nVidia 의 GPGPU 관련 최신 기술에 대한 Conference 로 GTC 행사 자체는 그전부터 있었지만, 한국내에서 개최하는건 이번이 처음이었습니다.
선착순 100명에게 Early Bird 기념품을 준다고하여 일찍 갔습니다. 헤헤
SK hynix 와 nVidia Log가 양면에 각각 찍힌 USB 충전기였습니다.
4port가 있으면 single port로 2.5A 까지 출력되며 4개 합쳐서 5A까지 출력해줍니다.
한국내 plug뿐만 아니라 다른 모양도 2개가 더 들어 있어서 해외 여행이나 Conference 참석시 편리할 듯 합니다.
먼저 nVidia 이용덕 지사장님의 환영사로 시작되었습니다.
이번 conference 내내 deep learning 과 그 application 중 하나인 자동주행 자동차에 대한 얘기가 많이 나왔습니다.
환영사중 이런 얘기를 했습니다. Tesla Motor의 CEO 인 엘론 머스크(Elon Musk) 와 nVidia CEO 인 젠슨 황(Jen-Hsun Huang)가 같이 모인 자리에서 이런 얘기를 했답니다.
머지 않아 사람이 운전하면 불법인 시대가 올 것이다.
이미 Google에서 운행중인 무인자동차의 경우 완전 무사고는 아니지만, 사고가 났을때는 오퍼레이터가 직접 운전을 했는 경우 뿐이었답니다.
다음으로 미국 본사에서 온 Mark Hamilton의 순서가 있었습니다.
역시 Deep Learning 과 여러 자동차 회사들의 얘기가 주였습니다.
그냥 영어로 들을려다가 영어 공부보다는 내용 자체를 귀담아 듣는게 더 유익할거 같아서 통시통역기를 착용했습니다.
다음으로 Kaist 권인소 교수님의 DARPA 로봇 챌린지에서 1등을 수상한 얘기에 대해서 들었습니다.
후꾸시마 원전사고에서 방사능수치가 너무 심해서 사람을 들어 갈 수 없었고, Robot을 투입시켰는데도 아무것도 못했기 때문에 이러한 시나리오에 대해서 로봇 챌린지를 만들어서 투자를 하자는 취지에서의 행사입니다. 그래도 과제 자체가 해당 시나리오에 맞게끔 짜여져 있었습니다.
주어진 시간보다 30분정도 더 초과하여 얘기가 있었지만 워낙 재미있는 내용이라서 시간가는줄 몰랐습니다.
외국의 경우에는 로봇 패키징을 따로 전문 업체를 불러서 했는데, 한국학생들은 다른 팀이 스티로폼 버림것을 주어다가 하나하나 분해해서 캐리어에 담는 사진을 보여줬는데, 참... 헝그리 정신을 강조해야하는게 맞는건지 이게 한국의 현실인건지...
솔직히 이번 행사에 참가한 결정적인 이유는 송길영 님의 강연을 듣는게 목적이었습니다.
권 교수님의 강연이 너무 길어져서 송길영 님이 앞에서 기다리면서 캔디크러시를 하시더군요. ㅎ
앞에 화면을 찍는척하면서 몰래 한컷.
송길영님 강연시간에는 모든 촬영이 금지된다고 안내방송이 있더군요. ㅠㅠ
송길영님은 TV에서 봤던것과 똑같았습니다. 똑같은 모습에 똑같은 목소리.
강연 내용은 정말 유익했습니다. 이미 점심시간이 넘어서 시작한 강연이었지만,
솔직히 이 자체가 오늘의 최고 목적이어서 감사히 들었습니다.
30분이라는 짧은 시간에 많은 것을 들을 수는 없어서 뒤에 패스패스 하던 슬라이드가 많이 아쉬웠습니다.
Big Data를 어떻게 활용할 것인가에 대한 사례.
입사한 사람들에 대한 Big Data를 모아서 그 분석 결과를 인사과에 줬을때는
'그럼 집 먼 사람은 안뽑아야겠네. 이런 사람들은 안뽑아야 겠네.' 이런 결과밖에 안나오지만,
CEO 에게 그 결과를 주면
'그래 ? 그럼 통근버스 하나 사서 출퇴근 시켜줘. 1년에 한 20억이면 되자나. 기숙사 지어. 저기 내땅있자나. 기숙사 짓는데 돈들지만, 어차피 건물도 다 내 재산인데 뭐.'
이런 식의 결과가 나온다는 것을 사례로 들어줬습니다.
그리고 SNS에 올라오는 각종 셀카들의 숨은 의미들... 의 해석이 재미있었구요.
앞으로 사라질 직업군들...
Software 개발자도 거기에 있더군요.
추천하는 직업으로는 성직자 와 헬쓰트레이너 였습니다. ㅎ 절대로 사라지지 않을 직업이라고,
성직자이면서 헬쓰트레이너를 같이하면 최고랍니다.
팍스콘 노동자들은 자신들을 해고시킬 팍스봇을 현재 열심히 생산중이라는 것에 대해서도 설명해 주었으며,
누구나 익숙해지면 다 할 수 있는 직업들은 무조건 미래에 로봇으로 대체될 것이다.
사람이 직접 개입해야만 돌아가는 일이면서, 할때마다 결과가 다르게 나오는 불확실하고 애매모호한 일. 이런 일들만이 앞으로 사라지지 않을 일이라고 하시더군요.
Big Data 전문가다 보니 그럼 앞으로 어떻게 될것 같냐는 질문을 많이 듣는데, 그 질문은 아무런 의미가 없다더군요.
