Nvidia GTC 2025 기조 연설 보고서 -슬롯 사이트 공장 및 물리적 슬롯 사이트-

NVIDIA GTC 2025GPU 기술 컨퍼런스의 약어이며 NVIDA가 주최하는 연례 회의를 말합니다. NVIDIA 내부 및 외부의 비즈니스 리더, 전문가 및 개발자의 대화와 회사의 부스 디스플레이가있는 슬롯 사이트 응용 프로그램 및 소프트웨어 개발자를위한 기술 회의입니다.

지난번부터 계속해서 올해 캘리포니아 산호세에있는 컨벤션 센터에서 다시 열렸습니다. 2025 년 3 월 17 일 월요일부터 금요일까지 2025 년 3 월 21 일 (미국 시간) 이벤트에서 약 400 개의 회사에서 1,000 개 이상의 세션과 부스 디스플레이가있었습니다.
참여의 등록 속도는 매우 빠르며 한 달 전부터 현지 패스가 거의 매진되었습니다. 실제로 온라인을 포함한 신청자의 수는 240,000 명을 초과했으며 25,000 명 이상의 사람들 도이 사이트를 방문했습니다. 올해 GTC 배너와 포스터는 산호세 전역에 전시되어 도시 전역에 GTC를 강화했습니다.

산호세 시티의 특정 풍경

GTC의 주요 하이라이트는 Nvidia의 창립자이자 CEO 인 Jensun Huang의 기조 연설입니다. 기조 연설은 Nvidia의 최신 솔루션 및 개발 로드맵을 발표 할 예정이므로 세계가 주목하고 있습니다.
올해의 기조 연설은 3 월 18 일 화요일, 이벤트 둘째 날인 오전 10시에 시작됩니다. 이 장소는 지난번과 마찬가지로 SAP Center에서 열렸습니다. 산호세 컨벤션 센터의 주요 장소에서 조금 더 멀리 떨어져있었습니다.

기조 연설이 개최 된 SAP 센터 앞

우리는 오전 8시 전에 SAP 센터에 도착했지만이 지역은 이미 많은 사람들로 가득 차있었습니다. 또한 많은 선이 있었고, 가장 긴 선이 거의 1km에 도달했다는 사실에 놀랐습니다. 10,000 명 이상의 사람들을위한 좌석은 곧 채워졌지만 무대 앞의 경기장 자리에 도착했습니다.

시작 시간 전의 프로덕션은 그 어느 때보 다 좋으며, 아름다운 이미지가 화면에 표시됩니다. 아래는 Nvidia의 본부를 보여주는 장면이며, 본사는 피치 블랙 장소에서 분명히 나타나서 건물이 실제로 존재하는 것처럼 보입니다.

Nvidia 본사가 바로 거기

실제로 그의 개막식에서 Jenson Huang은 "우리는 마침내 당신을 Nvidia 본사로 데려 올 수있었습니다."라고 말했습니다. 그리고 그것은 합리적인 현실이기도합니다.

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여기서 부터이 기조 연설의 내용을 현장에서 얻은 실제 내용을 기반으로 이해하기 쉬운 방식으로 설명하고 싶습니다. 나는 처음부터 끝까지 모든 것을 설명하고 싶지만 여기서는 차세대 AI (생성 된 슬롯 사이트), 물리적 슬롯 사이트, 슬롯 사이트 공장 및 NVIDIA의 새로운 제품의 두 가지 중요한 주제에 중점을 둘 것입니다.

검색 유형 AI에서 Generation Type AI까지

Generation 슬롯 사이트의 출현으로 슬롯 사이트의 역할과이를 인식하는 데 필요한 컴퓨팅 모델의 역할이 크게 바뀌 었습니다.

전통적인 AI는 사전 학습 데이터를 기반으로 인간 요청을 찾아서 답변 한 "검색 유형"AI였습니다. 예를 들어, 다양한 동물의 이미지를 배운 이미지 차별 AI에 고양이의 이미지를 주면 고양이로 결정될 수있는 이미지입니다. 검색 유형 AI는 배운 데이터 범위 내에서만 응답 할 수 있으며 (단지 앵무새 일뿐) 단일 모달이기 때문에 활용 범위에 제한이 있습니다. 위의 동물 이미지 식별 AI의 예에서, 자동차를 보여 주더라도 자동차가 자동차라고 말할 수 없으며 이미지 이외의 언어 나 오디오와 같은 데이터를 처리 할 수 ​​없습니다.

