nVIDIA's Deep Learning Day 2017
Deep Learning Day 2017은 가장 최신 딥 러닝 기술 트렌드와 함께 다양한 비즈니스에서 이를 어떻게 적용하고 있는지 그 사례들을 소개하는 컨퍼런스와 GPU 기반 최신 딥 러닝 프레임워크를 활용하여 실제 실습을 해보는 Deep Learning Institute 세션으로 나누어 진행
AI D/L에 꼭 필요한 최대 GPU 생산 업체인 nVIDIA 세미나 현장으로!!! 가보시죠...
더이상 그래픽 회사가 아닌 nVIDIA... 어떻게 전략을 짜고 있는지 낱낱이 파헤쳐 보겠습니다.
AWS 세미나 보다도 사람이 더 많았던 것 같습니다.
자리가 없어서 뒤에 서서 청강하시는 분들도 엄청나게 많으셨습니다.
NVIDIA Keynote
Shanker Trivedi
NVIDIA, SVP of Enterprise Business
새로운 컴퓨팅 시대가 열리고,
그 시대안에는 Autonomous Machines이 주를 이룰 것이라고 언급하네요~
해당 머신을 돌리려면 nVidia의 TENSORRT3를 써야한다고 말하고 있습니다.
Powering AI Robots with Deep Learning
장병탁 교수
서울대학교
인공지능 로봇 연구는 인공지능 초기인 1960년대에 일찌기 시작되었다. 그러나 로봇 하드웨어와 컴퓨팅 파워의 부족으로 그 발전이 매우 느렸다. 1990년대 중반이 되어서야 대학교에 이동로봇 연구실들이 생겨나면서 로봇 시각과 자율 이동 연구가 본격적으로 시작하였다. 2000년대에는 Nao, PR2 등의 연구용 휴머노이드 로봇들이 등장하고, ROS 로봇운영체제 오픈소스 커뮤니티가 생기면서 소프트웨어가 빠르게 발전하기 시작하였다. 또한 최근 들어, 클라우드 컴퓨팅과 4G 통신 환경이 발전하고, 빅데이터와 GPU에 의해 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 인공지능 로봇의 시대가 오고 있다. 본 발표에서는 인공지능 로봇의 최신 산업화 및 응용 사례들을 살펴보고 그 배경이 되는 딥러닝 인공지능 기술을 분석한다. 앞으로 제4차 산업혁명 시대에 인공지능 로봇이 가져올 임팩트와 인공지능의 미래에 대해서 논의한다
AI가 발전하다가 한때 침체기에 빠졌으나,
D/L의 발전으로 지금 AI시대가 다시 화두가 된다는 교수님의 말씀!!!
하지만, 개인적인 생각으로는 GAN, oneshot learning까지는 아직 멀지 않았나 싶다...
인터콘티넨탈의 점심식사!!!
생각보다 연잎밥이 너무 맛났다.
Infrastructure for the Intelligence Big Bang
ICT Big Bang이 여러 차례 일어나 왔고, 다가올 4차 산업혁명에서 AI는 중요한 역할을 하고 있음. 이러한, AI의 Big Bang을 위한 통신사업자의 Infrastructure는 중요한 역할을 할 것이다. 또한 AI Big Bang의 시대에서는 Network의 역할은 지금과는 다른 형태로 변해야 하며, Network Storage와 Computing power가 local에 있는 것과 동일한 성능을 발휘할 수 있도록 속도가 올라가야 한다. 이를 위해 통신사업자의 Network는 바뀌고 있고, 5G가 이러한 역할을 해줄 것임. 또한, 4차 산업혁명에서의 cloud는 GiGA-Connected Intelligence가 되어야 하며, Data의 Intelligent Eco도 중요한 축이 되어야 한다. 이러한 Infrastructure 기반에서 생태계의 확장과 상호 협업이 AI Big Bang 시대를 이끌 것이다.
개인적으로 KT 섹션은
5G를 비롯하여 KT 홍보성이 짙었다...
