칩이나 서버의 가격이 아닌, 5년 동안의 컴퓨팅 성능을 비교한다.
- 총 소유 비용(TCO) 관점에서 블랙 웰로 전환할 경우 최대 두 배에서 네 배 더 뛰어난 성능을 제공한다.
- GPT-4 기준으로, 실시간 토큰 출력량은 최대 30배 증가하고, 훈련 속도는 네 배 가량 향상되었다.[5]
7. 🚀 생성형 AI와 GPU 효율성의 발전00:09:57
- GPT-4 훈련에는 8000개의 GPU와 15MW가 필요했으나, GB 20000을 사용 시 2000개의 GPU와 4MW로 훈련 가능하다.
- NVL 72를 기반으로 훈련 시 28개의 렉으로 가능하며, 성능은 네 배 향상된다.
- 고객 입장에서는 성능이 향상되면서 더 많은 제품을 구매할수록 비용을 절감할 수 있다.
- 데이터센터 내 AI 가속기의 전력 부족 문제로, 성능이 뛰어난 제품을 선택하는 것이 합리적이다.
- 생성형 AI의 데이터센터 워크로드는 현재 10% 이내지만, 앞으로 더 많이 활용될 것으로 예상된다.
- 185개의 생성형 AI 사용 사례가 있으며, 일부는 고객 업무를 대체하는 에이전트로 구현된다.
- 예시로 포뮬러 2는 구글 제이를 사용해 레이스 해설을 다양한 언어로 팟캐스트로 제작한다.
- 고젝의 고투 AI는 음성으로 결제와 송금이 가능한 서비스를 제공한다.[6]
8. 🚀 다양한 산업에서의 버텍스 AI 활용 사례00:12:14
- 히스코스는 맞춤형 보험 상품을 설계하며, 구글의 버텍스 AI를 사용해 보험료 산정 과정을 자동화하여 시간 절감을 이루었다. 그래서 기존 3일이 걸리던 견적서 발행을 2-3분으로 가속화했다.
- 워너브라더스와 디스커버리는 버텍스 AI 자막 생성 도구로 전체 자막 비용을 50% 절감했고, 자막 작성 시간을 80% 줄였다.
- 바이엘은 의약품 개발과 방사선과 의사 지원을 위한 AI 플랫폼 구축에 버텍스 AI를 활용하여 데이터 분석과 문서 작성의 효율성을 높였다.
- 브리스톨 마이어스 스큔은 임상 시험의 문서 작업 시간을 줄이기 위해 버텍스 AI를 채택해 효율을 높이고 있다.
- 이러한 사례들은 다양한 기업들이 버텍스 AI를 통해 효율성을 증대시키고 비용을 절감하는 데 기여하고 있음을 보여준다.[7]
9. 📊 다양한 산업에서의 AI 활용 사례00:13:44
- 문서 작업이 몇 주에서 몇 분으로 단축되었으며, 보안 에이전트는 보안 관련 조사 속도를 획기적으로 높이고 자동화하여 보안 운영을 지원한다.
- 서은은 핀테크 기업으로, 다양한 금융 서비스와 함께 제미나이를 활용해 사이버 보안 위협을 탐지하고 대처하는 방식을 개선한다.
- MLB는 선수의 퍼포먼스 분석부터 경기 전략, 부상 관리, 팬을 위한 실시간 경기 하이라이트 생성 등 다양한 분야에 AI를 적용하고 있다.
- WPP는 구글 클라우드의 AI 기능을 통합하여 광고 캠페인 효율을 높이고, 타겟 고객 분석을 통해 미디어 구매를 최적화한다.
- 기업들은 AI를 다양한 분야에 적용하며 보통 다섯 가지 이상의 사용 사례를 통해 효과를 경험하고 있다.[8]
10. 🚀 젠슨황의 엔비디아와 AI 산업 혁명00:15:42
- 엔비디아는 100조 달러 규모의 산업을 바꾸어낼 2조 달러 시장에 주목하고 있다.
- 이 회사는 쿠다 네트워크를 통해 AI 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 기업들이 블랙 GPT를 사용하는 이유를 다룬다.
- 오픈AI, 메타와 같은 여러 파운데이션 모델 기업들이 AI를 활용해 생산성을 높이고 있다.
- 하이퍼 스케일러와 엔터프라이즈에서 AI 수요가 급증함에 따라 가속 컴퓨팅이 필수적이다.
- 젠슨황은 AI 기술을 통해 다양한 산업에서 혁신을 이루고 있으며, 엔비디아의 경쟁 우위를 설명했다.[9]
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