GTC25 젠슨 황의 AI 기조연설 요약 총정리

GTC25 젠슨 황의 AI 기조연설 요약 총정리

요약

자율 주행차를 개발하는 회사들은 AI 기반 엔드투엔드 스택을 채택하고 있으며, 포괄적인 새로운 안전 접근 방식이 필요합니다. 이러한 차량의 안전을 보장하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 도구와 이를 결합하기 위한 설계 원칙을 포함하는 최첨단 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 가드 레일을 제공하여 훈련 전에 안전한 행동과 편견이 걸러지도록 보장합니다.

핵심 포인트

-- AI 기반 엔드투엔드 스택을 사용하는 자율주행차에는 새로운 안전 접근 방식이 필요합니다.
-- 이러한 차량의 안전을 보장하기 위해 최첨단 시스템이 개발되었습니다.
-- 이 시스템은 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 보호 레일을 제공합니다.

-- AI 기반 큐레이션 워크플로는 바람직하지 않은 행동과 편견을 걸러내는 데 사용됩니다.
-- 가상 테스트에는 물리적으로 정확한 주행 시뮬레이션이 사용됩니다.

-- 하드웨어 및 소프트웨어 스택의 모든 계층에서 런타임 안전성이 보장됩니다.

AI 기반 엔드투엔드 스택을 사용하여 자율 주행차를 개발하는 것은 복잡한 레시피를 만드는 것과 같습니다. 재료를 결합하기 전에 각 재료가 안전하고 고품질인지 확인해야 하는 것처럼, 이러한 회사는 차량 시스템에 통합하기 전에 AI 모델이 안전하고 편향되지 않았는지 보장해야 합니다.

중요 키워드 및 정의

[ AI 기반 큐레이션 워크플로 ]: 인공지능을 사용하여 AI 모델에서 바람직하지 않은 동작과 편향을 걸러내는 프로세스입니다.

[ 가드레일 : 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 안전을 보장하기 위해 사용되는 설계 원칙 및 도구입니다.

[ 물리적으로 정확한 주행 시뮬레이션 : 실제 주행 시나리오를 모방한 가상 테스트 환경.

[ 런타임 안전성 : 하드웨어 및 소프트웨어의 모든 계층에서 런타임 시 시스템의 안전한 작동을 보장합니다.

[ 엔드투엔드 스택 : AI 모델과 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 통합한 포괄적인 시스템입니다.

요약
"Groot"라는 실제 세계 데이터를 시뮬레이션하는 플랫폼에 대해 논의합니다. 이 플랫폼은 합성 데이터와 사전 훈련된 모델을 생성할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 인간형 로봇이 특정 동작이나 제어를 명시적으로 배우지 않고도 상식과 추론 기술을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 목표는 로봇이 다양한 환경에서 물체를 쉽게 조작하고 복잡한 시퀀스를 실행할 수 있도록 하는 것입니다.

핵심 포인트
• Groot는 실제 데이터를 시뮬레이션하고 합성 데이터를 생성하기 위한 플랫폼입니다.
• 인간의 인지 처리에서 영감을 받아 빠르고 느린 사고를 위한 이중 시스템 아키텍처를 특징으로 합니다.
• 인터넷 규모의 훈련 데이터는 상식과 추론 기술을 제공합니다.
• 인간 시연 데이터는 하루 시간으로 제한됩니다.
• 합성 데이터 생성 및 강화 학습을 통해 로봇이 특정 작업을 수행할 수 있도록 훈련이 완료됩니다.

로봇을 위한 합성 데이터를 만드는 것은 무한한 수의 책이 있는 도서관을 짓는 것과 같습니다. 각 책은 시나리오를 나타내며, 독자(로봇)는 다양한 상황을 탐색하는 방법을 배울 수 있습니다.

중요 키워드 및 정의
· Groot : 실제 데이터와 합성 데이터 생성을 시뮬레이션하기 위한 플랫폼입니다.
· 듀얼 시스템 아키텍처 : 인간의 인지 처리에서 영감을 받아 빠르고 느린 사고를 가능하게 하는 시스템입니다.
· 합성 데이터 생성 : 로봇을 훈련시키기 위한 인공 데이터를 만드는 과정입니다.
· 강화 학습 : 로봇이 보상이나 처벌을 통해 학습하는 기계 학습 방법입니다.
· Omniverse : 복잡한 환경을 시뮬레이션하기 위한 플랫폼입니다.
· Cosmos : 합성 데이터를 생성하기 위한 프레임워크.

