겸손한 연구소가 뒷받침한 엔비디아의 1조 달러 상승세

2009년 빌 달리가 Nvidia의 연구 부서에 합류했을 때만 해도 컴퓨터 그래픽의 레이 트레이싱을 주로 연구하는 약 12명의 소규모 팀이었습니다.

이 작은 연구 그룹은 이후 400명 이상의 직원으로 성장하여 1990년대 게이밍 GPU 스타트업에서 인공지능 혁명의 중심이 되는 4조 달러 규모의 회사로 발전하는 데 중추적인 역할을 담당했습니다.

이 연구소의 초점은 이제 로봇 공학 및 AI의 기반 기술 개발로 옮겨졌으며, 일부 연구 성과는 이미 시장에 출시되었습니다. 월요일에는 로봇 공학을 위한 새로운 세계 AI 모델, 라이브러리, 개발자 인프라를 소개했습니다.

현재 엔비디아의 수석 과학자인 Dally는 스탠포드에 재직 중이던 2003년에 처음으로 엔비디아에 컨설팅을 제공했습니다. 몇 년 후, 안식년을 위해 스탠퍼드 컴퓨터 과학과 학과장직에서 물러날 준비를 하던 그에게 엔비디아는 다른 계획을 가지고 있었습니다.

당시 연구 책임자였던 데이비드 커크와 CEO 젠슨 황은 연구소에서 영구적인 역할을 맡는 것이 더 적합하다고 생각했습니다. Dally는 테크크런치와의 인터뷰에서 두 사람이 자신을 설득하기 위해 '풀 코트 프레스'를 펼쳤고 결국 성공했다고 말했습니다.

"제 관심사와 능력에 딱 맞는 일이었습니다."라고 Dally는 말합니다. "누구나 자신이 가장 큰 기여를 할 수 있는 곳을 찾습니다. 저에게 있어 그 곳은 의심할 여지없이 엔비디아였습니다."

2009년에 연구소의 리더를 맡았을 때 Dally는 연구소의 확장을 최우선 과제로 삼았습니다. 연구팀은 레이 트레이싱에서 회로 설계와 수백만 개의 트랜지스터를 하나의 칩에 내장하는 프로세스인 VLSI(대규모 통합)와 같은 새로운 영역으로 빠르게 확장했습니다.

이후 연구소는 계속 성장하고 있습니다.

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"저희는 회사에 가장 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것이 무엇인지 파악하는 것을 목표로 합니다."라고 Dally는 말합니다. "우리는 끊임없이 흥미진진한 새로운 영역을 탐구하지만, 일부 분야에서는 훌륭한 성과를 내더라도 큰 성공을 거둘 수 있을지 예측하기 어렵습니다."

상당 기간 동안은 인공 지능을 위한 우수한 GPU를 개발하는 데 집중했습니다. 엔비디아는 일찌감치 AI 붐을 예상하고 지금의 열풍이 불기 10년 전인 2010년에 AI GPU 콘셉트를 개발하기 시작했습니다.

"우리는 이 기술이 혁신적이며 세상을 바꿀 것이라는 점을 인식했습니다."라고 Dally는 회상합니다. "우리는 두 배로 노력해야 했습니다. 젠슨은 제 말을 믿어줬죠. 우리는 AI의 관련성이 분명해지기 훨씬 전부터 AI에 특화된 GPU를 개발하고, 광범위한 소프트웨어를 개발하며, 글로벌 연구자들과 협력하기 시작했습니다."

물리적 AI에 집중

이제 AI GPU 시장에서 압도적인 선두를 달리고 있는 엔비디아는 AI 데이터센터를 넘어 새로운 수요 분야를 개척하여 물리적 AI와 로보틱스 분야로 나아가고 있습니다.

"로봇은 결국 거대한 글로벌 산업이 될 것이며, 우리는 모든 로봇의 두뇌를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다."라고 Dally는 말합니다. "이를 달성하기 위해서는 지금 핵심 기술을 개발해야 합니다."

