당신의 가장 놀라운 기술 혁신, 여기에서 시작하세요.

NVIDIA가 최신 NVIDIA 기술에 대한 전문가와의 연결, 인사이트, 그리고 교육을 통해 여러분의 가장 복잡한 워크로드를 어떻게 지원할 수 있는지 확인해보세요. 가속 컴퓨팅, 컴퓨터 비전, 자율주행, 사이버 보안, 디지털 트윈, 로보틱스 등 다양한 주제를 가지고 기술 전문가가 진행하는 세션을 살펴보세요.

개발자를 위한 주요 세션

오토노머스 머신과 자율주행 자동차

보다 안전하고 효율적인 자율주행 자동차 개발을 위한 최신 기술에 대해 알아보세요. 자율 주행, 종합적인 자동차 시뮬레이션, 로보 택시, 트럭 운송, 매핑 등 분야의 최신 기술 발전에 대해 알아보세요.

  • 주요 오토모티브 세션

    CARIAD, Mercedes-Benz, Pony.ai, TuSimple과 Valeo 및 ZF와 같은 1순위 공급업체들은 소프트웨어, 아키텍처, AI 컴퓨팅, 센서 활용 등 자율주행 자동차의 최신 혁신과 발전을 선보입니다.

  • 자율주행 자동차

    ETH Zürich, Ottonomy, Ouster 등이 인식, 고성능 센서 활용을 포함한 최신 기술 발전을 활용하여 완전하게 지능형이자 더욱 안전한 차량을 개발하는 방법을 소개합니다.

  • AI 인프라

    BMW, Cruise, Microsoft, Stellantis, Zoox 등은 고성능 컴퓨팅 솔루션이 자율주행 소프트웨어를 개발, 학습, 테스트, 검증하는 데이터센터에서 자율주행 자동차가 어떻게 개발되는지 소개합니다.

  • 시뮬레이션

    BMW Group, DeepScenario, dSPACE, Luminar, Renault 등이 정확도 높은 클라우드 기반 시뮬레이션으로 실제 세계에서 자율주행 자동차의 보급을 가속화하는 방법에 대해 이야기합니다.

  • 설계 및 제조

    ESI Group, Hexagon, Maya HTT, Volvo Trucks Group Technology 등은 운송, 제조, 자동차 분야에 고성능 컴퓨팅과 그래픽을 위한 GPU를 활용하는 혁신적인 방법을 선보입니다.

컴퓨터 비전과 영상 분석

NVIDIA GTC에서 비전 AI 앱 개발을 강화하세요. 최신 혁신, 개발자 도구, 업계 모범 사례 등을 확인하세요.

이미지 제공: DataFromSky

Cybersecurity

Learn how AI is transforming cybersecurity. Get training, insights, and access to experts on the latest innovations in AI and cybersecurity.

Image courtesy of DataFromSky

Data Science and AI

See your life’s work realized with AI and data science. Join thousands of other professionals, leaders, and innovators at this GTC to learn AI and data science from the world’s most advanced data teams.

  • Accelerating the End-to-end Data Science Life Cycle Across Tasks and Teams

    > William Benton | Principal Product Architect, NVIDIA

    > Sophie Watson | Technical Product Marketing Manager 

    Savvy practitioners love to dive deep into machine-learning techniques, but they know that even the most elegant technique isn't the whole story. To get business value from AI, you'll need to build a machine-learning system, which means coordinating cross-functional teams, polyglot services, and diverse data sources. Learn how NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA EGX, and the RAPIDS Accelerator for Apache Spark provide benefits across an entire machine-learning system: accelerating discovery, model training, and model serving, feeding a feature extraction pipeline tens of times faster by running Apache Spark queries on Ampere GPUs and making all of this power accessible.

  • Building AI-Based Recommender System Using the Power of Deep Learning and GPU

    > Khalifeh AlJadda | Senior Director of Data Science, The Home Depot

    Recommender systems play a crucial role in any ecommerce platform. Therefore, it's very important to build a personalized, scalable, and reliable recommender system that proactively helps shoppers discover products that engage them while on the website, and then re-engage them with products and content that align with their interest after they leave the website via email, social media, or other marketing channels.

    I'll cover our transformation at The Home Depot to an AI-based recommender system leveraging the power of deep learning and GPU. We'll discuss how we train and deploy real-time deep-learning models to enable personalized recommendations at scale.

  • Conversation AI Demystified

    > Sirisha Rella | Product Marketing Manager, NVIDIA

    Conversational AI technologies are becoming ubiquitous, with countless products taking advantage of automatic speech recognition, natural language understanding, and speech synthesis coming to market. Thanks to new tools and technologies, developing conversational AI applications is easier than ever, enabling a much broader range of applications, such as virtual assistants, real-time transcription, and many more. The talk will be composed of two parts. We'll start with an overview of the conversational AI landscape and discuss how any organization can start developing conversational AI applications today. Then we'll demonstrate how to build and deploy end-to-end conversational AI pipelines using NVIDIA Riva.