요약

최첨단 플랫폼을 사용하여 자율 주행차 시스템(AVS)을 위한 AI 개발 가속화에 대해 논의합니다. 이 플랫폼은 모델 증류, 폐쇄 루프 훈련, 합성 데이터 생성과 같은 고급 기능을 갖춘 엔드투엔드 훈련 가능 AI 모델을 가능하게 합니다.

핵심 포인트

이 플랫폼은 반복을 통해 학습할 수 있는 AI 우선 AV 시스템을 지원합니다.

델 증류는 느리고 똑똑한 선생님의 지식을 작고 빠른 학생에게 전수하는 데 사용됩니다.

폐쇄 루프 학습은 주행을 위한 3D 장면으로 변환된 로그 데이터를 사용하여 정책 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

합성 데이터 생성은 실제 세계의 디지털 트윈을 생성하여 다양한 환경에 대한 AV의 적응력을 향상시킵니다.

모델 증류 과정은 인간 학생이 숙련된 교사로부터 배우는 것과 유사합니다. 학생은 기본 지식으로 시작하여 반복적인 반복을 통해 점차 향상되고 결국 교사와 같은 수준에 도달합니다.

중요 키워드 및 정의

· 옴니버스(Omniverse ) : 지도와 이미지를 융합하여 세부적인 4D 주행 환경을 구축할 수 있는 플랫폼입니다.

· 코스모스 : AI 우선 AV 시스템을 지원하는 예측 및 추론 기능입니다.

· 모델 증류 : 느리고 똑똑한 교사로부터 키가 작고 빠른 학생에게 지식을 전수하는 과정입니다.

· 폐쇄형 루프 학습 : 주행을 위한 3D 장면으로 변환된 로그 데이터를 사용하여 정책 모델을 미세 조정하는 방법입니다.

· 합성 데이터 생성 : 다양한 환경에 대한 AV의 적응력을 강화하기 위해 정확하고 다양한 시나리오를 생성합니다.

· AVS : 자율주행차 시스템.

· AI 우선 : 자율주행차 개발에 인공지능 사용을 우선시하는 접근 방식입니다.

요약

자율 로봇이 점점 더 보편화되고 있으며, 훈련을 위해 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 시뮬레이션, 테스트 및 실제 경험의 지속적인 루프가 필수적입니다. 이를 달성하기 위해 개발자는 합성 데이터 생성 및 시뮬레이션 학습을 사용하여 로봇 정책을 훈련합니다.

핵심 포인트

3대의 컴퓨터를 통해 로봇 AI 시뮬레이션, 훈련, 테스트 및 실제 경험의 연속 루프가 가능합니다.

인터넷 규모의 데이터는 상식과 추론을 제공하지만, 로봇에는 행동 및 제어 데이터가 필요합니다.

개발자는 Omniverse와 Cosmos를 사용하여 로봇 정책을 훈련하기 위한 다양한 합성 데이터를 대량으로 생성할 수 있습니다.

개발자는 Isaac 랩을 사용하여 증강된 데이터 세트로 로봇 정책을 사후 훈련하고, 로봇이 새로운 기술을 학습하도록 합니다.

자율 로봇을 훈련하는 것은 아이에게 자전거 타는 법을 가르치는 것과 같습니다. 시뮬레이션(보조 바퀴)으로 시작한 다음, 테스트(도움)로 이동하고, 마지막으로 실제 환경에서 혼자 자전거를 타게 됩니다. 하지만 아이에게 지침과 피드백이 필요한 것처럼, 로봇도 실험실에서 연습하는 AI 피드백이 필요합니다.

중요 키워드 및 정의

· 자율적 : 스스로 통치하거나 독립적으로 운영됨.

· 물리적 AI : 물리적 세계와 상호작용하는 인공지능.

· Omniverse : 복잡한 환경과 시나리오를 시뮬레이션하기 위한 플랫폼입니다.

· Cosmos : 로봇 정책 훈련을 위한 합성 데이터를 생성하는 도구입니다.

· 아이작 연구실 : 자율 로봇을 개발하고 테스트하는 연구 시설입니다.

