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도시바가 2월 9일, 임베디드 기기용 초 저전력 아날로그 AI 가속 칩을 개발했다고 발표했다.

뉴럴 네트워크 처리의 대부분을 차지하는 곱셈 등 단일 처리를 시행하는 아날로그 회로로써 독자적인 발진 회로를 채용하여 발진 시간과 발진 주파수를 동적으로 제어하여 연산 처리를 진행한다. 기존의 디지털 회로와 비교시 1/8 이라는 대폭적인 전력 감소가 가능하다.

도시바는 개발한 AI 가속 칩을 이용하여 화상 인식이나 고장 검지, 뉴럴 네트워크 추론 처리 시연에도 성공하여 향후 실용화를 위한 개발을 추진하고 있다고 밝혔다.

CES의 개막 전날 저녁에 진행되는 메인 기조 강연(Kickoff Keynote)은 CES의 기조 강연 중에서도 가장 격식이 높은 것으로 과거에는 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠, 인텔의 크레이그 배럿과 폴 오텔리니 등 역대 CEO, 지난해(2017년)는 NVIDIA CEO 젠슨 황이 맡는 등 IT 업계의 대표가 맡는 화려한 무대다.

올해(2018년) 저녁 기조 강연에 등단한 것은 Intel CEO의 브라이언 크르자니크. 최근 업계를 뜨겁게 달구고 있는 프로세서의 취약성 문제 상황을 설명했다. 크르자니크에 따르면 과거 5년간 인텔이 발매한 CPU의 90%는 내주 말까지 대책이 완료되고 나머지는 이번달 완료된다는 것.

그 뒤 인텔이 공식 스폰서가 된 올림픽 중계를 VR(가상현실)로 하는 것이나 지난해 인텔이 인수한 차재 전용 CV(Computer Vision) 대기업 Mobileye CEO와 함께 자율 주행 대응 설명, 마지막에는 인텔 브랜드의 소형 드론을 소개하고 실내에서 1대의 컴퓨터를 이용하여 동시에 드론을 날린 수에서 기네스 기록을 경신하는 등 평소와는 아주 다른 내용으로 전진을 이루며 인텔을 각인시키는 내용이 되었다.

또 크르자니크는 인텔이 개발하고 있는 양자 컴퓨터(Quantum Computing)의 테스트 칩 "Tangle Lake", 뇌형 컴퓨터(Neuromorphic Computing) 테스트 칩 "Loihi"를 공개하고 데이터 지향적인 기업을 목표로 하는 인텔의 방향을 가리켰다.

스포츠 중계를 바꾸어 깊이 데이터를 활용한 VR, 양자/뇌형 컴퓨터 등의 시험 칩 공개

그 뒤 크르자니크는 "데이터가 가지는 힘은 사회와 경제를 바꾸기에 이르고 있다. 19세기에 개발된 내연 기관이 교통의 구조를 바꾸고 사회와 경제를 바꾼 것 같은 것이 현대에서 일어나고 있다"고 밝히며 금세기 중에 새로운 산업 혁명 같은 것이 1번이나 2번은 일어날 것이라고 설명했다.

그 최초의 예로서 크르자니크가 소개한 것은 VR 솔루션이다. 특히 시간을 할애한 것은 Intel True VR이라는 솔루션으로 360도 촬영할 수 있는 특별한 3D 카메라를 이용해 스포츠 등을 촬영하고 그 데이터에 깊이 데이터를 부가해 CPU 등을 이용하여 처리함으로써 시청자가 원하는 각도로 바꾸고 즐길 수 있게 된다는 것. 영상은 1분당 3TB의 데이터가 발생하지만 그것을 CPU 등에서 처리하면서 이용자에게 제공한다.

시연에서는 NFL(National Football League, 미식 축구) 명문 팀인 댈러스 카 보이즈에서 쿼터 백으로 활약하며 현재는 해설자인 토니 로모를 불러 플레이어 시점에서 변경하는 것으로 새롭게 즐기는 방법을 제공할 수 있다는 소개가 이루어졌다.

또한 이미 발표된 대로 인텔은 올림픽 공식 스폰서가 되는 것을 지난해 발표하고 계약 후 첫 올림픽으로 내달 한국의 평창에서 열리는 동계 올림픽에서 VR을 이용한 중계를 진행한다. VR에서 올림픽을 볼수 있다고 하면 VR에 대한 관심이 매우 높아질 것이기에 기대하고 있다. VR 중계 제공은 글로벌 하게 할 예정이며 미국에서는 NBC가 중계한다고 설명했다.

그러한 대용량 데이터가 처리되도록 하려면 더욱 클라우드 서버의 부하는 높아질 것으로써 보다 높은 처리 능력이 요구된다. 크르자니크는 "인텔은 미래의 컴퓨팅을 위한 투자를 계속하고 있다" 라며 회사가 개발하고 있는 양자 컴퓨터용 테스트 칩인 "Tangle Lake", 뇌형 컴퓨터용 테스트 칩 "Loihi"를 소개했다.

