엔비디아, 생성형 AI·디지털 트윈 세계 확장했다

엔비디아가 생성형 인공지능(AI)과 디지털 트윈 세계를 확장한다. AI 추론 속도를 높였고, 협업을 통해 디지털 트윈 플랫폼 활용도까지 넓혔다.

엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 GTC2024에서 AI 추론 속도를 높이는 소프트웨어 '엔비디아 인퍼런스 마이크로서비스(NIM)'와 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스' 업그레이드 내용을 발표했다.

NIM은 생성형 AI 앱 개발·추론 속도를 높였다. 현재 개발자는 '엔비디아 AI 엔터프라이즈 버전 5.0'에서 NIM을 활용할 수 있다. 옴니버스는 PC를 넘어 애플의 '애플 비전프로'에 들어갔다.

"NIM으로 생성형 AI 앱 구축·배포 더 빠르게"

엔비디아는 개발자가 생성형 AI 앱을 빠르게 구축·배포할 수 있도록 돕는 솔루션 NIM을 내놨다. NIM은 AI 모델과 통합 코드를 포함해 추론에 필요한 기능을 패키지 형태로 제공한다.

엔비디아는 개발자가 생성형 AI 앱을 빠르게 구축·배포할 수 있도록 돕는 솔루션 NIM을 내놨다. (사진=엔비디아)

보통 개발자가 생성형 AI 앱이나 거대언어모델(LLM)을 제작한 후 배포할 때 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 추론 작업에 필요한 하드웨어 크기 조정, 검색증강생성(RAG)용 데이터 통합, 랭체인 같은 도구를 통한 엔지니어링 작업을 별도로 진행해야 한다. 이는 업무 시간과 비용이 많이 든다. 해당 과정에 데이터 과학자도 필수다.

반면 NIM은 이러한 과정을 한 플랫폼 내에서 간소화할 수 있다. 엔비디아 마누비르 다스 엔터프라이즈 컴퓨팅담당 부사장은 이번 행사에서 "NIM은 이러한 모든 번거로운 과정을 생략하고 한 플랫폼 내에서 모든 작업을 처리할 수 있도록 한다"며 "이를 통해 개발자는 NIM을 통해 생성형 AI 앱을 구축하자마자 별도의 과정 없이 바로 배포 단계에 들어설 수 있다"고 강조했다. NIM은 생성형 AI 앱 개발에 필요한 모든 작업을 한데 모아 패키지로 구성된 셈이다.

고객은 NIM을 통해 오픈AI, 메타, 미스트랄 등의 다양한 독점·오픈 소스 LLM에 접근할 수도 있다.

고객은 NIM을 통해 오픈AI, 메타, 미스트랄 등의 다양한 독점·오픈 소스 LLM에 접근할 수 있다. (사진=엔비디아)

NIM은 보안 기능도 갖췄다. 다스 부사장은 "클라우드에서 실행되는 대형 H100부터 엣지에서 진행되는 엔비디아 젯슨 같은 소형 제품까지 다양한 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에서 작동하는 모델 보안 문제도 바로 잡았다"며 "개발자는 NIM에서 걱정 없이 생성형 AI 앱 개발 과정만 진행하기만 하면 된다"고 강조했다.

다스 부사장은 "엔비디아는 개발자가 수행해야 하는 개발 작업의 양을 줄이고 속도를 높도록 도울 것"이라며 "이를 통해 기업은 막 개발한 생성형 AI 앱을 몇분 만에 배포 가능한 상태로 전환할 수 있다"고 강조했다.

현재 NIM을 탑재한 엔비디아 AI 엔터프라이즈 가격은 GPU당 연간 4천500달러(약 602만원)다. 고객은 시간당 GPU 1달러(약 1천337원)로 클라우드를 통해 접근할 수도 있다.

디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스', 애플 비전프로 속으로

엔비디아는 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스'를 애플의 '애플 비전프로'에 탑재한다고 밝혔다. 사용자는 애플 비전프로를 통해 다양한 산업에서 디지털 트윈 기술을 활용할 수 있다. 활용법은 간단하다. 옴니버스 클라우드 API를 통해 접속한 후, 애플비전 프로로 직접 스트리밍해 주는 그래픽 전송 네트워크를 통해 디지털 트윈 기능을 이용할 수 있다.

엔비디아는 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스'를 애플의 '애플 비전프로'에 탑재한다고 밝혔다. (사진=엔비디아)

엔비디아 레바레디언 시뮬레이션 담당 부사장은 "기업 고객은 애플 비전프로를 통해 성능 저하 없이 디지털 트윈 작업을 실현할 수 있다"며 "이를 옴니버스 내에서 활용한다면 더욱 확장된 기능에 접근할 수 있다"고 강조했다.

이번 행사에서 엔비디아는 직접 옴니버스가 설치된 애플 비전프로로 디지털 트윈 기술을 선보이는 시연회도 진행했다. 한 디자이너가 비전 프로를 통해 자동차 제작 프로그램에 접속하는 시연이었다. 개발자가 차량의 다양한 측면을 옴니버스로 설계·조작한 후 해당 차량에 탑승하는 장면을 보여줬다.