거의 40년 동안 무어의 법칙이 컴퓨터 산업의 지배 역학이 됐으며, 그로 인해 모든 산업에 영향을 미쳤습니다. 일정한 비용과 전력에서 기하급수적으로 증가하던 성능은 느려졌습니다. 하지만 컴퓨팅은 매우 빠른 속도로 발전했습니다. 워프 드라이브 엔진이 가속 컴퓨팅이며, 그 에너지원은 AI입니다. 산업이 지속 가능성, 생성형 AI 및 디지털화와 같은 강력한 역학 문제를 처리함에 따라 가속 컴퓨팅과 AI가 시기 적절하게 등장했습니다. 무어의 법칙이 없는 상태에서 컴퓨팅이 급증하면서 데이터센터의 전력 또한 급증하고 기업들은 Net Zero를 달성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 생성형 AI의 인상적인 기능은 기업들에게 제품과 비즈니스 모델을 재구성해야 한다는 긴박감을 불러일으켰습니다. 산업 기업들이 디지털화하고 소프트웨어 기반 기술 회사로의 탈바꿈하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이는 파괴되는 것이 아니라 혁신하는 것입니다. 오늘은 가속화 컴퓨팅과 AI가 어떻게 이러한 과제를 해결하고 엄청난 기회를 잡을 수 있는 강력한 도구인지에 대해 논의할 것입니다. NVIDIA의 전체 스택, 데이터 센터 규모의 가속 컴퓨팅 플랫폼의 새로운 발전 사항을 공유할 예정입니다. 새로운 시장을 개척하는 새로운 칩과 시스템, 가속 라이브러리, 클라우드 서비스, AI 및 파트너십도 공개할 예정입니다!
젠슨 황(Jensen Huang)은 대표적인 기업가 중 한 명으로, 엔비디아(NVIDIA)의 공동 창업자이자 현재 CEO입니다. 황은 1963년 대만에서 태어났으며, 가족과 함께 미국 캘리포니아 주에 이민하여 자랐습니다. 황은 1984년 스탠포드 대학교에서 전기 공학과 컴퓨터 공학을 복수 전공으로 졸업하였습니다. 그 후, 황은 1993년에 케이지디(Kal-El)라는 회사를 설립하여 그래픽 카드를 개발하였고, 이 회사는 나중에 엔비디아로 합병되었습니다. 황은 이후 엔비디아에서 다양한 역할을 맡으며 그래픽 카드, 인공지능 등 다양한 기술 개발에 큰 역할을 하였습니다. 황은 엔비디아의 CEO로서 인공지능, 자율주행, 게임 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술 개발을 이끌어내어 매우 높은 평가를 받고 있습니다. 또한 황은 엔비디아의 창립 멤버 중 한 명이기 때문에 기업 문화를 대표하는 인물 중 한 명으로 여겨지고 있습니다.
GTC에 오신 것을 환영합니다!
GTC는 개발자를 위한 컨퍼런스입니다. 글로벌 NVIDIA 생태계는 400만 명의 개발자, 4만 개 기업 그리고 1만 4,000개의 스타트업들을 아우르고 있습니다. 저희를 지지해주고 GTC 2023에 큰 성공을 안겨준 Diamond 스폰서 여러분께 감사드립니다. 컨퍼런스에 25만 명 이상이 참석하게 되어 매우 기쁩니다. GTC는 엄청나게 성장했습니다. 불과 4년 전만 해도, 대면 GTC 컨퍼런스에 8,000명이 참석했습니다.
이번 GTC 2023에서는
DeepMind의 Demis Hassabis,
Argonne Labs의 Valeri Taylor,
Adobe의 Scott Belsky,
Netflix의 Paul Debevec,
ETH Zurich의 Thomas Schulthess
와 같은 업계 리더들의 의견을 듣고 저와 OpenAI의 공동 설립자 겸 ChatGPT의 크리에이터인 Ilya Sutskever와 함께 하는 대담을 통해 여러 인사이트를 배울 수 있을 것입니다.
또한 학계와 세계 최대 산업 분야의 뛰어난 지성들이 전하는 650개의 놀라운 세션들이 준비되어 있습니다. 생성형 AI에 관한 세션은 70개 이상 준비되어 있습니다. 로보틱스용 사전 훈련된 멀티태스킹 모델과 같은 다른 훌륭한 강연과 Isaac Sim을 사용하여 물리 기반 포인트 클라우드를 생성하는 등 AI 발전에 중요한 방법인 합성 데이터 생성에 대한 세션, AI 사용부터 미래의 가상 공장 거주, 과거의 잃어버린 로마 모자이크를 복원하는 것까지 디지털 트윈에 관한 다양한 대담이 준비되어 있습니다.