예를 들어 Loihi는 현재의 머신 러닝/딥-러닝에 의해 실현되는 인공지능과 달리 데이터가 없어도 학습하는 것이 가능하다는 것이다. 이미 간단한 인식이 가능하게 되어 있으며 앞으로도 인공지능의 진화를 촉진하며 장래 이노베이션을 위한 투자를 이어 가겠다고 밝혔다.

실내에서 1대의 컴퓨터로 100대의 드론을 제어한 시연

이후 최근 인텔이 힘을 쓰고 있는 자동차 전용 솔루션에 대한 설명이 진행됐다. 인텔은 지난해 이스라엘의 벤처 기업으로 자동차용 컴퓨터 비전 대기업인 Mobileye를 인수했는데 이번 기조 강연에서 인텔의 상급 부사장 겸 Mobileye CEO/CTO를 단상으로 불러 Mobileye 솔루션을 이용한 인텔의 자율 주행 차량을 소개했다. 그리고 중국 자동차 업체인 SAIC가 Mobileye 솔루션을 기초로 한 레벨 3/4/5 자율 주행 자동차를 개발하겠다고 밝혔다.

인텔 상급 부사장 겸 Mobileye CEO/CTO 와 인텔의 자율 자행 차량

SAIC와 Mobileye가 파트너로

또 인텔의 Flight Control Technology가 채용된 상부에 다수의 프로펠러가 달린 Volocopter를 소개하고 비행 시연을 벌였고 마지막에는 Intel Shooting Star라는 소형 드론 100대를 이용해 LED 라이트에 따른 쇼가 진행됐다. 크르자니크에 따르면 1대의 컴퓨터로 100대를 동시에 실내에서 날린 것은 기네스 기록이다.

Volocopter

Intel Shooting Star

100대의 드론이 실내에서 비행

출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/event/1100211.html

미 항공 우주국 나사(NASA)는 15일, 태양계에서 2545광년 떨어진 Kepler-90에서 그 주위를 도는 새 행성 Kepler-90i를 발견했다고 발표했다.

이 행성은 NASA의 케플러 우주 망원경 데이터에서 발견됐고, 지구로부터 2545 광년 떨어진 Kepler-90을 돌고있는 8번째 행성이다. 새롭게 발견 된 Kepler-90i는 14.4일에 한 번 궤도를 도는 지저분한 뜨겁고 바위 같은 행성으로 구글의 머신 러닝을 사용하여 발견했다. 머신 러닝은 망원경이 외계 행성 (exoplanets)이라고 알려진 우리 태양계 너머의 행성에서 신호를 기록한 Kepler 데이터의 인스턴스를 찾아 행성을 식별하는 방법을 배웠다.

NASA의 천체 물리학 부문 책임자 인 폴 헤르츠 (Paul Hertz)는 "우리가 예상했던대로 보관 된 케플러 데이터에 숨어있는 흥미로운 것들이 발견됐다. 이 발견은 우리의 데이터가 앞으로 수 년간 혁신적인 연구자들이 이용할 수있는 보물이다"라고 밝혔다.

이 발견은 Christopher Shallue / Andrew Vanderburg가 케플러가 기록한 가벼운 판독 값에서 외계 행성을 식별하는 방법을 배우기 위해 컴퓨터를 훈련 한 후에 발견됐다. 케플러는 행성이 별 앞을 통과하거나 별을 통과했을때 밝기의 극적인 변화를 나타낸다. Kepler 데이터베이스 검색에 머신 러닝이 사용되어 왔지만 이번 사례는 신경 네트워크가 원거리 세계에서 가장 약한 신호 중 일부를 찾는데 유용한 도구임을 입증했다.

Q3 FY2018 Summary

전년 대비 32% 증가한 26억 4000만 달러의 매출
GAAP EPS 1.33달러로 전년 대비 60% 증가
모든 플랫폼에서 성장

엔비디아가 2017년 10월 29일 마감된 3분기 실적을 발표했다. 보고서에 따르면 3분기 매출은 26억 4000만 달러로 전년 동기 대비 32% 증가, 전 분기 대비 18% 증가했다. GAAP 주당 수익은 1.33달러로 전년 동기 0.83달러에서 60% 증가했고, 전 분기 0.92달러 대비 45% 증가했다. 