지금 현재의 너를 봐라. 미래의 너는 현재의 너를 보면 알 수가 있다. 라고 말씀하셨습니다.
나름 저에게는 위로가 되는 말이었습니다.
송길영 님의 강연이 끝난 뒤 점심시간이었습니다.
도시락으로 제공되었습니다.
그리고 오후에는 각 섹션별로 강연이 나누어져 있었습니다.
제가 기존에 했었던 분야는 CUDA 쪽의 GPU 병렬화 였지만, Deep Learning 쪽에 관심이 있어서 그쪽 위주로 들으려 했습니다.
Deep Learning 쪽의 처음과 두번째 시간이 벤처기업 CEO의 강연이었습니다.
벤처기업의 CEO, CTO 님들의 강연은 일단 재미있습니다. 말씀을 참 잘하십니다.
Pycon 2015 KOREA에서 정말 재미있었습니다.
하지만 GTC 에서는 아니었습니다. 밥먹은 직후이기도 했지만... 그 2 강연동안
Deep Learing에 대해서 들은 것은 머리에 남아있지않고,
Deep Sleep을 취한듯 합니다. ;;
두 회사 모두 Deep Learning을 의학쪽으로 이용하여 X-Ray 사진으로 특정 질별들에 대해서 진단하는 것을 사례로 보여줬습니다. 실제 의사들이 눈으로 판독하는것 이상의 결과를 얻었다고 합니다.
Deep Learning이란 것에 대해서 자세히는 몰라도,
컴퓨터에게 이 사진을 보여주고 결과는 뭐였어. 라는 식으로 학습을 여러건을 시키면
자기가 알아서 그것을 Data화 해서 가지고 있으면서,
새로운 입력에 대해서 과거에 학습한것을 토대로 결과를 만들어주는 그런식의 알고리즘인듯 합니다.
그리고 CUDA 의 이화여대 교수님의 강연으로 갔는데...
교수님 맞으신가요 ? ;;; 학생들 앞에서 강의를 많이 하셨을껀데... 왜그러셨나요 ? ;;;
심지어 제가 기대하던 CUDA 내용이 아니었습니다.
모바일에서 GPU 사용시에는 전력을 많이 먹으니 어떻게 하면 전력을 적게 먹게끔 스케줄링을 하느냐에 대한 설명이었습니다.
엄청 지루했습니다.
끝나고 바로 실습 세션쪽으로 갔는데 선착순 20명이 다찼답니다.
이럴꺼면 사전등록시 왜 미리 신청하라고 했는지 의심이 갑니다.
그래서 제가 서울로 올라오게된 계기가 된 회사인 MidasIT에서 CUDA 세션에서 강연이 있어서 갔습니다.
처음에는 열심히 회사 솔루션으로 완성된 건축물에 대한 소개가 있었는데,
어라.. 1,2년 전만하더라도 제2롯데월드가 빠지지 않았는데, 이번 소개에는 쏙 뺐더군요. ㅎ 왜 그러셨나요 ? 굳이 설명 안해주셔도 알듯 합니다만...
예전에 MidasIT에 대해서 알아보니깐 Software 개발쪽으로는 컴퓨터공학 전공자를 안뽑고 건축과 전공자를 뽑아서 개발을 가르친다고 하던데, 이번에 건축뿐 아니라 공기의 흐름, 자동차 등 기계에 대한 CAE로도 사업분야를 넓혔다고 합니다. 작년에는 의료쪽도 한다고 들었는데, 그건 잘 안되었나 봅니다. 아니면 아직도 시도중이던가요. 새롭게 넓힌 사업분야쪽으로는 어떤 전공자를 뽑는지 궁금했지만, 강연자가 인사과 사람은 아닌지라 질문은 하지 않았습니다.
옆방에 GPU 가속화쪽 세션에는 Pycon에서 이미 들은 내용과 같은 강연자분이었습니다. PyCUDA 를 활용하는 내용이었습니다. 역시 재미있습니다. 제가 생각하는 CUDA 관련 내용은 CUDA 세션이 아니라 CPU 가속화 세션에 쭉 있었습니다.
그 다음 시간인 핵융합관련해서 Python 과 CUDA를 활용한 내용에 대한 강연을 들었습니다.
과학분야 쪽에서는 Python 만으로 계산하는 프로그램 작성 후에,
그 중 빠른 연산이 필요한 부분만 컴파일 언어로 바꾸어서 Python에서 호출하게 한다고 합니다.
pyCUDA 활용시에도 먼저 Python 코드를 작성한 다음 CUDA Code를 Python으로 부르게 하고, 나중에 컴파일 언어로 만들어야 할 경우에는 그 다음에 C로 CUDA 호출 부분을 만드는 식으로 개발을 하면 시간을 훨씬 절약할 수 있다고 설명하였습니다.
요즘 워낙 복합분야가 많아서 Software 개발자를 뽑아서 전문지식을 가르칠 것인가, 아니면 해당 분야 전문가를 뽑아서 Software 개발을 가르칠 것인가에 대한 문제 제기를 하였습니다. 뭐가 정답인지는 모르겠다면서요.
마지막 세션은 Deep Learning 쪽 세션으로 갔습니다. 한국어 인식에 관련된 내용을 제네럴하고 쉽게 잘 설명해 주셨습니다. 강연자분의 목소리, 영어발음, 말속도 등 모든게 프로페셔널 하였습니다.
전체적으로 처음 기대했던것 이상으로 많은 것을 듣고 느낀 하루였습니다.
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