NVIDIA – 컴퓨팅 파워의 미래
글로벌 비즈 나우
1. 세 줄로 요약하는 엔비디아
·인공지능, 게임, 데이터 센터, 그래픽 등의 분야를 위한 GPU (graphics processing unit)와 CPU (central processing unit) 칩을 디자인하는 팹리스 (fabless) 기업
·올해 1분기 매출은 약 76억 달러 (한화 약 9조 7천억원)를 기록하며 지난해 같은 기간 대비 1.5배 가까운 매출. NVIDIA RTX 등 게임과 전문가용 비주얼 플랫폼, 데이터 센터용 인공지능 반도체 분야에서 높은 판매 실적
·가상화 그래픽과 인공지능 시장의 성장, 미국 정부의 자국 반도체 산업 지원책에 따른 성장 기회 및 인텔, AMD 등 경쟁사들과 각축전 예상
2. 한 눈에 살펴보기
3. 사업 분야
엔비디아의 주요 사업은 게이밍 (Gaming), 데이터 센터 (Data Center), 전문 시각화 플랫폼 (Professional Visualization Platforms) 등 크게 세 분야로 나뉩니다. 각 분야별 세부 내용은 다음과 같습니다.
1) 게이밍 (Gaming)
게이밍 분야는 엔비디아의 대표 제품인 GPU와 이를 탑재한 그래픽카드를 포함합니다. 고사양의 PC 게임을 즐기기 위해선 성능 좋은 GPU가 필수입니다. 자신이 좋아하는 최신 게임을 즐기기 위해 게임 팬들은 가능한 좋은 그래픽카드를 원합니다. 고급 게임 그래픽의 핵심은 현실감인데 게임 세계를 얼마나 실감나게 구현해 냈는가가 중요합니다.
엔비디아의 최근 분기 보고서에 따르면 게이밍 분야에서 엔비디아가 벌어들인 수익은 지난해 같은 기간 대비 50% 이상 늘었습니다. 이는 지포스 (GeForce) GPU 라인과 게임 콘솔용 SoC (System on a chip) 반도체에서 주로 발생했습니다.
엔비디아가 암페어 (Ampere) 아키텍처를 기반으로 2020년 9월 출시한 GeForce RTX 30 시리즈는 매출 증대를 견인한 주인공입니다. RTC 30 시리즈는 2020년 9월 판매가 시작됐고, 성능에 따라 GeForce RTX 3060 (엔비디아 홈페이지 판매가 $329)부터 GeForce RTX 3090 (엔비디아 홈페이지 판매가 $1,499)까지 7가지 모델이 있습니다.
여기서 중요한 기술 RTX가 등장합니다. RTX는 Ray Tracing Texel eXtreme의 약자로 컴퓨터 그래픽에서 빛과 그림자를 최대한 현실 세계와 비슷한 느낌이 나도록 구현하는 엔비디아만의 렌더링 기술입니다.
레이 트레이싱 (ray tracing)은 ‘광선을 추적한다‘는 뜻을 가진 광원 처리 기법입니다. 이 기술은 컴퓨터로 작업한 3D 이미지에서 물체와 물체 사이에 생길 수 있는 반사나 그림자 효과를 디자이너가 미리 그려 놓지 않고 자동으로 생겨 나도록 하는 기술입니다.
물에 비친 사람의 모습을 표현할 경우, 레이 트레이싱 기법을 쓰지 않으면 디자이너가 미리 물에 비치는 사람의 모습을 예상해서 설정해 놓아야 합니다. 그러나 레이 트레이싱은 이 효과를 프로그램이 알아서 계산해 표현하도록 합니다. 따라서 훨씬 사실적인 느낌을 나타낼 수 있습니다.
반면 계산 작업이 필요하기 때문에 소프트웨어와 하드웨어 모두 그런 작업을 수행할 수 있도록 뛰어난 성능이 필요합니다. 엔비디아의 RTX가 바로 이를 가능하게 해주는 기술이고 GeForce RTX 시리즈로 상용화가 된 것입니다. RTX 기술의 활용 분야는 3D 이미지가 중요한 게임, 건축, 애니메이션, 영화, 에너지, 데이터 시각화 등 다양합니다. 아래 그림에서 왼쪽은 RTX 기능이 꺼진 이미지, 오른쪽은 RTX기능이 적용된 이미지를 보여줍니다. RTX 적용 이미지가 훨씬 사실적이고 선명한 느낌을 줍니다.
2) 데이터 센터 (Data Center)
클라우드에서 데이터를 저장하고 처리하는 기술이 발전함에 따라 데이터 센터는 지난 10년 사이 전세계에서 폭발적으로 늘었습니다. 구글, 아마존, IBM 등 대형 테크 기업들이 앞다투어 클라우드 사업을 벌였고 데이터 센터의 핵심 부품인 칩셋 수요도 증가했습니다.