그러나 생성 된 슬롯 사이트는 다릅니다. 그것은 멀티 모달 용어로 광범위한 데이터 유형을 지원하고 우리가 찾고있는 것을 이해하는 요청을 처리하며, 모르는 것이 있으면 필요한 정보를 얻고 최선의 답변을 "생성"합니다. 다시 말해서,문제를 해결하기위한 단계별 방법, "자율적으로". 이러한 기능을 갖춘 Generation 슬롯 사이트는 다음과 같습니다추론 슬롯 사이트ya,에이전트 슬롯 사이트라고도 할 수도 있습니다.

모든 산업에서 슬롯 사이트를 만듭니다

Generation AI, Enterference AI 및 AI와 같은 새로운 세대 AI는 기존 검색 기반 AI보다 개발하기가 훨씬 어렵습니다. 따라서 NVIDIA는 CUDA-X를 통해 이러한 AI 소프트웨어의 개발을 지원하기위한 라이브러리 및 프레임 워크를 제공합니다. Cuda-X에 포함 된 도구의 예는 "Cuopt"라는 경로 최적화 모델입니다. 이는 물류 회사가 최적의 전송 경로를 실시간으로 결정할 수있는 AI 에이전트 슬롯 사이트의 기초로 사용될 수 있습니다. CUDA-X에는 Culitho를 포함한 모든 종류의 사용 사례를 위해 설계된 900 개가 넘는 다른 라이브러리가 있으며, 이는 반도체 칩 제조와 관련된 계산 속도를 높이고 게놈 분석을위한 소프트웨어 제품군 인 Parabricks. 회사는 AI를 처음부터 개발하는 대신 CUDA-X에서 필요한 것을 선택하고 결합하여 개발 효율성과 속도를 향상시킬 수 있습니다.

물리적 인 슬롯 사이트를 가진 로봇 공학 가속화

노동 부족이 심각한 문제가되면서 Nvidia는 또한 일반 목적 로봇과 인간형 로봇의 실제 적용에 중점을두고 있으며, 이는 미래의 노동력이 될 것입니다. 위에서 언급 한 슬롯 사이트의 발전은 슬롯 사이트가 인간의 의도를 이해하고 자율적으로 추론하고 디지털 형태의 많은 문제를 해결할 수있게합니다. 그러나 그것은 로봇 공학을 앞으로 나아가는 것만으로는 충분하지 않습니다. 디지털 방식으로"실제 슬롯 사이트"는 실제 3D의 실제 세계에서 물리적으로 제어하고 작동 할 수 있습니다.필요합니다.

물리적 슬롯 사이트 개발의 핵심은 교육 데이터, 정책 수립 및 확장 성입니다. AI의 정확도에 큰 영향을 미치는 엄청난 양의 고품질 학습 데이터를 어떻게 준비합니까? 기본 정책 (최적의 행동을 안내하기위한 규칙)을 어떻게 설계합니까? 실제 세계의 모든 종류의 현상을 다룰 수 있도록 실용성과 다양성을 어떻게 개선 할 수 있습니까? 이 세 가지 문제에 대한 해결책은 "Nvidia omniverseNVIDIA COSMOS(이하 코스모스라고 함)라는 플랫폼입니다.

*omniverse에 대해 더 알고 싶다면 로봇 교육을 위해 Omniverse를 사용하는 Toyota Motor Corporation 의이 예를 살펴보십시오.

먼저, 실제 센서 데이터 및 데모 데이터를 Omniverse로 가져와 디지털 공간에서 매우 높은 수준의 3D 환경을 만듭니다. 그런 다음 물리 슬롯 사이트 개발에 특화된 코스모스는 코스모스의 다양한 환경에 대한 합성 데이터를 생성하는 데 연결되어 있습니다. Cosmos는 물리 법칙에 따라 실제 현상을 시뮬레이션 할 수있는 WFM (World Foundation Models)이라는 기술을 보유하고 있습니다. 이렇게하면 고품질 디지털 교육 데이터의 양을 늘릴 수 있습니다.

우리는 또한 Omniverse와 함께 클라우드에 제공된 "Nvidia Isaac Lab"로봇 학습 프레임 워크를 사용하여 휴머노이드 로봇 및 조작기를 포함한 광범위한 로봇 정책을 구축 할 것입니다. 예를 들어, 휴머노이드 로봇의 기초 모델 인 Nvidia Isaac Groot N1은 느린 사고와 빠른 사고의 두 가지 시스템을 통합합니다. 느린 사고 시스템은 로봇이 주변 환경과 명령, 이유와 이유를 인식하고 최선의 조치를 계획하는 정책을 개발하는 데 도움이됩니다. 반면, 빠른 사고 시스템은 계획된 작업을 정확하고 지속적으로 수행 할 수있는 제어 모델을 지원합니다. Cosmos를 사용하여 훈련 된 모델을 채점함으로써 복잡한 시나리오에 적응할 수있는 강력한 모델이 완료됩니다.

