# 에너지 분야에 혁신 동력 제공

에너지 효율을 최적화하면서 저렴한 연료와 전력을 안정적으로 공급합니다.

## AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 미래 에너지의 혁신을 이끌다

글로벌 수요를 충족하기 위해 에너지 기업들은 순 제로 배출을 추구하면서, 더 저렴한 비용의 에너지를 탐사, 생산, 운송, 공급하기 위해 소프트웨어 정의 접근 방식으로 도입하고 있습니다. AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용해 지하 운영의 환경 영향을 줄이고, 수작업이 많은 지상 운영을 자동화하며, 전력망 최전단에 실시간 인텔리전스를 제공합니다.

#### Shell, AI와 HPC를 사용하여 에너지 분야의 효율성, 안전성 및 지속 가능성 향상

Shell이 [NVIDIA DGX™ 시스템을](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-platform.md) 활용해 저류층의 염 경계를 정밀하게 분석하고, 4K 반복 영상 재구성을 구현하며, 산업 플랜트의 새로운 설계를 검증하고, 지속 가능한 신소재 개발을 이끈 방법을 알아보세요.

[사례 연구 읽기](https://resources.nvidia.com/en-us-upstream-energy/energy-success-story?lx=d-5uUJ)

#### Siemens Gamesa, 웨이크 최적화를 통해 풍력 에너지를 극대화하다

Siemens Gamesa는 [NVIDIA Omniverse™](https://www.nvidia.com/ko-kr/omniverse.md)와 [NVIDIA PhysicsNeMo](https://developer.nvidia.com/physicsnemo)를 활용해 비용을 해상 풍력 단지를 최소 비용으로 최대 전력 출력을 달성하도록 최적화하고 있습니다. 뉴럴 초고해상도가 시뮬레이션 시간을 40일에서 15분으로 단축하는 방법을 알아보세요.

[데모 보기](https://resources.nvidia.com/en-us-energy-utilities/siemens-gamesa-wind)

## 사용 사례

## 에너지 산업이 AI와 HPC를 어떻게 활용하고 있는지 알아보기

#### 석유 및 가스 운영

연료 생산을 위해 저류층 시뮬레이션과 지진파 처리를 가속화합니다.

AI가 저류층 시뮬레이션과 지진파 처리를 가속화하고, 파이프라인 모니터링을 개선하며, 작업자의 건강과 안전을 보호하는 동시에 배출과 환경 영향을 줄이는 방법을 알아보세요.

[석유 및 가스 운영 살펴보기](https://www.nvidia.com/en-us/industries/energy/oil-gas-operations.md)

#### 지상 운영

지속 가능성과 안전을 위한 산업 및 과학 디지털 트윈을 구축하세요.

AI가 물리적으로 정확한 산업 [디지털 트윈](https://www.nvidia.com/ko-kr/omniverse/solutions/digital-twins.md)을 개발하고, 재생에너지 발전을 확장하며, 기후와 날씨를 시뮬레이션하고, 전산 유체역학(CFD) 작업을 가속화하며, 산업 현장의 효율성을 최적화하는 방법을 알아보세요.

[지상 솔루션 살펴보기](https://www.nvidia.com/en-us/industries/energy/surface-operations.md)

#### 전력 및 유틸리티

발전, 송전, 배전을 향상시켜 전력망의 복원력을 강화합니다.

그리드 인프라의 예측 유지보수, 분산 에너지 자원 관리, 그리드 자산의 합성 데이터 생성, 정전 일정 관리, 현장 출동 최적화, 그리고 유틸리티 고객센터 가상 어시스턴트를 포함한 소프트웨어 정의 스마트 그리드의 미래를 살펴보세요.

[전력 및 유틸리티 솔루션 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/industries/energy/power-utilities.md)

## 고객 사례

## 에너지 분야에서 AI의 실제 영향 확인하기

AI를 활용해 프로세스를 최적화하고, 위험을 줄이며, 비용을 절감하는 업계 리더들의 이야기를 들어보세요.

이미지 제공: Deloitte, Exelon.

### Exelon®, Deloitte와 함께 자율형 드론을 활용한 전력망 자산 점건 혁신을 주도하다

미국 최대 규모의 에너지 기업 중 하나인 Exelon은 Deloitte와 NVIDIA와 협력해 NVIDIA Jetson과 Omniverse를 기반으로 구축된 자율형 드론 솔루션인 OptoAI를 개발했습니다.

[사례 연구 읽기](https://www.nvidia.com/en-us/customer-stories/exelon.md)

이미지 제공: Deloitte, Exelon.