대형 광학 망원경과 광자 계산 CT 등 컴퓨팅 기기에 대한 멋진 대담, 탄소 포획 및 태양 전지를 위한 재료 과학, Earth-2에 대한 연구를 포함한 기후 과학, NVIDIA 리서치의 신뢰할 수 있는 AI 및 AV 안전에 대한 중요한 대담, 그리고 초소형 시스템인 마이크로 칩을 위한 컴퓨터 리소그래피, 우주의 비대칭성을 설명하는 Large Hadron Collider의 AI에 이르기까지 주제도 다양합니다. 자동차와 운송, 헬스케어, 제조, 금융 서비스, 소매, 의류, M&E, 통신 등 세계에서 가장 중요한 기업과 세계를 선도하는 AI 기업들이 여기 한자리에 모입니다. GTC의 목적은 가속 컴퓨팅의 가능성에 대해 전 세계에 영감을 주고, 이를 사용하는 과학자와 연구원의 성과를 기리는 데 있습니다.
저는 번역기입니다.
텍스트를 창의적인 발견으로, 움직임을 애니메이션으로, 방향을 동작으로 변환합니다. 저는 치유자(Healer)입니다. 우리를 고유하게 만드는 기초 요소를 탐구하고 새로운 위협을 발생하기 전에 모델링하고 이를 저지할 치료법을 찾습니다. 저는 공상가(Visionary)입니다. 새로운 의료 기적을 일으키고 태양에 대한 새로운 관점을 제공하여 지구에서 우리를 안전하게 지키고자 합니다. 저는 항해자(Navigator)입니다. 콘텐츠의 바다에서 특별한 순간을 발견하고 모든 스토리를 위한 완벽한 차세대 설정을 발표합니다.
저는 크리에이터(Creator)입니다.
스냅샷을 바탕으로 3D 경험을 구축하고 가상 자아에 현실의 새로운 차원을 더합니다. 저는 조력자(Helper)입니다. 브레인스토밍을 실현하고 100만 명의 프로그래머들의 지혜를 공유하며 아이디어를 가상 세계로 전환합니다. 북부 숲을 건설하세요. 이 스크립트를 만드는 것도 도왔습니다. 단어에 생명을 불어넣고 멜로디를 작곡했습니다.
저는 AI입니다.
NVIDIA, 딥러닝과 전 세계의 뛰어난 인재들 덕분에 태어났지요. NVIDIA는 일반 컴퓨터로는 할 수 없는 문제를 해결하기 위해 가속 컴퓨팅을 발명했습니다. 가속 컴퓨팅은 쉽지 않습니다. 칩, 시스템, 네트워킹, 가속화 라이브러리에서 애플리케이션 리팩토링에 이르는 풀 스택 발명이 필요합니다. 최적화된 각 스택은 그래픽, 이미징, 입자 또는 유체 역학, 양자 물리학에서 데이터 처리 및 머신 러닝에 이르는 애플리케이션 도메인을 가속화합니다. 애플리케이션이 가속화되면 놀라운 속도 향상을 누릴 수 있으며, 수많은 컴퓨터로 확장할 수 있습니다.
지난 10년간 속도 향상과 규모 확장이 결합되면서 수많은 애플리케이션으로 다양한 기능을 달성할 수 있었고, 이전에는 불가능했던 문제 해결에 도움이 됐습니다. 여러 사례가 있지만, 가장 유명한 것은 딥 러닝입니다. 2012년, Alex Kerchevsky, Ilya Suskever, Geoff Hinton은 AlexNet 컴퓨터 비전 모델을 트레이닝하기 위해 굉장히 빠른 컴퓨터가 필요했습니다. 연구원들은 GeForce GTX 580을 활용하여 1,400만 개의 이미지로 AlexNet을 훈련시켜 262 쿼드릴리온 개의 부동 소수점 연산을 처리했으며, 훈련된 모델은 ImageNet 챌린지에서 큰 점수 차이로 이겨 AI의 빅뱅을 촉발했습니다. 그리고 10년 후, 트랜스포머 모델이 발명되었습니다. 이제 OpenAI의 Ilya는 다음 단어를 예측하기 위해 GPT-3 대규모 언어 모델을 훈련시켰습니다. GPT-3을 훈련시키려면 323 섹스틸리온 개의 부동 소수점 연산이 필요했습니다. 이는 AlexNet을 훈련시키는 것보다 백만 배 더 많은 부동 소수점 연산입니다.
