Future.Industry 2023

1일차는 세계에 영향을 미치는 최신 메가트렌드를 탐구하는 여정을 시작합니다. 전기화(Electrification) 및 데이터 기반 기업부터 AI 기반 시뮬레이션 및 반도체에 이르기까지 AI와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC)의 융합을 통해 기술 투자의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 방법을 알려드립니다.

기업은 자주 혼란스러운 상황에 놓이게 됩니다. 아무도 미래를 예측할 수 없지만 이러한 사건 중 많은 부분을 예상할 수 있습니다. Ford Motor Company의 전직 수석 미래학자인 Sheryl Connelly는 조직의 장기 계획 및 전략을 지원한 거의 20년의 경험을 가지고 있습니다. 이번 발표에서는 변화의 주요 신호, 소비자의 반응 방식, 2023년 이후의 비즈니스에 대한 의미에 대해 소개합니다.

우리는 2023년 Gartner의 Top Tech to Experiment with 3가지 영역인 Web3, Metaverse 및 AI의 발전으로 구동되는 새로운 기술 시대에 진입하고 있습니다. 이 세션에서는 Web3가 디지털 ID 및 데이터 소유권의 발전을 통해 온라인 존재의 의미를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다. 메타버스가 존재감과 감동으로 커뮤니티의 미래를 어떻게 혁신하고 있는지 살펴보겠습니다. 그리고 AI가 비즈니스의 파트너로 어떻게 활용되고 있는지 살펴보십시오. 이러한 기술을 하나로 묶는 공통 스레드는 디지털 ID가 우리를 기반으로 유지하여 디지털 생활에 대한 제어를 포기하지 않고도 이러한 발전의 이점을 누릴 수 있도록 하는 방법입니다.

요점:

• 디지털 아이덴티티는 메타버스를 통해 사용자와 함께 이동합니다.
• Web3와 Metaverse는 우리의 디지털 생활을 IRL과 일치시키고 있습니다.
• AI는 상거래에서 커뮤니케이션에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칠 것입니다.

미래의 바이오세(Biocene)에서 우리의 후손들은 현재를 돌아볼 것입니다. 그들은 지질 및 전자 기록에서 인류적 기후 변화, 갈등, 자원 부족의 증거를 보게 될 것입니다. 그러나 그들은 또한 융합과 자연에서 영감을 받은 탐험을 통해 우리가 직면한 도전을 극복하면서 새로운 생명의 출현, 인간의 독창성과 공감의 부활을 보게 될 것입니다.
이 발표는 미국 정부에서 진행합니다.

Unstoppable Domains의 메타버스 및 Web3 전문가인 Sandy Carter와 NASA의 미래학자 Dr. Vikram Shyam, 전 Ford 미래학자 Sheryl Connelly와 함께 BBC News의 저널리스트 겸 방송인 Samantha Simmonds가 실시간 토론을 진행합니다. 이 세션은 메타버스에 대한 여러분의 질문에 답하고 미래 트렌드, BIOCENE 및 새로운 삶의 시대 등에 대한 특이점을 논하는 등 전문가와 대화하는 형식으로 진행됩니다.

자동차 산업은 큰 변화를 겪고 있습니다. Google Automotive Leadership Team의 Zoran Lazovski와 함께 자동차 산업의 변화와 이것이 고객 여정에 미치는 영향에 대해 알아보세요. AI, 머신러닝, 사물 인터넷과 같은 기술은 R&D, 엔지니어링, 제조, 공급망, 고객이 최종 제품과 상호 작용하고 구매하는 방식에 이르기까지 모든 것에 영향을 미치고 있습니다.