마지막 단계는 그것을 현실 세계에 적용하는 것입니다. 실제로 로봇을 움직여서 얻은 데이터는 Omniverse로 가져와 소위 디지털 트윈을 만듭니다. 위의 단계를 반복함으로써 디지털 시뮬레이션과 물리적 세계 사이의 격차가 제거되고 물리적 슬롯 사이트 성능이 향상되고 모든 상황에서 사용할 수있는 로봇이 개발 될 수 있습니다.

(소스) nvidia

슬롯 사이트 공장 | 데이터를 제조하는 공장

AI가 발전하고 증가하는 요구가 증가함에 따라 데이터 센터가 "슬롯 사이트 공장"을 요구하고 있습니다.

Generation AI와 같은 검색 유형 AI에서 차세대 AI로 진화하면 AI의 효과를 극대화하기 위해 데이터 센터 및 컴퓨팅 모델도 이에 조정되어야합니다. 전통적인 데이터 센터는 데이터 (검색 기반 AI)를 탐색하는 소프트웨어를 실행하는 장소였습니다. 그러나 생성 AI 소프트웨어는 파일을 탐색 할뿐만 아니라 데이터를 생성합니다 (토큰 : AI 추론의 최소 단계). 단일 프로세스 (문제 해결)를 수행 할 때 AI는이를 단계로 나누어 추론을 발전시킵니다. 먼저, 1 단계에서 토큰을 생성하고 추론합니다. 2 단계에서는 1 단계의 토큰이 입력에 추가되고 토큰이 생성되고 추론됩니다. 3 단계의 단계를 반복하면 성능과 해상도가 크게 향상되는 반면 토큰 수는 100 배 빠르게 증가합니다. 그런슬롯 사이트 Factory는 정보 재구성 및 거대한 토큰 생성을 지원하는 인프라입니다.

웨딩 시트를 결정하라고 말하면 최상의 솔루션을 제공 할 수 있으며 토큰 수가 크게 증가합니다
(소스) nvidia

지금까지 공장은 물리적 제품 제조의 기반이었습니다. 그러나 앞으로 AI가 구동하는 수학적 프로세스 데이터를 생성하기 위해 공장 또는 슬롯 사이트 공장이 필요할 것입니다.

따라서 Nvidia는 "Nvidia dynamo"Dynamo는 Dynamo가 토큰 수 증가와 응답 시간 감소를 모두 최적화합니다. 동시에 동시에 전력 효율성을 향상시키고 AI 소프트웨어 성능을 향상시켜 슬롯 사이트 공장을 지원합니다.

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Nvidia Vera Rubin을 포함한 신제품 라인업

마지막으로 NVIDIA의 신제품 및 향후 개발 로드맵에 대해 알려 드리겠습니다.

NVIDIA DGX SPARK

새로운 NVIDIA DGX SPARK (이하 DGX Spark)가 대규모 AI의 슈퍼 컴퓨터 인 Nvidia DGX (※) 시리즈에서 출시되었습니다. (이것은 2025 년 1 월에 개최 된 CES에서 "프로젝트 숫자"로 발표되었습니다.) 이전에, 슈퍼 컴퓨터는 랙의 몇 단위를 점유하고 서버 룸에 설치하기에 충분히 컸습니다. 반면, DGX 스파크는 매우 작으며 아래 이미지와 같이 개인 AI 컴퓨터로 배치됩니다. 그럼에도 불구하고 1 개의 페타 플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 자랑한다는 것은 놀라운 일입니다. Jenson Huang에 따르면, 그것은 "완벽한 크리스마스 선물"입니다.

NVIDIA DGX SPARK in 손

*NVIDIA DGX에 대해 자세히 알아 보려면이 기사를 읽으십시오.

Nvidia Blackwell Ultra

GPU 아키텍처 "Nvidia Blackwell"(이후 Blackwell)이 이전 GTC에서 발표되었으며 이제 업데이트되었습니다. "Blackwell Ultra"입니다. Blackwell Ultra는 교육 및 추론 중 AI 모델의 처리 능력을 향상시켜 AI 및 물리 AI와 같은 소프트웨어 개발을 점차 가속화하고 있습니다. 릴리스는 2025 년 후반에 예정되어 있습니다.

