얼마 전 미국 라스베거스에서 열린 ces2025에서 keynote발표를 한 엔비디아 젠슨황의 발표 영상과 발표 내용을 공유합니다. 영상은 엔비디아 유튜브 채널에 올라온 영상입니다.
젠슨황 keynote 발표 영상
https://www.youtube.com/live/k82RwXqZHY8?feature=shared
젠슨황 keynote 발표 내용 요약
1. AI와 컴퓨팅 혁신
- RTX 50 시리즈 Blackwell GPU:
- 최신 GPU 아키텍처로 3배 성능, 4배 전력 효율.
- DLSS 3.5: AI 기반 고해상도 렌더링과 레이트레이싱 기술.
- AI 토큰:
- 텍스트, 이미지, 비디오, 로봇 동작 생성의 기본 단위.
- AI 컴퓨팅과 생성형 AI의 핵심 요소.
2. 생성형 AI와 AI 플랫폼
- Nim & Nemo 플랫폼:
- 기업 맞춤형 AI 모델 생성 및 훈련.
- AI 에이전트를 위한 사전 학습된 마이크로서비스 제공.
- Llama Neotron:
- Llama 3.1 기반 오픈소스 AI 모델 최적화.
- 엔터프라이즈 환경에 맞게 세분화된 모델 제공.
- AI와 PC 통합:
- Windows WSL2 기반으로 AI 생성형 API를 지원.
- PC AI 환경 구축으로 생산성과 접근성 향상.
3. 로봇공학과 자율 시스템
- Isaac Groot:
- 소규모 인간 작업 데이터를 수백만 개의 학습 데이터로 확장.
- 로봇 정책 학습 및 시뮬레이션 지원.
- Thor 프로세서:
- 자율주행 및 로봇공학용 차세대 로봇 프로세서.
- 기존 오린(Orin) 대비 20배 성능 향상.
- 자율주행 차량:
- AI 데이터 팩토리로 자율주행 훈련 데이터를 대규모 생성.
- 주요 파트너: Toyota, Mercedes, Aurora.
4. 디지털 트윈과 산업 디지털화
- Omniverse:
- 디지털 트윈 시뮬레이션 플랫폼.
- 물류, 제조, 자율 시스템 등의 산업 디지털화 지원.
- Cosmos와 결합해 물리 기반 시뮬레이션 데이터 생성.
- Nvidia Cosmos:
- 물리 기반 AI 세계 모델.
- 20만 시간 이상의 동영상 데이터를 학습하여 물리적 세계 이해.
- 로봇, 자율 시스템, 디지털 트윈에서 활용.
5. Project Digits: 개인용 AI 슈퍼컴퓨터
- 기존 DGX 슈퍼컴퓨터의 소형화 버전.
- GB110 칩셋 기반, 소규모 환경에서도 AI 연구 및 개발 가능.
- 클라우드 연결 및 독립형 워크스테이션으로 사용 가능.
6. 로봇공학의 미래
- Cosmos + Omniverse:
- 물리적 데이터와 시뮬레이션을 결합해 로봇 학습 데이터 생성.
- Humanoid 로봇 및 자율 시스템 개발 가속화.
- 로봇 산업:
- 물류, 제조, 스마트 공장 등 다양한 산업에 로봇 도입.
- 생성형 AI와 디지털 트윈을 활용해 프로세스 최적화.
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