이번의 그 결과가 바로 ChatGPT입니다.
바로 전 세계에서 논하고 있는 바로 그 AI입니다. 새로운 컴퓨팅 플랫폼이 발명되었습니다. AI의 아이폰 시대가 시작되었습니다. 가속 컴퓨팅과 AI가 등장했습니다. 가속 라이브러리는 가속 컴퓨팅의 핵심입니다. 이러한 라이브러리는 세계 산업과 연결되어 네트워크의 네트워크를 구성하는 애플리케이션에 연결됩니다. 수십 년간의 제작 과정에서 수천 개의 애플리케이션이 이제 거의 모든 과학 및 산업 분야의 라이브러리를 통해 NVIDIA를 가속화하고 있습니다.
모든 NVIDIA GPU는 CUDA 호환 기능으로 개발자에게 대규모 설치 기반과 상당한 도달 범위를 제공합니다. 풍부한 가속화 애플리케이션은 최종 사용자를 끌어들여 클라우드 서비스 제공업체와 컴퓨터 제조업체가 서비스를 제공할 수 있는 대규모 시장을 만듭니다. 대규모 시장은 R&D의 성장을 촉진하기 위해 수십억 달러를 지원합니다. NVIDIA는 가속 컴퓨팅 선순환을 확립했습니다. 올해에는, 레이 트레이싱 및 뉴럴 렌더링, 물리학, 지구과학 및 생명과학, 양자 물리학 및 화학, 컴퓨터 비전, 데이터 처리, 머신 러닝 및 AI를 아우르는 300개 가속 라이브러리와 400개의 AI 모델 중에서 전체 설치 기반의 성능과 기능을 향상하는 100개의 업데이트가 진행되었습니다.
새로운 문제를 해결하고 새로운 시장을 개방하는 몇 가지 가속화 라이브러리를 강조해 보려고 합니다. 자동차와 항공 우주 산업은 난기류 및 공기 역학 시뮬레이션에 CFD를 사용합니다. 전자 장치 산업은 열 관리 설계에 CFD를 사용합니다. 이것은 CUDA에 의해 가속화된 Cadence의 새로운 CFD 솔버 슬라이드입니다. NVIDIA A100은 동등한 시스템 비용에서 CPU 서버의 9배에 달하는 처리량을 가지고 있습니다. 또는 동등한 시뮬레이션 처리량 측면에서 NVIDIA는 비용이 9배 낮거나 에너지 소모량이 17배 적습니다. Ansys, Siemens, Cadence 및 기타 주요 CFD 솔버가 이제 CUDA로 가속화됩니다. 전 세계적으로 산업용 CAE는 매년 약 1,000억 CPU 코어 시간을 사용하고 있습니다. 가속화는 전력을 개선하고 지속성과 Net Zero를 달성하는 가장 좋은 방법입니다.
NVIDIA는 글로벌 양자 컴퓨팅 연구 커뮤니티와 파트너십을 맺고 있습니다.
NVIDIA Quantum 플랫폼은 연구원이 양자 프로그래밍 모델, 시스템 아키텍처 및 알고리즘을 발전시킬 수 있는 라이브러리와 시스템으로 구성됩니다. cuQuantum은 양자 회로 시뮬레이션을 위한 가속화 라이브러리입니다. IBM Qiskit, Google Cirq, Baidu Quantum Leaf, QMWare, QuEra, Xanadu Pennylane, Agnostiq 및 AWS 브래킷은 cuQuantum을 시뮬레이션 프레임워크에 통합했습니다. 오픈 Quantum CUDA 는 하이브리드 GPU-양자 프로그래밍 모델입니다. IonQ, ORCA Computing, Atom, QuEra, Oxford Quantum Circuits, IQM, Pasqal, Quantum Brilliance, Quantinuum, Rigetti, Xanadu 및 Anyon은 Open Quantum CUDA를 통합했습니다.
