인공지능의 미래 엔비디아(Nvidia : NVDA)

엔비디아 : 

World Leader in AI Computing

 
 
엔비디아(NVIDIA Corporation)는 그래픽 처리 장치(GPU)를 디자인하여 게임, 데이터 센터, 인공지능 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하는 반도체 회사입니다. 최근 AI에 대한 관심과 발전이 계속되면서 엔비디아 주가가 급등하며 기업의 가치가 커지고 있습니다.
엔비디아는 창업주 젠슨 황이 NV+INVIDIA 두 단어를 합쳐서 회사 이름을 지은 것입니다. NV는 New Version (차세대)을 줄여서 만들었고 Invidia는 라틴어로 '질투','시기'를 뜻합니다.

 

엔비디아 로고

 

엔비디아 소개

-설립: 1993년 Jensen Huang(젠슨 황), Chris Malachowsky(크리스 말라코프스키), Curtis Priem(커티스 프리엠)에 의해 설립되었습니다.
-본사: 미국 캘리포니아 주 산타클라라에 위치합니다.
 

엔비디아 캘리포니아 산타클라라 본사

 
-주요 사업: 게임, 전문 시각화, 데이터 센터, 자동차 산업을 위한 GPU(그래픽 처리 장치) 혁신에 특화되어 있습니다.
-직원: 약 26,000
-2022년 기준으로 매출액은 269억 1,000만 달러, 영업이익은 100억 4,000만 달러, 순이익은 97억 5,000만 달러로 보고되었습니다.
-자산총액은 441억 8,000만 달러이며 고부가가치 사업인 인공지능 데이터센터 칩셋 사업의 성장으로 인해 지속적으로 영업이익률과 순이익률을 증가시켜 왔습니다.
 

엔비디아 GPU

 

초기 혁신 및 GPU 개발

-1993: NVIDIA는 GPU 개발을 시작했습니다. GPU는 컴퓨터에서 그래픽을 빠르게 처리하는 전문 부품입니다. 컴퓨터 게임을 할 때나 비디오를 볼 때 화면에 나타나는 이미지를 만들고 바꾸는 일을 담당하고 이런 작업을 통해 우리가 보는 이미지나 영상이 더 부드럽고 빠르게 화면에 표시됩니다.
-1999: NVIDIA는 세계 최초의 GPU인 GeForce 256을 소개했으며 이는 3D 그래픽의 효율성과 리얼리즘을 크게 향상한 혁명적인 단계였습니다.
 

확장 및 다각화

-2000년대: 회사 인수를 통한 입지를 넓혀갔습니다.
-특히 3 dfx와 같은 경쟁사 인수
-소니 PlayStation 3와 같은 다양한 소비자 전자 제품에서 기술 채택
-2010년대: GPU가 인공 지능(AI) 및 딥러닝 애플리케이션 가속화에 필수가 되면서 모바일 및 AI로 진출하기 시작했습니다.
-NVIDIA는 Tegra 제품 라인을 통해 모바일 컴퓨팅으로 진출했으나 AI 및 딥러닝 가속화에 중점을 둔 데이터 센터 시장에서 가장 크게 성장했습니다.
 

CEO 젠 황의 프리젠테이션

 

AI 및 딥러닝에서의 리더십과 개발

-2010년대 후반-현재: NVIDIA의 GPU는 AI 연구에 필수이며 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터와 데이터 센터를 운영합니다.
-NVIDIA의 CUDA 프로그래밍 모델은 개발자들이 AI 및 딥러닝 애플리케이션 개발을 위한 표준이 되었습니다.
-NVIDIA는 하드웨어뿐만 아니라 AI 연구를 위한 NVIDIA DGX 및 자율 주행 차량을 위한 NVIDIA DRIVE 플랫폼을 소개하였습니다.
-2020: NVIDIA는 네트워킹 및 데이터 센터 역량을 강화하기 위해 Mellanox Technologies를 인수했으며, Arm Ltd. 의 인수를 제안했습니다(규제 심사 중).
-NVIDIA는 세계 10대 슈퍼컴퓨터 중 하나인 Eos를 통해 AI 및 컴퓨팅의 한계를 넓혀가고 있습니다.
-자동차 산업의 디지털화에 주력하고 있으며, 파트너들이 제품 수명 주기의 다양한 단계에서 NVIDIA 기술을 사용하고 있습니다.
-AI 강화 음성 및 언어 기술, AI 주도 설계 및 시각화 도구 개발에 참여하고 있으며, 이는 NVIDIA가 AI 및 GPU 기술 분야에서의 앞서나가고 있음을 강조합니다.
 

