엔비디아 AI: NIM, NeMo, 그리고 RAG Blueprint로 혁신하는 엔터프라이즈 AI
엔비디아는 단순한 그래픽 카드 제조사를 넘어 AI 혁신의 선두주자로 자리매김했습니다. 1993년 창립 이후 GPU 발명, CUDA 출시, 그리고 최근 LLM 지원까지, 엔비디아는 끊임없이 컴퓨팅의 미래를 개척해 왔습니다. 2025년, 엔비디아는 엔터프라이즈 AI 소프트웨어 제품군인 NIM, NeMo, RAG Blueprint를 선보이며 기업 AI 도입에 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 이 글에서는 엔비디아의 최신 AI 기술과 솔루션이 어떻게 기업의 혁신을 가속화하는지 자세히 살펴보겠습니다.
엔비디아 NIM: 어디서든 AI 모델을 실행하는 가속 추론 마이크로서비스
엔비디아 NIM(NVIDIA NIM)은 기업이 어디에서나 엔비디아 GPU에서 AI 모델을 실행할 수 있게 해주는 가속 추론 마이크로서비스 모음입니다. 사전 학습된 모델과 맞춤형 AI 모델을 위한 GPU 가속 추론을 셀프 호스팅할 수 있는 컨테이너를 제공하여 AI 추론 성능을 극대화합니다. NIM은 엔비디아 AI Enterprise 제품군을 구독해야 액세스할 수 있지만, 일부 서버급 GPU에는 무료로 제공되기도 합니다. 이를 통해 기업은 AI 모델 운영 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 특히 복잡한 AI 모델을 실시간으로 처리해야 하는 환경에서 NIM의 성능은 빛을 발합니다.
엔비디아 NeMo: 맞춤형 생성형 AI 개발을 위한 엔드 투 엔드 플랫폼
엔비디아 NeMo는 LLM, VLM, 검색 모델, 비디오 모델, 음성 AI를 포함한 맞춤 생성형 AI 개발을 위한 엔드 투 엔드 플랫폼입니다. NeMo 플랫폼은 데이터 추출 및 정보 검색 파이프라인 구축을 위한 모델을 제공하는 NeMo Retriever를 포함합니다. 이를 통해 기업은 원시 문서에서 정형 및 비정형 데이터를 추출하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있습니다. NeMo의 주요 목표는 AI 모델 개발 과정을 간소화하고, 기업이 자체 데이터에 기반하여 특화된 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하는 것입니다. NeMo를 통해 기업은 데이터 플라이휠을 구축하고 사용자 피드백을 기반으로 AI 에이전트를 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
엔비디아 RAG Blueprint: 검색 증강 생성 솔루션 구축의 길잡이
엔비디아 RAG Blueprint는 엔비디아 NIM과 GPU 가속 구성 요소를 사용하는 RAG 솔루션을 설정하는 방법을 보여주는 참조 예제입니다. 이는 개발자가 엔비디아 NIM 서비스를 사용하여 RAG 솔루션을 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다. RAG는 LLM이 학습 시 포함되지 않은 지식을 활용하고 관련된 사실에 집중할 수 있도록 돕는 패턴으로, 기업은 RAG Blueprint를 통해 사내 데이터를 기반으로 질문에 답변하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 엔비디아 RAG Blueprint는 텍스트, 음성, 그래픽, PDF와 같은 다양한 입력 형식을 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한 관련성 목록을 좁혀주는 순위 재지정, OCR, 질의 기반 탈옥 방지 등의 정밀한 기능도 포함되어 있습니다.
엔비디아 AI-Q Research Assistant Blueprint: AI 기반 연구 보고서 자동 생성
엔비디아 AI-Q Research Assistant Blueprint는 RAG Blueprint를 확장하여 심층 연구를 수행하고 보고서를 생성하는 솔루션입니다. AI-Q Research Assistant는 보고서 계획 수립, 데이터 소스에서 답변 검색, 보고서 작성, 보고서에서 누락된 부분에 대한 추가 질의 수행, 소스 목록과 함께 보고서 완성 등 다양한 기능을 제공합니다. AI-Q Research Assistant는 RAG 기능 외에도 보고서를 반복적으로 개선하는 기능을 통해 연구 결과의 정확성과 신뢰성을 높입니다. Llama 모델은 RAG 결과 생성, 결과에 대한 추론, 보고서 생성에 사용됩니다.
엔비디아 AI Blueprint: 혁신적인 솔루션 구축의 시작점
엔비디아 AI Blueprint는 엔비디아 NIM을 활용하여 혁신적인 솔루션을 구축하는 방법을 보여주는 참조 예제입니다. RAG 주피터 노트북을 포함하여 다양한 블루프린트를 제공하며, 이를 통해 개발자는 AI 기술을 실제 애플리케이션에 적용하는 방법을 학습할 수 있습니다. 엔비디아 Brev는 클라우드 GPU 개발 플랫폼으로, 클라우드 VM에서 머신러닝 모델을 실행, 구축, 학습 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 런처블은 소프트웨어를 간편하게 공유하는 방법으로, 개발자들이 협업하고 아이디어를 공유하는 데 도움을 줍니다.
RAG를 가미한 AI 기반 연구: 엔비디아 AI-Q Research Assistant Blueprint 테스트 결과
필자는 AWS에서 실행되는 Brev 런처블을 사용하여 AI-Q Research Assistant Blueprint 참조 예제를 테스트했습니다. PDF 형식의 재무 보고서를 처리하고 이를 기반으로 사용자 질의에 대한 보고서를 생성하는 엔비디아 AI-Q Research Assistant Blueprint의 성능은 기대 이상이었습니다. 특히 라마 기반 모델의 성능이 인상적이었습니다. 계획-성찰-개선 아키텍처가 큰 도움이 되었다는 것을 알 수 있었습니다. 이 시스템에 대한 테스트는 문서의 오류와 백엔드 프로세스의 오류로 인해 예상보다 오래 걸렸지만, 엔비디아가 이러한 문제를 해결했다고 합니다.
결론: 엔비디아 AI, 기업 혁신의 새로운 동력
엔비디아의 NIM, NeMo, RAG Blueprint는 기업이 AI 기술을 도입하고 혁신을 가속화하는 데 필요한 강력한 도구를 제공합니다. 온프레미스 또는 클라우드에서 실행 가능한 신뢰할 수 있는 심층 연구 어시스턴트를 만들 수 있으며, 모델이 보고서를 반복적으로 개선하고, NeMo Retriever가 PDF를 빠르게 처리하는 등 다양한 장점을 제공합니다. 엔비디아 AI는 기업이 데이터에서 가치를 창출하고 경쟁력을 강화하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 엔비디아 GPU에 종속된다는 점과 비용은 고려해야 할 단점이지만, AI가 제공하는 잠재적 이익은 이러한 단점을 상쇄할 만큼 충분히 매력적입니다.