### Parabole AI, Gurobi를 통해 산업 공정 최적화에서 1,000배 속도 향상 달성

Parabole AI는 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 플랫폼에서 인과 AI를 활용해 복잡한 산업 최적화 과제를 해결합니다. 이 협업은 도메인 특화 인과 모델링과 첨단 컴퓨팅 인프라를 결합해 속도, 맥락, 신뢰도를 갖춘 실시간 AI 의사결정을 향상시킵니다.

[사례 연구 읽기](https://www.nvidia.com/en-us/customer-stories/parabole-ai.md)

### Stone Ridge Technology, NVIDIA GPU로 ECHELON 성능 3.8배 향상

Stone Ridge Technology는 [NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/grace-hopper-superchip.md), H100-NVL, H100-PCIe를 포함한 [NVIDIA Hopper GPU](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/technologies/hopper-architecture.md) 아키텍처에서 ECHELON 저류층 시뮬레이션 소프트웨어를 벤치마킹했습니다. 이 회사가 최대 2,500만 개의 셀 모델을 사용해 시뮬레이션 속도를 최대 3.8배 높인 방법을 알아보세요.

[스톤브리지 테크놀로지 블로그 읽기](https://stoneridgetechnology.com/company/blog/leap-ahead-with-hopper-2/)

### 발전소 디지털 트윈 개발로 연간 수십억 달러 절감

Siemens Energy와 같은 글로벌 에너지 기업들이 발전소의 예측 유지보수를 지원하기 위해 산업용 디지털 트윈을 구축하는 방법과, 이를 통해 에너지 산업이 연간 약 $1.7억으로 추정되는 비용을 절감할 수 있는 방안을 알아보세요.

[블로그 읽기](https://resources.nvidia.com/en-us-energy-utilities/siemens-energy-nvidia)

이미지 제공: Noteworthy AI.

### 엣지 컴퓨팅으로 수백만 개의 전신주를 모니터링해 보수가 필요한 지점을 파악하다

Noteworthy AI가 개발하고 [NVIDIA® Jetson™ 엣지 AI 플랫폼](https://www.nvidia.com/ko-kr/autonomous-machines/embedded-systems.md)을 기반으로 한 FirstEnergy의 온보드 스마트 카메라 시스템을 살펴보세요. 이 시스템은 수백만 개의 전신주와 수천만 개의 전력망 장치를 자동으로 모니터링해 유지보수가 필요한 부분을 실시간으로 감지합니다.

[블로그 읽기](https://resources.nvidia.com/en-us-energy-utilities/power-utility-ai-edge)

이미지 제공: Noteworthy AI.

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> Shell은 NVIDIA와 지속적으로 협력하고 있습니다. CO2 저장을 위한 더 현실적인 3D 저류층 모델(예: 경사진 저류층), 수평 및 수직 이질성을 갖춘 증상 지질 구조, 대규모 입력 데이터셋을 처리하며 수백 년 단위의 장기 예측을 가능하게 하는 고효율 푸리에 신경 연산자(FNO) 기반 네트워크, 그리고 불확실성 평가를 포함해 기후 변화 시나리오(CCS) 적용을 위한 차세대 심부 지구 디지털 트윈 모델을 실시간으로 구축할 수 있는 역량을 함께 개발하고 있습니다.

- Pandu Devarakota, Shell 수석 과학 전문가

> AI의 에너지 분야 기여는 에너지 예측, 탄소 포집, 예측 유지보수의 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다. AI 알고리즘은 에너지 수요를 예측하고, 경제적 가치를 최적화하며, 에너지 생산과 소비를 보다 효율적으로 관리하는 데 활용되고 있습니다. AI는 날씨, 토양, 작물 수확량 등 다양한 데이터를 분석해 탄소 배출을 줄이는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 공급망 물류를 최적화하고 탄소 발자국을 최소화할 수 있습니다. 또한 AI는 에너지 기업이 자산과 장비의 성능을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

- Nayef Otaibi, Saudi Aramco 부사장 겸 최고디지털책임자

> 저희는 풍력 터빈의 작동 방식뿐만 아니라 기상 예보, 부지 계획 등 다양한 분야의 데이터를 지속적으로 수집해 풍력 발전 부지를 최적화할 것입니다. 풍력 터빈은 다양한 고장 모드를 가진 복잡한 기계이기 때문에, 우리는 증강현실과 확장현실 기술을 연구하고 있습니다. 풍력 터빈이 안전하게 작동하도록 하고, 정비 기술자들이 올바른 절차에 따라 수리 작업을 수행할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다.

