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CES 2024: AI 기술과 하드웨어 혁신의 결합

나이스짱돌 2024. 2. 12. 15:48

CES 2024

Intro

2024년 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베가스에 열린 CES 2024에 대해 설명하겠습니다. CES는 미국 소비자 기술협회가 주관한 세계 최대 규모의 ICT 융합 전시회로 전세계 ICT 제품과 기술이 총 집결하는 행사라 볼 수 있습니다. 미래에셋증권 박준서, 김충현 연구원 자료를 바탕으로 CES에 대해 정리하겠습니다. 

CES 2024

CES 2024는 150여 개 국가에서 4000개 이상의 참가업체가 모여 41개의 기술 카테고리에서 다양한 제품과 기술을 선보인 글로벌 기술 전시회임. 이번 CES에서는 삼성, SK, 현대차, LG를 비롯한 대기업과 중소·중견기업 총 760개의 한국 기업이 참가해 AI를 활용한 기술과 비전을 강조. 특히, 미국소비자기술협회(CTA)와 미국산업디자이너학회(IDSA)의 ‘CES 혁신상(Innovation Awards)’을 수상한 한국 기업은 143곳으로 역대 최다를 기록.

 

CES 2024의 슬로건은 'All Together. All On'으로, AI를 포함한 첨단 기술이 모든 산업 분야에 적용되어 전 세계 공동 과제를 해결하자는 의미를 담고 있음. 다양한 산업의 기업들이 AI 기술 기반 제도와 기술을 선보이며 미래 혁신 비전을 제시했음. 특히 생성형 AI, 메타버스를 비롯한 첨단 기술이 개인의 일상과 사회 및 산업에 어떻게 융합되어 새로운 경험을 공유할 수 있는지에 대한 대담이 진행.

 

CES 2024에서는 AI의 확장에 따른 하드웨어의 수혜가 주요 주제 중 하나로 다뤄졌으며, 스마트홈, 로봇, AI, 모빌리티, 인프라, 디지털 헬스케어 등 다양한 분야에서의 혁신이 소개되었음. 또한, 최고 혁신상을 수상한 제품들을 통해 미래 기술의 방향성을 엿볼 수 있었음.

AI 기술과 하드웨어 혁신이 어떻게 결합되었는지

CES 2024에서 AI 기술과 하드웨어 혁신의 결합은 주로 Nvidia의 키노트를 통해 소개되었음. Nvidia는 생성 AI의 적용 확대와 성능 개선을 강조. 특히, GeForce RTX 시리즈는 레이트레이싱과 텐서코어 기반의 AI 기술을 지속적으로 발전시켜 왔으며, 현재 RTX AI 성능은 초기 대비 10배 이상 증가했음. DLSS 3.5를 통해 고화질 이미지 유지와 풀 레이트레이싱 속도를 최대 4배까지 가속화할 수 있게 되었음.

 

Nvidia는 대규모 AI 애플리케이션을 지원하는 RTX GPU를 출하하고 있으며, LLM 라이브러리 출시를 통해 RTX PC에서 Llama 2 및 Mistral 같은 모델을 최대 5배 가속화할 수 있는 기능을 제공. 이러한 혁신을 통해 로컬 PC와 클라우드의 AI 처리를 결합한 하이브리드 환경에서 로컬 PC의 RTX AI 처리 성능의 중요성이 강조됨.

 

Nvidia는 또한 게임 캐릭터 플랫폼인 'ACE', 스마트 로봇 추가 추세에 부합하는 로봇 공학 분야의 AI 적용, AI 기반 고성능 로보틱스 솔루션 개발 플랫폼인 'Nvidia Isaac' 등을 통해 AI와 하드웨어 혁신이 어떻게 결합되어 새로운 가능성을 열고 있는지를 보여주었음. 이러한 혁신은 AI Factory와 AI Edge를 결합하여 고도화된 AMR 로봇을 구동할 수 있게 하며, LLM을 활용한 코드 추론 및 생성을 통해 몇 분 안에 텍스트 프롬프트에서 원하는 장면을 생성할 수 있음​.