· Groot N1 : 시뮬레이션을 통한 합성 데이터 생성 및 학습 원칙을 기반으로 구축된 인간형 로봇을 위한 일반론적 기반 모델입니다.

· 강화 학습 : 에이전트가 보상을 최대화하거나 페널티를 최소화하기 위한 조치를 취하는 방법을 학습하는 일종의 머신 러닝입니다.

· 도메인 무작위화 : 다양한 환경 조건을 시뮬레이션하는 데 사용되는 기술입니다.

· 센서 시뮬레이션 : 현실적인 시나리오에서 로봇을 훈련하기 위해 센서 입력을 모방하는 과정입니다.

요약

대규모 AI 공장을 짓는 것은 효율성과 효과성을 보장하기 위해 협업, 계획 및 시뮬레이션이 필요한 놀라운 엔지니어링 업적입니다. 고급 소프트웨어 도구로 구현된 디지털 트윈을 통해 엔지니어는 물리적 건설이 시작되기 전에 이러한 공장을 설계하고 최적화할 수 있습니다.

핵심 포인트

1. 최첨단 대규모 AI 공장을 짓는 것은 복잡한 작업입니다.

2. Omniverse 청사진은 AI 공장의 협업적 설계 및 최적화를 가능하게 합니다.

3. 이러한 공장 건설에는 수만 명의 근로자, 공급업체, 건축가, 계약자, 엔지니어가 참여합니다.

4. 첨단 전력 및 냉각 시스템이 공장 설계에 통합되었습니다.

5. 디지털 트윈은 공장 성과를 시뮬레이션하고 최적화하는 데 사용됩니다.

6. 실시간 시뮬레이션을 통해 가상 시나리오에 대한 빠른 반복 및 테스트가 가능합니다.

7. 대규모 팀 및 공급업체와 협업하면 실행 오류가 줄어들고 제품 출시 시간이 단축됩니다.

8. 디지털 트윈은 미래에도 사용할 수 있는 AI 팩토리를 보장하여 후속 조치나 업그레이드 계획을 수립하는 데에도 도움이 됩니다.

AI 공장을 짓는 것은 웅장한 교향악단 연주를 준비하는 것과 같습니다. 각 음악가(근로자)는 응집력 있고 효율적인 결과를 내기 위해 다른 사람들과 조화를 이루어야 합니다. 지휘자(엔지니어)가 고급 도구를 사용하여 공연을 계획하고 시뮬레이션하는 것처럼 디지털 트윈은 AI 공장의 계획과 최적화를 가능하게 합니다.

중요 키워드 및 정의

· Omniverse Blueprint : 복잡한 시스템의 협업적 설계 및 최적화를 가능하게 하는 소프트웨어 도구입니다.

+ 설명: 여러 팀이 실시간으로 협력하여 다양한 구성을 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 디지털 프레임워크입니다.

· 디지털 트윈 : 시뮬레이션, 테스트, 최적화에 사용되는 물리적 시스템이나 프로세스의 가상 복제본입니다.

+ 설명: 실제 건설을 시작하기 전에 성능을 테스트하고 최적화하는 데 사용할 수 있는 물리적 개체(예: AI 공장)의 디지털 표현입니다.

· TCO (총 소유 비용): 시스템이나 프로세스를 전체 수명 동안 소유하고 운영하는 총 비용입니다.

+ 설명: 초기 투자, 유지관리, 운영 비용을 포함한 시스템과 관련된 모든 비용의 합계입니다.

· POE (Power Usage Effectiveness): 데이터 센터나 기타 IT 환경에서 전력이 사용되는 효율성을 측정하는 기준입니다.

+ 설명: 실제 에너지 소비량과 이론적인 최대 에너지 소비량의 비율을 계산하는 지표입니다.

요약

2006년부터 컴퓨팅의 경계를 넓혀 온 혁신가 그룹의 업적을 기념합니다. 그들의 업적은 전 세계 수백만 명의 개발자가 힘을 활용하여 다양한 산업, 특히 과학, AI, 시뮬레이션을 혁신할 수 있도록 했습니다.

핵심 포인트

과학 가속화 : 개발자들은 이러한 혁신을 활용하여 과학적 발견을 가속화했습니다.

산업 재편 : 이러한 혁신은 AI 모델의 도움으로 산업을 재편했습니다.

