Nvidia (9) 썸네일형 리스트형 NVIDIA, CUDA에 ‘네이티브 Python’ 지원 전격 도입 이제 Python만으로도 GPU를 다룰 수 있다면?CUDA는 GPU 병렬 컴퓨팅의 대명사입니다. 하지만 그동안 CUDA를 사용하려면 C/C++ 언어를 알아야 했기 때문에, Python 개발자에게는 여전히 높은 진입장벽이 존재했습니다.그런데 이제, 상황이 완전히 바뀌었습니다.NVIDIA가 CUDA에 ‘네이티브 Python 지원’을 공식 도입한 것이죠.2024년 GitHub 오픈소스 통계에 따르면, Python은 전 세계에서 가장 인기 있는 언어로 JavaScript를 제치고 1위를 차지했습니다. 수많은 개발자들이 Python을 사용하는 지금, 이 변화는 단순한 기능 추가가 아닙니다. GPU 컴퓨팅의 새로운 시대를 여는 신호탄입니다.이번 블로그에서는 NVIDIA가 어떻게 Python을 CUDA 생태계에 자연.. [GTC 2025] AI 시대를 위한 새로운 ‘NVIDIA AI Data 플랫폼’ AI 스토리지 혁신을 위한 차세대 솔루션AI 시대가 도래하면서 기업들은 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 활용하는 것이 핵심 경쟁력이 되었습니다. 하지만 기존의 스토리지 인프라는 AI 워크로드를 처리하는 데 한계를 보이고 있죠.이제 NVIDIA AI Data 플랫폼이 이러한 한계를 뛰어넘고 있습니다. NVIDIA의 고성능 GPU, DPU, 네트워킹 기술을 활용해 AI 추론을 가속화하고, 스토리지 인프라를 최적화하는 강력한 AI 스토리지 솔루션입니다.이번 블로그에서는 NVIDIA AI Data 플랫폼의 개념, 핵심 기술, 그리고 주요 스토리지 공급업체들과의 협업 사례를 자세히 살펴보겠습니다.🔎 1. AI 시대, 왜 스토리지 인프라가 중요한가?AI 모델이 발전하면서 기업들은 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 .. GTC 2025: 젠슨 황 키노트 요약 – AI 추론의 새로운 시대 엔비디아(NVIDIA)는 매년 GTC(GPU Technology Conference)에서 AI 및 GPU 기술의 최신 트렌드를 공개합니다. 올해 GTC 2025의 키노트에서 가장 놀라웠던 점은 기존의 "AI 학습(Training) 중심"에서 "AI 추론(Inference) 중심"으로 패러다임이 완전히 변화했다는 것입니다.젠슨 황(NVIDIA CEO)은 발표의 대부분을 "Inference at-scale is extreme computing(대규모 추론은 극한의 컴퓨팅이다)"라는 메시지를 강조하는 데 사용했습니다. 그리고 이를 뒷받침하는 강력한 하드웨어와 AI 솔루션을 소개했죠.이번 블로그에서는 GTC 2025 키노트에서 발표된 주요 내용을 정리하고, NVIDIA의 차세대 AI 전략과 GPU 로드맵이 어떤.. [GTC 2025] NVIDIA의 에이전틱 AI 플랫폼 공개 – 차세대 AI 혁신을 이끄는 핵심 기술 🚀 NVIDIA, 에이전틱 AI 플랫폼을 오픈소스로 공개최근 열린 GTC 2025에서 NVIDIA는 에이전틱 AI(Agentic AI) 를 위한 개방형 NVIDIA 라마 네모트론(Llama Nemotron) 추론 모델 제품군을 발표했습니다. 이 모델은 AI 추론 기능을 대폭 향상시켜, 기업과 개발자가 보다 정교한 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.이 모델은 온디맨드 AI 추론(On-Demand AI Inference) 기능을 제공하며, 사후 훈련(Post-Training) 과정을 통해 더욱 정밀한 추론이 가능하도록 설계되었습니다. 이를 통해 AI의 수학적 연산, 코딩, 복잡한 의사 결정 능력 등이 크게 향상되었습니다.