.jpg)
.jpg)
‘엔비디아 딥 러닝 데이 2017’ 개최
GPU 기반 딥러닝 및 AI 기술 동향 소개
[보안뉴스 김성미 기자] “사물인터넷 분야에서 인공지능의 역할은 더욱 커지고 이같은 상황은 가속화되고 확산될 것.”
인공지능(AI) 컴퓨팅기업 엔비디아(NVIDIA)가 ‘딥 러닝 데이 2017(Deep Learning Day 2017)’를 25일 서울 양재동 엘타워에서 개최했다. 이 행사는 엔비디아 GPU 기반 딥 러닝 및 최신 인공지능 기술 동향을 소개하는 자리로 세계 각국을 순회하며 진행된다. 국내에서는 이날 서울을 시작으로 30일 대전, 6월 1일 부산의 순으로 열린다.
.jpg)
이날 기조연설자로는 마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장이 참석했다. 해밀턴 부사장은 이어진 미디어 라운딩 테이블에도 참석해 국내 미디어와 질의응답을 진행했다. 이날 해밀턴 부사장은 “오늘날은 매일 많은 데이터가 생성되고 있으며 이 데이터는 슈퍼 컴퓨터는 물론 사물인터넷(IoT) 기기로부터 발생한다”면서 데이터를 크게 2가지로 분류했다. 사진과 비디오 등 사용자가 생산하는 데이터와 IoT 기기 등 컴퓨터가 생산하는 데이터다.
해밀턴은 지난 10년간 컴퓨터가 생산한 데이터가 제대로 활용되지 않았다며 이는 막대한 양의 데이터를 유한한 수의 엔지니어가 분석해 내기 어려웠기 때문이라고 말했다. 엔지니어가 부족한 까닭에 이를 활용할 프로그램이나 코드를 만들어내기 어려웠다는 설명이다. 그러나 앞으로는 AI가 자동을 이들 데이터를 읽어내고 분석하는 소프트웨어를 만들 수 있으며, 모든 사람이 엔지니어가 아니더라도 이를 활용할 수 있게 되리라고 전망했다. 딥러닝 기술의 진화가 이것을 가능케 할 것이라고 부연했다.
.jpg)
또한, 그는 AI가 이러한 분석을 인간처럼 해내기 위해서는 컴퓨팅 파워가 더 많이 필요하다고 덧붙였다. GPU의 발전은 지난 40년간 믿어온 무어의 법칙을 새롭게 정의한다면서, 지난 몇 년간 CPU 기술은 10%의 증가만을 이뤄 앞으로 CPU 기술의 발전과 컴퓨팅 파워의 수요 증가는 큰 대비를 이루게 될 것이라고 말했다.
무어의 법칙은 마이크로칩(반도체 집적회로) 기술의 발전속도에 관한 것으로 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터의 양이 18개월마다 2배씩 증가한다는 인터넷 경제 3원칙 가운데 하나다. 그러나 4차 산업혁명의 도래로 개발자들의 고성능 컴퓨팅에 대한 수요는 증가하고 있다. 기존 CPU의 싱글 스레드 성능은 매년 1.1배 향상되는 것에 비해 GPU의 성능은 칩에서 소프트웨어에 이르는 선반적인 성능 향상에 힘입어 매년 1.5배의 향상을 지속하고 있다.
그는 엔비디아가 AI 분야에서 매년 성공을 이룰 수 있었던 것은 기업의 방향성을 GPU 기반의 AI 기업으로 가져온 데 있다고도 덧붙였다. 이어 “GPU는 가속기”라면서 “CPU의 성능이 높아져야 우리가 개발한 GPU도 더 좋은 성능을 낼 수 있으므로 서로의 건승을 빌고 있다”고 말했다.
이날 해밀턴은 사회안전에 딥러닝과 인공지능이 활용될 가능성에 대해서도 언급했다. 그는 “지능형 영상감시는 AI 기술이 유용하게 활용될 수 있는 분야”라고 말했다. 이어 “공항이나 호텔, 레스토랑을 이용할 때 CCTV가 우리 늘 촬영하고 있으며 이렇게 만들어진 방대한 양의 데이터를 분석할 소프트웨어를 만들어 줄 개발자가 턱없이 부족해 문제가 발생한 후에나 사람이 일일이 확인하는 식의 작업이 이뤄졌다”고 지적했다.
그는 “오늘날 세계에는 5억대의 CCTV가 가동되고 있으며 2020년에는 카메라의 수가 이의 2배인 10억대로 늘어날 것”이라며, “이 영상을 딥러닝과 AI를 활용해 실시간으로 분석할 경우 범죄에 더 빨라 대응할 수 있다“고 말했다. 엔비디아가 직접 영상보안장비를 생산하고 있지는 않지만 한화테크윈 등 영상보안회사들이 엔비디아의 GPU를 카메라와 다른 영상보안장비에 탑재하고 있다고 설명했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
GPU 기반 딥러닝 및 AI 기술 동향 소개
[보안뉴스 김성미 기자] “사물인터넷 분야에서 인공지능의 역할은 더욱 커지고 이같은 상황은 가속화되고 확산될 것.”
