컴퓨텍스

NVIDIA - AI PC 발표

손쉬운 AI 모델 최적화와 나만의 플러그인 만들기까지!

QM포시포시

247 87322 188 2025.05.20 01:00

<p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/19/9b81d12ea1354304e7af80476442ab7f.jpg" alt="퀘이사존"><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentcolor currentcolor; width: 800px; max-width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"><span style="color: rgb(255, 255, 255); font-size: 24px;">NVIDIA - AI PC 발표</span></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    오늘날 AI라는 키워드를 빼고 PC 및 IT 관련 이야기를 안 하기는 쉽지 않습니다. 그만큼 AI라는 키워드가 정말 생활 깊숙이 들어왔는데요. 엔비디아는 이번 컴퓨텍스 2025 행사 발표에서 게이밍뿐 아니라 AI PC와 관련 발표도 진행했습니다. 엔비디아가 준비한 AI PC 발표 내용은 무엇인지 확인해 보도록 하겠습니다. </p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="color: rgb(255, 255, 255); font-size: 24px;">AI 모델 최적화를 간편하게, TensorRT for RTX</span><span style="font-size: 12pt;"></span></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/19/db6e23ba1a875dc2b68bf0aa3a79e5ec.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 600px;"><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/3c43702f0a22b154bfb1fca6ed9f5d12.jpg" alt="퀘이사존" style="font-weight: 400; background-color: initial; width: 800px; height: 450px;"></p><p style="text-align: center; "><span><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/38fcdf6def889d5d5b92433bd4bc2693.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 450px;"></span><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    먼저 AI PC와 관련된 개발자를 위한 내용이 발표되었습니다. 오늘날에는 정말 다양한 AI 모델이 있습니다. 실행하고자 하는 AI 모델을 최적화하여 RTX 시스템에서 최고의 성능 발휘하기 위해서는 많은 노력이 필요합니다. 양자화<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Quantization)</span> 등 AI 모델 자체를 최적화하는 방법이 있습니다. 하지만 하드웨어도 정말 다양한 것이 문제입니다. 당장 RTX 20 ~ 50 시리즈만 해도 각기 아키텍처가 다르고, AI 연산을 위한 텐서 코어<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Tensor Core)</span>도 조금씩 다릅니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    이러한 문제를 해결하기 위해 엔비디아는 TensorRT for RTX를 발표했습니다. 기존에 알려진 TensorRT와 성능은 동일하지만, TensorRT for RTX는 앱이 설치되거나 AI 모델을 처음 실행할 때, 구동하고 있는 시스템 GPU에 맞게 JIT<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Just-in-Time)</span> 방식으로 최종 최적화가 됩니다.</p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="color: rgb(255, 255, 255); font-size: 24px;">NVIDIA NIM 업데이트</span></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/19/f0ee6deda716839711c6a64f930baddf.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 600px;"><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/8bbe8cce5161b7cb55f13cc578cd35ea.jpg" alt="퀘이사존" style="font-weight: 400; background-color: initial; width: 800px; height: 450px;"></p><p style="text-align: center; "><span><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/ed7e8866eb27b3bd32e7d95691eb60fe.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 450px;"></span><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    AI 개발을 더욱 쉽게 하기 위해 엔비디아는 지난 CES 2025 행사에서 NVIDIA NIM을 발표했습니다. NVIDIA NIM은 AI 모델을 최적화된 컨테이너로 제공하는 추론 마이크로 서비스입니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    이 NVIDIA NIM에 Flux용 Image NIM이 새롭게 공개되었습니다. FluxDev의 고속 버전인 Snell 모델이 포함되어 있으며, FluxDev 자체도 더 많은 GPU와 호환되도록 업데이트하고 있습니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    NVIDIA NIM을 활용한 워크플로우 예제인 AI Blueprint도 오픈 소스로 제공되어 개발자가 쉽게 AI를 개발하고 커스터마이즈 할 수 있습니다.</p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><span style="color: rgb(255, 255, 255); font-size: 24px;">Project G-Assist, 유저 플러그인으로 생태계 강화</span><span style="font-size: 12pt;"></span></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/a77bec09b52a4817f755bdba8962b54b.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 450px;"><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/9a11c39628645e4f5d6fa7487abbe990.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 450px;"></span><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2025/05/15/736b57c4e98a04f6a880c4f1e3d09236.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 450px;"></span><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentColor currentColor;width:800px;max-width: 100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="800" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);"><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    엔비디아는 지난 3월 Project G-Assist를 발표했습니다. 음성 또는 텍스트 명령으로 RTX AI PC 시스템을 간편하게 제어하고 최적화할 수 있는 기능입니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    엔비디아는 이 Project G-Assist의 커뮤니티 확장을 발표를 했습니다. 커뮤니티 제작 플러그인과 깃허브<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(GitHub)</span>에 오픈소스 샘플을 발표했습니다. 엔비디아는 이 플러그인 제작을 전혀 모르는 초보자도 만들 수 있을 정도로 쉽다고 강조했습니다. JSON 명령어 정의와 파이썬<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Python)</span> 로직 기반 구조로 설계되어, 챗GPT<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(ChatGPT)</span>로 플러그인 코드를 짤 수 있습니다.</p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px">    이러한 커뮤니티 플러그인을 통해 제미나이<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Gemini)</span>를 활용한 실시간 검색 / 디스코드<span style="color: rgb(156, 156, 148); font-size: 14px;">(Discord)</span>에 연동해 영상 및 메세지 전송 / IFTTT로 음악 재생 및 뉴스 팟캐스트 등 자동화 / SignalRGB로 조명 제어 등이 가능하다고 예시를 들었습니다. </p><p align="justify" style="text-align: justify; line-height: 2;min-height: 30px"><br></p><p align="justify" style="text-align: center; line-height: 2; min-height: 30px;"><span style="color: rgb(120, 255, 120); font-size: 20px;"><a href="https://www.nvidia.com/en-us/software/nvidia-app/g-assist/" target="_blank">엔비디아 Project G-Assist 다운로드</a></span></p></td></tr></tbody></table><p style="line-height: 2;"></p></div><div align="center"><br></div><div align="center"><br></div><div align="center"><br></div><div align="center"><p style="text-align: center; line-height: 2;"><img style="width: 800px;" src="https://img2.quasarzone.co.kr/editor/2025/05/12/7e4731295161eef8812cfbbb5f1d2f7a.png"></p><p style="line-height: 2;"></p></div><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; "><br></p><p style="text-align: center; line-height: 2;"><img style="width: 800px;" src="https://img2.quasarzone.co.kr/editor/2020/05/11/22322c398032dd46898cd9812349cd1e.jpg"></p><p style="text-align: center; line-height: 2;"><span style="color: rgb(255, 255, 254); font-size: 16px;"><a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ko" target="_blank">퀘이사존의 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.</a></span><br></p><div class="content_copy">[이 게시물은 퀘이사존님에 의해 2025-06-11 19:33:18 컴퓨텍스 2025게시판에서 복사 됨]</div>