AI가 발전을 거듭하면서 최근의 날씨 예측 모델링은 기존 컴퓨팅 기법보다 수만에서 수십만 배까지 빠른 속도를 자랑합니다.
기후 과학과 고성능 컴퓨팅, AI 분야의 선도적 지도자와 연구자, 개발자들이 관련 테크놀로지의 혁신을 통해 더욱 푸르른 지구에 일조하는 방법을 NVIDIA GTC에서 소개합니다.
9월 19일에서 22일까지 가상으로 개최되는 GTC에는 헬스케어와 로보틱스, 그래픽과 산업용 메타버스 등 AI의 혁신이 기대되는 다른 여러 분야의 전문가 대담도 마련되어 있습니다.
이 중 십여 개의 세션에서 기후 관련 문제의 예측과 감지, 완화에 사용할 수 있는 가속 컴퓨팅을 선보입니다. 세션 하이라이트는 다음과 같습니다.
- NVIDIA의 아니마 아난드쿠마르(Anima Anandkumar) 머신 러닝 연구 부문 책임자와 카르틱 카시나트(Karthik Kashinath) AI/HPC 엔지니어링 책임이 Earth-2 슈퍼컴퓨터에서 물리 정보 기반 머신 러닝과 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용해 기상 이변 예측을 개선하고, 기후 변화를 효과적으로 완화하는 방법을 소개합니다.
- 엑스퓨전 디지털 테크놀로지스(xFusion Digital Technologies)의 범용 서버 부문 책임자인 태브 탱(Tab Tang)이 저탄소 컴퓨팅 파워 기반 데이터센터로 디지털 경제의 효율을 높이고 에너지를 절약하는 방법을 설명합니다.
- NVIDIA의 수석 과학자 앨리슨 론디즈(Alison Lowndes)와 AI 국가 비즈니스 개발 부문 글로벌 책임자 실파 콜하트카르(Shilpa Kolhatkar), 그리고 UN위성센터(United Nations Satellite Centre)의 데이터 사이언티스트 에도아르도 넴니(Edoardo Nemni)가 AI와 딥 러닝, 지형공간(geospatial) 위성 형상화를 활용해 지구를 실시간으로 모니터링하면서 자연재해의 예측과 대처를 개선하고, 에너지원을 관리하는 방법을 살펴봅니다.
- 국립테크놀로지연구소(National Technology Laboratory)의 디르크 반 에센델프트(Dirk Van Essendelft)와 윌리엄 엡팅(William Epting), 타라크 난디(Tarak Nandi)가 NVIDIA Modulus 프레임워크와 Omniverse 시뮬레이션 플랫폼 기반 물리-머신 러닝 테크놀로지로 탄소 배출량 제로 목표 달성을 앞당기는 방법을 설명합니다.
- 솔크생물학연구소(Salk Institute for Biological Studies)의 수석 연구원 탤모 페레이라(Talmo Pereira)가 NVIDIA TensorRT 프레임워크와 Triton Inference Server, GPU를 런:ai 아틀라스(Run:ai Atlas) 클라우드 플랫폼과 병용해 살아있는 개체들의 생물학적 움직임을 포착하고 기후 적응 노력을 강화하는 방법을 집중 조명합니다.
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