보다 강력한 GPU로 보다 리얼한 렌더링이 가능하게 된다

황씨는 첫 머리에서「이번 강연에서 중요한 5가지를 밝힌다. 그것은 3D 그래픽스, GPU 컴퓨팅, 새로운 제품 로드맵, 리모트 그래픽스, 그리고 신제품이다」라고 설명하며 5개 분야에 대한 포커스를 갖고 강연을 시작했다.

그 첫번째가 되는 3D 그래픽스는 NVIDIA의 창업 사업이라고도 말할 수 있다. 황씨는「우리는 지포스 GTX 타이탄이라고 불리는 GPU를 전날 발표했다. TITAN은 슈퍼 컴퓨팅과 3D 게임에도 이용할 수 있는 강력한 GPU다」이어「지포스 GTX TITAN은 공업 디자인으로도 구애되고 있어 히트 싱크등을 포함해 매우 매력적으로 완성되었다」고, 카드를 손에 쥐고 어필했다.

여기서 황씨가 소개한 것은 WaveWorks라고 하는 물결의 리얼타임 시뮬레이션과 FaceWorks라고 불리는 인간 얼굴의 리얼타임 시뮬레이션으로, 모두 지금까지 GPU에서는 리얼타임으로 처리하는 것이 어려운 부분이였다.

WaveWorks에서는 폭풍우의 바다를 재현하며 지금까지의 기술로 바다를 렌더링 했을 경우에는 물보라등을 표현하는 것이 어려웠지만, GeForce GTX TITAN과 새로운 소프트웨어를 이용해 이것을 리얼타임으로 시뮬레이션 할 수 있다.

또, 인간의 얼굴을 리얼하게 표현하는 것도 매우 어렵다. “언캐니 밸리”라고 불리는 현상이 있기 때문이다. 이것을 넘어 인간이 친근감을 가질 수 있듯이 해 나갈 필요가 있다. 언캐니 밸리 현상(Uncanny Valley)이란, 일본의 로봇 공학자인 모리 마사히로(토쿄 공업대학 명예 교수)가 제창한 현상으로, 로봇의 얼굴을 인간으로 접근해 가면 인간이 불쾌하게 느끼는 밸리가 있어 이것을 극복하면 다시 친근감을 가질 수 있게 된다는 부분이다.

황씨는「우리는 GeForce 256의 시대부터 인간의 얼굴을 리얼하게 표현할 수 있도록 다양한 대응을 진행했다. 이번 데모인 FaceWorks에서는 32GB의 데이터를 400MB로 압축하거나 라이트 맵, 범프 맵, 소프트 쉐도우등 다양한 기법을 이용해 언캐니 밸리 현상을 넘는 노력을 하고 있다」고 설명하며 NVIDIA의 캐릭터인 요정의 돈이나, 남성의 얼굴을 FaceWorks와 GeForce GTX TITAN를 이용해 리얼타임 렌더링 해 보였다. 이런 기술을 이용해 예를 들면 SNS나 IM등에서 카메라로 캡쳐한 움직임을 상대측의 클라이언트에 전송해 리얼한 아바타(Avatar)를 애니메이션 할 수도 있다.

 

보다 리얼하게 사람의 얼굴을 렌더링 하려면 언캐니 밸리 현상을 극복하는 테크닉이 필요

 

확산되는 쿠다의 활용

계속해서 황씨는 NVIDIA가 최근 몇 년간 힘을써온 GPU 컴퓨팅 솔루션에 대해 설명했다. GPU 컴퓨팅은 새로운 컴퓨터에 의한 연산의 모델이지만, 일반적으로 새로운 컴퓨팅의 보급에는 소프트웨어가 먼저인가, 하드웨어가 먼저인가라는 말하는 닭과 알의 개념 문제가 있다. 그러나 GPU 컴퓨팅에서는 이미 보급되어 있는 GPU를 이용할 수 있었기 때문에 그 문제를 회피할 수 있었다. 이렇게 CUDA는 보급이 잘 진행되고 있다.

실제로 엔비디아가 CUDA의 대응을 시작한 2008년에는 CUDA에 대응한 GPU는 1억개였는데 비해, 다운로드된 CUDA의 소프트웨어는 불과 15만회, GPU를 채용한 슈퍼 컴퓨터는는 불과 1대, 그리고 대학의 관련 논문수는 4,000개 밖에 없었다. 그러나 지금은 CUDA 대응 GPU가 4억 3 천만개이 비해, CUDA의 다운로드가 160만회, 50 대의 슈퍼 컴퓨터에 채용되어 논문수는 37,000건으로 큰폭으로 증가하고 있다고 한다.

그러한 CUDA를 이용한 솔루션으로 향후에는 클라우드 서비스를 제공하는 기업으로서의 요구가 높아진다고 지적했다. 현재 빅 데이터를 신속히 해석하고 여기에 기초를 둔 서비스를 제공하는 것에 관심이 집중되고 있다. 예를 들면 Twitter의 트윗은 폭발적으로 증가하고 있어 그것을 정밀하고 신속하게 분석해 유저에게 새로운 서비스를 제공하는 것을 생각할 수 있다. 기존과 같이 CPU로만 진행하고 있었을 경우에는 몇 분이 걸렸지만 GPU를 사용하면 몇 초로 끝나게 된다고 한다.

