GPU 기술 및 관련 산업의 혁신에 대한 기대감이 높아지고 있는 가운데, Rescale은 어제 NVIDIA GTC를 통해 완성차 업계의 강자이자 선구적인 Rescale 고객사인 GM 모터스포츠와 함께 NVIDIA 기반의 AI Physics를 발표했습니다. Sam Altman(샘 올트먼)은 한 주를 시작하며 자신의 트위터에 "앞으로 다가올 해들을 제외하고 올해는 인류 역사상 가장 흥미로운 한 해"라고 적었는데, GTC 2024는 그의 말이 옳음을 확실히 증명하고 있습니다.
오프닝에서 본 것처럼 NVIDIA CEO 젠슨 황의 기조연설, 세상은 우리 눈앞에서 변화하고 있습니다. 생성적 AI로 설계된 AI 칩 에 로봇을 훈련시키는 AI 소프트웨어 디지털 세계에서 놀라운 정확도를 자랑합니다. 업계가 이러한 신기술의 상용화를 위해 경쟁하는 가운데, AI Physics Rescale은 이미 많은 최첨단 도구를 제공하고 있습니다. AI 기반 R&D 엔지니어와 과학자에게 직접 전달되어 전례 없는 컴퓨팅 속도와 효율성으로 새로운 획기적인 발전을 이룰 수 있습니다.
AI Physics를 활용한 엔지니어링 속도의 가속화
AI의 실용성과 유용성은 더욱 새로운 차원을 향해 나아가고 있습니다. AI 소프트웨어 및 하드웨어 개발자들이 앞장서서 새로운 이정표를 달성하면서, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있는 핵물리학자, 백신 연구자, 항공우주 엔지니어 등 다양한 분야별 전문가들에게도 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
최근 이루어지고 있는 특화형 물리 기반 알고리즘의 발전은 가장 까다로운 문제의 해결에 필요한 계산 복잡성과 시간도 줄일 수 있는 단계에 왔습니다. 그 결과 99% 이상에 근접하는 정확도를 자랑하는 초신속 AI 예측이 가능해졌으며, 이는 이미 GM 모터스포츠를 비롯한 여러 기업들이 전례 없는 속도로 신제품을 개발하는 방식을 혁신하고 있습니다.
AI 물리학 재조정 최신을 통합하다 AI 소프트웨어 및 하드웨어 강력한 광범위한 생태계를 갖춘 시장에서 시뮬레이션 거의 모든 산업의 혁신의 생명선인 계산 공학과 과학을 강화하는 역량. 기존 시뮬레이션 기술이 계산 속도의 한계에 도달함에 따라, 연구개발팀 최근 AI가 발전하기 전까지는 불가능해 보였던 작업이었지만, 더 짧은 시간 안에 더 많은 가능성을 탐색할 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.
Rescale과 NVIDIA의 이번 협력은 물리학의 가능성을 탐구하는 엔지니어들이 향상된 신제품을 개발함에 있어 획기적인 전환점이 될 것입니다. 차세대 전기자동차 개발을 맡은 엔지니어의 관점에서 한번 생각해볼까요? 그저 굴러가는 자동차를 만드는 것이 아닌, 가능성의 한계에 도전하는 제품을 만들기 위해서는 공기역학에서 배터리 효율성에 이르기까지 설계의 모든 측면을 고려해야만 합니다. 따라서 기존에 며칠이 걸리던 과정을 AI Physics로 수 분, 또는 수 초 만에 완료할 수 있다는 점은 시사하는 바가 큽니다.
AI Physics가 구현하는 엔지니어링 시뮬레이션의 도약
AI Physics는 확률론적 물리학 기반의 AI 알고리즘과 결정론적 시뮬레이션을 결합한 개념으로서, 오늘날 R&D 팀들이 일반적으로 사용하는 전산유체역학(CFD) 및 유한요소분석(FEA) 솔버와 같은 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 기반 방법을 더욱 향상시킵니다. 이러한 조합은 이전까지 상상할 수 없었던 속도로 매우 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
그렇다면 어떻게 작동할까요? 마치 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 매우 정확한 물리적 조언을 제공하는 나만의 알버트 AI-nstein을 활용하는 것과 같다고 생각하시면 됩니다. 제품은 훨씬 더 나은 초기 개념과 프로토타입으로 시작될 수 있으며, 최적화는 가장 실현 가능한 설계 후보에만 집중될 수 있습니다. 예를 들어, 새롭고 더 효율적인 풍력 터빈을 개발한다고 가정해 보겠습니다. Rescale의 AI Physics를 사용하면 수천 개의 설계를 신속하게 테스트하고, 기존 시뮬레이션보다 훨씬 짧은 시간 안에 공기 흐름과 에너지 출력을 분석할 수 있습니다. 일반적인 워크플로(아래 그림 참조)에서 엔지니어링 팀은 1) 선호하는 시뮬레이션 애플리케이션으로 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 사용하고, 2) 해당 데이터를 사용하여 맞춤형 AI 모델을 학습시키거나 사전 학습된 AI 모델을 미세 조정하고, 3) 새로운 설계 형상을 제출하여 모델에 대한 추론을 수행하여 빠른 예측을 진행합니다. 설계는 시뮬레이션 애플리케이션을 통한 최종 검증 또는 맞춤형 모델 자체의 지속적인 조정을 위해 제출할 수 있습니다. R&D 팀은 자체 데이터를 사용하여 학습을 진행할 수 있습니다. AI 물리 모델 특정 요구사항과 과거 해당 분야 경험을 바탕으로 매우 정확한 예측을 도출합니다.
