[디지털데일리 이건한 기자] 데이터브릭스가 엔비디아와의 협력 강화 일환으로 엔비디아의 쿠다(CUDA) 가속 컴퓨팅을 도입한다.

데이터브릭스는 해당 내용을 미국 현지시간 10일 개최된 '데이터+AI서밋'에서 공유했다고 밝혔다. 이는 그동안 양사가 기존 머신러닝 모델 학습, 생성형 AI 구축와 배포, 디지털 트윈 최적화 등 부문에서 협력해온 것의 연장선이다.

알리 고드시(Ali Ghodsi) 데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO는 "엔비디아와 함께 모든 조직이 자체 데이터 기반의 AI 팩토리를 구축하도록 지원하길 기대한다"고 말했다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 CEO도 "데이터브릭스는 대규모 데이터 처리의 선구자"라며 "데이터브릭스 핵심 컴퓨팅 스택에 엔비디아 쿠다 가속을 도입함으로써 전세계 고객이 데이터 기반의 생성형 AI 구동 기반을 마련하게 될 것"이라고 말했다.

데이터브릭스는 자사의 벡터화된 차세대 쿼리 엔진인 '포톤'에서 엔비디아 가속 컴퓨팅에 대한 기본 지원을 개발할 계획이다.고객의 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드의 속도와 효율성 향상을 위해서다. 포톤은 높은 가성비와 총소유비용(TCO)이 특징인 데이터브릭스의 서버리스 데이터 웨어하우스 '데이터 브릭스 SQL'을 구동하고 있다.

이 밖에도 엔비디아는 이달 초 대만에서 열린 컴퓨텍스 2024 행사에서 데이터브릭스의 오픈소스 모델인 'DBRX'가 엔비디아의 NIM(NVIDIA Inference Microservices) 마이크로 서비스로 제공된다고 발표했다. NIM 추론 마이크로서비스는 애플리케이션에 생성형 AI 모델을 추가할 수 있는 간단하고 표준화된 방식을 제공한다.

올해 3월 출시된 DBRX는 개발자를 위한 확장 가능한 엔드 투 엔드 AI 플랫폼인 '엔비디아 DGX 클라우드'로 학습됐다. 조직은 기업 데이터로 DBRX를 커스터마이징해 특정 조직을 위한 고품질 모델을 생성하거나, DBRX와 비슷한 맞춤형 전문가 혼합(MoE, mixture-of-expert) 모델을 처음부터 구축하기 위해 DBRX를 참조 아키텍처로서 사용할 수 있다.

한편, 데이터브릭스는 데이터 및 AI 기능에 대한 수요 증가에 따라 올해 1월 31일 마감된 회계연도에서 16억 달러(약 2조2000억원) 이상의 매출을 기록했으며 연간 50% 이상의 성장을 달성한 바 있다.