(1)_2024 GTC Nvidia CEO 젠슨 황의 기조연설_Nvidia CEO Jensen Huang full keynote at GTC 2024 скачать в хорошем качестве

(1)_2024 GTC Nvidia CEO 젠슨 황의 기조연설_Nvidia CEO Jensen Huang full keynote at GTC 2024

https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/ses... GTC 2024에서 있었던 Nvidia 창립자 겸 CEO인 Jensen Huang의 키노트 연설 발췌록입니다. 이 연설에서는 인공지능(AI)의 다양한 응용 분야와 Nvidia의 최신 기술 및 비전에 대해 주로 다루고 있습니다. •AI의 폭넓은 적용: AI는 은하계 탐사, 기상 예측, 시각 장애인 안내, 로봇 제어, 신약 개발, 환자 치료 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. GTC 컨퍼런스에는 기후 기술, 로봇 공학, 자율 주행차, 의료 등 다양한 분야의 연구원과 기업들이 참여하여 가속 컴퓨팅을 통해 해결하기 어려운 문제들을 해결하고 있다고 합니다. 전 세계 100조 달러 규모의 산업이 컴퓨팅의 근본적인 변화를 통해 변화하고 있으며, 컴퓨터는 오늘날 사회의 가장 중요한 도구라고 강조합니다. •Nvidia의 여정 및 혁신: Nvidia는 1993년에 설립되었으며, 주요 혁신으로는 GPU 컴퓨팅 모델인 CUDA(2006), AI와의 첫 접점(AlexNet, 2012), 세계 최초의 AI 슈퍼컴퓨터인 DGX-1 출시(2016), Transformer 모델 등장(2017), ChatGPT의 세계적인 관심 폭발(2022), 생성형 AI의 부상(2023) 등이 있습니다. •생성형 AI: 새로운 산업의 탄생: 생성형 AI는 이전에는 존재하지 않았던 소프트웨어를 컴퓨터를 사용하여 생성하는 새로운 방식이며, 이는 새로운 산업을 만들어내고 있다고 설명합니다. 데이터 센터는 마치 산업혁명의 발전소처럼 "AI 팩토리"가 되어 "토큰"이라는 새로운 형태의 지능을 생성하는 역할을 한다고 비유합니다. •디지털 트윈과 산업 혁신: 제품을 완전히 디지털로 설계, 구축, 시뮬레이션, 운영하는 '디지털 트윈' 구축을 위해 산업 전반의 가속이 필요하다고 강조합니다. •Blackwell 플랫폼 발표: Hopper의 후속작으로 훨씬 큰 모델에 최적화된 Blackwell 플랫폼을 소개합니다. Blackwell은 2080억 개의 트랜지스터를 가지며, 두 개의 다이가 마치 하나의 칩처럼 작동하도록 설계되었습니다. Hopper와 호환되는 형태와 Grace CPU와 결합된 Grace Blackwell 시스템 형태로 제공됩니다. •로봇 공학 (물리적 AI): 미래에는 모든 움직이는 것이 로봇이 될 것이며, 이를 위해 물리적 세계를 이해하는 AI, 즉 물리적 AI가 필요합니다. 물리적 AI 시스템은 세 가지 컴퓨터(학습을 위한 DGX, 자율 시스템 처리를 위한 AGX/Jetson, 물리적 세계 시뮬레이션을 위한 OVX/Omniverse)가 필요하며, Omniverse는 로봇이 학습할 수 있는 가상 세계인 '짐(gym)' 역할을 합니다. •휴머노이드 로봇 및 Project Groot: Nvidia는 차세대 로봇 공학으로 휴머노이드 로봇에 주목하며, Project Groot라는 범용 휴머노이드 로봇 학습을 위한 기초 모델을 개발했습니다. Groot는 시뮬레이션 환경(Isaac Lab on Omniverse Isaac Sim)에서 학습되며, 인간 시범 관찰을 통해 일상적인 작업을 수행하고 인간 움직임을 모방할 수 있습니다. Jetson Thor 로봇 칩으로 구동되며, Disney 연구소의 로봇(Orange, Green)도 Jetson으로 구동됩니다. 연설의 마지막 부분에서 Jensen Huang은 Nvidia의 현재 모습을 요약하며, GPU는 단순한 칩이 아니라 소프트웨어 스택과 시스템 디자인이 결합된 Blackwell 플랫폼의 형태로 진화했다고 말하며 마무리합니다