바로 이 부분에서 Nvidia의 AI 연구 담당 부사장인 산자 피들러가 등장합니다. 피들러는 MIT에서 학생 팀과 함께 로봇 시뮬레이션 모델을 연구하며 쌓은 전문성을 바탕으로 2018년에 연구소에 합류했습니다. 그녀는 리셉션에서 황과 자신의 연구에 대해 이야기를 나눴고, 황은 즉시 흥미를 보였습니다.

피들러는 테크크런치와의 인터뷰에서 "합류하지 않을 수 없었습니다."라고 말합니다. "주제와 문화가 완벽하게 맞아떨어졌죠. 젠슨의 초대는 회사를 위한 것이 아니라 개인적으로 '나와 함께 일하자'는 것이었습니다."

그녀는 엔비디아에 합류하여 물리적 AI를 위한 시뮬레이션 구축 전용 플랫폼인 Omniverse에 중점을 둔 토론토 연구소를 설립했습니다.

피들러는 첫 번째 주요 과제는 필요한 3D 데이터를 소싱하는 것이라고 말했습니다. 여기에는 충분한 이미지 볼륨을 찾고 이러한 이미지를 시뮬레이터에 사용할 수 있는 3D 모델로 변환하는 기술을 개발하는 것이 포함되었습니다.

피들러는 "우리는 렌더링을 AI와 호환 가능하게 만드는 차별적 렌더링이라는 기술에 투자했습니다."라고 설명합니다. "기존 렌더링은 3D에서 이미지로 변환합니다. 우리는 그 과정을 뒤집어야 했습니다."

세계 모델

옴니버스는 2021년에 첫 번째 이미지에서 3D로 변환하는 모델인 GANverse3D를 출시했습니다. 그 후 팀은 비디오에도 동일한 프로세스를 적용했습니다. 로봇과 자율 주행 차량의 영상을 사용하여 2022년에 발표된 NeRF(신경 재구성 엔진)를 통해 3D 모델과 시뮬레이션을 만들었습니다.

피들러는 이러한 기술이 지난 1월 CES에서 공개한 세계 AI 모델인 코스모스 제품군의 기반이 되었다고 언급했습니다.

현재 연구소의 최우선 과제는 이러한 모델의 속도를 높이는 것입니다. 피들러는 로봇과 시뮬레이션의 경우 응답 시간이 실시간이어야 하며, 로봇 공학에서는 더 빠른 반응 기능을 목표로 하고 있다고 강조했습니다.

"로봇은 사람과 같은 속도로 세상을 인식할 필요는 없습니다."라고 피들러는 말합니다. "로봇은 100배 더 빠르게 정보를 처리할 수 있습니다. 이러한 모델을 대폭 가속화하면 로봇 및 물리적 AI 애플리케이션에 매우 유용하게 사용될 수 있습니다."

회사는 이 목표를 향해 나아가고 있습니다. 월요일 시그라프 컴퓨터 그래픽 컨퍼런스에서 엔비디아는 로봇을 훈련시키기 위한 합성 데이터를 생성하는 새로운 월드 AI 모델과 로봇 개발자를 위한 새로운 라이브러리 및 인프라 소프트웨어를 발표했습니다.

이러한 발전과 로봇, 특히 휴머노이드에 대한 현재의 과대 광고에도 불구하고 Nvidia 연구팀은 여전히 실용적인 입장을 견지하고 있습니다.

달리와 피들러는 가정용 휴머노이드 로봇이 실용화되기까지는 아직 몇 년이 더 걸릴 것으로 예상하며, 피들러는 그 시기를 자율 주행 차량의 시기와 비교했습니다.

"우리는 엄청난 진전을 이루고 있으며, 그 핵심적인 원동력은 바로 AI입니다."라고 Dally는 말합니다. "로봇 인식을 위한 시각적 AI로 시작하여 이제는 작업 계획, 동작 계획 및 조작에 있어 제너레이티브 AI가 엄청난 가치를 입증하고 있습니다. 각 하위 문제를 해결하고 학습 데이터 세트가 확장됨에 따라 이러한 로봇은 계속 진화할 것입니다."

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