주요 제품 및 기술

-GeForce 시리즈: 게이머를 위한 고성능 그래픽 카드로 몰입감 있는 게임 경험을 제공합니다.
-Quadro 시리즈: 전문가용 그래픽 카드로 고급 디자인과 시각화 작업에 사용됩니다.
-Tesla 시리즈: 고성능 컴퓨팅용 카드로 복잡한 계산과 데이터 분석에 활용됩니다.
-Tegra 프로세서: 모바일 장치와 임베디드 시스템을 위한 애플리케이션 프로세서입니다.
-AI 및 데이터 과학: 산업 전반에 걸친 AI 발전에 기여하는 컴퓨팅 파워, 도구 및 알고리즘과 개인화된 AI 챗봇 기술을 제공합니다.
-데이터 센터 솔루션: Cisco와 협력하여 AI 인프라 솔루션 제공합니다.
- NVIDIA NeMo 및 Morpheus와 같은 사이버 보안 프레임워크를 제공합니다.
재정
-NVIDIA의 현재 시가총액은 약 1.706조 달러에 달합니다.
-매출은 전년 동기 대비 206% 증가한 181억 2천만 달러로, NVIDIA의 제품 라인 전반에 걸친 강력한 시장 수요를 나타냈습니다.
-게이밍 매출은 전년 동기 대비 81% 증가하여, NVIDIA 게이밍 제품의 지속적인 인기를 강조했습니다.
-전문 시각화 매출은 전년 동기 대비 108% 증가하여, NVIDIA의 시각화 기술에 대한 수요 증가를 나타냈습니다.
-자동차 매출도 전년 동기 대비 4% 성장하며, NVIDIA가 자동차 기술 분야에서 진전을 이루고 있음을 보여줍니다.
 

전략적 협력 및 혁신

-NVIDIA는 AWS와의 전략적 협력을 통해 생성 AI를 위한 새로운 슈퍼컴퓨팅 인프라, 소프트웨어, 서비스를 제공한다고 발표했습니다.
-이 파트너십은 대규모 AI/ML 워크로드에 슈퍼컴퓨터 클래스의 성능을 제공하는 것을 목표로 합니다.

미래 방향 및 이벤트

-글로벌 포럼 참여: CEO Jensen Huang과 UAE 인공지능 국무장관 Omar Sultan Al Olama와 함께 2024년 세계 정부 정상 회담에 참여합니다.
-NVIDIA의 미래 방향은 인공 지능(AI), 자율 주행 차량, 데이터 센터, 게이밍 기술 등의 분야에서 연구 개발을 통해 혁신을 가져온다는 것에 중점을 두고 있습니다.
-특히 AI와 머신 러닝의 발전을 가속화하고 이를 지원하는 고성능 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션 개발에 힘쓸 예정입니다.
-메타버스와 같은 신기술 영역(메타버스 애플리케이션 개발을 지원하는 NVIDIA RTX 및 NVIDIA Omniverse에서도 영향력을 확대해 나갈 계획입니다.
-NVIDIA는 이러한 기술 혁신을 통해 다양한 산업에서의 변화를 주도하며 성장해 나갈 것입니다.
-NVIDIA는 2024년 2월 21일 최근 4분기의 실적 결과를 발표했데 $22.1 billion(221억 달러-약 29조 5035억 원)의 기록적인 분기별 매출을 달성했습니다.
-이는 전 분기 대비 22% 증가하고 전년 동기 대비 265% 증가한 것입니다.
-같은 기간 데이터 센터 수익은 기록적인 $18.4 billion에 도달하여 전 분기 대비 27% 증가하고 전년 동기 대비 409% 증가했습니다.
-전체 회계연도에 대해서 NVIDIA는 $60.9 billion의 기록적인 연간 매출을 보고했으며, 이는 126% 증가한 것입니다.
-이러한 재무 성과는 NVIDIA의 폭발적인 AI 사업과 생성 AI 배치를 위한 최첨단 솔루션을 제공하는데 엔비디아가 선두 주자임을 나타냅니다.
 

엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA)

-엔비디아 쿠다(NVIDIA CUDA)는 엔비디아가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델입니다.
-GPU(그래픽 처리 장치)의 고성능을 활용하여 애플리케이션 프로그램을 혁신적으로 가속화할 수 있습니다.
-목적: CUDA는 다양한 플랫폼과 아키텍처에서 고성능 GPU 가속 애플리케이션을 가능하게 하기 위한 프로그래밍입니다.
-CUDA를 사용하는 이유는 많은 양의 연산을 동시에 처리하기 위한 것입니다. 이것은 딥러닝, 채굴 및 수학적 계산과 같은 작업에 활용하며 이는 미분이 컴퓨터로 가능하기 때문입니다.
-성능 향상: 기존의 CPU 방식은 주로 Single-Core를 사용하고 Multi-Core를 활용하여 연산을 수행하는 반면, GPU는 많은 Core를 가지고 있어 병렬 연산을 가능케 합니다. 따라서 GPU를 활용하여 CUDA는 컴퓨팅 성능을 현저히 향상시킵니다.
-개발 환경: CUDA 툴 키트는 GPU 가속 애플리케이션을 만들기 위한 개발 환경을 제공합니다.
-CUDA의 장점은 높은 연산 처리 능력, 병렬 프로그램의 확장성, 편리한 설치 등이 있으며, 1 TFLOP/s 기준으로 10년 전 슈퍼컴퓨터와 동등한 성능을 제공합니다.
-지원되는 플랫폼: NVIDIA 개발자 웹사이트에서 해당하는 플랫폼용 CUDA 툴 키트를 다운로드할 수 있습니다.
-이용 약관: 소프트웨어 사용 시 CUDA 최종 사용자 라이선스 계약(EULA)의 조건을 준수해야 합니다.
-CUDA는 과학 연구, 엔지니어링, 머신러닝, 그래픽스 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 딥러닝 분야에서는 대량의 데이터 연산을 효율적으로 처리할 수 있어 널리 사용되며 개발자들은 CUDA를 통해 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.