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엔비디아, NIM과 AWS 통합 발표…신약 개발과 디지털 헬스 지원

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Tuesday, May 07, 2024, 09:05:53

헬스케어용 생성형 AI 모델 배포 가속화
기업의 자체 데이터 활용 위해 검색 증강 생성 기능 지원

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣ엔비디아가 클라우드 네이티브 마이크로서비스 모음인 '엔비디아 NIM'이 아마존웹서비스(AWS)와 통합한다고 7일 밝혔습니다.

 

NIM은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 플랫폼의 일부로 AWS 마켓플레이스에서 제공하고 있으며 개발자는 업계 표준 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해 점차 증가하는 AI 모델 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.

 

엔비디아 NIM은 아마존 세이지메이커와 AWS 패러렐클러스터를 통해 사용 가능합니다. 아마존 세이지메이커는 데이터를 준비하고 머신 러닝 모델을 구축·학습·배포할 수 있는 완전 관리형 서비스이며 AWS 패러렐클러스터는 AWS에서 고성능 컴퓨팅 클러스터를 배포하고 관리하는 오픈 소스 툴입니다.

 

이미 AWS를 사용하고 있는 헬스케어와 생명 과학 기업들은 NIM에 액세스해 생성형 AI를 더 빠르게 배포할 수 있게 됩니다. 또한, 개발자가 환자 건강 기록 등 다양한 양식에 걸쳐 AI 모델을 결합하는 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원할 계획입니다.

 

한편, 보스턴에서 열린 AWS 생명과학 리더 심포지엄을 통해 AWS상에서 엔비디아 클라라(Clara) 가속 헬스케어 소프트웨어와 서비스의 가용성이 확장된다는 소식이 발표됐습니다. 여기에는 ▲신약 개발을 위한 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) ▲의료 이미징 워크플로우를 위한 엔비디아 모나이(MONAI) ▲가속 유전체학을 위한 엔비디아 파라브릭스(Parabricks)의 빠르고 배포하기 쉬운 NIM이 포함됩니다.

 

바이오네모는 독점 데이터에 대한 생물과 화학 모델의 훈련과 미세 조정을 지원하는 생성형 AI 플랫폼으로 현재 전 세계 100개 이상의 조직에서 이를 사용하고 있습다. 세계적인 생명공학 기업 중 하나인 암젠(Amgen)은 단백질 설계를 위한 생성형 모델을 훈련하는 데 바이오네모 프레임워크를 사용해 왔습니다.

 

단백질 구조 예측, 생성 화학, 분자 도킹 예측을 위한 바이오네모 모델은 NIM 마이크로서비스로 제공됩니다.

 

NIM 마이크로서비스는 단백질과 염기 서열을 해독할 수 있는 모델 외에도 대화형 AI에 최적화된 거대 언어 모델(LLM)과 디지털 휴먼을 위한 시각 생성형 AI 모델도 제공합니다. 해당 AI 기반 디지털 비서는 환자의 질문에 답하고 의료진의 물류 업무를 지원함으로써 의료 서비스를 향상시킬 수 있습니다.

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이종현 기자 flopig2001@inthenews.co.kr

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삼성전자, ‘AI 포럼 2025’ 개최…글로벌 석학과 미래 AI 전략 논의