HPC와 Cloud는 상품/서비스의 가치가 물리적 시스템의 활용에서 지식의 활용으로 이동하는 패러다임 전환을 결정하며 경쟁력과 디지털화의 핵심 기술이 되고 있습니다. AI, 컴퓨터 시뮬레이션 및 기타 디지털 기술은 더 많은 지식을 더 빨리 발굴하는 데 도움이 되는 도구입니다. 이 시나리오에서 HPC는 빅데이터를 처리하고, AI를 활성화하고, 시뮬레이션을 수행하는 도구이며, 더 자주 클라우드 컴퓨팅 서비스(빅데이터 및 AI 프레임워크에 특히 인기 있는 가상 머신 및 컨테이너)와 결합됩니다. 새로운 지식을 생성하고 보다 정확한 예측을 수행할 수 있는 기능 덕분에 가치 창출을 가속화할 수 있습니다. (예: 디지털 트윈 개발) 계산 능력 외에도 소프트웨어는 가치를 여는 열쇠입니다. 그렇기 때문에 슈퍼컴퓨터와 클라우드 외에도 애플리케이션을 구현하거나 기존 애플리케이션을 개선할 수 있는 기능을 만들어야 합니다.

강연에서 Cavazzoni 박사는 Leonardo가 HPC와 클라우드를 결합하고 적용하여 회사에 가치를 더할 수 있는 리더십 소프트웨어 도구와 컴퓨팅 인프라를 구현하는 방법을 발표할 것입니다.

American Magic의 AI 팀장이자 제37회 America’s Cup 도전자인 Andrea Mannarino와 함께 다음 주제에 대한 발표를 들으십시오.

• 알테어와 American Magic의 파트너십
• 요트 설계 및 성능 평가에 적용되는 데이터 시각화 및 머신러닝 개발
• 최첨단 전산유체역학 워크플로우

전 세계의 존경받는 패널리스트와 함께 평등을 포용하는 #IWD2023 주제에 대해 토론하세요. 다음의 주제로 흥미로운 토론이 펼쳐집니다.

• 평등이란 각 개인이나 집단에게 동일한 자원이나 기회가 주어진다는 것을 의미합니다.
• 형평성은 각 사람이 서로 다른 상황에 처해 있음을 인식하고 동등한 결과에 도달하는 데 필요한 정확한 자원과 기회를 할당합니다.

작업 세계는 디지털 기술을 활용하는 COVID의 반등으로 디지털 방식으로 변모했습니다. 분산 클라우드, 사물 인터넷, 빅데이터, 디지털 스레드 및 자동화와 같은 디지털 기술은 디지털 전환을 가속화하는 핵심 요소입니다. 엔지니어링 커뮤니티는 비즈니스 커뮤니티가 가상의 피직스 기반 디지털 트윈으로 실제 자산의 성능을 분석하는 디지털 기술을 수용하기 훨씬 전부터 이를 활용했습니다. 디지털 전환은 엔지니어링 분야의 예측 분석 및 처방과 협업 및 혁신에 새로운 길을 열었습니다. 알테어의 장점 – 알테어는 시뮬레이션, AI 및 HPC의 융합으로 미래의 디지털 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 엔지니어링 커뮤니티가 부가가치 서비스를 추가로 제공하여 시장 출시 시간과 비즈니스 혁신을 단축하며 제품 개발 속도를 쉽게 높일 수 있습니다.

오늘날 우리는 용어의 일반적인 의미와 부가 가치를 창출할 수 있는 기회 모두에 대해 디지털 트윈에 대한 공통된 이해가 증가하고 있음을 봅니다. 그럼에도 불구하고 구현 전략을 포함한 검증된 사용 사례에 대한 필요성도 증가하고 있습니다.

실제 Digital Twins 프로젝트에 대한 통찰력을 공유할 다양한 업계의 리더와 함께하십시오. 패널리스트는 Digital Twins에 대한 현재의 일반적인 이해에 대해 논의하고, Digital Twin 프로젝트 이전과 도중에 어떻게 문제를 극복했는지 보여주고, 이러한 유형의 프로젝트의 비즈니스 이점을 극대화하기 위해 회사 내외의 다른 중요한 이해 관계자를 식별하고 포함하는 방법을 설명합니다.

“매끄러운 AI”는 데이터 분석에서 마찰(Friction)을 최소화 해 원활한 작업이 이루어지는 것을 말합니다. 마찰(Friction)은 엔지니어가 자동차나 비행기의 부품을 검증할 때 큰 문제가 될 수 있습니다. 또한 비즈니스를 개선하기 위해 데이터를 사용하려고 할 때도 문제가 되곤 합니다. 데이터 분석에서 발생하는 마찰은 프로젝트 실패, 비용 낭비 및 불필요한 작업으로 이어집니다. 데이터 분석 솔루션을 구현하는 조직은 부서와 사람 사이, 도구와 공급업체 사이에 기술적 마찰 또는 이상과 현실 사이에 재정적 마찰이 있을 수 있습니다. 세 가지 모두 해당할 수도 있습니다.