"우리는 성장 동력의 모든 부문에서 훌륭한 분기를 보냈다. 전 세계 산업이 인공지능 도입을 가속화하고, Volta GPU는 주요 인터넷 / 클라우드 서비스 제공 업체와 컴퓨터 제조업체에 채택됐다. 우리의 새로운 TensorRT 추론 가속화 플랫폼은 하이퍼 스케일 데이터 센터에서 성장할 수 있게 하며 GeForce, Nintendo Switch는 게임의 가장 강력한 성장 동력으로 활용, 새로운 DRIVE PX Pegasus는 전 세계 기업에서 채택되고 있다. 우리는 지속적인 성장을 할 수 있는 좋은 포지션에 있다." (Jensen Huang)

주요 실적 내용

데이터 센터
알리바바, 바이두, 텐센트가 기업 및 소비자 응용 프로그램에서 인공지능을 가속하기 위해 NVIDIA® Volta GPU 채택 발표
오라클 클라우드에 NVIDIA Tesla® P100 GPU 가속기 추가
NVIDIA GPU Cloud 컨테이너 레지스트리를 완전히 최적화 된 소프트웨어 스택과 함께 출시
화웨이, 인스퍼 및 레노보가 NVIDIA Volta HGX 아키텍처를 사용하여 데이터 센터용 인공지능 시스템 구축 예정 발표
Dell EMC, Hewlett Packard Enterprise, IBM, Supermicro가 NVIDIA Tesla V100 GPU 가속기를 기반으로 한 서버 발표
NVIDIA TensorRT™ 3 인공지능 추론 가속 플랫폼 출시로 하이퍼 스케일 데이터 센터의 새로운 성장동력 확보

게이밍
DirectX 12, HDR 및 몰입형 가상현실 그래픽 요구 사항을 처리하도록 설계된 GeForce® GTX 1070 Ti GPU 출시
PlayerUnknown의 Battlegrounds, FINAL FANTASY XV, Shadow of War를 포함한 NVIDIA GameWorks™ 기술을 제공하기 위한 협업 발표

전문 시각화
NVIDIA VRWorks™ 360 Video SDK 출시로 프로덕션의 고품질 360도 스테레오 비디오 라이브 스트리밍 지원
NVIDIA Holodeck™으로 매우 현실적이고 물리적으로 시뮬레이션 된 VR을 사용하여 가상 공동 작업 공간 제공
GPU 가속 서버를 강력한 워크 스테이션으로 전환시키는 가상화 소프트웨어를 탑재한 Quadro® Virtual Data Center 워크 스테이션 출시

자동차
스티어링 휠, 페달 또는 미러없이 새로운 수준의 무인 자율 주행을 구현할 수 있도록 설계된 세계 최초의 자동 등급 인공지능 컴퓨터 NVIDIA DRIVE™ PX 페가수스 발표

자율 머신 / 인공지능 엣지 컴퓨팅
알리바바와 화웨이를 NVIDIA Metropolis AI Smart Cities 플랫폼 파트너로 추가
NVIDIA Jetson™을 인공지능 물류/배달에 적용하는 방안을 중국 JD.com X 연구소와 공동 발표

인텔 vs 엔비디아

두 기업 모두 최고의 실적과 상승세를 보이며 4차 산업혁명 시대의 인공지능 생태계 패권을 위한 본격적인 전쟁 돌입

미국 아마존이 2017년 3분기 실적을 발표했습니다.

총 매출액은 437억 달러로 전년 327억 달러에서 34% 증가했습니다. 매출액은 아마존이 2017년 8월 28일에 인수한 Whole Foods Market의 13억 달러를 포함하고 있습니다. 영업 이익은 3억 4700만 달러로 전년 동기 대비 40% 감소했습니다. 영업 이익도 Whole Foods Market의 2100만를 포함하고 있습니다. 순이익은 2억 6500만 달러로 2016년 3분기의 2억 5200만 달러와 비슷한 수준을 유지했습니다.

"지난 달  우리는 5개의 새로운 알렉사(Alexa) 지원 장치를 출시했습니다. 인도의 Alexa를 소개하고 BMW와의 통합, 25000 가지 이상의 기술, Sonos 스피커와의 통합 Alexa, Alexa에게 두 가지 목소리 등을 구별하도록 가르쳤습니다. Alexa의 두뇌는 AWS 클라우드에 있기 때문에 새로운 장치를 구입 한 고객뿐만 아니라 모든 Echo 고객이 새로운 기능을 사용할 수 있습니다. 수 천명의 개발자와 하드웨어 제조업체가 새로운 Alexa 기술과 장치를 구축함으로써 Alexa 환경은 계속해서 개선 될 것입니다." (아마존 CEO, 제프 베조스)

3분기 아마존의 주요 실적 내용

Amazon은 Whole Foods Market을 2017년 8월 28일에 인수했습니다. 두 회사는 고품질 자연 식품 및 유기농 식품을 모두에게 저렴한 가격으로 제공한다는 비전을 추구 할 것입니다.