레이트레이싱

레이트레이싱(Ray Tracing)은 컴퓨터 그래픽에서 현실적인 이미지를 생성하기 위한 기술. 이 기술은 빛의 경로를 시뮬레이션하여 실제와 유사한 방식으로 광원, 물체, 물체의 표면과 상호작용하는 빛의 행동을 모델링 함. 레이트레이싱은 빛이 물체에 부딪혀 반사되고 굴절되며 흡수되는 과정을 추적하여, 그림자, 반사, 굴절, 투명성 등과 같은 복잡한 시각적 효과를 정확하게 재현할 수 있음.

 

이 기술은 특히 고급 시각 효과가 필요한 영화, 비디오 게임, 건축 시각화 등에 사용. 하지만 레이트레이싱은 매우 계산 집약적인 과정이기 때문에, 고성능의 컴퓨터 하드웨어가 필요. 최근에는 고성능 그래픽 카드에 특화된 하드웨어 유닛(예: Nvidia의 RTX 시리즈에서의 텐서 코어와 RT 코어)이 도입되어 실시간 레이트레이싱이 가능해지고 있음. 이를 통해 게임과 시뮬레이션에서 실시간으로 더욱 현실적인 이미지와 시각적 효과를 생성할 수 있게 되었음. 

LLM 이란

LLM은 "Large Language Model"의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미합니다. 이러한 모델들은 대량의 텍스트 데이터로부터 학습되어, 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)와 생성(NLG, Natural Language Generation) 등의 다양한 언어 기반 작업을 수행할 수 있음. LLM은 인터넷에서 수집된 책, 기사, 웹사이트 등의 텍스트 데이터를 사용해 훈련되며, 이를 통해 언어의 구조, 문맥, 의미 등을 학습.

 

LLM은 다양한 언어 작업에 활용될 수 있으며, 질문에 답변하기, 텍스트 요약, 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 어플리케이션에서 사용. 또한, 사용자가 제공한 프롬프트나 지시에 따라 새로운 텍스트를 생성하는 능력도 갖추고 있음. 이 모델들은 일반적으로 수십억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이를 통해 광범위한 주제와 문맥에 대해 상당히 정확한 텍스트를 생성할 수 있음.

 

LLM의 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈(GPT-3, GPT-4 등), Google의 BERT 및 T5, 그리고 최근에는 더욱 발전된 AI 모델인 ChatGPT, Liama2 및 Mistral 등이 있음. 이러한 모델들은 지속적으로 발전하고 있으며, 더욱 정교하고 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있음.

AMR 이란

AMR은 "Autonomous Mobile Robot"의 약자로, 자율 이동 로봇을 의미. 이러한 로봇들은 주변 환경을 인식하고, 지도를 생성하며, 동적으로 변화하는 장애물을 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 능력을 갖추고 있음. AMR은 센서, 카메라, 라이다(LiDAR), 인공지능(AI) 알고리즘 등의 기술을 활용하여 복잡한 환경에서도 효과적으로 탐색하고 작업을 수행할 수 있음.

 

AMR은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 특히 물류 및 창고 자동화, 제조, 의료, 서비스 산업 등에서 큰 관심을 받고 있음. 창고 내에서 상품을 픽업하고 정렬하는 작업, 제조 라인에서의 자재 운반, 병원에서의 약품 및 의료 장비 전달 등 다양한 작업에 사용. 이들은 작업 효율성을 높이고, 인간의 수고를 줄이며, 안전성을 개선하는 데 기여.

 

AMR은 전통적인 자동화 시스템과는 다르게 고정된 경로나 사전 프로그래밍된 지시에 의존하지 않고, 실시간으로 정보를 처리하며 독립적으로 결정을 내릴 수 있음. 이를 통해 더 유연하고 지능적인 자동화 솔루션이 가능해지며, 다양한 작업 환경과 요구 사항에 적응할 수 있음.

마무리

이번엔 CES 개요와 CES2024에서 진행한 AI 기술과 하드웨어 혁신이 어떻게 결합되었는지에 대해 정리하였습니다. 다음편은 각 분야의 혁신기술에 대해 알아보도록 하겠습니다. 감사합니다.