데이터 분석에서 마찰(Friction)이란 무엇일까요? 다음을 의미할 수 있습니다.

• 데이터 전문가와 도메인 전문가 간의 커뮤니케이션 격차
• 데이터에 액세스할 수 있는 사람에 대한 지식 부족 또는 관료주의
• 불완전하거나 지저분하거나 형식이 없는 데이터
• 파이프라인 또는 머신러닝(ML) 모델을 실행해야 하는 위치와 배포 방법에 대한 혼란
• 오늘날의 데이터 전문가와 기존 데이터 분석 도구 세트 간의 기술 단절
• 지속적으로 변화하는 도구 및 인프라로 인한 불확실성 또는 프로젝트 리디렉션

이 트랙에서는 이러한 문제에 대해 자세히 살펴보고 데이터 활용 능력 표준화를 위한 조직 교육, 기술의 가속화, 전반적인 유연성 등 전체론적 솔루션으로 이를 극복하는 방법을 탐색합니다.

AI는 우리를 위해 코드 작성이나 영화 대본 작성과 같은 몇 가지 흥미로운 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 이상적인 AI 활용엔 한계가 있고 여전히 많은 조직들은 어려움을 겪고 있습니다. 현실은 AI에 가장 많이 투자하고 있으며 이를 위해 보여줄 것이 거의 없습니다. 왜 그럴까요? [ 마찰(Friction): 조직적, 기술적, 재정적 ]

이 세션에서는 Altair + RapidMiner가 사람, 데이터 및 AI가 가져야 하는 비즈니스 영향 간의 마찰을 제거하는 방법을 다룹니다. 이 세션에 참석하여 Altair RapidMiner가 다음을 수행하는 방법을 알아보십시오.

– 완벽하게 통합된 단일 플랫폼에서 데이터 과학의 모든 측면에 대한 AutoML, 시각적 워크플로 및 코딩을 제공하여 개념에서 프로덕션까지 사용자를 가속화합니다.
– SAS 및 Python과 같은 기존 데이터 분석 환경을 현대화합니다.
– 데스크톱 및 클라우드 제품을 통해 원활하고 미래 지향적인 방식으로 기업의 요구 사항을 충족합니다.

이 프레젠테이션에서 Martha Bennett은 다음에 대해 설명합니다.
• 일류 기업이 데이터 및 분석을 사용하여 위험을 줄이는 방법
• 최근 잠재적인 AI 규제가 은행과 보험사에 의미하는 부분
• 견고한 데이터 및 분석 기반이 민첩성과 혁신의 핵심인 이유

최근 머신러닝은 컴퓨터 공학 뿐만 아니라 CAD/CAE 분야에서도 활발히 적용되고 있습니다.

개발 초기 기구설계 방향 판단은 기구 엔지니어의 경험에 의존하였으나, Data-driven 의사 결정이 요구되는 요즘 개발 초기부터 신뢰도 높은 성능 예측 시스템을 필요로 합니다. 따라서 본 프레젠테이션에서는 CAE 데이터를 기반으로 머신러닝을 활용한 성능 검증 시스템을 개발하는 과정을 설명합니다. 검증 알고리즘은 제품의 구조적 성능예측과 개발 단계별 성능 예측을 위해, 데이터를 수집하고 시계열화하여 개발했습닌다.

머신러닝은 대량의 데이터(quantity)를 필요로 하지만 CAE는 데이터 생산에 많은 리소스를 필요로 하기 때문에 방대한 데이터 확보에 어려움이 있습니다. 이를 극복하기 위해 기존 프로젝트의 CAE 결과 데이터를 학습에 활용하였습니다.

Sahay 박사는 25년이 넘는 비즈니스 영향 분석 경험에서 얻은 교훈을 사용 사례와 함께 다음의 내용을 공유합니다.

