blueflag "알기 쉬운 기업 분석, 깊이 있는 기술 해설"

ChatGPT나 GPT-4 같은 초거대 AI 모델은 일반 서버로는 돌릴 수 없습니다. 이들이 작동하려면 고성능 GPU와 수천 개의 병렬 시스템이 필요한데요, 바로 그 핵심이 NVIDIA의 DGX 슈퍼컴퓨터입니다. 이 글에서는 DGX 시스템과 H100 GPU, NVLink 기술까지 AI 인프라의 심장을 자세히 살펴보겠습니다. 초거대 AI의 뇌는 CPU가 아니라, 수천 개의 GPU입니다.NVIDIA가 만든 AI 슈퍼컴퓨터는 인공지능 시대를 가능케 한 연산 엔진입니다.초거대 AI는 왜 특별한 연산이 필요할까?GPT-4, Gemini, Claude 같은 초거대 언어모델(LLM)은 수십억 개의 파라미터를 학습하고 추론하기 위해 엄청난 연산 능력을 필요로 합니다. 일반적인 CPU 서버로는 이 연산을 도저히 감당할 ..

NVIDIA는 이제 반도체가 아닌 산업 AI 인프라 기업입니다.헬스케어부터 스마트시티까지, NVIDIA는 단순한 칩 제조사를 넘어 산업 AI 플랫폼 기업으로 도약했습니다. Clara, Isaac, Metropolis, Omniverse 등 분야별 플랫폼의 기술 구조와 실제 사례를 정리합니다.AI가 산업을 바꾸는 이유AI 기술은 더 이상 실험실 안에 머물지 않습니다. 제조, 헬스케어, 물류, 건설, 농업 등 거의 모든 산업 현장에서 데이터 기반의 자동화, 예측, 최적화가 요구되고 있으며, 이를 가능하게 하는 기술이 바로 산업용 AI입니다. 특히 대규모 연산과 센서 기반 데이터 처리가 필요한 분야에서는 고성능 GPU와 소프트웨어가 결합된 통합 플랫폼이 필수입니다.NVIDIA는 단순히 GPU를 공급하는 데 그..

병렬 컴퓨팅의 혁신, CUDA로 이해하는 GPU 연산의 세계 딥러닝부터 과학 시뮬레이션까지, AI 시대의 연산 속도를 좌우하는 CUDA. GPU 병렬 컴퓨팅의 구조와 활용 사례를 자세히 소개합니다.AI 시대, 병렬 컴퓨팅이 필요한 이유현대의 AI 모델은 수십억 개의 파라미터를 가진 초거대 신경망으로 발전하고 있습니다. 이러한 모델을 학습시키고 추론하려면, 단순한 순차 연산만으로는 도저히 감당할 수 없는 수준의 연산량이 필요합니다.예를 들어, GPT나 BERT 같은 언어 모델은 수백만 개의 데이터 샘플을 기반으로 매트릭스 곱셈과 벡터 연산을 반복해야 합니다.이처럼 동일한 연산을 반복적으로 수행해야 하는 구조에서는, 하나의 작업을 빠르게 처리하는 CPU보다 수천 개의 연산을 동시에 수행할 수 있는 병렬 연산..

AI 로봇 개발에 최적화된 시뮬레이션 플랫폼, Isaac Sim. 센서 시뮬레이션부터 ROS2 연동, 강화학습까지 모두 가능한 차세대 로보틱스 솔루션을 알아보세요. 로봇 개발의 미래를 바꾸는 NVIDIA의 Isaac Sim 플랫폼 이야기로봇 개발, 왜 이렇게 어려울까? 로봇을 만든다는 것은 단순히 기계를 조립하는 일이 아닙니다. 센서, 제어 알고리즘, 물리적 구조, 주행 환경까지 수많은 요소가 유기적으로 연결되어야 하고, 그 과정에서 수천 번의 테스트가 필요합니다.하지만 실제 로봇을 제작해 매번 실험하는 것은 비용과 시간이 과도하게 들며, 때로는 사람의 안전을 위협하고 있습니다.그렇다면, 이 복잡한 과정을 보다 빠르고 안전하게 해결할 방법은 없을까요? 이 질문에 대한 NVIDIA의 대답이 바로 Isaac..

이번 글에서는 NVIDIA Omniverse와 디지털 트윈 개념을 정리하고, 스마트 팩토리, 자율주행, 도시계획 등 실제 활용 사례를 자세히 설명해보겠습니다.벌써 NVIDIA 시리즈 5. 까지 왔습니다. 미래산업을 주도할 NVIDIA 끝까지 함께 파헤쳐보겠습니다. 디지털 트윈(Digital Twin)이란 무엇인가요?**디지털 트윈(Digital Twin)**은 현실에 존재하는 사물, 장비, 공장, 도시와 같은 물리적 시스템을디지털 환경에 정밀하게 복제하여 동기화한 가상의 모델을 의미합니다.이러한 디지털 복제물은 단순한 3D 모델이 아니라, 센서, IoT, 실시간 데이터를 기반으로 현실과 끊임없이 연결되며,그 상태나 동작을 그대로 반영할 수 있는 동적 시뮬레이션 체계입니다. 디지털 트윈의 핵심 구성 요소구..

