엔비디아, 튜링 아키텍처 기반 ‘타이탄 RTX’ 출시 2018.12.04
- 튜링 기반 타이탄 GPU로, 가장 까다로운 요구사항을 가진 전세계 PC 사용자들에 130 테라플롭의 딥 러닝 성능과 11 기가레이의 레이 트레이싱 성능 제공

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 세계에서 가장 강력한 데스크톱 GPU로, 인공지능(AI) 연구와 데이터 과학, 창의적 애플리케이션을 위한 획기적인 성능을 제공하는 엔비디아 타이탄(TITAN) RTX를 발표했다.

T-Rex로 불리우는 엔비디아 튜링(Turing) 아키텍처 기반의 타이탄 RTX는 130 테라플롭(teraflops)에 달하는 딥 러닝 성능과 11 기가레이(GigaRays) 규모의 레이 트레이싱 성능을 제공한다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “튜링은 엔비디아가 10년만에 이룬 최대의 기술 진보로, 셰이더, 레이 트레이싱, 딥 러닝을 융합해 GPU를 재 창조한 것”이라며, “T-Rex의 출시로 개발자, 과학자 및 콘텐츠 제작자 등 가장 까다로운 요구사항을 가진 전세계 수백 만의 PC 사용자들도 튜링을 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다.

궁극적 PC GPU

2006년 쿠다(CUDA) GPU 출시 이래 가장 큰 도약이자, 1만여년의 엔지니어링 노력의 결과로 탄생한 튜링은 레이 트레이싱을 가속화하는 새로운 RT 코어와 AI 교육 및 추론을 위한 새로운 다중정밀 텐서(Tensor) 코어를 특징으로 한다. 이 두 가지 엔진은 보다 강력해진 컴퓨팅, 향상된 래스터화(rasterization) 기능과 결합돼 다양한 산업분야에 걸친 수백만 명의 개발자, 설계자, 아티스트들의 작업을 혁신할 기능을 구현한다.

고도의 컴퓨팅을 요하는 다양한 애플리케이션을 위해 설계된 타이탄 RTX는 AI, 실시간 레이 트레이싱 그래픽, 차세대 가상 현실 및 고성능 컴퓨팅의 탁월한 조합을 제공한다. 주요 특징은 다음과 같다.

• 576개의 다중정밀 튜링 텐서 코어를 통해 최대 130 테라플롭의 딥 러닝 성능 제공

• 72개의 튜링 RT 코어로 초당 최대 11 기가레이의 실시간 레이 트레이싱 성능 제공

• 초당 672 기가바이트(GB) 대역폭의 24GB 고속 GDDR6 메모리 지원: 전 세대 타이탄 GPU 대비 2배 높은 메모리로 대형 모델 및 데이터 세트에 이상적

• 초당 최대 100GB의 데이터 전송속도를 지원하는 엔비디아 NV링크(NVIDIA NVLink)로 두 개의 타이탄 RTX GPU를 연결해 메모리 및 컴퓨팅 확장 가능

• 실시간 8K 비디오 편집을 위한 뛰어난 성능과 메모리 대역폭 제공

• 버추얼링크(VirtualLink) 포트로 차세대 VR 헤드셋에 필요한 성능 및 연결성 지원

AI 연구자와 딥 러닝 개발자를 위해 설계된 타이탄 RTX

타이탄 RTX는 AI 연구자와 개발자를 위해 PC를 슈퍼컴퓨터로 전환시킨다. FP32부터 FP16, INT8, INT4에 이르는 획기적인 성능을 위한 다중정밀 튜링 텐서 코어를 제공하여, 한층 빠른 신경망 교육과 추론을 가능케 한다. 또한, NV링크와 더불어 전 세대 타이탄 GPU 대비 두 배 높은 메모리 용량을 지원해 연구자들이 대규모 신경망과 데이터 세트를 실험할 수 있는 역량을 제공한다.

데이터 사이언티스트를 위한 완벽한 GPU

데이터 사이언티스트를 위한 강력한 도구인 타이탄 RTX는 엔비디아 래피즈(RAPIDS)로 데이터 분석을 가속화한다. 래피즈 오픈 소스 라이브러리는 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터 과학 워크플로우와 완벽히 통합되어 머신 러닝 속도를 향상시킨다.

콘텐츠 제작자들의 작업 역량 확대

타이탄 RTX는 창의적인 애플리케이션에 실시간 레이 트레이싱과 AI의 역량을 제공해 5백만여의 PC 기반 콘텐츠 제작자들이 더욱 빠르게 반복 작업을 할 수 있도록 돕는다. 또한 실시간 8K 비디오 편집에 필요한 연산 능력과 메모리 대역폭을 제공한다.

[출시 정보]
타이탄 RTX는 2018년 12월 말 미국과 유럽에서 출시될 예정이며, 가격은 미화 2,499달러이다.
엔비디아, 튜링 아키텍처 기반 ‘타이탄 RTX’ 출시
 
 
 
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