그 실례로서 음악 매칭 서비스인「SHAZAM」가 소개되었다. SHAZAM는 콧노래나 극중의 음악등의 소리를 스마트폰이나 태블릿의 마이크로 입력해 그 데이터를 SHAZAM의 데이터베이스와 조합, 실제의 곡을 찾는 서비스로 1개월에 3억회의 검색 요구가 있다. SHAZAM의 CTO인 타이터스는 서버에 CUDA를 채용한 결과 검색에 걸리는 부하를 줄여 보다 많은 유저로부터의 검색 요구에 대응할 수 있게 됐다고 설명했다.

이어 황씨는「페라리 F150를 사려고 하니 그 판매점을 특정하는 것은 간단하다, 세계에서 팔고 있는 곳은 1곳 밖에 없으니까. 그러나 잡지에 실려 있는 탤런트가 입고 있는 옷을 사고 싶을때는 어떨까?」라고 밝히며 CORTEXICA가 제공하는 이미지 매칭의 기능을 소개 .이것은 스마트폰이나 태블릿등에서 촬영한 화상을 바탕으로 그것을 이미지 검색을 시행하고 eBay등에서 같은 디자인의 옷을 찾아 주는 서비스다. 이러한 스마트폰이나 태블릿의 연구 최종 단계에 서비스로서 제공되는 이미지 매칭 기능 등에도 CUDA의 GPU를 채용해 가는 것이 최종 사용자에도 큰 메리트를 가져온다고 어필했다.

 

GPU 컴퓨팅은 다양한 연산에 활용되고 있다

 

 

새로운 로드맵을 공개, 쿠다 대응 테그라는 로건, 파커로 진화

다음으로 황씨는 3번째 화제가 되는 자사의 로드맵에 관한 설명을 진행했다. 기존의 GPU 로드맵은 기본적으로 2010년에 진행된 GTC 2010에서 공개된 것으로, 2009년에 투입된 페르미에 이어 2011년에 케플러를, 그리고 그 후속으로 맥스웰을 투입한다는 것이었다.

케플러의 후계로서 투입되는 맥스웰은 통합된 가상 메모리를 도입, 한층 더 그 후계로 계획되고 있는「Volta」(볼타)에 대한 정보를 처음으로 공개했다.

Maxwell에서는 CPU와 GPU의 가상 메모리를 공유하는 구조를 도입하지만, 그 후속이 되는 Volta에서는 GPU와 DRAM을 1개로 통합해 1TB/sec를 넘는 초 고대역을 실현한다. GPU를 그래픽에 이용한다고 해도 GPU 컴퓨팅에 이용하는 경우 메모리 대역폭은 성능의 병목이 되고 있어 광대역 기술은 장기적으로 필수가 된다.

또, 황씨는 자사의 핵심 제품인 스마트폰 / 태블릿 타켓의 SoC인 테그라 시리즈의 로드맵도 갱신했다. 지금까지 엔비디아는 이미 발표한 테그라4(개발 코드네임 Wayne=웨인)의 후계로서 Logan(로건), Stark(스타크)라고 하는 제품을 계획하고 있는 것을 밝히고 있었지만, 이번 Logan의 상세한 부분과 그 새로운 후계가 되는 Parker(파커)의 계획을 자세하게 밝혔다.

Logan는 GPU가 완전하게 일신 되어 케플러 코어가 채용된다. 이것에 의해 CUDA 5.0 이라고 하는 차기 버젼에 대응하는 것 외에 OpenGL 4.3에도 대응한다. 2013년중에는 샘플을 제조하는 것이 가능하게 되어 2014년에는 제품을 제조할 수 있게 될 것이라고 밝혔다.

그리고 로건의 후계로서는 스타크가 계획되고 있었지만, 직접적인 후계는 파커=Parker로 불리는 제품으로 옮겨지게 된다. NVIDIA의 관계자에 의하면, 스타크도 없어진 것이 아니고, 로건의 파생품으로서 등장하게 된다고 한다. 즉 로건+와 같은 형태로 등장하는 것이다.

파커는 Denver(덴버) 코어의 CPU를 채용한다. Denver는 NVIDIA가 개발하고 있는 64bit ARM 코어로, 서버로부터 스마트폰까지 다양한 세그먼트(segment)에 제품이 계획되고 있지만, 구체적인 제품 레벨로 Denver 코어가 채용된다고 발표된 것은 파커가 처음이다.

또, GPU도 진화해 맥스웰 아키텍쳐로 FinFET(3D)를 채용한 프로세스를 이용해 제조된다. 현시점에서는 어느 파운드리를 이용해 제조할지는 밝혀지지 않았지만 TSMC, GLOBALFOUNDRIES 어느쪽이든 FinFET를 투입하는 것은 16나노나 14나노라고 하는 현재보다 2세대 앞선 프로세스가 된다.