Amazon은 세 가지 새로운 Echo 장치를 선보였습니다. 완전히 새로운 에코 (99.99 달러)는 새로운 디자인, 향상된 사운드, 저렴한 가격 및 장치를 개인화 할 수있는 다양한 색상을 제공합니다. 고객이 스마트 홈 장치를 쉽게 설정하고 제어 할 수 있도록 스마트 홈 허브가 내장 된 Echo Plus (149.99 달러) 및 Echo Spot (129.99 달러), 날씨를 볼 수 있는 화면이 있는 소형 에코, 비디오 플래시 브리핑으로 뉴스를 듣고, Amazon Music로 가사를보고, 카메라 모니터를보고, Audible을 찾아보고들을 수 있습니다.

Amazon은 4K Ultra HD, High Dynamic Range 및 Alexa Voice Remote가 장착 된 완전히 새로운 Fire TV를 $69.99에 출시했습니다.

Amazon은 Fire TV에서 Alexa far-field 음성 컨트롤을 시작했습니다. 고객은 이제 Echo 장치를 Fire TV와 연결하여 Alexa에게 좋아하는 프로그램을 실행하거나, 앱을 실행하거나, 재생을 제어하도록 요청할 수 있습니다.

Amazon은 Echo 장치에서 무료 전화 발신 기능을 제공하는 새로운 통화 기능과 집에 핸즈프리 인바운드 및 아웃 바운드 통화의 편의성을 제공하는 완전히 새로운 Echo Connect를 통해 Alexa 사용자에게 누구나 전화 할 수 있습니다.

Alexa Skills 스토어는 이제 고객에게 25000 가지 이상의 기술을 제공합니다. 고객은 Marshawn Lynch와 함께 NFL Trivia를하고, Nickelodeon과 PBS에서 아이들의 콘텐츠를 즐기는 등의 작업을 할 수 있습니다.

수 만명의 개발자가 Alexa Voice Service를 사용하여 BMW 및 MINI 차량, Sonos One 스마트 스피커, Harman Kardon의 Allure 스마트 스피커 및 Motorola의 X4 스마트폰을 포함하여 Alexa를 제품에 통합하고 있습니다.

Amazon과 Microsoft는 곧 Alexa가 Cortana와 대화 할 수 있게 할 것이며 Cortana는 Alexa와 대화 할 수 있게 됩니다. Alexa 고객은 업무용 캘린더 액세스, 회의 예약, 귀국시 꽃을 가져 오거나 직장 이메일을 읽는 등 음성만으로 Cortana의 고유 한 기능에 액세스 할 수 있습니다. 마찬가지로 Cortana 고객은 Alexa에게 스마트 홈 장치를 제어하고 Amazon.com에서 쇼핑하고 타사 개발자가 개발 한 많은 기술과 상호 작용하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

미국 Intel은 17일, 업계 최초의 인공지능 프로세서 "인텔 너바나 뉴럴 네트워크 프로세서(이하 Nervana NNP)"을 2017년 중 제공한다고 발표했다.

릴리스 중 CEO, Brian Krzanich는 Cognitive Intelligence(CI) 및 Artificial Intelligence(인공지능, AI)는 2020년까지 시장 규모가 460억달러에 달할 것으로 전망되고 있으며 인텔 Nervana 기술을 사용함으로써 처리 데이터 양을 최대화하고 새로운 AI 애플리케이션을 개발함으로써 비즈니스를 변혁할 수 있다고 밝혔다.

Nervana NNP는 딥 러닝으로 설계된 아키텍처로 코어 하드웨어 컴포넌트를 최대한 효율적으로 하면서 모든 딥 러닝을 지원하는 유연성을 양립하는 것을 목표로 개발되고 있다고 한다.

Nervan NNP는 캐시에 계층을 두지 않고 온 칩 메모리를 소프트웨어로 직접 관리하는 것으로 칩을 각 다이상에서 방대한 계산량의 높은 수준으로 실현하여 결과적으로 딥 러닝 모델의 훈련 시간이 단축된다고 한다.

또 Nervana NNP는 고속의 온 칩/오프 칩 인터 커넥트로 설계되며 대량의 쌍방향 데이터 전송이 가능하다. 뉴럴 네트워크 파라미터가 여러개의 칩으로 분산되는 모델 병렬성 실현을 목표로 설계되었고 여러 칩이 큰 모델에 대응하는 1개의 큰 가상 칩으로 기능하다고 한다.

다른 특징으로는 "Flexpoint"라고 칭하는 새로운 수치 형식의 채용이 꼽힌다. 단일 칩 상의 신경 회로망 계산은 전력이나 메모리 대역 폭에 의해 크게 제약을 받지만 Nervana NNP는 뉴럴 네트워크 처리의 처리량을 향상시키기 위해 전술한 메모리 주변 설계와 함께 Flexpoint가 채용되고 있다.

Flexpoint를 사용하면 스칼라 연산을 고정 소수점 곱셈이나 가산으로 구현할 수 있으며 공유 지수를 사용하여 큰 다이내믹 레인지를 실현한다는 것이다. 회로가 소형으로 되기 때문에 다이의 병렬성을 크게 향상시킴과 동시에 소비 전력을 감소시킨다.