인공지능(AI) 컴퓨팅기업 엔비디아(NVIDIA)가 ‘딥 러닝 데이 2017(Deep Learning Day 2017)’를 25일 서울 양재동 엘타워에서 개최했다. 이 행사는 엔비디아 GPU 기반 딥 러닝 및 최신 인공지능 기술 동향을 소개하는 자리로 세계 각국을 순회하며 진행된다. 국내에서는 이날 서울을 시작으로 30일 대전, 6월 1일 부산의 순으로 열린다.
▲마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장이 미디어와 질의응답을 하고 있다[사진=보안뉴스]
이날 기조연설자로는 마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장이 참석했다. 해밀턴 부사장은 이어진 미디어 라운딩 테이블에도 참석해 국내 미디어와 질의응답을 진행했다. 이날 해밀턴 부사장은 “오늘날은 매일 많은 데이터가 생성되고 있으며 이 데이터는 슈퍼 컴퓨터는 물론 사물인터넷(IoT) 기기로부터 발생한다”면서 데이터를 크게 2가지로 분류했다. 사진과 비디오 등 사용자가 생산하는 데이터와 IoT 기기 등 컴퓨터가 생산하는 데이터다.
해밀턴은 지난 10년간 컴퓨터가 생산한 데이터가 제대로 활용되지 않았다며 이는 막대한 양의 데이터를 유한한 수의 엔지니어가 분석해 내기 어려웠기 때문이라고 말했다. 엔지니어가 부족한 까닭에 이를 활용할 프로그램이나 코드를 만들어내기 어려웠다는 설명이다. 그러나 앞으로는 AI가 자동을 이들 데이터를 읽어내고 분석하는 소프트웨어를 만들 수 있으며, 모든 사람이 엔지니어가 아니더라도 이를 활용할 수 있게 되리라고 전망했다. 딥러닝 기술의 진화가 이것을 가능케 할 것이라고 부연했다.
▲마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장[사진=보안뉴스]
또한, 그는 AI가 이러한 분석을 인간처럼 해내기 위해서는 컴퓨팅 파워가 더 많이 필요하다고 덧붙였다. GPU의 발전은 지난 40년간 믿어온 무어의 법칙을 새롭게 정의한다면서, 지난 몇 년간 CPU 기술은 10%의 증가만을 이뤄 앞으로 CPU 기술의 발전과 컴퓨팅 파워의 수요 증가는 큰 대비를 이루게 될 것이라고 말했다.
무어의 법칙은 마이크로칩(반도체 집적회로) 기술의 발전속도에 관한 것으로 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터의 양이 18개월마다 2배씩 증가한다는 인터넷 경제 3원칙 가운데 하나다. 그러나 4차 산업혁명의 도래로 개발자들의 고성능 컴퓨팅에 대한 수요는 증가하고 있다. 기존 CPU의 싱글 스레드 성능은 매년 1.1배 향상되는 것에 비해 GPU의 성능은 칩에서 소프트웨어에 이르는 선반적인 성능 향상에 힘입어 매년 1.5배의 향상을 지속하고 있다.
그는 엔비디아가 AI 분야에서 매년 성공을 이룰 수 있었던 것은 기업의 방향성을 GPU 기반의 AI 기업으로 가져온 데 있다고도 덧붙였다. 이어 “GPU는 가속기”라면서 “CPU의 성능이 높아져야 우리가 개발한 GPU도 더 좋은 성능을 낼 수 있으므로 서로의 건승을 빌고 있다”고 말했다.
이날 해밀턴은 사회안전에 딥러닝과 인공지능이 활용될 가능성에 대해서도 언급했다. 그는 “지능형 영상감시는 AI 기술이 유용하게 활용될 수 있는 분야”라고 말했다. 이어 “공항이나 호텔, 레스토랑을 이용할 때 CCTV가 우리 늘 촬영하고 있으며 이렇게 만들어진 방대한 양의 데이터를 분석할 소프트웨어를 만들어 줄 개발자가 턱없이 부족해 문제가 발생한 후에나 사람이 일일이 확인하는 식의 작업이 이뤄졌다”고 지적했다.
그는 “오늘날 세계에는 5억대의 CCTV가 가동되고 있으며 2020년에는 카메라의 수가 이의 2배인 10억대로 늘어날 것”이라며, “이 영상을 딥러닝과 AI를 활용해 실시간으로 분석할 경우 범죄에 더 빨라 대응할 수 있다“고 말했다. 엔비디아가 직접 영상보안장비를 생산하고 있지는 않지만 한화테크윈 등 영상보안회사들이 엔비디아의 GPU를 카메라와 다른 영상보안장비에 탑재하고 있다고 설명했다.
[김성미 기자(sw@infothe.com)]
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
김성미기자 기사보기
[2024-10-31] 
