Investing.com – 엔비디아 (NASDAQ:NVDA)의 2024년 10월 AI 서밋에서는 AI 분야에서의 발전에 대한 중요한 통찰을 제공했으며, 블랙웰 시스템, AI 모델 성능 향상, 실제 응용 사례에 대한 주요 업데이트가 있었다.
에버코어 ISI (Evercore ISI)가 분석한 이번 행사의 주요 하이라이트는 다음과 같다:
블랙웰 업데이트: 엔비디아는 목요일 메모에서 현재 8개의 파트너사가 블랙웰 시스템을 개발 중이며, 2024년 4분기에 대량 생산이 증가할 것으로 예상된다고 밝혔다. GB200 NVL72 시스템 구성 요소에 대한 세부 사항도 논의되어 AI 하드웨어의 진전을 보여줬다고 덧붙였다.
추론을 위한 네트워킹: AI가 트레이닝에서 추론으로 전환함에 따라 지연 시간 요건으로 인해 네트워킹의 역할이 더욱 중요해졌다. 엔비디아는 네트워크 인프라가 더 빠르고 효율적인 AI 결과를 제공하는 데 필수적인 요소임을 강조했다.
CUDA-X 라이브러리: 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리는 시스템 성능을 지속적으로 향상시키고 있으며, RAG 워크플로 처리에서 최대 150배의 가속화를 제공하여 AI 기반 프로세스의 효율성이 향상되고 있음을 강조했다.
AI 모델용 NIM: NIMs(Nvidia Inference Microservices)가 AI 모델 성능을 2-5배 향상시킨다"고 언급했다. 고객은 NeMo를 사용하여 NIMs를 개선하고 세밀하게 조정할 수 있으며, 엔비디아가 다양한 하드웨어 구성에 맞춰 NIMs를 최적화한 혜택을 누릴 수 있다.
또한, 엔비디아의 기밀 컴퓨팅은 오픈 소스 대안에 비해 대규모 언어 모델(LLM)에 더 강력한 사이버 보안 기능을제공한다는 점에서 돋보인다고 덧붙였다 .
에이전틱 AI: 엔비디아가 이미 디지털 아바타에 사용되고 있는 "에이전틱 AI"를 선보였으며, 향후 능동적이고 자발적인 분석을 할 가능성을 보여주었다고 설명했다.
실제 AI 응용 사례: 엔비디아는 록히드마틴 (NYSE:LMT)이 군사 공격 중 레이더 데이터를 처리하는 데 AI를 사용하여 수개월이 걸리던 오탐 경보를 몇 시간 내로 줄인 사례 등 중요한 실제 AI 응용 사례를 강조했다.
이 밖에도 AI 기반 자율 드론 검사, 복잡한 제품 시뮬레이션을 위해 AI 디지털 트윈을 사용하는 지멘스(Siemens)의 사례도 소개되었다.
에너지 수요: AI가 전력 수요의 15% 증가에 기여한 가운데, 엔비디아는 미국 데이터센터가 이러한 성장의 4분의 1을 주도하고 있으며 청정 에너지에 대한 투자를 촉진하고 있다고 말했다.
또한 "특히 기가와트 규모의 데이터 센터는 자체 발전소를 건설해야 할 필요가 있다"고 전했다.
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