제품 로드맵에서는 여러 세대의 Nervana NNP 제품이 준비되어 있으며 AI 모델의 확장성을 실현한다는 것이다. 동사는 2020년까지 AI 성능을 100배 향상시킨다는 목표를 2016년에 내세웠지만 그것을 웃도는 페이스로 진행되고 있다고 밝혔다.

인텔은 Nervana NNP 외 가장 최근에 인공지능에 관련한 인간의 뇌 구조를 본뜬 자체 자기 학습형 뉴로모픽 "Loihi"와 QuTech에 납품된 17큐비트의 양자 컴퓨팅 칩을 발표하고 있다.

양자 컴퓨팅 칩은 2017년말 49큐비트의 칩을 제공할 예정이다.

출처 - https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1086773.html

미국 NVIDIA는 5월 8일~11일(현지 시간)에 걸쳐 이 회사의 GPU를 이용한 제품을 개발하고 있는 개발자 전용 이벤트 GTC(GPU Technology Conference)2017을 개최했다. 3일째인 5월 10일에는 동사의 창업자 겸 CEO 젠슨・황의 기조 강연이 진행되며 새로운 솔루션 등에 대한 설명이 이루어졌다.

VR 세계에 사용자가 참여할 수 있는 "Project Holodeck"은 9월부터 접근

이제는 트레이드 마크가 되고 있는 가죽 재킷 차림으로 등장한 황씨는 기조 강연을 "무어의 법칙 이후의 세계" 라고 쓰인 슬라이드부터 시작했다.

황씨는 "트랜지스터를 늘리고 성능을 올린다는 접근은 서서히 에너지 효율의 관점에서 한계가 다가오고 있다. 실제로 CPU의 성능은 연 10% 향상으로 정도로 크지 않았다. 그러나 GPU는 연간 50%를 넘어섰다" 며 GPU의 성능 향상이 두드러지기 때문에 과학 연산이나 딥 러닝과 같이 극도의 연산 성능이 필요한 경우에는 CPU에서 GPU의 오프 로드라는 흐름이 정착되고 있다고 지적했다.

그래서 GPU를 이용해 범용 연산을 시행하는 CUDA가 보급되었고 다수의 사용자가 이런 혜택을 받고 있다고 밝혔다. 그것에 맞추어 GTC의 참가자나 늘었고 2012년에 비해 참가자 수는 3배가 됐고, GPU 개발자와 CUDA의 다운로드도 늘어하고 있다고 밝혔다.

황씨가 제일 먼저 소개한 "Project Holodeck"은 동사의 IRAY로 렌더링 된 사진 품질의 VR 영상에 사용자의 육체가 스며들어 조작하는 식이다.

시연에서 자동차 3D CAD 데이터를 바탕으로 만들어진 자동차에 사용자가 타거나 주위에서 그 자동차를 보는 모습이 표시됐다. 이렇게 되면 자동차 딜러 등 가족 3명이 VR HMD를 쓰고 같은 VR 자동차에 타고 모습을 확인하는 사용이 가능하게 된다. 발표에 따르면 Project Holodeck은 9월부터 조기 접근이 시작될 예정.

또 레이 트레이싱(빛과 그림자를 실제 물리 세계와 마찬가지로 렌더링하는 방식)으로 딥 러닝에 의한 AI(인공지능)을 이용하여 보다 사실적인 빛과 그림자 등을 표시한다는 시연도 이어졌다.

파스칼 보다 더 딥 러닝에 최적화된 볼타를 채용한 "Tesla V100"

이어 현재의 NVIDIA가 주력하고 있는 딥 러닝 기법을 활용한 AI 이야기로 이어졌다. 황씨는 "딥 러닝을 배우는 학생이 늘어나는 등 딥 러닝이 주목되고 있다. 딥 러닝은 컴퓨팅을 자유롭게하여 이제 누구나 자신의 데이터를 갖고 컴퓨터를 단련할 수 있다" 며 딥 러닝을 활용한 AI가 보급됨으로써 새로운 컴퓨터 형태가 가능하다고 한다.

황씨는 "NVIDIA는 하드웨어 뿐 아니라 소프트웨어 SDK도 포함하여 제공하고 있다. 어떠한 딥 러닝 체제도 지원하여 높은 성능을 발휘한다" 며 NVIDIA의 GPU가 딥 러닝 각종 소프트웨어를 개발하는데 최고의 플랫폼으로 규정했다.

그 구체적인 예로서 독일의 기업용 업무 시스템을 제공하고 있는 SAP과의 제휴를 언급하며 SAP이 엔터프라이즈용으로 제공하고 있는 AI가 엔비디아의 DGX-1에서 실현되고 있는 것 등을 소개했다.

그리고 딥 러닝을 이용한 AI를 실현하기엔 아직 처리 능력이 모자르다며 동사의 새로운 제품으로 "Tesla V100"을 발표했다.