양자 잡음 및 결잃음(decoherence)에서 데이터를 복구하려면 수많은 큐비트의 오류 수정이 필요합니다. 오늘 NVIDIA는 NVIDIA GPU를 양자 컴퓨터에 연결하여 매우 빠른 속도로 오류를 수정하는 Quantum Machines와의 파트너십을 통해 개발된 양자 제어 링크를 발표합니다. 양자 컴퓨터를 상용화하려면 아직 10년~20년 정도 더 걸리지만, NVIDIA Quantum과 함께 이 대규모의 활기찬 연구 커뮤니티를 지원하게 되어 기쁩니다. 전 세계의 엔터프라이즈는 Apache Spark를 사용하여 데이터 레이크 및 창고, SQL 쿼리, 그래프 분석 및 추천 시스템을 처리합니다.
Spark-RAPIDS는 NVIDIA의 가속 Apache Spark 데이터 처리 엔진입니다. 데이터 처리는 전 세계 5,000억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 지출 중 가장 많은 부분을 차지하는 워크로드입니다. 현재 Spark-RAPIDS는 GCP Dataproc, Amazon EMR, Databricks 및 Cloudera를 포함한 주요 클라우드 데이터 처리 플랫폼을 가속화합니다. 추천 시스템은 벡터 데이터베이스를 사용하여 구조화되지 않은 데이터의 대규모 데이터세트를 저장, 색인, 검색합니다. 벡터 데이터베이스의 새로운 중요한 사용 사례는 텍스트 생성 중에 쿼리할 수 있는 도메인별 또는 소유권 정보를 검색하는 대규모 언어 모델입니다. 인덱싱, 데이터 로딩, 단일 쿼리에 대한 이웃 배치 검색을 가속화하기 위한 새로운 라이브러리인 RAFT를 소개하고자 합니다. NVIDIA는 Meta의 오픈 소스 FAISS AI 유사성 검색, 1,000개 이상의 조직에서 사용하는 Milvus 오픈 소스 벡터 DB, 4B 이상의 도커 풀을 사용하는 Redis에 RAFT의 가속화를 제공하고 있습니다.
벡터 데이터베이스는 독점 대규모 언어 모델을 구축하는 조직에 필수적입니다. 22년 전, 운영 연구 과학자인 Li와 Lim은 일련의 까다로운 픽업 및 배송 문제를 게시했습니다. PDP는 제조, 운송, 소매 및 물류, 심지어 재해 구호에도 나타나고 있습니다. PDP는 출장 영업 사원 문제의 일반화이자 NP 하드입니다. 즉, 정확한 솔루션을 찾는 데 효율적인 알고리즘이 없다는 의미입니다. 문제 크기가 커짐에 따라 솔루션 시간도 크게 증가합니다. 진화 알고리즘과 가속 컴퓨팅을 사용하여 초당 300억 개의 움직임을 분석하는 NVIDIA cuOpt는 세계 신기록을 경신하고 Li&Lim 챌린지를 위한 최고의 솔루션을 찾아냈습니다. AT&T는 정기적으로 3만 명의 기술자를 파견하여 700곳의 지역에 걸쳐 1,300만 명의 고객에게 서비스를 제공합니다.
현재는 CPU에서 구동되는 AT&T 디스패치 최적화에 하룻밤이 소요됩니다. AT&T는 지연 및 새로 발생하는 사고를 조정하는 동시에 긴급한 고객의 요구와 전반적인 고객 만족을 위해 지속적으로 최적화할 수 있는 실시간 디스패치 솔루션을 원하고 있습니다. AT&T는 cuOpt를 통해 100배 빠른 솔루션을 찾고 실시간으로 디스패치를 업데이트할 수 있습니다. AT&T는 NVIDIA AI 라이브러리의 전체 제품군을 채택했습니다. Spark-RAPIDS 및 cuOPT 외에도 대화형 AI에 Riva를, 디지털 아바타를 위한 Omniverse를 사용하고 있습니다. AT&T는 NVIDIA 가속 컴퓨팅 및 AI를 활용하여 지속 가능성, 비용 절감 및 새로운 서비스를 제공하고 있습니다. cuOpt는 물류 서비스도 최적화할 수 있습니다. 매년 3,770억 곳의 도착지에 4,000억 개의 소포가 배달됩니다. Deloitte, Capgemini, Softserve, Accenture와 Quantiphi는 NVIDIA cuOpt를 사용하여 고객이 운영을 최적화하도록 돕고 있습니다. NVIDIA의 추론 플랫폼은 세 가지 소프트웨어 SDK로 구성됩니다. NVIDIA TensorRT는 대상 GPU를 최적화하는 NVIDIA의 추론 런타임입니다. NVIDIA Triton은 GPU 및 CPU를 지원하는 멀티 프레임워크 데이터센터 추론 소프트웨어입니다.