이번엔 Jetson Orin Nano 가 무엇인지 살펴보고, 엔비디아 Jetson 제품군의 특징과 활용처, 엣지 AI 기술을 자세히 살펴보겠습니다.Jetson이란?로봇, 드론, 스마트 머신 속 'AI 두뇌'를 담당하는 NVIDIA의 초소형 컴퓨팅 플랫폼 이라고 생각하면 이해가 쉬울 수 있습니다.4차 산업혁명과 함께 인공지능(AI)은 이제 우리 일상 곳곳에 스며들고 있습니다.하지만 여러분, 인공지능이 꼭 클라우드에서만 작동한다고 생각하셨다면, 이제 그 생각을 바꿔야 합니다.요즘 AI는로봇이 스스로 움직이고,드론이 영상을 분석하며,카메라가 사람을 인식하고,자동화 기기가 현장에서 실시간 판단을 내리는 데 쓰이고 있습니다.이런 "AI의 현장화", 즉 엣지 AI의 중심에는 바로 **엔비디아 Jetson(NVIDI..

엔비디아 자율주행 기술의 핵심, NVIDIA DRIVE 플랫폼을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 시뮬레이션, 운영체제에 대해 자세히 소개합니다. DRIVE Orin 칩 성능부터 예측 알고리즘까지 모두 정리했습니다. 자율주행 자동차는 더 이상 미래 기술이 아닙니다.이미 일부 차량에는 고속도로 자율주행 보조, 자동 주차, 교차로 감지 기능까지 탑재되고 있으며, 완전 자율주행을 향한 기술 발전도 빠르게 이어지고 있죠. 이 흐름 속에서 자율주행 시스템의 중심에 있는 기업 중 하나가 바로 **엔비디아(NVIDIA)**입니다.그래픽카드 제조사로 잘 알려져 있던 엔비디아는, 이제는 자동차의 두뇌를 설계하고 AI를 통해 자율주행을 실현하는 플랫폼 기업으로 진화하고 있습니다.이번 글에서는 엔비디아가 자율주행 분야에서 어..

엔비디아 시리즈 두번째 시간! 이번에는 AI 시대의 핵심 인프라 공급자로 떠오른 엔비디아(NVIDIA)의 데이터센터 및 AI 컴퓨팅 전략에 대해 소개해드리려 합니다.특히 생성형 AI, 클라우드, 슈퍼컴퓨팅이라는 키워드가 산업을 뒤흔들고 있는 요즘, 엔비디아의 데이터센터 사업은 단순한 GPU 공급을 넘어서 AI 생태계를 좌우하는 플랫폼으로 진화하고 있는데요. 지금부터 그 배경과 기술, 경쟁 구도, 향후 전망까지 차근차근 알아보겠습니다.AI 시대, 왜 데이터센터에 GPU가 필요한가? 우선, AI 기술이 발전하면서 컴퓨팅 인프라에 대한 요구가 완전히 달라졌습니다. 예전에는 CPU 하나로도 대부분의 연산을 처리할 수 있었지만, 오늘날의 생성형 AI 모델은 수천억 개의 매개변수를 갖고 있고, 그 학습과 추론을 위..

엔비디아의 관련된 모든것을 블로그 시리즈로 작성 해보려고합니다.그 시작을 알리는 첫번째 글로 " 엔비디아의 기술 진화와 성장 전략 분석" 을 가장 먼저 들고 왔습니다.이제는 모든 사람이 인정하는 GPU 시장을 선도하며 AI 산업의 인프라를 지배하는 기업, 바로 엔비디아 입니다.이 회사가 어떻게 지금의 성장을 이루고 또 어떤 발전을 도모하고 있는지 이번글과 이어지는 시리즈 글로 만나보겠습니다게이밍 GPU로 시작된 엔비디아의 성공엔비디아(NVIDIA)는 1993년 미국 캘리포니아에서 젠슨 황(Jensen Huang)을 비롯한 공동 창업자들에 의해 설립되었습니다. 당시에는 고사양 3D 그래픽 게임을 구동하기 위한 전용 그래픽카드의 필요성이 대두되던 시기였고, 엔비디아는 이 기회를 정확히 포착했습니다.1999년..

2025년 현재, AI는 단순한 대화형 챗봇을 넘어 이미지 생성, 음성 합성, 실시간 번역, 프레젠테이션 자동 제작 등 콘텐츠 생산 전반을 자동화하는 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다.이 글에서는 실제 많이 사용되고 있는 기능 특화형 AI 서비스 10가지를 정리했습니다.유튜버, 디자이너, 마케터, 직장인에게 유용한 툴을 소개시켜 드리겠습니다1. DALL·E 3 (OpenAI 이미지 생성 AI)주요 기능: 텍스트 프롬프트를 기반으로 고해상도 이미지를 생성합니다.사용 방법: 예) "우주복을 입고 달 위를 걷는 고양이"라고 입력하면 이미지 자동 생성.활용 예시: 썸네일, 일러스트, 마케팅 포스터 제작.이용 요금: ChatGPT Plus (월 $20) 요금제에서 사용 가능. 이미지 생성 횟수 제한 있음.무료 계..