  • Using NeMo-Megatron to Build Large-scale, Localized Language Models: From Data Preparation to Training and Deployment to Production

    > Miguel Angel Martinez | Senior Deep Learning Solution Architect, NVIDIA

    > Meriem Bendris | Senior Deep Learning Solution Architect, NVIDIA 

    Recent advances in natural language processing demonstrate the capability of large-scale language models (e.g. GPT-3) to solve a variety of NLP problems with zero shots shifting from supervised fine-tuning to prompt engineering/tuning. However, building large language models raises challenges on data preparation, training, and deployment. In addition, while the process is well-established for a few dominant languages such as English, its execution on localized languages remains limited. We'll give an overview of the end-to-end process for building large-scale language models, discuss the challenges of scaling, and describe some existing solutions for efficient data preparation, distributed training, model optimization, and distributed deployment.

  • Fast, Scalable, and Standardized AI Inference Deployment for Multiple Frameworks, Diverse Models on CPUs and GPUs with Open-Source NVIDIA Triton

    > Shankar Chandrasekaran | Product Marketing Manager, NVIDIA

    > Mahan Salehi | Product Manager, NVIDIA

    We'll go over NVIDIA Triton Inference Server software and what's new. Triton is an open-source inference-serving software for fast and scalable AI in applications. Learn how Triton helps deploy models from all popular frameworks—including TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT, RAPIDS FIL (for XGBoost, Scikit-learn Random Forest, LightGBM), OpenVINO, Python, and even custom C++ backends. Also learn about the features that help optimize inference for multiple query types—real-time, batch, streaming, and model ensembles.

게임 개발

GTC의 게임 개발 트랙을 통해 최신 RTX 실시간 레이 트레이싱, DLSS, GeForce NOW의 최신 소식을 확인하세요.

  • RTX SDK: 차세대 게임 라이팅의 토대

    > Alexey Panteleev | Distinguished DevTech Engineer, NVIDIA

    NVIDIA는 실시간 라이팅과 노이즈 제거를 위한 SDK 3가지를 제공합니다. RTXDI는 직사광선과 레이 트레이싱된 그림자를 위해 최대 수백 가지의 조명에서 베이킹 없이 추출한 몇 종의 리샘플링 알고리즘을 구현합니다. RTXGI는 동적으로 업데이트되는 레이 트레이싱된 라이트 프로브 그리드를 활용해 간접 조명을 예측합니다. 마지막으로 NRD 통합이 간편한 패키지의 실시간 노이즈 제거 알고리즘 모음을 제공합니다.

  • Cyberpunk 2077의 레퍼런스 패스 트레이싱(Path Tracing)

    > Evgeny Makarov | Principal Engineer in the Developer and Perf Technology Group, NVIDIA

     > Jakub Knapik | Art Director of Lighting 겸 FX - CD Projekt RED

    아름다운 이미지는 일반적으로 기존 렌더링 파이프라인에 기반해 여러 조명 현상을 표현하기 위한 조명 아티스트의 엄청난 노력이 필요합니다. 만약 강력하고 표현력이 우수하며 아티스트가 현재의 제약이나 모든 형태의 편향을 고려하지 않고도 활용할 수 있는 레퍼런스 렌더러가 있다면 어떨까요? 그래서 레퍼런스 패스 트레이서가 등장하게 되었습니다. 이 도구의 등장으로 우선 원하는 게임 콘텐츠 개발이 자유로워졌지만 이제 이 도구는 렌더 패스 검증과 개선의 토대로도 활용할 수 있게 되었습니다. 본 세션에서는 Cyberpunk 2077에서 레퍼런스 이미지 생성을 위해 DirectX 레이 트레이싱을 완전히 활용한 패스 트레이서 통합의 주요 요소를 다루고, 이것이 여러 팀에 미친 영향과 개발 파이프라인에서 일어난 변화 등에 대해 다루게 됩니다.

  • NVIDIA DLSS 소개 및 게임 통합

    > Andrew Edelsten | NVIDIA

    NVIDIA Deep Learning Super Sampling(DLSS)은 시공간 업샘플링과 NVIDIA Tensor Cores를 현명하게 활용하는 딥 러닝과 AI를 활용해 게임 프레임 속도를 높입니다. 본 세션을 통해 발표자는 DLSS를 가능하게 한 기반 기술을 살펴보고 DLSS를 새 게임 엔진에 통합하기 위한 방법을 설명할 예정입니다. DLSS를 위한 엔진 요구 사항과 통합 시 필요한 사항에 대해 알아보세요. 마지막으로 이번 세션에서는 일반 DLSS 디버깅 도구와 최종 프레임의 이미지 품질에 부정적인 영향을 줄 수 있는 일반적인 문제 해결 방법을 다룹니다.

