AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 뉴럴VDB(NeuralVDB)를 발표했다. 물, 화재, 연기, 구름과 같은 희소 볼륨 데이터를 시뮬레이션하고 렌더링하기 위한 업계 표준 라이브러리인 오픈 VDB(OpenVDB)에 AI의 능력을 제공한다.
시그라프(SIGGRAPH)에서 발표된 뉴럴VDB는 지난 10년간의 오픈VDB 개발을 기반으로 구축됐다. 이는 과학 컴퓨팅과 시각화, 의료 이미징, 로켓 과학, 시각 효과와 같은 분야에서 일하는 전문가를 위한 판도를 바꾸는 도구가 될 예정이다. 뉴럴VDB는 메모리 설치 공간을 최대 100배 줄임으로써 크리에이터, 개발자, 연구자는 매우 크고 복잡한 데이터 세트와 실시간으로 상호 작용할 수 있다.
오픈VDB는 지난 10년간 시각 효과 산업 전반에 사용되는 핵심 기술로서 아카데미상을 수상한 바 있다. 이후 엔터테인먼트를 넘어 산업 디자인, 로보틱스 등 희소 체적 데이터가 널리 사용되는 산업과 과학 분야의 활용 사례로 성장했다.
지난해 엔비디아는 오픈VDB에 GPU 지원을 추가한 나노VDB(NanoVDB)를 선보였다. 이를 통해 성능이 향상되고 개발이 쉬워졌으며 실시간 시뮬레이션과 렌더링이 가능해졌다.
뉴럴VDB는 나노VDB의 GPU 가속을 기반으로 머신 러닝을 추가해 메모리 공간을 크게 줄이는 컴팩트한 신경 표현을 도입했다. 이를 통해 뉴럴VDB는 오픈VDB보다 훨씬 더 높은 해상도와 큰 규모로 3D 데이터를 표현할 수 있다. 그 결과 사용자는 개별 워크스테이션, 노트북 등의 장치에서 대규모 볼륨 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있다.
뉴럴VDB는 볼륨의 메모리 공간을 나노VDB에 비해 최대 100배까지 압축하기 때문에 오픈VDB에 상당한 효율성 향상을 제공한다. 이를 통해 사용자는 크고 복잡한 볼륨 데이터 세트를 훨씬 더 효율적으로 전송하고 공유할 수 있다.
뉴럴VDB는 최대 2배까지 훈련을 가속화하기 위해 프레임 가중치를 후속 프레임에 사용할 수 있도록 한다. 또한 사용자가 이전 프레임의 네트워크 결과를 사용해 시간적 일관성이나 부드러운 인코딩을 할 수 있도록 한다.
뉴럴VDB는 메모리 요구 사항을 획기적으로 줄이고, 훈련을 가속화하고, 시간적 일관성을 가능하게 한다. 이는 AI 지원 의료 이미징을 위한 대규모 복합 볼륨 데이터 세트와 대규모 디지털 트윈 시뮬레이션 등 과학과 산업 활용 사례에 대한 새로운 가능성을 열 수 있다.
메모리 요구 사항을 획기적으로 줄이고, 훈련을 가속화하고, 시간적 일관성을 가능하게 하는 이 세 가지 효과는 뉴럴VDB가 AI 지원 의료 이미징을 위한 대규모 복합 볼륨 데이터 세트와 대규모 디지털 트윈 시뮬레이션 등 과학과 산업 활용 사례에 대한 새로운 가능성을 열 수 있게 한다.
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[영상] 엔비디아에 대응하는 인텔 가우디3/AMD MI300/범클라우드 진영의 NPU/,그리고 AI 하드웨어 개발 흐름과 추세는? 