또, 황씨는 로건 세대에 도입되는 테그라의 CUDA 5.0 지원을 향한 개발 환경으로 개발 코드네임 Kayla(케이라)라고 불리는 개발 보드도 공개했다. CUDA 프로그램의 개발에는 실제로 프로그램을 달리게 할 수 있는 환경이 필요하게 된다. x86 + NVIDIA GPU라고 하는 환경은 용이하게 판매점에서 입수가 가능하지만, ARM + CUDA 대응 GPU라고 하는 환경은 어디에도 팔지 않는다. 여기서 로건이 릴리즈 되기 전에 소프트웨어 개발에 임하고 싶은 엔지니어를 위해서 Kayl를 준비한다.

 

 

엔비디아의 GPU 로드맵

 

계속해서 엔비디아 그리드를 추진

마지막으로 황씨는 4번째와 5번째의 포커스가 되는 NVIDIA GRID와 관련 제품의 설명을 진행했다.

NVIDIA는 GTC 2012에 대해 NVIDIA GRID(당시는 GeForce GRID로 불리고 있었다)라고 하는 클라우드 베이스의 GPU에 대한 발표를 진행하고 있었지만, 이번에는 여기에 대응한 구체적인 제품이 등장했다.

 

NVIDIA GRID를 이용하면 GPU를 이용하고 있던 환경에서도 클라우드로 모든 것을 실현할 수 있다

 

NVIDIA GRID는 기존의 클라이언트 PC에 있던 GPU를 서버 측으로 이행해 렌더링이나 연산등은 클라우드가 처리하고, 클라이언트는 서버로부터 스트리밍 되어 오는 영상을 표시하는 구조로 되어 있다. 이러한 클라이언트 PC를 가상화하는 기술은 이미 엔터프라이즈 시장에서는 보급이 진행되어 CITRIX나 VMware, Microsoft 등이 솔루션을 제공하고 있지만 NVIDIA GRID의 큰 차이는 그래픽스 성능에 초점을 맞히고 있는 것.

일반적인 가상 머신에서는 CPU를 가상화하지만, GPU의 가상화는 거의 진행되지 않았다. NVIDIA GRID에서는 서버 GPU로 렌더링 한 결과를 클라이언트로 송신할 때 케플러 세대에 도입되고 있는 H.264의 하드웨어 인코더를 활용하고 있다. 데이터는 리얼타임으로 압축해 전송 하기 위해 GPU가 로컬에 있는 것과 같은 느낌으로 이용할 수 있다.

또, 현재 제조업등에서는 로컬 PC에 쿼드로등의 강력한 GPU와 CAD나 CAE등의 소프트웨어를 조합해 디자인이나 물리 시뮬레이션등을 처리하고 있다. 이 경우, 데이터는 반드시 로컬에 갖지 않으면 안 되기 때문에 복수의 거점간에서 데이터를 공유하고 싶은 경우나 데이터의 보안등에서 과제가 있었다. NVIDIA GRID를 도입하면 데이터는 모두 서버 측에 있어 로컬에 데이터를 가질 필요성이 없어진다고 하는 메리트도 있다.

황씨는 NVIDIA GRID에 대해 2개의 발표를 진행했다. 1개는 동사의 브랜드로 제공되는 VCA(Visual Computing Appliance)로 NVIDIA GRID 전용의 GPU 카드(NVIDIA GRID K1/K2)를 탑재한 제품이 Cisco, Dell, IBM, HP 등 대기업 서버 벤더등에서 출시된다고 하는 뉴스다.

 

NVIDIA GRID의 내부 구조. 2개의 Xeon 프로세서가 채용되고 있다

 

VCA는 중소기업 전용의 솔루션으로, 상위 모델은 듀얼 소켓의 Xeon 프로세서(32 스레드), 메인 메모리 384GB로, 2개의 GPU를 탑재한 NVIDIA GRID 카드가 8매 탑재되는 4U 랙 마운트 서버로 최대 16 유저를 지원할 수 있다. 하위 모델은 16 스레드의 Xeon, 192GB 메모리에 8개의 GPU를 탑재해 8 유저까지 대응할 수 있다. 가격은 전자가 39,900 달러로 1년마다 최저 4,800 달러의 소프트웨어 라이센스 계약이 필요하게 된다. 후자는 24,900 달러로 1년마다 최저 2,400 달러의 소프트웨어 라이센스 계약이 필요하게 된다(소프트웨어에는 기본 OS가 되는 HyperVisor와 윈도우 7의 라이센스가 포함된다).

VCA를 이용한 데모로서 애플의 맥북프로로 서버의 Windows 7의 가상 머신에 액세스 하고, 3D 렌더링 소프트웨어등의 3가지를 동시에 처리하는 모습을 시연했다.  황씨는「 NVIDIA GRID와 VCA에 의해, 워크 스타일은 크게 바뀌게 된다. 엔지니어는 자신의 자리에 앉아 있을 필요가 없어져 아웃 소스도 보다 용이하게 될 것이다」고 설명하며 VCA를 어필했다.

 

보도 - http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/event/20130321_592542.html