- Lasse Lundberg Nowack, Vestas 엔지니어링 개발 파워 솔루션 부문 부사장

> 저희의 목표는 NVIDIA Omniverse의 합성 데이터 생성 기능을 사용하여 그리드 자산의 다양한 결함에 대해 레이블이 지정된 수천 개의 사실적인 예시를 자동으로 생성하는 것이었습니다. 저희는 실제 이미지와 이러한 합성 이미지를 사용하여 검사 모델을 훈련하는 과정에 있습니다.

- Ankush Agarwal, Exelon 고급 분석 담당 이사

> 오리건 주에서는 기후 변화의 영향을 직접 체감하고 있으며, 청정 에너지의 미래로 전환하면서 그리드 엣지에서 혁신이 시급하다는 것을 인식하고 있습니다. 그리드를 위한 새로운 기술에 대한 투자는 PGE의 기후 목표를 달성하고 고객에게 깨끗하고 저렴하며 복원력 있는 에너지를 제공하기 위한 핵심 전략입니다.

— Ananth Sundaram, 통합 그리드 수석 관리자, Portland General Electric(PGE)

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## 뉴스 및 이벤트

### NVIDIA, 업계 소프트웨어 리더와 함께 Omniverse 실시간 물리 기반 디지털 트윈 발표

인터랙티브 가상 풍동에서 확인할 수 있는 새로운 Blueprint는 Altair, Ansys, Cadence, Siemens 등을 위한 전례 없는 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 탐색을 가능하게 합니다.

[발표 내용 읽기](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-omniverse-real-time-physics-digital-twins-with-industry-software-leaders)

### NVIDIA GPU로 SLB INTERSECT 성능 최대 11배 가속화

[NVIDIA A100 80GB Tensor 코어 GPU](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/a100.md)로 구동되는 시스템은 SLB의 INTERSECT 고해상도 저류층 시뮬레이터를 CPU로 실행할 때보다 탁월한 성능 향상을 보여줍니다.

[기술 개요 읽기](https://resources.nvidia.com/en-us-upstream-energy/tech-brief-slb-intersect)

### Shearwater, NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩으로 지진파 처리 가속화

Shearwater는 NVIDIA Grace Hopper™ 슈퍼칩을 활용해 와트당 성능과 에너지 효율을 높이고 배출은 줄이면서, 저류층 데이터 처리 및 이미지 혁신하기 위해 NVIDIA와의 협력을 확대하고 있습니다.

[Shearwater의 문서 읽기](https://www.shearwatergeo.com/news/accelerating-seismic-processing-with-the-nvidia-grace-hopper-superchip)

### Utilidata, Aclara와 파트너십을 맺어 분산된 AI를 그리드 엣지에 도입

Aclara는 Utilidata의 분산 AI 플랫폼인 Karman을 스마트 계측기에 통합하는 최초의 기업이 되어 청정하고 안정적인 에너지를 제공하는 커넥티드 그리드를 구현할 것입니다. AI를 활용하는 맞춤형 NVIDIA 모듈을 기반으로 구축된 Karman은 강력한 고품질 데이터를 수집하여 그리드 운영을 개선하고 분산 에너지 자원을 관리합니다.

[Utilidata의 발표 읽기](https://utilidata.com/press-release/utilidata-partners-with-aclara-to-bring-distributed-ai-to-the-grid-edge)

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## NVIDIA DGX Spark 소개

DGX Spark는 개발자 데스크톱에 NVIDIA Grace Blackwell™의 강력한 성능을 제공합니다. 128GB의 통합 시스템 메모리와 결합된 GB10 슈퍼칩을 통해 AI 연구원, 데이터 과학자 및 학생들은 최대 2000억 개의 파라미터를 사용하여 로컬에서 AI 모델을 작업할 수 있습니다.

[지금 예약하기](https://www.nvidia.com/ko-kr/products/workstations/dgx-spark.md)

#### 기술

## 에너지 솔루션 - 데이터센터에서 엣지와 클라우드에 이르기까지

에너지 기업들을 위한 AI와 HPC 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 솔루션에 대해 알아보세요.

### NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩

NVIDIA Grace Hopper™ 슈퍼칩은 처음부터 대규모 AI 및 HPC 애플리케이션을 위해 설계된 획기적인 가속 CPU입니다. 슈퍼칩은 테라바이트 단위의 데이터를 실행하는 애플리케이션의 성능을 최대 10배 향상하여 과학자와 연구원들이 세계 최고 수준의 복잡한 문제에 대한 전례 없는 솔루션을 이끌어내도록 지원합니다.