ResearchAndMarkets에 따르면 미국의 경우 데이터 시장 규모는 2020년 현재 약 84억 달러이며 매년 8.6% 정도 성장해 2026년에는 131억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 데이터센터는 엔비디아 B2B 매출의 한 축을 담당하는 중요한 분야로 2021년 4분기 현재 전년 같은 기간 대비 70% 매출 성장을 보였습니다. 이는 2020년 공개된 암페어 (Ampere) 아키텍처 기반의 제품들의 판매 증가 덕분으로, 데이터센터 시장에서 저장 기능보다 추론 기능이 중요해짐에 따른 것입니다.
다음 표는 각 데이터센터에 쓰이는 엔비디아 제품을 한 눈에 보여줍니다.
가장 왼쪽 컬럼에는 데이터센터를 운영하는 대표적인 회사들이 나열되어 있습니다. 알리바바부터 아마존, 바이두, 구글, IBM, 마이크로소프트, 오라클, 텐센트, 그리고 마지막으로 NPN (Nvidia Partner Network)의 CSP (Cloud Service Provider)가 있습니다.
각 회사들은 자신들의 데이터센터 사업 전략에 따라 엔비디아뿐 아니라 다른 브랜드의 제품을 사용하기도 하며, 엔비디아 제품 중에서도 자신들에게 어울리는 모델의 제품을 선별적으로 활용합니다.
표에서 모든 회사가 현재 공통적으로 사용하는 V100은 2017년 5월 첫 선을 보인 GPU 가속기로 인공지능 연산, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅 (HPC, High Performance Computing) 작업을 저전력으로 빠르게 할 수 있습니다. 볼타 (Volta)라는 이름의 GPU 아키텍처를 기반으로 만들어져 V가 붙었습니다.
3) 전문가용 비주얼 플랫폼 (Professional Visualization platforms)
전문가용 비주얼 플랫폼 분야는 건축, 영상, 디자인, 게임 개발 등 산업용 그래픽 시장을 위한 GPU와 그래픽카드 제품을 아우릅니다. 앞서 살펴본 게이밍이나 데이터센터 분야와 달리 산업 그래픽 시장에서는 전문가 수준의 결과물이 중요합니다.
현재 엔비디아의 이 분야 주력 상품은 RTX와 Quadro 솔루션입니다. 건축 디자인, 데이터 분석 연구, 에너지 산업, 영상 이미지 작업 등 전문가들의 대규모 2D, 3D 그래픽 작업을 가능하게 해주며 전문가 워크스테이션 시장에서 절대적인 위치를 차지합니다. 게이머 등 일반 소비자들이 비싼 가격에도 지포스 (GeForce) 그래픽카드를 선호하듯, 전문가들도 최상의 결과물을 위해 최고의 그래픽카드 구입을 망설이지 않고 있습니다.
엔비디아는 그래픽카드 뿐 아니라 포토샵으로 유명한 어도비 (Adobe), 3D 이미지 제작 소프트웨어 블렌더 (Blender) 등과 함께 하드웨어 성능을 극대화할 수 있는 소프트웨어 개발에도 매진하고 있습니다. 엔비디아 없이는 현실 같은 가상 세계를 개발하는 일이 어려우며 메타버스 시스템을 만드는 거의 모든 기업들이 엔비디아의 하드웨어와 소프트웨어를 선호할 것으로 예측됩니다.
4. 핵심인물은?
젠슨 황 (Jensen Huang)은 오늘의 엔비디아를 있게 한 주인공입니다. 대만 태생인 그는 9살 때 부모를 따라 미국으로 이주한 뒤 오리곤 주립 대학교와 스탠포드 대학교에서 전자공학을 전공했습니다. 졸업 후 AMD (Advanced Micro Devices)에서 반도체 디자이너로 일한 경력이 있습니다. 엔비디아는 그가 스탠포드 대학을 졸업한 이듬해인 1993년 세웠으며 현재까지 CEO를 맡고 있습니다.
젠슨 황은 2020년 GTC (GPU Technology Conference)에서 자사의 가상화 통합 솔루션인 옴니버스 (Omniverse)를 알리기 위해 메타버스 (metaverse) 개념을 강조했습니다. 엔비디아가 지향하는 메타버스는 상호작용 (interactive), 실감 (immersive), 협력 (collaborative)이라는 3가지 키워드로 요약됩니다.
엔비디아는 흔히 CEO 젠슨 황 (Jensen Huang)으로 대표되지만 공동 창업자 크리스 말라초프스키 (Chris Malachowsky)와 커티스 프리엠 (Curtis Priem)의 역할도 빼놓을 수 없습니다.
크리스 말라초프스키는 엔비디아를 세우기 전 휴렛패커드와 선마이크로시스템즈에서 엔지니어링 부문을 리드했으며, 집적 회로 개발에 대한 특허만 40여개를 보유하고 있습니다. 현재도 여전히 엔비디아의 주요 제품 개발과 연구 업무를 이끌고 있습니다.