AI 강화 엔지니어링은 속도만 높여주는 데 그치지 않고, 계산 성능의 한계로 기존에는 전혀 고려하지 않았던 더 큰 설계 공간과 설계 구성을 탐색할 수 있는 잠재력을 열어줍니다. 각 기업별 고유의 사용 사례에 따라 맞춤형 모델을 구축할 수 있는 특화형 AI Physics 소프트웨어부터 최상위 AI 프레임워크 및 개발자 도구로 구성된 NVIDIA의 AI Enterprise 제품군에 이르기까지, Rescale 기반의 다양한 AI 소프트웨어 및 도구에 가히 아인슈타인 수준에 달하는 물리학적 이해 능력이 탑재되는 것입니다.
모든 영역에 걸친 파급력의 전파
AI 기반 R&D가 미치는 영향은 광범위하고 다양합니다. 일례로 완성차 업계의 경우, GM 모터스포츠와 같은 기업은 차량의 공력 특성을 보다 빠르고 광범위하며 효율적으로 테스트해 더욱 빠르고 안전한 설계를 실현할 수 있습니다. 또한 항공우주 기업은 더 다양한 조건에서 항공기 성능을 시뮬레이션해 안전성과 효율성을 확보할 수 있고, 생명과학 기업은 복잡한 생물학적 과정을 빠르게 모델링해 새로운 발견으로 가는 길을 앞당길 수 있습니다.
AI Physics가 가진 잠재력을 체감하기 위해 전산유체역학(CFD) 분야의 사례를 한번 살펴봅니다. 종전의 CFD 시뮬레이션은 리소스 소모량이 크기로 악명이 높았습니다. 그러나 AI Physics를 사용하면 엔지니어가 기존 시뮬레이션 데이터로 AI 모델을 훈련시켜 새로운 시뮬레이션을 위한 계산 부하를 대폭 줄일 수 있습니다. 이와 같은 장점은 더욱 높은 빈도의 포괄적인 시뮬레이션을 가능하게 함으로써 자동차, 항공우주, 에너지 등 유체역학 의존도가 높은 산업들을 혁신할 수 있습니다. 또 다른 예로는 반도체 및 제조 산업에 필수적인 나노 크기 재료의 설계와 테스트가 있습니다. AI Physics는 그 어느 때보다 빠르고 정확하게 재료의 거동을 예측, 원하는 속성을 가진 신재료의 발견을 가속화할 수 있습니다.
AI Physics 가속과 하드웨어 가속의 비교
Rescale의 CEO인 Joris Poort(요리스 푸어트)는 이날 발표를 통해 AI Physics를 사용해온 고객사들이 다음과 같은 여러 영역에서 눈부신 성과를 거두고 있다고 전했습니다.
- 100시간 이상 분량의 충돌 해석을 15초 내 처리 (２４０만 배 더 빠름)
- ７만 ２천 배 더 빠른 해석 속도로 CPG 재료 탐색
- 전체적으로 3배 더 빠른 방열판 열 관리용 제품 개발
AI를 위한 Rescale 플랫폼의 이점
AI Physics의 기술 스택은 최신 오픈 소스 및 상용 AI 기술의 통합과 전체 스택 및 워크플로우의 자동화로 모든 R&D 팀이 빠르게 시작할 수 있도록 사용자 경험을 간소화합니다. 이를 위해 사전 훈련된 Physics ML 모델을 위한 NVIDIA Modulus, 생성형 AI를 위한 NVIDIA NeMo, 그리고 CUDA, TAO, RAPIDS와 같은 개발자 도구들이 제공됩니다. 또한 Navasto, Neural Concept, Navier AI 등과 같은 영역별 전문 기업들이 제공하는 AI Physics 애플리케이션 생태계가 점점 더 확대되고 있습니다. 여기에 선도적인 공용 및 특화형 클라우드 공급사들의 AI 가속 NVIDIA GPU 아키텍처를 추가하면 유연하면서도 빠른 R&D 환경을 구축할 수 있습니다.
NVIDIA 기반 AI Physics 공개 발표
특별히 흥미를 끄는 부분은 다름 아닌 이 기술의 접근성입니다. 맞춤형 AI 모델과 워크플로우는 과거에 예산이 풍족한 연구기관의 전유물이었으나, 이제는 AI Physics 덕분에 훨씬 더 광범위한 기관에서 이를 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 고성능 컴퓨팅의 대중화는 산업 전반에 걸친 혁신의 폭발적 증가로 이어질 수 있습니다.
우리를 기다리는 새로운 산업의 혁신
AI Physics의 발표는 세계에서 가장 거대하고 까다로운 문제를 해결하는 데 필요한 컴퓨팅의 지속적인 가속화를 보여줍니다. 일반화된 컴퓨팅은 오랜 기간 성장의 정체기에 머물러 있었으나, Rescale과 NVIDIA의 이번 파트너십은 가속 컴퓨팅의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이는 단순히 더 빠른 연산에 관한 사안만이 아니라, 종래에 불가능했던 새로운 유형의 탐구와 혁신을 가능하게 하는 신호탄입니다. 그런 의미에서 다음과 같은 사용 사례와 그 너머에 이르기까지 AI 강화 시뮬레이션의 힘이 혁신의 속도를 과연 어디까지 변화시킬지, 모든 업계의 R&D 리더와 실무자들이 함께 그 가능성을 생각해볼 수 있으면 합니다.
시뮬레이션에 적용된 AI 관련 동향 및 AI Physics 제품에 관해 보다 자세히 알아보시려면 Rescale과 GM이 함께한 GTC 강연을 놓치지 마세요. 우리가 스스로를 둘러싼 세계를 이해하고 바꿔나가는 방식을 근본적으로 변화시킬 기술적 도약을 직접 목도하는 것은 매일 접할 수 있는 기회가 아닙니다.
