VR과 함께 IT 시장의 화두로 주목받고 있는 딥 러닝 기반의 인공지능과 자율 주행
자동차등 첨단 기술의 발전에 있어 GPU 컴퓨팅의 현재와 미래를 다룬 GTCx Korea 2016이 오늘 삼성동 코엑스
인터컨티넨탈 호텔에서 개채되었다.
NVIDIA 코리아 이용덕 지사장은 환영사를 통해 지난해 970여명의 참가자와
24섹션으로 진행되었던 GTC 코리아 2015을 성공적으로 마무리한데 이어, 올해는 참가자만 1000여명이 넘어 딥 러닝과
인공지능, 자율 주행 자동차등의 관련 분야에 대한 열기를 확인할 수 있는 자리가 되었음을 언급하며, 이번 행사를 통해 제
4의 산업 혁명 시대를 살아가는데 도움이 되길 바란다고 전했다.
뒤를 이어 딥 러닝과 AI 혁신을 주제로 지난 1997년부터 2009년까지 NVIDIA의
수석 과학자를 역임한 데이비디 커크는 GPU 컴퓨팅이 딥 러닝에 연구에 활용되기 시작한 것은 4년에 불과하지만 이미지 인식
분야에서 이미 인간 수준의 에러율을 뛰어넘었었고, 2014년 GTC에 등록된 GPU 딥 러닝 개발자가 올해는 25배 증가한
5만 5천여명에 달할 정도로 관련 업계에 빠르게 전파되며 NVIDIA가 AI 컴퓨팅 회사로 인식되어가고 있다고 언급했다.
그에 따르면 수많은 시냅스의 연결을 기반으로 정보를 처리하는 인간의 두뇌와 유사한 GPU
기반의 딥 러닝 컴퓨팅이 CPU로는 불가능했던 복잡한 수준의 보다 정확하고 빠르며 심도있는 분석을 통해 시간을 단축하고
인식 추론을 가속화할 수 있다.
이처럼 빠르게 확산되고 있는 GPU 컴퓨팅 기반 딥 러닝을 위해 NVIDIA는 지난
2013년 발표한 케플러 아키텍처 대비 2016년 공개된 파스칼 아키텍처의 딥 러닝 성능을 65배까지 끌어올렸으며, 하나의
솔루션이자 플랫폼으로 간주되는 GPU 컴퓨팅에서 이미 무어의 법칙을 초월했음을 선언했다.
특히, IBM의 인공지능 컴퓨터인 왓슨은 영화를 분석해 자체적으로 모간(Morgan)의
트레일러를 만든 경우를 예시로 들어 딥 러닝 기반의 인공지능이 이제는 추론과 창작의 영역까지 발전했다는 사실을 적시,
이같은 인공 지능의 발달을 위한 딥 러닝을 위한 어플리케이션 모델 분석 프로세스 최적화를 위한 텐서RT(TensorRT)를
제공하고 있음을 언급했다.
AI 컴퓨팅 회사로서 NVIDIA는 MS 에저와 IBM 클라우드, 알리바바 클라우드 등
서비스로의 AI 회사와 레노버, 델, 시스코, HP등 엔터프라이즈 관련 AI 업체, GPU 서버 빌더등과 협력해 AI
컴퓨팅 생태계를 구축하고 있으며, 테슬라 시리즈와 임베디드 AI 슈퍼컴퓨터인 JETSON TX1, 자율 주행 자동차를 위한
자비에(Xavier)등 폭 넓은 분야를 아우르는 딥 러닝 지원을 계속하고 있다.
특히 자체적인 AI 자동차인 BB8 개발 및 자율 주행 자동차를 위한 운영 체제인
드라이브웍스 알파1(DriverWorks Alpha1) 개발, TOMTOM와 Udacity는 자비에 이전의 Drive PX
2가 탑재된 자율 주행 자동차의 개발, 바이두와 볼보등 다른 업체에서도 NVIDIA와 협력해 인공지능 기반의 자율 주행
자동차가 개발 중이다.
이어진 포항공과대학교 최승진 교수의 최신 딥 러닝 관련 발표에 따르면 딥 러닝은 머신
러닝에 비해 쉽고 음성 인식과 이미지 인식 등 가시적인 성과를 보여주고 있는데다, 새로운 알고리즘 등의 데이터 분석 기법의
발전과 GPU 컴퓨팅으로 급격히 증가한 컴퓨팅 파워등에 힘입어 관련 업계의 관심이 높아 앞으로 최소 10년 이상 IT
업계의 주류가 될 것으로 예상했다.
한편, GTCx 코리아 2016 행사는 이러한 딥 러닝과 인공지능에 대한 관심을 반영하듯
발디딜틈을 찾기 힘들 정도로 많은 참가자들이 현장을 찾았으며, 엔비디아는 키노트에서 발표했던 드라이브웍스 알파 1과 딥
러닝 테크닉 데모 시스템들을 선보였고, 기가바이트와 IBM등 관련 업체도 함께해 NVIDIA가 임베디드 시스템용 AI
수퍼컴퓨터를 표방하며 내놓은 JETSON TX1의 개발자 킷을 비롯한 관련 제품들을 찾아볼 수 있었다.
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