[GTC 2022] 머신러닝 모델 가속화와 과학 및 엔지니어링 문제 수천 배 빠르게 해결, 엔비디아 과학적 컴퓨팅 지원하는 디지털 트윈 플랫폼 발표

엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)가 물리 머신러닝(ML) 모델을 가속화하고 과학 및 엔지니어링 문제를 이전보다 수천 배 빠르게 해결하는 과학적 컴퓨팅을 위한 디지털 트윈 플랫폼을 발표했다. 

과학적 컴퓨팅을 위한 가속 디지털 트윈 플랫폼은 물리-ML 뉴럴 네트워크 모델을 개발하기 위한 엔비디아 모듈러스(Modulus) AI 프레임워크와 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 3D 가상 시뮬레이션 플랫폼으로 구성된다.

이 플랫폼은 물리 정보에 정통한 대화형 AI 시뮬레이션을 실시간으로 생성해 실제 세계를 정확하게 반영하며, 엔지니어링 시뮬레이션 및 설계 최적화 워크플로우를 위해 기존 방법보다 최대 10,000배 빠른 계산 유체 역학 등의 시뮬레이션을 가속화할 수 있다. 이는 연구자들로 하여금 극한 기후 현상과 같은 복잡한 시스템을 이전의 AI 모델 대비 더 빠른 속도와 정확도로 모델링할 수 있게 한다.

엔비디아는 이 기술의 적용 사례 두 가지를 소개했다. 전 세계 기상 패턴을 모방하고 허리케인과 같은 극한 기상 상황을 기존의 수치 예측 모델보다 큰 신뢰성과 최대 45,000배 고속으로 예측하는 엔비디아 포캐스트넷(FourCastNet) 물리-ML 모델과, AI를 사용하여 풍력 터빈 설계를 최적화하는 지멘스(Siemens) 가메사(Gamesa) 재생 에너지 사례이다.

엔비디아 가속 컴퓨팅 부사장 이안 벅(Ian Buck)은 "데이터 센터 규모 AI를 사용한 고속 컴퓨팅은 기후 변화 대응, 약물 발견, 재생 가능 에너지의 새로운 원천 발견 등 다양한 과제를 해결하기 위해 성능을 수백만 배까지 향상할 수 있다. 엔비디아의 AI 대응 프레임워크는 디지털 트윈의 연구자들이 중대한 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있도록 돕는다"고 말했다.

엔비디아 모듈러스와 옴니버스

모듈러스는 디지털 트윈을 위해 데이터와 물리학을 모두 고려하여 AI 대리 모델을 만드는 신경 네트워크를 훈련시킨다. 대리 모델은 실시간으로 새로운 시스템 동작을 추론할 수 있어 동적 워크플로우와 반복 워크플로우를 사용할 수 있다. 옴니버스와의 결합은 시각화와 실시간 대화형 탐색을 지원한다.

최근 출시된 모듈러스는 AI가 관련된 편미분 방정식을 동시에 풀 수 있는 프레임워크인 푸리에(Fourier)를 이용해 데이터 중심 훈련을 가능하게 한다. 또한 ML 모델과 유럽중기예보센터(European Center for Medium-Range Weather Forecasts)의 ERA5 데이터 세트와 같은 날씨 및 기후 데이터를 통합하기도 한다.

모듈러스를 보완하는 엔비디아 옴니버스는 실시간 가상 세계 시뮬레이션 및 3D 설계 협업 플랫폼이며, 모듈러스의 출력 대리 모델을 사용하여 디지털 트윈의 실시간 시각화 및 대화형 탐색을 가능하게 한다.

엔비디아 포캐스트넷

푸리에 (Fourier) 신경 연산자와 트랜스포머(transformers)는 10TB의 지구 시스템 데이터에 대해 훈련된 엔비디아 포캐스트넷 물리학-ML 모델을 구현한다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 옴니버스에 지구의 디지털 트윈을 만들기 위해 발표한 얼스(Earth)-2를 향한 첫걸음인 포캐스트넷은 허리케인 및 대기권 강류 등 극한 기상 현상의 위험을 보다 정확히, 최대 45,000배 더 빠르게 예측한다.

엔비디아의 수석 개발자 기술 과학자이자 엔지니어인 카르틱 카시나트(Karthik Kashinath)는 "디지털 트윈을 통해 연구자와 의사결정자는 데이터와 상호 작용하고 가상 시나리오를 신속하게 탐색할 수 있다. 이는 비용과 시간이 많이 소요되기 때문에 기존 모델링 기법으로는 거의 불가능했다. 엔비디아의 포캐스트넷은 얼스-2의 중추적인 역할을 지원하며, 지구 기후의 물리학과 역학을 보다 빠르고 정확하게 구현해 지구의 디지털 트윈의 개발을 지원한다"고 말했다.

지멘스 가메사 재생 에너지 디지털 트윈 플랫폼은 또한 지멘스 가메사 재생 에너지 풍력 터빈을 갖춘 풍력 발전소의 배치에 대한 시뮬레이션 연구를 지원하며, AI를 사용해 다양한 기상 시나리오에서 터빈 배치가 성능에 미치는 영향을 정확하게 모델링할 수 있다. 이를 통해 기존 설계보다 최대 20% 더 많은 전력을 생산할 수 있는 최적의 윈드파크 배치를 실현할 수 있을 것으로 기대된다.

지멘스 가메사 포트폴리오 매니저인 세르지오 도밍게즈(Sergio Dominguez)는 “지멘스 가메사와 엔비디아의 협력은 계산 유체 역학 등의 복잡한 분야에서의 최신 알고리즘의 개발의 처리 속도와 도입 속도를 가속화한다는 큰 발전을 의미하며, 두 기업은 장래의 강력한 파트너십 기반을 확립했다”고 말했다.

엔비디아의 과학적 컴퓨팅을 지원하는 디지털 트윈 플랫폼에 대한 자세한 내용은 GTC에 무료 등록 후 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)의 GTC 2022 기조연설과 엔비디아 및 업계 선두 업체가 함께하는 세션에 참석해 확인할 수 있다.