– 비즈니스 영향에 대한 분석을 하려면 다른 사고 방식과 접근 방식이 필요한가요?
– 엔지니어링 지식의 활용이 똑같이 중요한 이유는 무엇인가요?
– 인과관계 vs 상관관계
– 비즈니스 전개 및 분석 솔루션의 Scale-out
– 제품 순환성 – 분석의 요구 사항
– 분석 인재 및 역량 구축
– 제품 엔지니어링에 필요한 분석 도구 및 역량

John Deere의 Dr. Satyam Sahay와 알테어의 Shidan Murphy가 카메라 앞에서 진행하는 실시간 대화형 Q&A 세션에 참여하세요. Sahay 박사는 비즈니스가 분석에 미치는 영향, 엔지니어링 지식 활용의 중요성 등에 대한 질문을 받을 것입니다.

Jefferies에서 우리는 동급 최고의 알파 생성 및 주제별 아이디어, 거래 실행 및 고객 맞춤형 서비스에 중점을 둡니다.

Jefferies는 자문 및 실행 역량을 모두 갖춘 선도적인 글로벌 기관 주식 프랜차이즈입니다.

당사의 Quantitative Strategies팀은 고객을 위한 최고의 맞춤형 알고리즘 거래 솔루션 및 분석을 구축합니다.

거래 분석 사용 사례가 어떤 것인지 듣고 AI/ML 및 Quantum Computing을 사용한 거래 분석의 미래 가능성에 대해 알아보세요.

이 세션에서는 시스템 확장성에서 실시간 데이터 수집 및 분석에 이르기까지 기술이 엔지니어링 및 설계의 세계를 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. 이 세션에서는 HPC와 디지털 트윈이 어떻게 혁신을 가속화하고 고객 경험을 개선할 수 있는지, 그리고 클라우드 컴퓨팅이 데이터 기반 시스템의 기능을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 논의합니다. Ashish는 성숙한 디지털 트윈 개발에서 AI의 역할에 대해서도 탐구할 것입니다.

시장을 선도하는 글로벌 보험 회사가 알테어의 완벽한 고성능 대체 SAS 언어 환경을 활용하여 메인프레임의 SAS Infocenter에서 프라이빗 클라우드로 마이그레이션한 방법을 살펴보십시오.

e-모빌리티, 공급망, 유지보수 및 서비스 생태계와 같은 새로운 생태계 내에서 디지털 트윈을 활용하여 고객(예: 예측 유지보수, 사용/결과 기반 솔루션, 위치 기반 서비스 및 제공하는 회사)을 위한 가치를 창출할 수 있는 방법(보증 관리, 계약 관리, 디지털 운영 모델 등)에 대해 이야기합니다.

소비자는 세상이 발전하고 기술이 발전함에 따라 연결되고 지속 가능하며 가볍고 저렴한 제품을 원하고 있습니다. 혁신적인 제품을 설계하고 검증하는 것은 고유한 과제를 제시합니다. 잘못된 안테나 배치, 인쇄 회로 기판(PCB) 부품 과열, 수명이 짧은 배터리와 같은 문제는 제품이 출시되기도 전에 출시하지 못하게 될 수도 있는 문제입니다. 차세대 설계에는 적절한 기능들의 조합, 쉽고 간편한 사용자 경험 및 비용 절감이 필요합니다. 이러한 균형을 찾는 데는 시간과 비용이 들 수 있지만 오늘날의 소프트웨어 도구는 이전과는 전혀 다른 방식으로 사용자를 지원합니다.

이 트랙에서는 업계 전문가들이 구조, 모션, 유체, 열 관리, 전자기학, 시스템 모델링, 임베디드 시스템 등을 포함하는 여러 분야에서 어떻게 미래를 설계하고 성능을 최적화하는지 소개합니다.

Digital Twin은 산업 전반에 걸쳐 계획, 설계, 제조에서 운영 및 유지 관리에 이르기까지 제품 및 비즈니스 의사 결정의 자동화를 주도하고 있습니다. 디지털 트윈은 여러 데이터 스트림(디지털 스레드)을 결합하여 살아 숨쉬는 시스템을 가능하게 합니다. 이러한 데이터 스트림은 협업, 정보 액세스 및 의사 결정을 개선하기 위해 자산의 요소 및 역학을 디지털로 표현하는 데 사용됩니다. 이 프레젠테이션은 세 가지 주요 질문을 다룹니다.