Tesla V100은 동사가 개발 코드 네임 "볼타(Volta)"라고 불러온 차세대 아키텍처로 5120기의 CUDA 코어를 탑재하고 있다. 20MB의 SM RF, 16MB의 캐시, 심지어 16GB의 HBM2 메모리를 인터포저에 탑재하고 있어 메모리 대역폭은 900GB/s에 이른다.

또한 2세대 NVLink를 탑재하고 있어 대역폭은 300GB/s를 실현, TSMC의 12nm 프로세스에서 제조되어 다이 사이즈는 815평방mm로 애플워치와 비슷한 면적이라고 한다. 발표에 따르면 FP64로 7.5TFLOPS, FP32에서 15TFLOPS의 연산 성능을 갖추고 있다고 한다.

또 황씨는 "Tesla V100은 새로운 CUDA TensorOp 명령어 집합과 데이터 포맷에 대응하고 있다. 그로 인해 딥 러닝에 최적화되고 있다" 며 볼타가 파스칼 세대보다 딥 러닝에 더 최적화되어 있다고 밝혔다. 그러한 최적화로 파스칼 세대와 비교해 범용 FLOPS에서는 1.5배, 딥 러닝 학습 목적의 Tensor FLOPS에서 12배, 딥 러닝 추론을 위한 Tensor FLOPS에서 6배가 되고 있다고 밝혔다.

그 뒤 스퀘어 에닉스가 작성한 Final Fantasy XV의 시연과 시뮬레이션 등을 공개했다.

가격은 그대로 무료 업그레이드도 제공되는 볼타 버전 DGX-1

그 뒤 황씨는 Tesla V100을 이용한 NVIDIA 서버 어플라이언스 제품군에 대해 설명했다. 지난해(2016년) GTC에서 Pascal 베이스의 Tesla P100을 8개 탑재한 HPC로 주목 받은 "DGX-1"이 소개됐고 그 제품의 볼타 버전이 되는 "DGX-1 with Tesla V100"을 소개했다.

이는 DGX-1에 탑재된 8개의 Tesla P100을 8개의 Tesla V100으로 대체한 제품이다. 그래서 기본적 사양은 같고 "DGX-1 with Tesla V100은 이미 예약을 시작했다. 앞으로 주문한 사용자에게는 Pascal 기반의 제품을 보내며 볼타가 공급되는 대로 Tesla V100 버전으로 무상 업그레이드" 가 된다고 밝혔다. 볼타 기반의 제품은 3분기 이후에 공급이 이뤄질 전망이다.

그리고 신모델로 "DGX STATION"을 발표했다. DGX STATION은 저렴한 DGX 라는 위치 설정으로 DGX-1 with Tesla V100에 8개의 Tesla V100이 장착된 것에 비해 이쪽은 4개가 탑재되며 최대 1500W의 전력으로 움직이고 수냉 방식으로 냉각된다고 한다.

황씨는 "스타트 업이나 개인 프로그래머용 DGX" 라고 표현했지만 가격은 69000달러로 DGX-1의 절반 이하라고는 하지만 개인적으로 사기에는 상당히 어렵다. 이쪽도 3분기의 출하가 예정되고 있다. 또한 클라우드용 HGX-1의 Tesla V100 버전이 되는 HGX-1 with Tesla V100도 함께 발표되고 있다.

또 PCI Express 카드 형식의 보드도 발표하여"FHHL(Full Height, Half-Length, 높이는 풀 사이즈지만 카드의 길이는 하프 사이즈)" 형식의 보드로 제공된다. 황씨는 "딥 러닝의 추론을 Tesla V100으로 하면 앞으로 인텔이 출시 할 Skylake(2S용 Skylake-EP를 가리키고 있다고 생각)과 비교하고 15~25배가 된다" 며 딥 러닝 추론에 최적이라고 밝혔다.

황씨는 "우리는 소프트웨어 개발자에게 각종 SDK를 제공하고 있는데 취급이 어렵다는 개발자도 적지 않다. 거기서 NVDocker라는 컨테이너화 된 형식으로 클릭하면 쉽게 개발로 들어가도록 한다" 며 Docker로 개발 환경을 제공해 딥 러닝을 이용한 AI 소프트웨어 개발을 더 용이하게 할 것이라고 설명했다.

도요타에 자율 주행 솔루션을 제공하며 Xavier에는 DLA가 탑재

마지막 파트에서 황씨는 에지측(클라우드에 대한 클라이언트 측)의 AI에 대해서도 언급했다. 지금까지 주로 AI라고 하면 클라우드 측의 학습이나 추론이 주된 화제였지만 점차 에지 측의 AI에도 관심이 쏠리고 있다.

그 중에서도 자율 주행 솔루션에 관심이 높아지고 있어 이미 아우디, 메르세데스 벤츠에서 채용이 정해진 NVIDIA의 자율 주행 솔루션은 반도체 제조 업체만이 아닌 자동차 회사에서도 크게 주목되고 있는 존재다.