[슈퍼칩 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/grace-hopper-superchip.md)

### NVIDIA DGX H100

[NVIDIA DGX™ 시스템의](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-platform.md) 최신 세대이자 [NVIDIA DGX SuperPOD™](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-superpod.md)의 기반인 DGX H100은 [NVIDIA H100 Tensor 코어 GPU](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/h100.md)의 획기적인 성능으로 가속화된 AI 파워하우스입니다.

[DGX H100 둘러보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-h100.md)

### NVIDIA DGX 클라우드

NVIDIA DGX Cloud는 엔터프라이즈 AI의 고유한 요구 사항에 최적화된 멀티 노드 기반 서비스형 AI 훈련(AI-training-as-a-service) 솔루션입니다. 이 제품은 풀스택 개발자 제품군, 최고 수준의 인프라, 컨시어지 지원을 포함한 AI 학습용 통합 소프트웨어 및 인프라 솔루션으로, 기업이 예측 가능한 올인원 가격으로 즉시 시작할 수 있도록 합니다.

[DGX Cloud 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/dgx-cloud.md)

### NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI 엔터프라이즈를 통해 에너지 기업은 저류층 시뮬레이션, 지진파 처리, 예측 유지보수와 같은 활용 사례 애플리케이션의 개발 속도를 가속화할 수 있습니다. NVIDIA LaunchPad를 통해 엄선된 랩에서 NVIDIA AI 엔터프라이즈에 단기간 무료로 액세스하는 방법을 알아보세요.

[시작하기](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/products/ai-enterprise-suite.md)

### NVIDIA HPC SDK

NVIDIA HPC SDK에는 개발자 생산성과 HPC 모델링 및 시뮬레이션 애플리케이션의 성능과 이식성을 극대화하는 데 필수적인 검증된 컴파일러, 라이브러리, 소프트웨어 도구가 포함되어 있습니다.

[HPC SDK 살펴보기](https://developer.nvidia.com/hpc-sdk)

### NVIDIA PhysicsNeMo

NVIDIA PhysicsNeMo는 간단한 Python 인터페이스를 통해 물리 정보 기반 머신 러닝(물리 학습) 모델을 구축하고, 학습하며, 미세 조정할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. PhysicsNeMo를 사용하면 CFD부터 구조 해석, 전자기학, 기후 과학에 이르기까지 여러 물리 영역에 걸쳐 엔터프라이즈급 디지털 트윈 애플리케이션용 모델을 구축할 수 있습니다.

[PhysicsNeMo 살펴보기](https://developer.nvidia.com/physicsnemo)

### NVIDIA Omniverse Enterprise

NVIDIA Omniverse는 3D 가상 협업 및 물리적으로 정확한 실시간 시뮬레이션을 위해 구축된 확장 가능한 개방형 플랫폼입니다. Omniverse는 물리 기반 머신 러닝 신경망 모델을 개발하기 위한 프레임워크인 NVIDIA PhysicsNeMo와 결합되어, 풍력 발전소, 일반 발전소, 전력망, 그리고 언젠가는 지구 전체를 위한 디지털 트윈을 구현을 가능하게 합니다.

[Omniverse 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/omniverse/enterprise.md)

### NVIDIA Jetson 엣지 AI 플랫폼

NVIDIA Jetson은 전력 효율성이 뛰어나고 컴팩트한 폼 팩터로, 가속화된 AI 성능을 엣지에 제공합니다. [NVIDIA Jetson Orin Nano™](https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack)를 포함한 이러한 Jetson 모듈은 [NVIDIA JetPack™ SDK](https://www.nvidia.com/ko-kr/deep-learning-ai/industries/robotics.md) 와 로보틱스 운영 체제용 [NVIDIA Isaac™](https://www.nvidia.com/ko-kr/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin.md) 소프트웨어와 함께 엣지 AI 및 로보틱스 애플리케이션 전반을 지원합니다.

[Jetson 살펴보기](https://developer.nvidia.com/embedded-computing)

### NVIDIA NeMo 프레임워크

[NVIDIA AI 플랫폼](https://www.nvidia.com/ko-kr/ai-data-science.md)의 일부인 NVIDIA NeMo™는 수십억 개의 매개변수를 갖춘 생성형 AI 모델을 구축, 맞춤화 및 배포하기 위한 엔드투엔드 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 프레임워크입니다. NeMo 프레임워크는 3D 병렬화 기법과 다양한 맞춤화 기술을 활용한 학습을 가속화하고, 언어 및 이미지 애플리케이션용 대규모 모델의 추론을 최적화하는 워크플로를 제공합니다.