KSB: 지식융합 인공지능 서비스 프레임워크
KSB융합연구단는 머신러닝/딥러닝 모델을 이용한 다양한 도메인의 지능서비스를 쉽게 만들어서 서비스를 할 수 있도록 하는 지식융합 인공지능 프레임워크를 개발 중에 있다. 본 발표에서는 현재 개발 중인 지식융합인공지능 프레임워크를 소개
사기업 뿐만 아니라 ETRI에서도 별도 협력단을 꾸려 AI를 심도 있게 연구하고 있다는 사실이 놀라웠다.
딥러닝으로 풀어보는 미래 사회, 그리고 HPE의 준비
정석원 부장 / HPE
HP또한 과거 스토리지 판매에 앞서 AI시대에 맞는 전략을 이야기 해주고 있다...
Surromind Robotics: Always with You
김병희 CTO / Surromind Robotics
AI startup 섹션을 중간에 옮겨서 청강하였는데...
실리콘벨리의 유니콘 기업처럼 스타트업 오너가 직접 영어로 심사위원들에게 스피치하는 자리였다.
처음에는 외국인이 발표하나 싶었는데...모두 한국 오너였다.
심사위원들의 예리한 질문에 스타트업 오너들이 성심성의껏 답변하는 모습들이 인상적이였다.
VR 체험존
nVIDIA는 VR도 개발하고 있었다.
상당히 성숙도가 높아보였고, 그립을 이용하여 카드를 옮기면 해당 카드를 AI가 인식해서 동일한 패를 꺼내는 기술이였다.
DL frameworks on Volta using CUDA9 and cuDNN7
Opensource DL frameworks, focusing on TensorFlow™, will harness the performance of Volta to deliver dramatically faster training times and higher multi-node training performance, since the new NVIDIA® Tesla® V100 accelerator incorporates the powerful new Volta™ GV100 GPU. In particular, Volta-optimized versions of GPU accelerated SDKs such as CUDA 9 toolkit, cuDNN 7, cuBLAS, fast multi-GPU collectives (called NCCL v2.0) and NVIDA driver leverage the new features of the Volta GV100 architecture to deliver higher performance for both deep learning inference and training.
Ndinia josh Park 연구원님의 발표...
실제 nDINIA 아키텍쳐와 현재 개발중인 제품을 설명 해주셨다.
기상 이벤트 예측을 위한 딥러닝 연구
태풍/홍수/침수 등의 기상 이벤트 예측 연구는 WRF, UM, MPAS 등과 같은 수치 모델을 활용한 수퍼컴퓨터(HPC) 시뮬레이션을 기반으로 수행되어 왔다. 이러한 수치 모델 기반의 연구에서 벗어나 최근 다양한 분야에서 혁신을 보이고 있는 딥러닝 기술을 적용한 기상 이벤트 연구 사례를 소개하고 향후 발전 방향 및 발전 가능성을 살펴본다. 특히, 기상 레이더 영상이나 인공위성 영상 등과 같은 기상 센싱 정보를 분석하여 태풍 경로 및 강우량 예측 등의 연구 내용을 소개하고, 일반적인 영상 처리와 다른 기상 영상 처리의 특징 등을 짚어본다.
기상분야에 AI는 정말 도입되어야 한다.
한국과학기술정보연구원에서 연구를 잘하고 계셨다.
세미나 이벤트
퓨어스토리지의 이벤트가 가장 크게 열렸다.
지극히 개인적인 총평....
nVIDIA는 더이상 그래픽 회사가 아니였다.
최근 주가도 엄청나게 올랐다는 기사도 여러번 접하였다.
AI의 가장 큰 이슈는 데이타 라벨링과 고성능 컴퓨팅 파워라고 본다.
GPU로 시작한 nVIDIA가 향후 AI 시대에 한꼭지를 맡을 것이다.
현재 전자제품에 반도체가 꼭 들어가는 것처럼...
향후 AI 시대에는 nVIDIA의 제품을 꼭 써야만 승산이 있는 날이 오지않을까??? 생각한다.