1. 알테어 디지털 트윈이 필요한 이유
2. 고객은 실제 문제를 해결하기 위해 디지털 트윈을 어떻게 구현하고 있습니까?
3. 이러한 고객이 실현한 비즈니스 영향은 무엇이며 어떻게 시작할 수 있습니까?

최신 항공우주 가스 터빈 엔진은 지구상에서 가장 복잡하고 고도로 통합된 기계입니다. 앞으로 몇 년 동안 탄소 중립을 달성해야 하는 항공 산업의 큰 부담과 함께 엔지니어링 과제는 점점 더 어려워질 것입니다. 이 발표는 산업 및 설계 동향을 다루고 Rolls-Royce UltraFan® 엔진의 설계 과제를 강조합니다. 연료 연소, 배기 가스, 소음 및 운영 비용을 단계적으로 줄이기 위해 설계된 차세대 가스 터빈입니다.

Eaton은 지속 가능한 전력 관리 기술로 삶의 질과 환경을 개선하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 디지털 엔지니어링은 혁신적인 솔루션 개발을 가능하게 하는 핵심 기반 기술 중 하나입니다. Eaton의 디지털 엔지니어링 솔루션은 설계, 개발, 응용 및 제조와 같은 여러 단계에서 생성된 디지털 데이터를 활용하여 전체 제품 수명 주기 전반을 아우릅니다. Eaton은 300개 이상의 공장에 제조 작업이 분산되어 있어 지속 가능성 목표를 달성하기 위한 수단으로 디지털 제조 솔루션에 접근했습니다. Eaton은 10개의 서로 다른 I4.0 변환 요소에 걸친 프로젝트를 선택적으로 확인했습니다. 이러한 요소는 OEE, 디지털 작업 지침, AM, 디지털 검사, AI/ML 기반 데이터 분석 등에 걸쳐 있습니다. 이 여정에서 디지털 제조의 두 수직 분야, 즉 물리학 기반 시뮬레이션과 제조 데이터 분석이 강력한 역할을 수행할 것입니다. Eaton은 제조 수율 향상에 중점을 두고 사출 성형 작업을 위한 AI/ML 솔루션을 구현하고 있습니다. 실시간 공정 모니터링 및 제어, AI/ML 기반 솔루션 개발을 규정하고 있습니다. 이에 Altair Knowledge Studio를 적용하여 AI/ML 기반 공정진단 모델을 개발하였습니다. 사출 압력, 금형 온도, 경화 시간과 같은 통합 성형 데이터와 질적 품질 통찰력도 포함합니다. 다음 단계에서는 이 진단 모델이 제조 공정 데이터, 재료 경화 거동 및 결함 데이터가 모든 사출 주기에 대해 매핑되는 예측 수준으로 발전할 것입니다. 이 예측 모델은 작업에서 스크랩 감소 및 전반적인 생산성 향상을 가능하게 합니다.

이 프리젠테이션은 2015년부터 Faraone과 알테어의 관계를 살펴봅니다. 주요 목표는 난간과 같은 구성 요소를 가능한 한 최단 시간에 설계 및 개발하여 시장 출시 시간과 테스트 주기를 단축하는 것이었습니다. 엔지니어링 팀은 프로세스를 추진하기 위해 시뮬레이션과 최적화를 사용하여 처음부터 설계를 시작했습니다. 간단한 알루미늄 프로파일을 만든 다음 Inspire®에서 최적화하여 동일한 소프트웨어 내에서 검증된 최종 설계에 영감을 주었습니다.

Faraone은 8년 동안 Altair SimSolid®를 채택하여 제품 범위를 확장하고 제품 품질을 개선했습니다. SimSolid를 통해 Faraone은 일반적으로 반나절이 걸리는 프로세스인 3D CAD 파일에서 직접 복잡한 구조 및 다양한 제품의 설계를 몇 분 안에 연구하고 개선할 수 있습니다. 또한 SimSolid®는 3D CAD 파일에서 직접 작업하므로 원본 도면을 단순화할 필요가 없어 수작업으로 인한 문제가 줄어들고 더 나은 최종 솔루션을 생성할 수 있습니다.