👉 그렇다면, NVIDIA가 공개한 에이전틱 AI 플랫폼은 무엇이며, 개발.. AI 스토리지를 48% 더 빠르게! NVIDIA Spectrum-X 네트워킹 플랫폼의 혁신 AI 성능을 최적화하려면 강력한 컴퓨팅뿐만 아니라 데이터가 빠르게 전달될 수 있는 스토리지 네트워크도 필수적입니다. AI 모델 훈련과 추론 과정에서 스토리지는 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 중요한 역할을 합니다. 하지만 기존 네트워크 솔루션은 데이터 전송 속도와 대역폭에서 한계를 보이며, AI 애플리케이션 성능을 저해하는 경우가 많습니다.이를 해결하기 위해 NVIDIA는 Spectrum-X 네트워킹 플랫폼을 AI 스토리지 패브릭(Storage Fabric)으로 확장했습니다. 이 플랫폼은 읽기 대역폭을 최대 48%, 쓰기 대역폭을 최대 41%까지 향상시켜 AI 워크플로우에서 스토리지 의존 단계의 속도를 크게 높입니다. 또한, RoCE 적응형 라우팅과 혼잡 제어 기술을 도입해 기존 이더넷 네트워크보.. NVIDIA Sana: 노트북에서도 초고해상도 이미지를 1초 만에 생성하는 혁신 기술 이미지 합성 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 고해상도 콘텐츠 제작에 대한 수요는 점점 더 커지고 있습니다. 하지만 고품질의 이미지를 생성하는 데 많은 시간과 높은 사양의 하드웨어가 요구되는 경우가 많아, 접근성이 제한적인 것이 현실이었습니다.여기서 등장한 기술이 바로 Sana입니다. NVIDIA, MIT, 칭화대가 공동 개발한 Sana는 노트북에서도 1024×1024 해상도의 이미지를 1초도 안 되는 시간 안에 생성할 수 있는 혁신적인 텍스트-이미지 프레임워크입니다. 게다가 최대 4096×4096의 초고해상도 이미지를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 Sana의 핵심 기술, 동작 방식, 그리고 이 기술이 가져올 가능성과 기대 효과에 대해 알아보겠습니다.1. Sana란 무엇인가?.. Nvidia NIM 마이크로서비스와 RTX AI PC: AI 혁신의 새로운 물결 AI 기술의 발전은 오늘날 우리가 작업하고 창조하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. Nvidia는 CES 2025에서 새로운 NIM 마이크로서비스와 RTX AI PC를 통해 누구나 AI 개발자가 될 수 있는 환경을 발표했습니다. 이 블로그에서는 Nvidia의 새로운 기술이 디지털 휴먼, 콘텐츠 제작, 생산성과 개발의 영역에서 어떤 혁신을 이끄는지 살펴보겠습니다. AI 블루프린트와 NIM 마이크로서비스가 AI 개발자와 엔터프라이즈 사용자에게 제공하는 특장점, 그리고 이를 활용해 작업 효율성을 극대화하는 방법에 대해 알아보세요.1. Nvidia NIM 마이크로서비스란?NIM(Neural Interface Microservices) 마이크로서비스는 Nvidia의 혁신적인 기술로, 복잡한 AI 모델을 손.. Meshtron: 3D 아티스트 수준의 고품질 메시 생성 기술을 탐구하다 3D 모델링 세계에서 메시는 영화, 디자인, 게임 산업의 필수적인 요소로, 대부분의 3D 소프트웨어와 그래픽 하드웨어에서 기본적으로 지원되는 표준 표현 방식입니다. 최근 NVIDIA는 “Meshtron”이라는 새로운 자동 회귀 메시 생성 모델을 발표하며 3D 모델링 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 이번 블로그에서는 Meshtron의 주요 기능과 혁신적인 기술적 특징을 알아보겠습니다.3D 메시와 Meshtron의 등장 배경3D 메시란 다각형 면으로 구성된 3D 오브젝트의 표현 방식입니다. 보통 삼각형이나 사각형 면으로 이루어져 있으며, 메시의 중요한 속성 중 하나는 “토폴로지”입니다. 이는 메시의 면이 객체의 구조와 얼마나 잘 일치하는지에 대한 조직 방식을 의미합니다. 숙련된 아티스트가 만든 메시들은 정.. 이전 1 2 다음