  • 산업용 디지털 휴먼의 중요성

    > Markus Gross | Vice President of Research, Walt Disney Studios

    > Simon Yuen | Director of Graphics and AI, NVIDIA

    > Matt Workman | Developer, Cine Tracer

    > Sarah Bacha | Head of Research and Innovation, Cedrus AI

     > Vladimir Mastilovic | VP of Digital Humans Technology, Epic Games

    기술 및 비즈니스 전문가와의 패널 토론에 참여해 디지털 휴먼이 미디어 및 엔터테인먼트 외 업계에 미치는 엄청난 영향을 확인하세요. 앞서 가는 기술 기업이 오늘날 업계에 미치는 영향과 이들의 미래 전망을 살펴볼 것입니다.

  • 오픈 월드 게임 속 확장 가능 레이 트레이싱

    > Peter Morley | Senior Developer Technology Engineer, NVIDIA

    레이 트레이싱은 조명 환경의 이점으로 인해 래스터화를 대체하는 것이 핵심으로, 게임에서 더욱 현실적이고 몰입도 높은 경험을 제공합니다. 오픈 월드의 레이 트레이싱 게임은 주로 하이브리드 그래픽 렌더러를 도입해 레이 트레이싱과 래스터화의 장점을 활용합니다. 이 대화는 래스터 기반 렌더러를 하이브리드(래스터화 및 레이 트레이싱) 렌더러로 전환할 때 레이 트레이싱의 성능 및 확장성을 중심으로 다룹니다.  특히 고속 구조 구축 접근법, 효율적인 확장 가능한 레이 트레이싱 방식, NVIDIA RTX 하드웨어 투자에 대한 최고 효율을 보장하는 레이 트레이싱 워크로드 스케줄링을 언급합니다.

그래픽, 디자인 협업 및 디지털 트윈

NVIDIA Omniverse는 3D 시뮬레이션과 디자인 협업을 위한 확장 가능 멀티 GPU 리얼타임 레퍼런스 개발 플랫폼으로 Pixar의 Universal Scene Description과 NVIDIA RTX 기술을 기반으로 합니다.

로보틱스

NVIDIA Isaac과 Jestson 플랫폼이 로보틱스, 시뮬레이션, 강화 학습 분야의 최첨단 기술을 이끄는 방법을 알아보세요.

  • 휴먼 환경의 자율화를 현실화하는 임베디드 컴퓨팅 활용

    > Andrea Thomaz | Co-Founder 겸 CEO, Diligent Robotics

    Andrea Thomaz 박사가 복잡한 복도의 사물을 회피하고 요청 위치로 이동해야 하는 정신 없는 병원 상황 등 다이내믹한 휴먼 환경에서 로봇 자율화를 도입하고 임베딩된 GPU로 여러 카메라 스트림을 통합할 때 발생하는 어려움에 대해 논의합니다. 전체 로보틱스 재생 목록을 확인하세요.

  • 전용 모델 없이 객체 조작

    > Dieter Fox | Sr. Director of Robotics Research, NVIDIA

    이 심층 세션에서는 시각적 (심층) 데이터에서 직접 불확실한 객체 조작을 위해 학습하고, 사전 학습된 언어와 비전 모델을 결합해 로봇이 조작 작업을 수행하도록 교육하는 최신 작업을 다룹니다. 전체 로보틱스 재생 목록을 확인하세요.

  • 합성 3D 포인트 클라우드 생성을 위해 NVIDIA Omniverse를 활용한 딥 러닝

    > Robert Banfield | Machine Learning Engineer, Trimble

    > Nyla Worker | Solutions Architect, NVIDIA

    이 세션에서는 공개 포인트 클라우드와 합성을 통해 생성되어 라벨링된 포인트 클라우드를 결합해 최첨단 예측 정확도를 달성하는 딥 러닝 모델 생성을 알아봅니다. 전체 로보틱스 재생 목록을 확인하세요.

  • Jetson Developer Day

    Jetson Developer Day is a special event open to developers of all levels. Featuring deep-dive sessions with Jetson platform experts, this collection of talks showcases the latest innovations in autonomous machines and edge AI.

  • NVIDIA Isaac ROS GEM을 활용하는 ROS 기반 모바일 로봇 개발

    > Raffaello Bonghi | Developer Relations, NVIDIA

    NVIDIA 하드웨어 가속 로보틱스 소프트웨어 패키지인 Isaac ROS GEM이 로봇의 인식, 측위, 매핑 지원에 활용되는 방법을 설명하는 기술 개요를 확인하세요. 전체 로보틱스 재생 목록을 확인하세요.

NVIDIA On-Demand에서 GTC 세션을 들으면서 NVIDIA와 파트너의 솔루션에 대한 정보도 얻을 수 있습니다.