Faraone은 강성이 증가하고 설계 시간이 단축되며 생산 비용이 절감되는 신제품 개발을 목표로 하고 있습니다. 소프트웨어와 함께 알테어 팀은 다음 과제와 기회에 대한 지원과 솔루션을 제공합니다. 이 프레젠테이션은 Faraone이 어떻게 알테어의 강력한 도구를 활용하여 설계 및 생산 프로세스를 개선하여 효율성과 품질을 크게 개선했는지 보여줍니다.

수익 창출 및 고객 성장이라는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 제조업체는 혁신과 시장 출시 기간 단축에 대한 필요성과 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행해야 할 필요성 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 최신 고성능 데이터 센터의 최첨단 기술과 엔지니어링 기능이 필요합니다. 그러나 비용을 억제하면서 지속 가능한 환경에서 운영해야 한다는 압박은 무시할 수 없으며 데이터 센터에 제한적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 세션에 참석하여 트레이드오프가 필요한지, 그리고 데이터 센터 변환에서 기대할 수 있는 결과가 현실적인지 알아보십시오.

지속 가능하고 비용 효율적인 고성능 제품을 개발하는 데 사용되는 혁신적인 기술에 대한 패널 토론에 참여하세요. 당사의 전문가들은 시뮬레이션, 적층 제조, 제너레이티브 디자인 및 AI가 어떻게 제품 성능을 최적화하고 설계 및 제조 프로세스에서 시간과 비용을 절감하고 지속 가능성 목표를 지원하는 데 사용되는지에 대한 통찰력을 공유합니다. 또한 이러한 기술을 제품 개발 워크플로우에 통합하는 것과 관련된 문제와 기회에 대해서도 논의합니다. 제품 디자이너, 엔지니어 또는 지속 가능성 전문가 여부에 관계없이 이 토론은 최첨단 기술을 활용하여 성능, 비용 및 지속 가능성 목표를 충족하는 제품을 개발하는 데 유용한 통찰력과 영감을 제공합니다.

• 디자인 탐색기: 인공 지능을 사용하여 시뮬레이션 프로세스 주도
  Ira Goldstein, 알테어, 제품 관리 이사
• physicsAI: 과거 데이터를 사용한 설계 주기 가속화
  Eamon Whalen, 엔지니어링 데이터 과학자, 알테어
• Altair SimLab을 사용한 전자 시스템의 구조 및 열 신뢰성
  Bharadwaj Gundepudi, 수석 애플리케이션 엔지니어 – SimLab, 알테어
• 이제 SimSolid를 클라우드 네이티브 제품으로 사용할 수 있습니다.
  Girish Mudigonda, 제품 관리자 – SimSolid
• 적층 가공의 잠재력 활용
  Tony Gray, 기술 이사, 시뮬레이션 및 설계 개발 – 알테어

온프레미스 리소스를 최적화하거나 클라우드에서 HPC를 활용하기 위한 효과적인 전략을 구축하고 싶으신가요? 엑사스케일 컴퓨팅의 도전과 기회, 지속 가능성에 대한 HPC의 영향, 다차원 스케줄링을 통해 작업에서 워크플로우로의 이동과 같은 최신 기술 및 주제에 대한 전문가 통찰력, 기조 연설 및 패널 토론이 준비되어 있습니다.

경쟁이 치열한 반도체 설계 탐색 및 검증 분야에서 성능 요구 사항과 제품 복잡성은 항상 증가하는 이 시대에 알테어와 파트너가 어떻게 EDA 환경을 최적화하고 설계-제조 프로세스를 개선하며 설계 반복을 제거하고 출시 기간을 단축하는지 전문가의 이야기를 들어보세요.

