베트남 최대 민간기업 빈그룹, ‘엔비디아 DGX 슈퍼POD’ 도입

2021년 04월 30일

엔비디아(www.nvidia.co.kr CEO 젠슨 황)는 베트남 최대 민간기업인 빈그룹(Vingroup)이 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD)를 채택한다고 밝혔다. DGX 슈퍼POD는 빈그룹의 머신러닝 연구소인 빈에이아이리서치(VinAI Research)에 도입돼 자율주행차, 헬스케어, 소비자 서비스를 아우르는 다양한 연구에 활용되며, 자동차 계열사인 빈패스트(VinFast)의 자율주행 전기차 개발에 중점적으로 사용될 예정이다.

부이 흥(Hung Bui) 빈에이아이리서치 연구소장은 약 6,000건이 인용된 200개 이상의 논문을 집필한 구글 딥마인드(DeepMind)의 최고 AI 연구진이었으며, 국제 수학 올림피아드 우승자다. 흥 연구소장은 불과 2년 만에 200명 규모의 연구팀을 만들었다. 해당 팀은 최고 규모의 컨퍼런스에서 무려 20편의 논문을 발표하며, AI의 경계를 넓히고, 다양한 제품을 선보였다.

흥 연구소장은 “7월까지 미국과 유럽의 도로에서 수백만 마일에 걸친 실제 교통 상황에서 운행되는 자동차에서 데이터를 제공받을 예정이다”고 말했다. 연구팀은 해당 데이터를 활용해 최소 12개의 AI 모델을 설계하고, 정교하게 다듬어 빈패스트의 자동차에 레벨 3 수준의 자율주행 기능을 구현할 계획이다.

새로운 데이터가 이용 가능함에 따라 이러한 모델은 매일 재교육돼야 할 것이라고 흥 연구소장은 예상한다. 그는 DGX 슈퍼POD가 빈에이아이리서치에서 이용 중인 엔비디아 DGX A100 시스템의 AI 작업을 최소 10배 이상 가속할 것이며, 이로써 엔지니어가 24시간을 주기로 모델을 업데이트할 수 있게 된다고 확신한다.

그는 "이것이 우리의 목표다. 엔지니어링 시간을 상당히 절약할 수 있지만 엔비디아의 도움이 많이 필요할 것"이라고 말했다. 홍 연구소장은 5월에 엔비디아 멜라녹스(Mellanox) HDR 200Gb/s 인피니밴드(InfiniBand) 네트워크를 통해 연결된 20개의 DGX A100 시스템 클러스터를 사용하기를 희망하고 있다.

더불어, 흥 연구소장은 DGX 슈퍼POD의 도입을 통해 베트남에서 더 많은 세계적 수준의 AI 인재를 유치하고 육성하는 것을 빈그룹의 목표로 삼았다. 이의 일환으로 지난 10월, 빈그룹이 설립하고 자금을 지원하는 최초의 비영리 사립대학 빈대학(VinUniversity)의 학생 260명의 첫번째 학사년도를 시작하는 기념식을 개최했다.

이는 빈그룹이 베트남 최대의 81층 규모 초고층 빌딩인 랜드마크81(Landmark81)을 사이공 강변에 건설 및 운영 중인 것과 더불어 미래의 발전 가능성을 나타내는 신호 중 하나이다. 흥 연구소장은 "AI 기술은 기업을 더욱 발전시키는 하나의 방법이며, 베트남 국민의 생활에도 큰 영향을 줄 것” 이라며, 그룹 내 다른 부서에서도 의료 영상 및 진단 분야의 발전을 위해 DGX 시스템을 사용한다고 말했다.

한편, 흥 연구소장은 실리콘 밸리에 위치한 SRI 인터내셔널(SRI International)에 재직하면서 애플의 아이폰에 탑재되는 대표적인 어시스턴트 시리(Siri)를 더욱 강화하는 기술을 개발하는 데 기여한 바 있다.

최근, 빈에이아이리서치는 빈스마트(VinSmart) 핸드셋 사용자가 마스크를 착용한 상태에서 안면 인식 기능을 이용해 스마트폰 잠금을 해제하는 AI 모델을 개발했다. 동시에 연구팀 내 핵심 AI 연구원들은 자연어 처리를 위한 거대 트랜스포머 모델의 베트남어 버전인 포-BERT(Pho-BERT)를 개발했다.

이는 2년 전 빈 그룹의 회장이었던 베트남 최초의 억만장자 팜 낫 부엉(Phan Nhat Vuong)이 빈에이아이리서치에 기대했던 세계적 수준의 작품에 해당된다. 부엉은 흥 연구소장에게 딥마인드 팀의 연구 과학자 자리를 떠나 빈그룹에 합류할 것을 개인적으로 설득하기도 했다.

지난해, AI 활용에 대한 노력을 강화하고자 빈에이아이리서치는 동남아시아 최초로 DGX A100 시스템을 도입했다. 흥 연구소장은 "빈그룹은 엔비디아의 최신 하드웨어와 소프트웨어를 음성 인식, 자연어처리 및 컴퓨터 비전 등에 효과적으로 적용해 왔다. 그리고 현재는 운전시 사용될 인식 시스템을 위한 작업을 다음 단계로 끌어 올리고 있다"고 말했다.

흥 연구소장이 하노이의 사무실로 향하는 길에서 마주치는 수많은 보행자, 자전거, 스쿠터, 자동차 속에서 매일 관련 수치를 측정하는 것은 까다로운 일이다. 그는 “베트남에 돌아오고 나서, 나는 이곳의 운전 방식을 다시 배워야 했다. 교통상황이 미국과는 매우 달랐다”라고 말했다.

이어서 "얼마 지나지 않아 운전 요령을 터득했지만, 머신러닝을 활용한다면 아마도 훨씬 더 나은 주행이 될 것이라고 생각했다"며 "베트남의 교통상황은 자율주행 레벨5 수준에 도달하려는 시스템에 궁극적인 도전의 기회를 제공할 것"이라고 덧붙였다.