NVIDIA는 물, 화재, 연기, 구름과 같은 희소 볼륨 데이터를 시뮬레이션하고 렌더링하기 위한 업계 표준 라이브러리인 오픈 VDB(OpenVDB)에 AI의 능력을 제공하는 NeuralVDB를 발표했습니다.
시그라프(SIGGRAPH)에서 발표된 NeuralVDB는 지난 10년간의 오픈VDB 개발을 기반으로 구축됐습니다. 이는 과학 컴퓨팅과 시각화, 의료 이미징, 로켓 과학, 시각 효과와 같은 분야에서 일하는 전문가를 위한 판도를 바꾸는 도구가 될 예정입니다. NeuralVDB는 메모리 설치 공간을 최대 100배 줄여, 크리에이터와 개발자, 연구자는 매우 크고 복잡한 데이터 세트와 실시간으로 상호 작용할 수 있습니다.
오픈VDB는 지난 10년간 시각 효과 산업 전반에 사용되는 핵심 기술로서 아카데미상을 수상한 바 있는데요. 이후 엔터테인먼트를 넘어 산업 디자인, 로보틱스 등 희소 체적 데이터가 널리 사용되는 산업과 과학 분야의 활용 사례로 성장했습니다.
지난해 NVIDIA는 오픈VDB에 GPU 지원을 추가한 NanoVDB를 선보였습니다. 이를 통해 성능이 향상되고 개발이 쉬워졌으며, 실시간 시뮬레이션과 렌더링이 가능해졌죠.
NeuralVDB는 NanoVDB의 GPU 가속을 기반으로 머신 러닝을 추가해 메모리 공간을 크게 줄이는 컴팩트한 신경 표현을 도입했습니다. 이를 통해 NeuralVDB는 오픈VDB보다 훨씬 더 높은 해상도와 큰 규모로 3D 데이터를 표현할 수 있습니다. 그 결과 사용자는 개별 워크스테이션, 노트북 등의 장치에서 대규모 볼륨 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
NeuralVDB는 볼륨의 메모리 공간을 NanoVDB에 비해 최대 100배까지 압축하기 때문에 오픈VDB에 상당한 효율성 향상을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 크고 복잡한 볼륨 데이터 세트를 훨씬 더 효율적으로 전송하고 공유할 수 있죠.
NeuralVDB는 최대 2배까지 훈련을 가속화하기 위해 프레임 가중치를 후속 프레임에 사용할 수 있도록 합니다. 또한 사용자가 이전 프레임의 네트워크 결과를 사용해 시간적 일관성이나 부드러운 인코딩을 할 수 있도록 합니다.
메모리 요구 사항을 획기적으로 줄이고, 훈련을 가속화하며 시간적 일관성을 가능하게 하는 이 세 가지 효과는 NeuralVDB가 AI 지원 의료 이미징을 위한 대규모 복합 볼륨 데이터 세트와 대규모 디지털 트윈 시뮬레이션 등 과학과 산업 활용 사례에 대한 새로운 가능성을 열 수 있게 합니다.
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