머신 러닝 : 이러한 발전으로 인해 기계는 이제 시각, 학습 및 추론이 가능해졌습니다.

이 혁신은 컴퓨터의 터보차저와 같아서 처리 능력을 기하급수적으로 높일 수 있습니다. 자동차의 성능이 터보차저를 장착하면 극적으로 향상되는 것처럼, 컴퓨터는 이러한 혁신 덕분에 훨씬 더 효율적이고 강력해졌습니다.

중요 키워드 및 정의

• CUDA : 개발자가 병렬 컴퓨팅을 위해 GPU(그래픽 처리 장치)의 성능을 활용할 수 있도록 해주는 소프트웨어 프레임워크입니다.

• GPU : 컴퓨터 그래픽을 빠르게 조작하고 다른 데이터를 계산하도록 설계된 전자 회로입니다.

• 병렬 컴퓨팅 : 전반적인 성능을 개선하기 위해 여러 작업을 동시에 처리하는 방법입니다.

• 시뮬레이션 : 계산 모델을 사용하여 실제 시나리오를 모방하는 프로세스입니다.

요약

지능을 생성하고 AI 개발의 새로운 지평을 여는 데 사용되는 토큰의 개념에 대해 논의합니다. 토큰은 이미지를 과학 데이터로 변환하고, 물리 법칙을 해독하고, 질병 탐지에 도움이 되는 등의 기능을 가지고 있습니다.

핵심 포인트

-- 지능은 토큰을 생성하는 새로운 종류의 공장을 통해 만들어집니다.

-- 토큰은 외계 대기를 표시하고 미래의 탐험가를 안내합니다.

-- 토큰은 원시 데이터를 미래 예측으로 전환합니다.

-- 토큰은 물리 법칙을 해석하여 우리가 원하는 목표에 더 빨리 도달할 수 있도록 도와줍니다.

-- 토큰은 질병이 퍼지기 전에 이를 알아차립니다.

-- 토큰은 삶의 언어를 풀어내는 데 도움이 됩니다.

-- 토큰은 우리의 가장 고귀한 생명체를 보호하기 위해 점들을 연결합니다.

-- 토큰은 잠재력을 풍요로움으로 전환하고 풍요로움을 수확하는 데 도움이 됩니다.

-- 토큰은 로봇에게 움직이는 방법과 기쁨을 가져오는 방법을 가르칩니다.

토큰의 개념은 원자재(플라스틱, 금속 등)를 가져와 복잡한 구조로 만드는 3D 프린터와 비교할 수 있습니다. 마찬가지로 토큰은 원시 데이터를 가져와 유용한 정보로 변환하여 사람들이 이해하고 결정을 내리기 쉽게 만듭니다.

중요 키워드 및 정의

· 지능 : 시스템이 주변 환경을 인식하고 추론하고 그에 따라 행동하는 능력.

· 토큰 : AI 개발에 사용되는 새로운 종류의 공장 생성기입니다.

· 팩토리 생성기 : 토큰을 생성하는 시스템으로, 이 토큰을 사용하여 지능을 창출합니다.

· 외계 대기 : 다른 행성의 대기 조건에 대한 연구를 말합니다.

· 선견지명 : 미래의 사건이나 결과를 예측하는 능력.

· 물리 법칙 해독 : 복잡한 문제를 해결하기 위해 물리 법칙을 이해하고 적용하는 과정입니다.

· 질병 탐지 : 토큰을 사용해 질병이 확산되기 전에 식별합니다.

요약

선도적인 컴퓨팅 회사로서, 양자 컴퓨팅과의 연관성이 예상보다 더 깊다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 회사는 양자 컴퓨팅의 과제를 해결하기 위해 고전적 하드웨어와 AI 슈퍼컴퓨팅을 활용하여 컴퓨팅 혁명을 가능하게 한 오랜 역사를 가지고 있습니다.

핵심 포인트

이 회사와 퀀텀 컴퓨팅의 연계는 매우 긴밀합니다.

이 기관은 양자 하드웨어를 개발하고 있는 것이 아니라, 양자 하드웨어와 AI 슈퍼컴퓨팅을 통합한 가속화된 양자 슈퍼컴퓨터(quer)를 개발하고 있습니다.

고전 컴퓨터는 하드웨어부터 소프트웨어 개발, 알고리즘 실행까지 양자 개발의 모든 단계에서 필수적입니다.

