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세계 최고의 미디어·엔터테인먼트 기술 박람회 IBC 2019가 최근 네덜란드 암스테르담에서 개최됐습니다. 엔비디아는 RTX 기술과 함께 몰입형 혼합현실, 가정에서 즐기는 클라우드 등 다양하고 참신한 콘텐츠들을 제작, 배포, 이용하는 방법을 공개했는데요. NVIDIA RTX가 그리는 콘텐츠의 미래, 함께 자세히 읽어볼까요?
미국 대학 캠퍼스에 자율주행 배달 로봇이 등장했습니다. 이름은 키위봇(Kiwibot). 이 작고 귀여운 로봇은 매일 부지런히 대학 캠퍼스를 누비며, 바쁜 학생들을 위해 음식을 배달하죠. 키위봇이 어떻게 작동해 배달 업무를 완수하는지 궁금하시다면? 본문에서 자세한 내용을 더 읽어보세요.
엔비디아 DLI(Deep Learning Institute)는 AI 인력 양성과 AI 생태계의 발전을 목표로 엔비디아가 전세계적으로 진행하고 있는 실습 교육 프로그램입니다. 딥 러닝 소프트웨어, 라이브러리, 툴을 무료로 제공하고 AI와 딥 러닝 기술의 최신 정보를 공유함으로써, AI 연구와 생태계를 활성화하는데 목적을 두고 있죠.
화재를 예방해 숲을 지키는 AI 산림 경보기가 있습니다! 오디오 인식 AI 알고리즘을 적용해 나무에 설치된 이 장치는 불법 벌목 소리를 감지해 산림 감시원에게 경보를 보낼 수 있다는데요. AI를 이용해 불법 벌목의 적신호를 잡아내는 방법, 더 자세히 알아볼까요?
AI로 자동차 고장을 한 눈에 찾아요! AI 스타트업 Ravin은 차량의 고장진단 프로세스를 자동화해 렌터카 업체와, 보험사, 그리고 운전자들이 겪는 어려움을 덜어줍니다! 자세한 내용을 함께 읽어볼까요?
새롭게 출시된 엔비디아 스튜디오 드라이버(NVIDIA Studio Driver)가 맥슨 시네마(Maxon Cinema) 4D R21 업데이트를 비롯해 Adobe 라이트룸 클래식 8.4(Lightroom Classic 8.4),에픽 게임즈(Epic Games) 언리얼 엔진 4.23(Unreal Engine 4.23) 등 인기 크리에이티브 애플리케이션들의 최신 버전 지원에 나섰습니다. 더 자세한 내용을 읽어보세요.
NVIDIA는 ASUS와 함께 세계에서 가장 강력한 성능의 노트북인 ASUS ProArt StudioBook One에 Quadro RTX™ 6000 GPU를 탑재한다고 발표했습니다. 이로써 세계 최대 규모의 국제가전박람회 IFA에서 발표되는 12개의 신규 시스템을 포함해 RTX Studio 시스템의 수는 39개로 확대됐습니다.
SLAM 기술은 로봇이 주변환경으로부터 자신의 위치를 인식하는 필수적인 기능입니다. 로봇이 이동하면서 로봇에 설치된 센서를 활용해 주변의 공간 지형을 인식하게 하죠. 그렇다면 SLAM 기술이 로봇을 위한 엔비디아 아이작(Isaac)에 어떻게 적용되는지 함께 알아볼까요?
생명체가 사는 행성은 지구뿐일까요? 초대형 망원경의 GPU 기반 초 적응광학 장치를 통해 별빛을 분석! 생명이 서식할 수 있는 지구 주변 행성을 찾는 두 천문학자의 모험을 지금 AI 팟캐스트에서 들어보세요!
NGC 컨테이너가 포함된 엔비디아 v컴퓨트서버(vComputeServer)가 인공지능(AI), 딥 러닝, 데이터 사이언스를 위한 서버 가상화를 지원합니다. 과거에 CPU 전용으로 제한됐던 AI 워크로드가 이제 새로운 v컴퓨트서버 소프트웨어와 엔비디아 NGC를 통해 VM웨어 v스피어(VMware vSphere)와 같은 가상화된 환경에서 쉽게 구축될 수 있죠! 더 자세한 내용을 함께 읽어볼까요?
엔비디아가 VM웨어(VMware)와 함께 최신 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원하기 위해 VM웨어 클라우드 온 AWS(VMware Cloud on AWS)에 가속화된 GPU 서비스를 제공한다고 발표했습니다. 이제 기업들이 애플리케이션 및 컨테이너를 변경하지 않고도 클라우드로 원활하게 마이그레이션하고, 현대화하여 고성능 컴퓨팅(HPC), 머신 러닝, 데이터 분석, 영상 처리 애플리케이션을 활용할 수 있게 됐죠! 더 자세한 내용을 함께 알아볼까요?
제약회사들은 데이터를 공유하는 것을 원하지 않습니다. 협업으로 인해 지적재산권 침해 등의 문제와 경쟁업체에 시장 우위를 빼앗기는 상황이 발생할 수 있기 때문이죠. 그러나 제약회사들이 세계 최대 규모의 제약 데이터 세트를 공유하면서도 자체 데이터를 보호할 수 있는 방법을 제시하는 프로젝트가 있습니다. 자세한 내용을 더 알아볼까요?