삼성전자, ‘AI 포럼 2025’ 개최…글로벌 석학과 미래 AI 전략 논의

2025.09.15 13:55:11

인더뉴스 이종현 기자ㅣ삼성전자[005930]가 15일부터 16일까지 양일간 '삼성 AI 포럼 2025'를 개최한다고 15일 밝혔습니다. 올해로 9회째를 맞는 '삼성 AI 포럼'은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과를 공유하고, 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장입니다. 이번 포럼에는 ▲딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 등 글로벌 AI 전문가들이 기조 강연에 나섭니다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 개회사를 통해 "삼성전자는 다양한 업무영역에 AI 기술을 적용해 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다"라며 "올해 삼성 AI 포럼은 산업계와 학계를 대표하는 전문가들을 모시고 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화시키는지 논의하고 함께 지혜를 나누는 의미 있는 시간이 될 것"이라고 말했습니다. 삼성전자 DS부문이 주관하는 1일차 포럼은 경기도 용인에 위치한 삼성전자 The UniverSE에서 진행됐습니다. 이날 포럼에는 사전 초청자 200여명이 참석해 '반도체 산업의 버티컬 AI 전략과 비전'을 주제로 논의했습니다. 기조 강연에 나선 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수는 기존 AI 모델에서 발생할 수 있는 '인간 통제 회피', '악의적 사용' 등 잠재적 위험 요소를 설명하고 안전장치 역할을 할 새로운 모델 '과학자 AI'를 소개했습니다. 그는 "과학자 AI 모델은 인간을 모방하거나 기쁘게 하려는 의도 없이 검증된 사실과 데이터를 근거로 정직한 답변을 제공한다"라며 "안전성과 과학적 발견의 가속화 측면에서 과학자 AI 기술이 중요하다"라고 강조했습니다. 반도체 설계 자동화 회사인 지멘스 EDA의 아밋 굽타 부사장은 'AI 기반 전자 설계의 미래'를 주제로 강연을 진행했습니다. 그는 "반도체 전자 설계 자동화 도구에 AI를 통합하는 것이 무엇보다 중요하다"라며 "특히 AI의 잠재력을 완전하게 활용하기 위해서는 전체 워크플로우에서 작동하는 엔드투엔드(End-to-End) 시스템이 필요하다"라고 설명했습니다. 송용호 삼성전자 DS부문 AI센터장 부사장과 강석형 포항공대(POSTECH) 교수, 문일철 한국과학기술원(KAIST) 교수가 진행한 기술 세션에서는 반도체 설계 및 제조 분야의 최신 AI 응용 연구 성과와 미래 전망이 논의됐습니다. 송 부사장은 "AI는 칩 설계나 소프트웨어 개발에 필수적인 도구가 됐으며 제조 분야에서도 제조 복잡성의 기술적 한계를 극복하는 데 AI가 크게 기여할 것"이라고 강조했습니다. 한편 이날 진행된 '삼성 AI 연구자상' 시상에는 ▲니콜라스 파프르노 캐나다 토론토대 교수 ▲로즈 유 UC 샌디에이고 교수 ▲르렐 핀토 뉴욕대 교수 등 3명이 선정됐으며 수상자들의 현장 강연도 진행됐습니다. 16일에 진행하는 2일차 포럼은 삼성전자 DX부문이 주관하며 '생성형 AI를 넘어, 에이전틱 AI로'를 주제로 온라인 운영됩니다. 전경훈 삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 사장은 "생성형 AI는 이미 일상과 산업 전반에서 필수 도구로 자리 잡았다"라며 "삼성전자는 본격화되는 에이전틱 AI 시대에 맞춰 사용자에게 실질적으로 도움이 되는 AI 기술을 준비할 것"이라고 말했습니다. 둘째 날 기조 강연에는 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 ▲AI의 자율적 계획 수립과 의사결정 분야 전문가 수바라오 캄밤파티 애리조나 주립대 교수 ▲확산 방식 언어모델(DLM) 기술을 공개한 스타트업 인셉션의 공동창립자 겸 스탠퍼드대 교수 스테파노 에르몬 등이 나섭니다. UC 버클리 곤잘레스 교수는 거대언어모델(LLM) 기반의 에이전트 능력 고도화 연구 사례를 발표합니다. 또 사용자와 에이전트 간 상호작용 사이에 발생하는 공백 시간을 활용해 에이전트가 추론·학습·계획을 수행하는 '슬립타임 컴퓨트' 패러다임도 소개합니다. 캄밤파티 애리조나 주립대 교수는 기존 거대언어모델의 한계를 보완하기 위한 '대규모 추론 모델(LRM)' 연구 결과를 공유합니다. 그는 언어 모델에서 해결돼야 할 주요 과제로 ▲정확성 보장 ▲상황 적응형 계산 ▲중간 추론 해석 제공 등을 제시할 예정입니다. 에르몬 스탠퍼드대 교수는 이미지·영상·오디오 생성에 활용되던 확산 모델을 언어에 적용한 '확산 언어 모델(DLM)'을 발표합니다. 이 기술은 순차적 텍스트 생성 방식의 한계를 극복하고 보다 효율적인 언어 모델의 패러다임을 제시할 전망입니다. 기술 세션에서는 삼성리서치 연구원들이 ▲카메라 색온도 자동 조절 AI 기술 ▲지식 증류를 활용한 효율적인 거대언어모델 학습 기법과 적용 사례 ▲스마트폰, TV 등 전자제품에 거대언어모델을 탑재하기 위한 온디바이스 기술 ▲실제 목소리로 더빙 음성을 자동 생성하는 AI 기술 등 최신 연구개발 성과를 공유합니다. 또 ▲멀티 에이전트 시스템으로 다양한 보고서를 분석하고 자동 생성하는 '딥 다이브' 기술 ▲다양한 형식의 문서를 거대언어모델이 이해할 수 있는 구조로 자동 변환시켜 주는 '문서 AI' 기술 ▲제품에 탑재되는 생성형 AI 모델들의 개발 주기를 단축하는 '온디바이스 AI 스튜디오' 등 사내 생산성 향상을 위한 기술과 적용 사례도 공개됩니다. 2일차 '삼성 AI 포럼 2025'는 삼성전자 개발자 유튜브 채널에서 시청 가능합니다.




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