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해피 코딩/Today I Learned

NVIDIA AI Seminar 다녀왔어요!!

by happy-coding 2025. 3. 20.

 

오늘은 NVIDIA에서 주최한 AI 세미나에 다녀온 후기를 공유해보려고 합니다.

AI 기술이 눈부시게 발전하고 있는 요즘, 한편으로는 기대와 설렘이 가득하지만 또 다른 한편으론 걱정도 함께 드는 시기인 것 같습니다.


이번 세미나에서는 NVIDIA의 전무님과 상무님이 직접 강연을 해주셨는데요, AI를 선도하는 테크 리더로서 NVIDIA가 그리고 있는 미래와 그에 대한 준비 과정을 엿볼 수 있는 의미 있는 시간이었습니다.

 

특히 이번 주는 마침 NVIDIA GTC 2025가 진행 중이라, 그 뜨거운 기술 열기를 세미나 현장에서도 고스란히 느낄 수 있었답니다.

 

이번 세미나를 통해 기술이 어떻게 우리의 삶을 바꿔갈지, 그리고 그 변화의 중심에 NVIDIA가 어떻게 자리하고 있는지 생각해보게 되는 시간이었습니다.

 


NVIDIA의 역사와 PHYSICAL AI 까지

 

초창기부터 지금까지 NVIDIA가 어떻게 성장해왔는지 간단히 설명해주시는 모습

 

유튜브를 통해 CES에서 봤던 블랙웰 아키텍처의 성능에 대한 설명

 

GeForce RTX 4000번대와 5000번대 성능 비교자료

성능을 수치를 통해 비교하는 그래프를 보니까… 갑자기 이력서 쓰던 시절이 플래시백처럼 떠올랐다..🤣

 

AI를 4단계로 표현한 이미지입니다. 우리 현재 AGENTIC AI 단계에 있다면 앞으로는 PHYSICAL AI의 시대가 우리의 미래에 다가올 것으로 예상된다고 합니다.

  • AGENTIC AI란 스스로 목표를 설정하고 계획을 세워, 인간의 개입 없이도 작업을 수행할 수 있는 AI로, AI 비서와 같은 개념으로 이해할 수 있습니다.
  • PHYSICAL AI는 이러한 인공지능이 디지털 세계를 넘어 물리적인 세상에서도 직접 행동할 수 있는 단계를 의미합니다. 예를 들어, 로봇이 실제로 물건을 옮기거나, 요리를 하거나, 자율적으로 움직이며 작업을 수행하는 것이죠.

NVIDIA 의 AI 기술력 훔쳐보기 👀

 

NVIDIA의 최신 그래픽 기술과 Microsoft의 DirectX가 협력

  • Neural Shader란 기존의 셰이더가 사람이 직접 코딩한 규칙 기반이었다면, 뉴럴 셰이더는 AI를 활용해 더 자연스럽고 똑똑한 그래픽 표현을 가능하게 하는 기술입니다. 예를 들어, 더 사실적인 물결, 조명, 반사 효과 등을 AI가 학습해서 구현해 줍니다.

 

NVIDIA AI의 기술력을 사용해 볼 수 있는 NVIDIA BroadCast에 대한 설명

 

원래 NVIDIA가 게이밍 회사로 시작한 만큼, 이런 기술에서도 회사의 색깔이 잘 느껴지는거 같네요 ☺️

 

https://www.nvidia.com/ko-kr/geforce/broadcasting/broadcast-app/

 

NVIDIA Broadcast: 최고의 AI 기반 음성 및 영상 앱

NVIDIA Broadcast 앱으로 라이브 스트리밍, 음성 및 영상 채팅을 한 단계 높이세요.

www.nvidia.com

 

 

NVIDIA NIM에 대한 설명

NIM이란 "AI 모델 배포를 가속화하는 쿠버네티스 기반 마이크로서비스 세트"라고 합니다.

솔직히 처음 들어본 기술이라 머리가 듣는내내 머리가 띵했습니다. 🤯

 📌 쉽게 말해 AI를 실전에 투입하는 걸 몇 주씩 걸리지 않고 뚝딱 해낼 수 있게 도와주는 똑똑한 도구라고 생각하면 될 것 같아요

 

https://www.nvidia.com/ko-kr/ai/

 

어디서나 실행할 수 있고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 API

NVIDIA NIM으로 AI 배포를 가속하세요.

www.nvidia.com

 

 

NIM 기반의 RTX를 위한 NVIDIA AI 설계도

이 기술을 활용하면 "개발자가 아닌 사람도 AI개발을 할 수 있도록 도와준다"라는게 저에게는 상당히 충격적이었습니다. 💥

 

https://blogs.nvidia.co.kr/blog/metropolis-ai-blueprint-video/

 

NVIDIA AI Blueprint, 영상 분석을 재정의하다 - NVIDIA Blog Korea

AI의 다음 대전환기가 눈앞에 다가왔습니다. 오늘날 전 세계에 배포된 15억 대 이상의 엔터프라이즈급 카메라는 연간 약 7조 시간의 영상을 생성하고 있습니다. 하지만 그 중 분석되는 영상은 극

blogs.nvidia.co.kr


✍️ 마무리하며

사실 저는 NVIDIA라는 회사에 대해 꽤 잘 안다고 자부했었습니다. AI가 바꿀 미래에 대해서도 나름 고민을 많이 했고, 남들보다 미래에 대해 공부좀 했다고 스스로가 뿌듯해하기도 했었습니다. 그런데 이번 세미나에 다녀와 보니, 좋은 의미로 머리가 터질 것 같았습니다 🤯
내가 아는 건 빙산의 일각에 불과했구나 싶어서 정신이 없었습니다.

 

NIM, Blueprints, RTX 등으로 AI를 뚝딱 만드는 기술들을 보니, 이렇게 기술이 급격히 변하는 시대에 살고 있다는 게 신기하면서도 한편으로는 ‘나 지금 뭐부터 준비해야 하지?’라는 복잡한 마음이 들기도 했습니다. 그래도 세미나 덕분에 동기부여가 팍팍 됐고, NVIDIA가 바라보고 있는 AI의 미래 비전을 들으면서 ‘아, 이게 진짜 미래구나’ 실감하기도 했습니다.

 

정말 값진 경험이었습니다. 다음 세미나가 열리면 무조건 또 가야겠다고 다짐했고, 앞으로도 이런 기술의 흐름을 놓치지 않고 변화하는 시대를 이해하며 뒤처지지 않게 성장해야 겠다고 생각했습니다. 오늘은 머리가 복잡해지는 것도, 가슴이 뛰는 것도 모두 값진 순간이었습니다! 💖

 

읽어주셔서 감사합니다 🙇‍♂️

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