Nvidia Vera Rubin

다음 "Nvidia Vera Rubin(이하 Vera Rubin이라고 함)는 Blackwell을 성공시킬 완전히 새로운 아키텍처입니다. GPU는 Blackwell에서 Rubin으로 진화 할뿐만 아니라 함께 사용 된 CPU는 Vera로 개조되었으며 Vera Rubin이라는 기초도 형성했습니다. 또한 2027 년 하반기, "Vera Rubin Ultra"가 진행 중입니다.

Hopper, Blackwell 및 Rubin의 비교
(소스) nvidia

GPU 아키텍처는 다음 순서로 업데이트됩니다 : Hopper, Blackwell 및 Rubin. 호퍼가 표준으로 1으로 설정되면 슬롯 사이트 처리 성능 (FLOPS)을 볼 때 Blackwell은 68 배 높고 Rubin은 900 배 더 높습니다. 또한 Rubin의 에너지 비용은 0.03으로 크게 줄어 듭니다.

Nvidia Spectrum-X 및 Nvidia Quantum-X

지금까지 우리는 AI 서버 당 성능을 향상시키기 위해 확장에 대해 이야기하고 있습니다. 더 큰 AI 시스템을 구축하기 위해 NVIDIA는 여러 AI 서버를 연결하는 스케일 아웃 기술을 추구하고 있습니다. 구체적으로, 그들은 이더넷의 네트워크 스위치 "nvidia spectrum-x"와 인피니본 "Nvidia Quantum-X"를 발표했습니다.

이들은Silicon Photonics를 사용하는 초 고속 네트워크 스위치입니다. 실리콘 광자 또는 광학 신호를 사용한 데이터 수송 기술은 통신 속도를 높일 수 있지만 막대한 에너지를 소비하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러나 Nvidia는 기존의 방법보다 3.5 배 더 많은 전력 효율을 달성했으며 1.6TB/s의 세계 최초의 고속 커뮤니케이션을 달성하는 데 성공했습니다.

이 신제품 라인업은 NVIDIA의 높은 기술 기능을 보여줍니다. 스케일링 및 스케일 아웃, 전력 소비를 줄이면서 슬롯 사이트 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다.

NVIDIA를 중심으로 한 이러한 연구 및 개발 외에도 모든 산업 (회사)과의 파트너십에 관한 발표가있었습니다. 예를 들어, 그들은 Disney Research 및 Google Deepmind와 공동으로 개발 된 General Motors의 자율 주행 차인 The Fleet 및 Physics Engine "Newton"간의 협력을 공개했습니다.

올해 귀여운 파란색이 다시 여기 있습니다

GTC의 흥분은 엄청나게 높으며 작년에 AI 우드 스탁으로 묘사되었으며 올해 AI Super Bowl입니다. Jenson Huang은 "Super Bowl과 다른 점은 모든 사람이 승자라는 것입니다." 다시 말해, AI 세대, 추론 슬롯 사이트 및 물리 AI와 같은 새로운 AI는 모든 산업에 혁명을 일으킬 것입니다.

Nvidia는 모든 사람이 승자가 될 미래를 목표로하는 기조 연설이었습니다. 즉, 전 세계 사람들이 AI의 혜택을 누릴 수 있음을 의미합니다.

기조 연설의 정식 버전은 YouTube에서 제공됩니다. 지역의 흥분을 경험하십시오. : 보다여기

AI의 진화는 전체 시스템에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 프로세서가 변경되고 운영 체제가 변경되며 실행되는 응용 프로그램도 변경 및이를 조율하는 방식 및 데이터에 액세스하는 방식을 변경합니다. 생성 AI를 포함한 추론 기반 AI가 계산량을 증가시키고 물리적 슬롯 사이트 및 기타 AI의 실제 적용은 AI를 사용할 수있는 상황의 수를 증가시킵니다. 이러한 요구에 응답 할 수있는 플랫폼.

NVIDIA는 플랫폼을 제공합니다. 인프라 측면에서, 우리는 GPU 아키텍처 Rubin과 Dynamo와 함께 슬롯 사이트 공장 건설을 중간웨어로 지원할 것입니다. 소프트웨어에서 Cuda-X, Omniverse 및 Cosmos는 AI 개발을 가속화 할 것입니다. 우리는 Nvidia의 미래에서 시선을 사로 잡을 수 없을 것입니다.

*전시되지 않은 이미지가 저자가 촬영합니다

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NVIDIA에서 제공하는 혁신적인 GPU 솔루션

Nvidia Omniverse, 디지털 트윈 애플리케이션을 만들고 운영 할 수있는 플랫폼