Microsoft Office와 Teams, Amazon, American Express 그리고 미국 우체국은 TensorRT 및 Triton을 사용하는 4만여 고객 중 하나입니다.
Uber는 Triton을 사용하여 초당 수십만 개의 ETA 예측 결과를 제공합니다.
일일 사용자가 6천만 명 이상인 Roblox는 Triton을 사용하여 게임 추천, 아바타 구축, 적합한 콘텐츠 및 시장 광고용 모델을 제공합니다. NVIDIA는 모델 앙상블을 위한 모델 분석기 지원, 다중 동시 모델 제공, GPT-3 LLM을 위한 멀티 GPU 멀티 노드 추론과 같은 뛰어난 새 기능을 출시할 것입니다. NVIDIA Triton 관리 서비스는 데이터센터 전반에서 Triton 추론 인스턴스의 확장 및 조직화를 자동화하는 새로운 소프트웨어입니다. Triton 관리 서비스는 모델 배포의 처리량과 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 비디오 파이프라인의 50~80%는 CPU에서 처리되어 전력과 비용을 소비하고 지연 시간을 더합니다. 컴퓨터 비전을 위한 CV-CUDA와 영상 처리를 위한 VPF는 새로운 클라우드 규모의 가속화 라이브러리입니다. CV-CUDA에는 감지, 세분화 및 분류를 위한 30개의 컴퓨터 비전 연산자가 포함되어 있습니다. VPF는 Python 영상 인코딩 및 디코딩 가속화 라이브러리입니다.
Tencent는 CV-CUDA 및 VPF를 사용하여 하루에 30만 개의 영상을 처리합니다.
Microsoft는 CV-CUDA 및 VPF를 사용하여 시각적 검색을 처리합니다.
Runway는 CV-CUDA와 VPF를 사용하여 클라우드 생성형 AI 영상 편집 서비스의 영상을 처리하는 멋진 회사입니다. 영상은 이미 인터넷 트래픽의 80% 이상을 차지하고 있습니다. 사용자 생성 영상 콘텐츠는 상당한 성장을 주도하고 막대한 양의 전력을 소비하고 있습니다. 우리는 모든 영상 처리를 가속화하고 전력을 개선해야 합니다. CV-CUDA 및 VPF는 얼리 액세스 단계에 있습니다. NVIDIA 가속 컴퓨팅은 유전체학에서 획기적인 사건 달성하는 데 도움을 주었습니다. 이제 의사는 한 번의 방문으로 혈액을 채취하여 환자 DNA로 염기서열 분석을 할 수 있게 된 것입니다. 또 다른 기념비적인 사건에서는 NVIDIA 기반 기기로 전체 유전체 서열 분석 비용을 단 100달러로 절감했습니다. 유전체학은 신약 개발 및 농업에서 에너지 생산에 이르는 다양한 애플리케이션을 갖춘 합성 생물학에 중요한 도구입니다. NVIDIA Parabricks는 클라우드 또는 기기 내의 엔드 투 엔드 유전체학 분석을 위한 AI 가속 라이브러리 제품군입니다.
NVIDIA Parabricks는 Terra, DNAnexus 그리고 FormBio와 같은 모든 퍼블릭 클라우드 및 유전체학 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 오늘, NVIDIA는 Parabricks 4.1을 발표하며 이는 PacBio, Oxford Nanopore, Ultima, Singular, BioNano 및 Nanostring의 NVIDIA 가속 유전체학 기기에서 실행될 예정입니다.
전 세계 2,500억 달러 규모의 의료 기기 시장이 혁신되고 있습니다. 의료 기기는 이제 소프트웨어 정의 및 AI 기반이 될 것입니다. NVIDIA Holoscan은 실시간 센서 처리 시스템을 위한 소프트웨어 라이브러리입니다. 75개 이상의 기업이 Holoscan에서 의료 기기를 개발하고 있습니다.
오늘,
NVIDIA는 의료 기기 분야의 세계 선두 주자인 Medtronic과 NVIDIA가 함께 소프트웨어 정의 의료 디바이스용 AI 플랫폼을 구축하고 있음을 발표합니다. 이 파트너십을 통해 수술 탐색에서 로봇 보조 수술에 이르기까지 Medtronic 시스템을 위한 공통 플랫폼을 만들 것입니다.