NVIDIA의 DRIVE PX는 자율 주행을 실현하는 컴퓨팅 보드로 개발 코드 네임 "Parker" 라는 Pascal 세대의 GPU를 채용한 제품이 회사에 출하되고 있다. NVIDIA가 그 Parker의 후계로 계획하고 있는 것이 "Xavier(자비어)" 로 지난해 유럽에서 열린 GTC에서 발표된 제품이다.

이번에 황씨는 그 Xavier의 새로운 정보로서 "Xavier에는 DLA라는 액셀러레이터를 탑재하고 있다. 이것은 화상 인식에 특화된 액셀러레이터다" 라고 밝혔다. 자율 주행 차량의 경우 자동차에 탑재된 카메라를 이용해 화상 인식으로 주위의 물체 등을 항상 판별할 필요가 있다.

현재는 인텔이 인수한 Mobileye 사가 제공하는 카메라 모듈과 같이 카메라와 화상 인식을 하는 전용 반도체가 한 세트로 되어 있지만 장기적으로는 그것이 SoC화 된 CPU나 GPU 가 될 것으로 생각되고 있다.

화상 인식을 하려면 딥 러닝 추론을 SoC의 GPU에서 하지 않으며 안되는데 그 경우 소비 전력이 커져 다른 AI적인 처리에 성능이 부족해 버릴 가능성이 있다. 이 때문에 DLA 같은 전용 액셀러레이터를 탑재해 딥 러닝 추론을 한다는 것은 소비 전력을 억제하는 관점에서도 성능 관점에서도 의미가 있다.

또 황씨는 GTC에서 주목되는 발표를 했다. 그것은 일본 최대 자동차 업체로 글로벌에서 독일의 VW 그룹과 항상 1위 자리를 다투고 있는 도요타 자동차와의 제휴다. 황씨는 "도요타 자동차가 DRIVE PX를 채용해 향후 수년 내에 자율 주행 자동차를 개발한다" 고 밝히자 회장에서는 깨질 듯한 큰 박수가 터졌다.

마지막으로 황씨는 로봇으로 화제를 옮겨 "ISAAC" 이라는 로봇의 학습 시뮬레이션을 소개했다. 로봇의 학습, 로봇 AI가 동작을 기억하는 학습 과정을 시뮬레이션한 것으로 이를 이용해 학습을 하고 그 데이터를 로봇으로 옮기면 개발 시간을 단축할 수 있다고 소개했다.

출처 - http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1059012.html

전년 동기 대비 48% 증가한 19억 4천만 달러의 매출
GAAP EPS 0.79 달러, 전년 동기 대비 126% 상승
비 GAAP EPS 0.85 달러, 전년 동기 대비 85% 증가
모든 플랫폼에서 폭넓은 성장

자본 수익률
2018 회계 연도에 NVIDIA는 분기별 현금 배당 및 자사주 매입을 통해 주주에게 12억 5천만 달러를 반환 할 계획, 2018 회계 연도 1/4 분기 동안 NVIDIA는 현금 배당으로 8200만 달러 지불.

주요 실적

게이밍
세계에서 가장 빠른 게이밍 GPU GeForce® GTX 1080 Ti 발표
극도의 성능이 요구되는 마니아 및 연구원을 위해 TITAN Xp 발표

데이터 센터
마이크로소프트와 함께 NVIDIA® Tesla® P100 및 P40 GPU를 애저 클라우드에 제공
데이터 센터 AI 기능을 위해 설계된 NVIDIA Tesla 가속기가 Google Cloud, Tencent Cloud, IBM Cloud 및 Baidu Cloud에 추가
Tokyo Institute of Technology가 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 일본에서 가장 빠른 AI 슈퍼 컴퓨터 TSUBAME3.0 개발
Fujitsu가 24개의 NVIDIA DGX-1 ™ AI 시스템을 사용하여 일본 최대의 연구 센터 RIKEN의 새로운 AI 슈퍼 컴퓨터 구축 발표
Facebook과 함께 Caffe2 딥러닝 프레임 워크와 Tesla P100 GPU가 탑재 된 Big Basin 서버 발표
올해 NVIDIA 딥 러닝 인스티튜트 (Deep Learning Institute)를 통해 2016년 대비 10배 증가한 10만명의 개발자 양성 계획
엔비디아 Jetson ™ TX2는 로봇, 드론 및 스마트 카메라를 위한 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 통해 최첨단 AI를 제공하는 고성능, 저전력 컴퓨터 플랫폼

자동차
세계 최대 자동차 공급 업체인 보쉬 (Bosch)와의 공고로 보쉬(Bosch) 브랜드의 새로운 AI 자동차 운전용 컴퓨터를 만들 계획
Peterbilt, Kenworth 및 DAF와 같은 브랜드를 보유한 세계 최대 트럭 제조사 중 하나 인 PACCAR와 공동으로 자율 트럭용 솔루션 개발

미국 마이크로소프트는 8일(현지 시간) 인공 지능(AI) 전용의 하이퍼 스케일 GPU 가속기 "HGX-1"을 발표했다.

