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클라우드 기반 산업용 메타버스를 이용한 공학 엔지니어링 연구 가속화
AI 프레임워크
NVIDIA NGC에 연결해 GPU 최적화 컨테이너를 활용하면 NVIDIA Modulus와 같은 최첨단 NVIDIA AI 및 HPC 프레임워크를 배포할 수 있으며, 몇 번의 클릭만으로 NVIDIA Omniverse 기반 HPC 물리 시뮬레이션을 배포해 무한대에 가까운 클라우드의 확장성을 이용할 수 있습니다.
HPC 애플리케이션
AI와 CPU 및 GPU 가속 시뮬레이션 애플리케이션을 하나의 플랫폼에 통합해 모델 교육, 인퍼런스, 설계 자동화 및 설계 검증을 수행함으로써 공학 엔지니어링 연구 혁신의 돌파구를 마련합니다.
GPU 가속 하드웨어
NVIDIA Base Command가 제공하는 NVIDIA DGX 시스템, NVIDIA DGX Foundry, NVIDIA LaunchPad 등 NVIDIA 하드웨어에 대한 턴키 액세스 및 AWS, Azure, GCP, OCI 등의 첨단 NVIDIA GPU 가속 인스턴스가 R&D용 HPC와 AI의 속도를 높여줍니다.
Rescale 기반 NVIDIA Modulus가 구현하는 편리한 AI 지원 R&D
NVIDIA Modulus는 지배 편미분방정식(PDE) 형태의 물리 성능과 데이터를 혼합, 거의 실시간에 가까운 지연시간을 가진 높은 충실도의 매개변수 대리 모델을 구축하는 신경망 프레임워크입니다. AI를 활용한 물리 문제 해결이나 복잡한 비선형 다물리 시스템을 위한 디지털 트윈 모델 설계 등을 계획 중이라면 NVIDIA Modulus를 통한 작업 지원이 가능합니다. 특히 Rescale 플랫폼을 통해 어떠한 클라우드에서도 몇 번의 클릭만으로 손쉽게 실행할 수 있다는 것은 무엇보다 큰 장점입니다.
Rescale을 이용한 수백 여 종의 공학 엔지니어링 AI 모델과 애플리케이션 배포
HPC부터 대화형 AI, 의료 이미징에서 추천 시스템에 이르기까지, NVIDIA NGC 컬렉션에는 다양한 사용 유형과 산업분야에 곧바로 사용 가능한 컨테이너와 사전학습된 모델, SDK, Helm 차트를 모두 한곳에서 제공하므로 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스의 속도가 빨라집니다. Rescale은 클라우드, NVIDIA DGX Foundry, LaunchPad 등 어디서나 NVIDIA NGC의 턴키처럼 편리한 실행을 지원합니다.
Rescale 기반 GPU 애플리케이션 생태계는 확장 중입니다.
고객사가 생각하는 Rescale은?
“우리는 단거리 점대점 항공 여행을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 따라서 항공기 설계 반복 시간을 최소화할 소프트웨어와 하드웨어가 필요합니다. Rescale 도입 후부터는 복잡한 IT 지원 없이도 클릭 몇 번으로 아주 다양한 클라우드 하드웨어 유형에 FUN3D를 실행할 수 있게 되어 CFD 작업의 효율성이 크게 높아졌습니다. 여기에 GPU를 더하면 더욱 가치가 향상되고 TriFan 600 개발 속도가 더욱 빨라질 것으로 봅니다.”
Scott Wertel(스콧 베르텔), PE, 구성 관리자 – XTI Aircraft 도구 및 프로세스팀
“Rescale과의 파트너십으로 의공학, 소비재, 자동차 등 여러 산업분야에 걸친 복잡한 엔지니어링 과제들을 전례없는 규모로 해결하고 새로운 가능성을 열게 되었습니다. Rescale 플랫폼으로 CAE 및 AI/ML 솔루션을 더욱 강화해 출시 시간을 앞당기고 공급망을 효율화했으며, 전반적인 R&D 비용도 절감하게 되었습니다.”
Jim Topich(짐 토피치) 엔지니어링 전무, Kinetic Vision
“전문 연구원인 저는 IT 경력이 많지 않습니다. 때문에 HPC에서 클라우드로의 이전에 상당히 걱정이 많았죠. 하지만 Rescale은 전문적인 IT나 HPC 관련 지식이 없어도 될 정도로 사용자 친화적인 플랫폼이었습니다. Rescale은 HPC와 R&D 두 분야를 모두 이해하고 있기 때문에 필수 지원을 제공하면서 R&D에 집중할 수 있게 해줍니다.”
박혜진 박사, AZothBio AI 연구소 소장
다양한 사용 사례
Rescale 플랫폼 기반의 Modulus를 사용한 엔지니어링 시뮬레이션용 AI 도입
공학 엔지니어링의 고충실도 시뮬레이션은 연산에 많은 비용이 들며, 설계 해석부터 최적화까지의 반복 워크플로우는 그만큼 많은 시간이 필요합니다. ScaleX 플랫폼에서 Modulus를 사용하면 불과 다섯 번의 클릭만으로 연산유체역학 및 설계 최적화 예제를 이용해 애플리케이션에 대한 디지털 트윈 모델을 만들 수 있습니다. 링크에서 자세한 방법을 확인해보세요.
Rescale을 통한 클라우드 기반 항공우주 엔지니어링 시뮬레이션의 안정적인 운용 (Carahsoft 제공)
공학 관련 워크로드의 클라우드 이전은 공학 엔지니어링 전문성, 클라우드 아키텍처, 하드웨어 아키텍처, 보안, 소프트웨어 라이선스 관리 등을 포함, 다양한 영역의 지식을 요하는 복잡성으로 인해 언제나 어려움이 많습니다. 특히 항공우주 분야의 경우 통상적으로는 수십억 달러의 R&D 비용과 엔지니어링 팀, 엄격한 풍동 테스트, 보안 감사 및 수 년 여의 기간을 투입해야만 기술의 획기적 개척이 가능했습니다.
Rescale 기반 딥 러닝으로 신약 개발을 가속화하는 AZothBio
AZothBio의 독자적인 항원결정기 예측 AI 모델은 딥 러닝 프로세스를 사용, 항원항체반응과 연관된 생물학적 데이터를 해석해 면역반응을 활성화하는 펩티드 서열을 예측합니다. AI 모델과 게놈 해석의 조합은 면역치료제 및 백신 개발의 가능성을 넓혀줍니다. 그러나 온프레미스 컴퓨트 환경은 다방면의 연구 진행과 확장을 지원할 수 있는 용량과 복잡성을 제공하지 못했고, 인하우스 방식으로 직접 구축하려면 예상 시간과 비용의 규모가 너무 컸습니다.