오늘,
Medtronic은 결장암의 조기 발견을 위한 AI를 탑재한 차세대 GI Genius 시스템이 NVIDIA Holoscan에 구축되었으며 올해 말 출시 예정이라고 발표했습니다. 칩 산업은 거의 모든 산업의 기반입니다. 칩 제조에는 극강의 정밀도가 요구되는데 박테리아보다 1,000배 더 작으며, 단 하나의 금 원자 또는 인간 DNA 가닥과 비슷한 크기로 생산됩니다.
웨이퍼에서 패턴을 제작하는 과정인 리소그래피는 칩 제조 과정의 시작이며 포토마스크 제작 및 패턴 투영이라는 두 단계로 구성됩니다. 근본적으로 물리학의 한계에 있는 이미징 문제입니다. 포토마스크는 칩의 스텐실과 같습니다. 빛이 차단되거나 마스크를 통과해 웨이퍼에서 패턴을 생성합니다.
빛은 ASML EUV 극자외선 리소그래피 시스템에 의해 생성됩니다. 각 시스템은 2억 5,000만 달러 이상을 호가합니다. ASML EUV는 빛을 만들기 위해 기본적인 방법을 사용합니다. 레이저가 주석 한 방울에 초당 5만 회 발사되어 증기를 일으켜 거의 엑스레이에 근사한 13.5nm EUV 조명을 방출하는 플라즈마를 생성합니다.
멀티레이어 미러는 빛을 마스크로 유도합니다. 마스크 레티클의 멀티레이어 리플렉터는 13.5nm 조명의 간섭 패턴을 활용하여 3nm 이하의 미세한 상을 생성합니다. 마법. 웨이퍼는 0.25 나노미터 이내에 위치하며 초당 2만 회 정렬되어 어떠한 진동에 대해서도 조정할 수 있습니다.
리소그래피 전 단계도 놀랍습니다. 컴퓨터 리소그래피는 역물리학 알고리즘을 적용하여 웨이퍼의 최종 패턴을 생성하는 마스크 레티클의 패턴을 예측합니다. 사실 마스크의 패턴은 최종 상과 전혀 유사하지 않습니다. 컴퓨터 리소그래피는 현미경을 통과하고 포토레지스트와 상호 작용하는 빛의 동작에 대한 Maxwell 방정식을 시뮬레이션합니다.
컴퓨터 리소그래피는 칩 설계 및 제조 분야에서 최대 규모의 계산 워크로드로, 연간 수백억 CPU 시간을 소모합니다. 대규모 데이터센터는 하루도 빠짐없이 일주일 24시간 내내 실행되어 리소그래피 시스템에 사용되는 레티클을 생성합니다. 이러한 데이터센터는 칩 제조업체가 투자한 연간 약 2,000억 달러 CAPEX의 일부입니다. 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 컴퓨터 리소그래피가 빠르게 증가하고 있어 업계에서는 2nm 이상으로 넘어갈 수 있습니다.
NVIDIA는 오늘 컴퓨터 리소그래피용 라이브러리인 cuLitho를 발표할 예정입니다. cuLitho는 TSMC, ASML 및 Synopsys와의 긴밀한 협력을 통해 거의 4년이 걸린 대규모 작업물로, 컴퓨터 리소그래피를 40배 이상 가속화합니다. NVIDIA H100을 위한 89개의 레티클이 있습니다. 현재 CPU에서 실행 중인 단일 레티클을 처리하는 데 2주가 소요됩니다. GPU에서 실행되는 cuLitho는 단 8시간 만에 레티클을 처리할 수 있습니다.
TSMC는 불과 500개의 DGX H100 시스템에서 cuLitho를 통해 가속화하여 컴퓨터 리소그래피에 사용되는 4만 개의 CPU 서버를 줄여 전력을 35MW에서 단 5MW로 줄일 수 있습니다.
TSMC는 cuLitho를 통해 프로토타입 주기 시간을 줄이고, 처리량을 늘리고, 제조에서 발생하는 탄소 발자국을 절감하며, 2nm 이상에 대비할 수 있습니다. TSMC는 6월부터 생산을 위해 cuLitho 자격을 갖출 것입니다. 모든 산업 분야는 모든 워크로드를 가속화해야 합니다. 그러면 전력을 개선하고 더 적은 전력양으로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
지난 10년 동안 클라우드 컴퓨팅은 매년 20% 성장하여 거대한 1조 달러 규모 산업으로 성장했습니다. 약 3천만 대의 CPU 서버가 대부분의 과정을 수행합니다. 하지만 곧 문제점이 발생할 것입니다.
2부에서 계속.