이 회사가 Open Compute Project(OCP)의 일환으로 강조하고 있는 프로젝트 올림푸스(Project Olympus)의 차세대 클라우드용 오픈 소스 하드웨어 디자인의 하나로 발표된 것.

프로젝트 올림푸스는 오픈 소스 개념을 도입하고 하드웨어 설계를 다운로드/변경할 수 있고 커뮤니티가 기여할 수 있도록 한다는 것으로써 레퍼런스 디자인을 공유하여 기업이 같은 설계의 하드웨어를 쉽게 구입하여 데이터 센터를 전개한다는 비전을 내걸고 있다.

HGX-1은 AI 클라우드 컴퓨팅을 위한 GPU 가속기다. 설계는 Microsoft, NVIDIA, Foxconn 자회사 Ingrasys가 공동으로 진행하고 있으며 Pascal 아키텍처를 채용한 "Tesla P100"을 8기 탑재하고 각 GPU는 NVLink로 접속된다. HGX-1 자체도 4개 링크시킬 수 있으므로 32기의 P100를 상호 접속할 수 있다.

NVIDIA는 HGX-1에 대해 고도의 설계로 작업 부하에 관계 없이 최적의 성능을 실현하여 CPU 기반의 서버와 비교해 최대 100배의 딥 러닝 성능이라고 강조한다. 또 학습 비용은 5분의 1, 추론 비용은 10분의 1로 줄일 수 있다고 밝혔다.

NVIDIA (NASDAQ : NVDA)
전년 대비 55% 증가한 21억 7000만 달러의 분기 매출
전년 대비 38% 증가한 67억 9000만 달러의 연간 매출

엔비디아가 4분기 매출은 21억 7000만 달러로 전년 14억 달러에서 55% 증가, 전분기 20억 달러에서 8% 증가했다고 발표했다.

GAAP 기준 EPS(Earning Per Share, 주당 순이익)는 0.99 달러로 전년 0.35 달러에서 183% 증가, 전 분기 0.83 달러에서 19% 증가했다. Non-GAAP 기준 EPS는 1.13 달러로 전년 0.52 달러에서 117% 증가했으며 전 분기 0.94 달러에서 20% 증가했다.

2017 회계 연도의 수익은 69억 9000만 달러로 전년 51억 달러에서 38% 증가, GAAP 기준 EPS는 2.57 달러로 전년 1.08 달러에서 138% 증가했다. Non-GAAP 기준 EPS는 3.06 달러로 전년 1.67 달러에서 83% 상승한 어닝 서프라이즈를 실적을 기록했다.

"우리 회사는 모든 사업 부문에서 꾸준히 성장하면서 기록적인 한해를 보냈다. 우리의 GPU 컴퓨팅 플랫폼은 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 게임 및 자율 주행 자동차에 계속 채택되고 있다. 인공지능에 대한 획기적인 접근 방식인 NVIDIA GPU 딥러닝은 자율 주행 자동차, 조기 암 탐지 및 날씨 예측과 같은 문제를 해결하는데 도움이 되고 있다. 이제 GPU 기반의 딥 러닝이 주요 산업, 소비자, 의료 및 제조 산업으로 이동되고 있다. 인공지능의 시대는 우리 것이다" (Jen-Hsun Huang)

자본 수익률
2017 회계 연도 동안 NVIDIA는 7억 3900만 달러의 자사주 매입 및 2억 6100만 달러의 현금 배당금 지급, 2017 회계 연도 주주들에게 총 1억 달러 반환

2018 회계 연도에 NVIDIA는 분기별 현금 배당 및 주식 환매를 통해 주주에게 12억 5천만 달러를 반환 할 계획

자율 주행 자동차 플랫폼 성과

테슬라와 제휴하여 첨단 인공지능 자동차 개발

아우디와 제휴하여 첨단 인공지능 자동차 개발
메르세데스 벤츠와 제휴하여 첨단 인공지능 자동차 개발
세계 최대 자동차 공급 업체인 Bosch와 제휴하여 생산 차량에 자율 주행 시스템 제공
독일의 ZF와 제휴하여 NVIDIA DRIVE PX2 기반 자동차, 트럭 및 상업용 차량을 위한 자율 주행 시스템 개발
유럽의 HERE HD Live Map을 개발하여 자율 주행 자동차용 실시간 고화질 매핑 솔루션 개발
일본의 ZENRIN과 제휴하여 자율 주행 자동차용 클라우드 HD 지도 솔루션 개발

자율 주행 자동차 파트너의 지속적인 증가