[NeMo 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/ai-data-science/generative-ai/nemo-framework.md)

## 리소스

## 에너지 분야의 AI 심층 탐구

1. 비디오
2. 교육
3. 블로그
4. 출판물
5. 커뮤니티

**추천 콘텐츠**

### 청정 에너지의 미래를 가동하다 | I Am AI

재생 에너지를 대규모로 관리하기 위해 NVIDIA와 그 파트너 생태계는 AI를 활용해 태양광 및 풍력 발전소를 최적화하고, 기후와 날씨를 시뮬레이션하며, 전력망을 유지 관리하고, 탄소 포집 기술을 발전시키며, 핵융합 혁신을 추진하고 있습니다.

[지금 시청하기](https://youtu.be/zrcxLZmOyNA)

Videos

 [모두 보기](https://resources.nvidia.com/l/en-us-upstream-energy)

Webinars

 [모두 보기](https://resources.nvidia.com/l/en-us-upstream-energy)

### PhysicsNeMo를 활용한 물리 기반 ML 입문

[NVIDIA PhysicsNeMo](https://developer.nvidia.com/physicsnemo)의 다양한 구성 요소, 물리 기반 딥 러닝의 기본 사항, 프레임워크가 전체 [Omniverse 플랫폼](https://www.nvidia.com/ko-kr/omniverse.md)과 어떻게 통합되는지 알아보세요.

[PhysicsNeMo를 활용해 물리 기반 신경망을 구축하는 방법 알아보기](https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-04+V1/)

### 뛰어난 AI 센터 구축

NVIDIA Base Command™ 플랫폼을 활용해 컨테이너화된 AI 학습 워크로드를 가속화하는 방법을 알아보고, AI 센터 오브 엑셀런스를 구축하는 데 필요한 도구를 익히며, [NVIDIA NGC™에서](https://www.nvidia.com/ko-kr/gpu-cloud.md) Docker 컨테이너를 다루고 수정하고 실행하는 기본 개념을 학습해 보세요.

[Base Command 플랫폼 사용 방법 알아보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/base-command-platform.md)

### Jetson Nano에서 AI 시작하기

[Jetson Nano 개발자 키트](https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit)의 Jupyter iPython 노트북을 사용하여 컴퓨터 비전 모델로 딥 러닝 분류 프로젝트를 구축하는 방법에 대해 알아보세요. 이 사용하기 쉽고 강력한 컴퓨터는 여러 개의 뉴럴 네트워크를 병렬로 실행합니다.

[교육받기](https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-RX-02+V2/?ncid=em-news-168929-vt31#cid=_em-news_en-us)

### NVIDIA Inception 프로그램

NVIDIA Inception은 최첨단 기술과 NVIDIA 전문가 지원, 벤처 투자자와의 연결, 인지도를 높이기 위한 공동 마케팅 지원을 통해 스타트업이 더 빠르게 발전할 수 있도록 설계된 스타트업 엑셀레이터 프로그램입니다.

[Inception 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/startups.md)

### NVIDIA Connect

NVIDIA Connect는 소프트웨어 개발 기업과 서비스 제공업체가 맞춤형 개발 리소스, 기술 교육, 그리고 NVIDIA 기술에 대한 우대 가격을 통해 시장 진입 시간을 단축할 수 있도록 지원하는 무료 프로그램입니다.

[NVIDIA Connect 프로그램 신청](https://www.nvidia.com/ko-kr/programs/isv.md)

### NVIDIA 개발자 프로그램

NVIDIA 개발자 프로그램에서 뜻이 맞는 전 세계 수백만 명의 개발자들과 연결되어, 여러분의 인생의 일을 실현하세요. 무료 컨테이너, 사전 학습된 모델, SDK, 기술 문서, 그리고 동료 및 도메인 전문가의 지원에 액세스하세요.

[개발자 프로그램 가입하기](https://developer.nvidia.com/developer-program)

파트너

### 에너지를 위한 NVIDIA 파트너

에너지 산업을 위한 우리의 솔루션은 단순한 제품을 넘어섭니다. NVIDIA의 파트너들은 귀사가 혁신적인 AI 전략, 제품, 서비스를 구축하고 실행할 수 있도록 모든 수준에서 지원합니다.

[NVIDIA 파트너 살펴보기](https://www.nvidia.com/ko-kr/industries/energy/partners.md)

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