시뮬레이션은 컴퓨터 하드웨어를 개발하는 데 중요한 도구이며, 더 나은 양자 하드웨어를 설계하는 데도 마찬가지로 중요합니다.

Cuda Q는 사용자가 대규모 가속 양자 슈퍼컴퓨터에 액세스하고 제어할 수 있는 소프트웨어 플랫폼입니다.

고전적 컴퓨터와 양자 컴퓨팅의 관계는 자동차의 엔진에 비유할 수 있습니다. 엔진(고전적 컴퓨터)이 자동차가 달리는 데 필수적인 것처럼, 퀘어(가속된 양자 슈퍼컴퓨터)는 엔진이 효율적으로 작동하여 최대한의 잠재력을 발휘해야 합니다.

중요 키워드 및 정의

· 가속 양자 슈퍼컴퓨터 : 양자 하드웨어와 AI 슈퍼컴퓨팅을 통합한 장치입니다.

· 양자 하드웨어 : 양자 컴퓨터의 물리적 구성 요소.

· 기존 하드웨어 : 전통적인 컴퓨팅 하드웨어(예: GPU).

· AI 슈퍼컴퓨팅 : 인공지능과 고성능 컴퓨팅을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다.

· CUDA Q : 대규모 가속 양자 슈퍼컴퓨터에 접근하고 제어하기 위한 소프트웨어 플랫폼입니다.

· 양자 소프트웨어 : 양자 컴퓨팅에 사용되는 프로그래밍 및 알고리즘.

· GPU : 그래픽 처리 장치, 고전적 하드웨어의 한 유형입니다.

요약

노령 인구와 관련하여 의료 격차를 메우는 데 있어서 물리적 AI와 로봇공학의 잠재력에 대해 논의합니다. "Isaac for Healthcare"라는 플랫폼은 물리적 세계를 이해하는 AI 모델을 개발, 시뮬레이션 및 훈련하기 위한 3가지 구성 요소 솔루션으로 소개됩니다. 이를 통해 의료용 애플리케이션을 위한 로봇과 자율 시스템 개발을 가속화할 수 있습니다.

핵심 포인트

-- 의료 산업은 인구 증가와 수명 연장에 대처하기 위해 더 많은 솔루션이 필요합니다.

-- Isaac for Healthcare는 물리적 AI 모델을 개발, 시뮬레이션, 훈련하는 플랫폼입니다.

-- 개발자는 자체 로봇, 센서, 환자 모델을 디지털 트윈 환경으로 가져올 수 있습니다.

-- 물리 시뮬레이션, 센서 시뮬레이션, 환경 조성을 위한 강력한 도구가 제공됩니다.

-- 모방 학습과 합성 데이터를 사용하여 로봇에 다양한 시나리오를 가르칠 수 있습니다.

물리적 AI 모델을 개발하는 것은 실제로 집을 짓기 전에 디지털 청사진을 만드는 것과 같습니다. 최종 제품이 기대에 부응하도록 하려면 정확한 계획, 재료 및 시뮬레이션이 필요합니다. 마찬가지로 Isaac for Healthcare는 개발자에게 물리적 세계와 상호 작용할 수 있는 AI 모델을 시뮬레이션하고 훈련할 수 있는 도구를 제공합니다.

중요 키워드 및 정의

[ 물리적 AI ]: 물리적 세계를 이해하고 이와 상호 작용하는 인공지능 시스템을 말합니다.

[ 로봇공학 ]: 자율적으로 또는 인간의 제어를 받아 작업을 수행할 수 있는 기계를 개발하는 과학입니다.

[ 디지털 트윈 : 시뮬레이션, 테스트 및 교육에 사용되는 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 디지털 복제본입니다.

[ 물리 시뮬레이션 : 실제 세계의 물리 현상과 동작을 시뮬레이션하는 계산적 방법입니다.

[ 센서 시뮬레이션 : 가상 환경에서 센서의 동작을 모방하는 기술입니다.

[ 모방 학습 : AI 모델에 원하는 동작을 보여주어 학습시키는 머신 러닝 접근 방식입니다.

저는 필사 AI로서 스폰서십이나 브랜드 이름을 언급하지 않고 의료 애플리케이션을 위한 물리적 AI 모델 개발에 대해 글을 쓰는 업무를 맡았습니다.