지난 20년 동안 대부분의 HPC는 모든 사람이 동일한 오래된 (CPU 기반의 컴퓨터와 연결된 쿠키 커터 클러스터, 동일한 소프트웨어, 동일한 애플리케이션) 것들을 사용할 뿐이었습니다. 지난 몇 년 동안 캄브리아기와 같은 다양성의 폭발이 있었고 HPC가 다시 흥미로워졌고, 클라우드 채택이 주류가 되고 있습니다. Intel CPU는 현재 GPU, ARM64, AI 머신 및 양자 컴퓨팅이 등장하는 많은 선택 중 하나이며 HPC 비즈니스 조차도 많은 사람들에게 최종 비용에서 최고 수익 창출로 전환하고 있습니다. 알테어의 HPC 수석 과학자인 Dr. Rosemary Francis와 Bill Nitzberg 박사가 HPC의 미래에 대한 열정을 공유하는 섹션에 참여하세요.

미국 에너지부는 Argonne National Laboratory에 자금을 지원하여 세계에서 가장 빠른 컴퓨터를 운영합니다. Argonne Leadership Computing Facility에서 우리는 연구원, 학계 및 업계와 협력하여 시뮬레이션, 데이터 분석 및 인공 지능을 사용하여 과학 및 엔지니어링 분야의 혁신을 제공하는 이러한 기계를 활용합니다. 이 프레젠테이션에서는 ALCF의 자원, 전략 및 과학적 탐구와 산업 경쟁력에 미치는 영향을 살펴볼 것입니다.

클라우드 컴퓨팅 기술의 도입은 각 조직에 적합하도록 진행할 필요가 있습니다. 원탁 토론에서 참가자들은 클라우드 컴퓨팅을 도입한 경험과 그 과정에서 얻은 교훈을 공유할 것입니다. 미래의 클라우드 기술 및 서비스의 도입에 대한 논의도 이어질 것입니다.

데이터 센터는 현재 전 세계 전기 공급량의 1~3%를 소비하고 있으며 전 세계에서 연간 5천만 미터톤 이상의 전자 폐기물이 발생합니다. 따라서 환경에 대한 총 비용(TCE)은 인텔의 총 소유 비용(TCO)만큼 중요합니다.

2022년 6월 기준으로 Intel의 데이터 센터는 380,000개 이상의 서버(높은 클록 코어가 있는 460만 개 이상의 Intel® Xeon® 프로세서 포함), 871페타바이트 이상의 스토리지, 105메가와트 데이터 센터 용량 내에서 725,000개 이상의 네트워크 포트로 구성됩니다.

이 프레젠테이션에서는 지난 20년 동안 13,000% 이상 성장한 컴퓨팅 인프라 구축, 유지 관리 및 ‘친환경화’의 복잡성에 대해 설명합니다. 그린 컴퓨팅 이니셔티브는 CapEx 및 OpEx 감소에 중점을 두고 상당한 경제적 가치를 제공하는 동시에 온실 가스 배출 감소에 크게 기여했습니다. Green은 가장 효율적인 PUE 수준에서 데이터 센터를 운영할 뿐만 아니라 “Green”은 전자 폐기물을 크게 줄일 수 있음을 의미합니다.

세계는 위기에 처해 있으며 우리의 생활 방식과 천연 자원 소비 방식에 대한 엄청난 변화 없이는 오래 가지 못할 것입니다. 그 변화의 일부는 더 스마트하고 지속 가능한 제품과 제조 공정에서 와야 합니다. 대규모 시뮬레이션과 데이터 분석의 융합을 통해서만 가능하며 이를 위해서는 HPC가 필요합니다. 그러니 저와 함께 가장 큰 충돌을 일으키는 데 우리 소프트웨어가 필요한 이유를 알아보세요.

• 클라우드: 무제한 잠재력의 무제한 비용 길들이기
  알테어, Dr. Bill Nitzberg, HPC 수석 엔지니어
  알테어, Ian Littlewood, 선임 이사, 제품 관리자
• 클라우드로의 여정
  Rick Watkins, 알테어, 클라우드 컴퓨팅 부문 선임 이사
• 액세스 – 언제 어디서?
  Balamurugan Ramassamy, 알테어, 엔터프라이즈 컴퓨팅 이사
• 라이선스 관리
  Stuart Taylor, 알테어, 제품 관리 부문 선임 이사
• AI와 머신러닝에 HPC가 필요할까요?
  Fritz Ferstl, 알테어, 소프트웨어 개발 부문 수석 부사장