커티스 프리엠은 앞서 두 사람과 함께 엔비디아를 세운 뒤 1993년부터 2003년까지 엔비디아 CTO를 지냈으며 2003년을 끝으로 엔비디아를 떠났습니다.
현재 엔비디아의 기술력을 책임지는 CTO는 마이클 카간 (Michael Kagan)입니다. 그는 1999년 이스라엘의 고성능 네트워킹 기술 기업 ‘멜라녹스 (Mellanox)’를 세운 인물로 2019년 엔비디아가 멜라녹스를 인수하며 엔비디아에 합류하게 되었습니다.
5. 엔비디아의 미래는?
지금까지 엔비디아의 경쟁력이 고품질 그래픽카드를 중심으로 게이머들과 비주얼 전문가들이 주요 소비자였다면, 자율주행 분야는 엔비디아의 미래를 책임질 새로운 금광입니다. 머지 않은 미래에 일반화될 자율주행의 브레인을 엔비디아가 만들고 있습니다.
여기서 한 가지 생각해볼 개념은 ‘자율주행차’와 ‘자율주행’의 차이입니다. 두 단어는 얼핏 비슷해 보이지만 약간 다릅니다. 자율주행차는 ‘차량’에 방점을 찍고 있고, 자율주행은 ‘기술’에 포인트를 둔 표현입니다. 따라서 자율주행차는 현대, 볼보 같은 카 메이커들이 유리합니다. 자동차가 어떻게 굴러가는지, 소비자들에게 어떻게 어필해야 잘 팔리는지 등 비즈니스에 대한 노하우를 갖고 있습니다.
반면 자율주행은 그렇지 않습니다. 자율주행에 필요한 기술을 개발하고 운영할 수 있는 실력만 있다면 카 메이커들과 협력하거나 자력으로 비즈니스를 펼칠 수 있습니다.
엔비디아는 후자 즉 자율주행에 강점을 가진 회사입니다. 특히 엔비디아는 자율주행을 위한 단편적인 어느 한 기술에만 집중하는 것이 아니라 플랫폼 전략을 펼치고 있다는 점에 주목해야 합니다. 자율주행에 필요한 기술을 오픈 플랫폼 형태로 공개해 다른 개발자나 회사들이 엔비디아 생태계 안에 들어와서 활동할 수 있도록 합니다. 모바일 시장에서 구글이나 애플이 취하는 것과 흡사한 모양새입니다. 따라서 자율주행 시장이 커지고, 관련 기술에 대한 수요가 늘어날수록 엔비디아의 플랫폼과 매출은 동반 성장하게 될 것입니다.
엔비디아와 메르세데스 벤츠의 사례를 살펴보겠습니다. 다음 그림은 두 회사가 무인자동차 개발을 위해 어떤 협업을 하는지 잘 보여줍니다.
첫번째 그림은 엔비디아의 추론 아키텍처인 DRIVE Hyperion 플랫폼에서 도로 데이터를 수집하고 테스트를 하는 과정입니다. DRIVE Hyperion 자율주행 2단계 (부분 자동화)를 목표로 합니다.
두번째 단계는 엔비디아의 인공신경망 모델 개발 인프라 DGX A100을 이용해 첫 단계에서 수집한 도로 데이터를 수치로 환산한 다음 자율주행 연산 모델을 학습시킵니다.
그 다음 과정은 자율주행차가 시뮬레이션을 하며 실전 운행에 들어가기 전 연습을 하는 단계입니다. 자율주행차가 신속하고 안전하게 운전할 수 있는 계산은 차가 아닌 데이터 센터에서 담당하는데 이 때 엔비디아 솔루션 DRIVE Constellation이 쓰입니다.
실제 주행을 하는 네번째 단계에선 엔비디아 DRIVE AGX 플랫폼이 쓰입니다. 이 플랫폼은 주행 중 발생하는 수많은 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하면서도 전력 소모가 많지 않도록 설계되어 있습니다. 엔비디아는 AGX 플랫폼을 ‘in-vehicle computer’ 즉 자율주행 차량 내 컴퓨팅 시스템이라고 부릅니다.
마지막 다섯번째 단계에서도 DRIVE AGX 플랫폼이 쓰입니다. 네번째 단계에서 수집한 주행 데이터를 모델링하고 시각화 합니다. 뿐만 아니라 차량 내부 탑승객의 목소리, 얼굴 표정 등을 분석해 단순히 운전뿐 아니라 사용자와 차량의 커뮤니케이션이 잘 이뤄질 수 있도록 합니다.
이렇듯 자율주행 전과정에 엔비디아가 만든 칩셋과 소프트웨어들이 들어갑니다. 차량 외관이나 각종 인테리어는 실제 차량을 제작하는 회사가 담당하겠지만 자율주행의 핵심은 엔비디아가 맡습니다. 향후 자율주행 뿐 아니라 로보틱스 등 고차원의 인공지능 기술을 활용한 자동화 시스템 시장이 커짐에 따라 엔비디아의 역할도 중요해질 것입니다.
