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[후방/은꼴] 기래민 돌핀팬츠
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[일상/생활] 일본 버블 온천 폐허, 부곡하와이 부활 기대
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[컴퓨터] 이엠텍, AI 인프라 시장 겨냥 '레드빗 4U 서버 케이스 3종' 최신 CPU 쿨러 호환성 데이터 공개
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[컴퓨터] 서린컴퓨터, 리안리 A3 데스크테리어 미니 PC 2종 출시
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[일상/생활] 40대 전기기능사 실기 합격기
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[모바일] 케이스티파이, 갤럭시 Z8 시리즈 케이스 라인업 공개
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[축구] 드디어 성사된 역대 최고의 라이벌전 '잉글랜드-아르헨티나' 4강 격돌
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[일상/생활] 코스피 바닥 신호들이 슬슬 보이는 중
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[개발뉴스] Cloudera·VAST Data, 어디서나 구축 가능한 AI 데이터 플랫폼 위해 전략적 제휴
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엔비디아와 SK하이닉스(SK hynix)는 전 세계 AI 팩토리 구축 확대를 위한 차세대 메모리를 발전시키고, 반도체 설계와 제조를 가속화하기 위한 장기 기술 파트너십을 발표했다. 이번 협력은 세계에서 가장 진보한 AI 컴퓨팅 플랫폼 중 일부를 뒷받침해 온 양사의 수년간의 긴밀한 공동 엔지니어링 협력을 기반으로 한다. 엔비디아(NVIDIA) 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며, 그 성능을 발휘하기 위해서는 첨단 메모리가 필수적이다. SK하이닉스는 엔비디아의 특별한 파트너로, 엔비디아 AI 컴퓨팅 플랫폼을 위한 첨단 메모리 기술을 제공하는 데 핵심적인 역할을 해왔다. 우리는 함께 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고, 최첨단 모델 훈련부터 에이전틱 AI, 피지컬 AI에 이르기까지 전 세계적으로 가속되고 있는 AI 인프라 확장을 지원할 것”이라고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 “SK하이닉스와 엔비디아는 수년간 이를 위한 기반을 다져왔으며, 이번 파트너십은 양사 협력의 깊이를 보여주는 결과다. 우리는 함께 AI 팩토리를 위한 차세대 메모리를 공동 개발하고 있으며, 반도체 설계와 제조 전반에 AI를 적용하고 있다. 이러한 노력은 미래 AI 인프라의 방향을 결정하는 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다. 이번 장기 계약은 첨단 메모리의 장기 개발 주기에 대응하기 위한 공급을 지원한다. 전 세계적으로 AI 팩토리 구축이 확대됨에 따라, 이번 전략적 협력은 엔비디아의 인프라 로드맵과 전 세계 AI 인프라의 지속적인 구축 확대에 맞춰 메모리 공급이 이뤄질 수 있도록 지원할 예정이다. 이번 파트너십을 통해 SK하이닉스는 엔비디아가 지원하는 AI 인프라, 개인용 AI, 피지컬 AI를 새로운 시장으로 확장하고, 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) AI 슈퍼컴퓨터, 엔비디아 베라 CPU, 엔비디아 RTX 스파크(RTX Spark) PC, 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor) 로보틱스 컴퓨팅 플랫폼을 위한 메모리를 공동 개발할 예정이다. 기술 CAD와 반도체 시뮬레이션 가속화 SK하이닉스는 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리와 AI를 기반으로, TCAD(technology computer-aided design)와 컴퓨테이셔널 리소그래피 워크플로우를 포함한 반도체 시뮬레이션 속도를 향상시키고 있다. 또한 SK하이닉스는 쿠다-X와 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo) 프레임워크를 활용해 사내 시뮬레이션 코드와 AI 기반 물리 워크플로우 전반의 핵심 워크로드를 가속화하고 있다. 이번 협력은 이러한 도구를 반도체 전자설계자동화(electronic design automation, EDA)와 시뮬레이션 생태계로 확장함으로써, 반도체 제조사, 엔비디아, EDA 소프트웨어 공급업체 간 3자 협력을 위한 기반을 마련한다. 자율 제조를 위한 팹 디지털 트윈 고도화 SK하이닉스는 자율 팹 운영의 기반이 될 팹 디지털 트윈을 개발하고 있다. 관련 팀은 복잡한 반도체 제조 환경을 시각화, 시뮬레이션, 최적화하기 위한 3D 팹 환경을 구축하기 위해 장면 최적화 기술과 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리, 오픈USD(OpenUSD) 파이프라인을 활용할 수 있다. 이러한 디지털 트윈은 엔비디아 cuOpt 오픈소스 GPU 가속 의사결정 최적화 엔진과 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis) 플랫폼을 활용해, 자율이동로봇(autonomous mobile robots, AMR)과 기타 팹 자산의 이동을 포함한 운영 최적화를 지원할 수 있다. 또한 양사는 디지털 트윈을 기존 레거시 소프트웨어 및 에이전틱 AI 워크플로우와 연동하는 방안을 모색하고 있다. 이를 통해 AI 시스템이 팹 데이터를 기반으로 추론하고, 작업을 자동화하며, 제조 의사결정을 개선할 수 있도록 지원할 계획이다.
2026.06.09
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인사이
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