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엔비디아, 옴니버스 마이크로서비스 발표…물리 AI 성능 강화

글/반도체네트워크 편집부 2024.07.03

- 자율주행차, 모바일 로봇, 휴머노이드 등 모든 종류의 완전 자율 머신 개발 가속화

- 엔비디아 RTX 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술 기반으로 강력한 대규모 시뮬레이션 지원

- 포어텔릭스, 매스웍스 등에 서비스 최초 제공

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX™(NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX™)를 발표했다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 통해 모든 종류의 완전 자율 머신 개발을 가속화할 수 있는 마이크로서비스 세트다.

센서 기술은 수십억 달러 규모의 성장 산업을 구성하고 있다. 이는 자율 주행 차량, 휴머노이드, 산업용 매니퓰레이터, 모바일 로봇, 스마트 공간 등에 물리적 세계를 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공한다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 개발자가 실제 배포 전, 물리적으로 정확하고 사실적인 가상 환경에서 센서 인식과 관련 AI 소프트웨어를 대규모로 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약하고 안전성을 향상시킬 수 있다.

엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장인 레브 레바레디언(Rev Lebaredian)은 "생성형 물리 AI로 구동되는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 머신을 개발하려면 물리 기반 가상 세계에서 훈련과 테스트가 필요하다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX 마이크로서비스를 통해 개발자는 공장, 도시, 심지어 지구의 대규모 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 차세대 AI의 물결을 가속화할 수 있다"고 말했다.

강력한 대규모 시뮬레이션

옴니버스 클라우드 센서 RTX는 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크에 기반하고 엔비디아 RTX™ 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술로 구동된다. 이를 통해 비디오, 카메라, 레이더, 라이더의 실제 데이터를 합성 데이터와 결합해 시뮬레이션 환경을 빠르게 생성할 수 있다.

마이크로서비스를 활용하면 실제 데이터가 제한적인 시나리오에서도 광범위한 활동의 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어 로봇 팔이 올바르게 작동하는지, 공항 수하물 컨베이어 벨트가 작동하는지, 나뭇가지가 도로를 막고 있는지, 공장 컨베이어 벨트가 움직이고 있는지, 로봇이나 사람이 근처에 있는지 등의 시뮬레이션이 가능하다.

실제 배포로 이어진 연구 성과

옴니버스 클라우드 센서 RTX 발표는 엔비디아가 컴퓨터 비전과 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR) 콘퍼런스의 대규모 엔드투엔드 주행을 위한 오토노머스 그랜드 챌린지에서 1위를 차지한 것과 동시에 발표됐다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 자율주행 차량(AV) 시뮬레이션 개발자가 실제 환경에 AV를 도입하기 전에 물리적으로 정확한 환경에서 자율주행 시나리오를 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아 연구진의 성공적인 워크플로우를 고충실도 시뮬레이션 환경에서 구현할 수 있다.

에코시스템 액세스와 이용 정보

포어텔릭스(Foretellix)와 매스웍스(MathWorks)는 엔비디아가 AV 개발을 위해 옴니버스 클라우드 센서 RTX 액세스를 제공하는 최초의 소프트웨어 개발사 중 하나이다. 또한, 옴니버스 클라우드 센서 RTX를 사용하면 센서 제조업체가 가상 환경에서 센서의 디지털 트윈을 검증하고 통합해 물리적 프로토타이핑에 필요한 시간을 단축할 수 있다.

nVIDIA 소개
엔비디아(NVIDIA)는 1993년 설립 이후 가속 컴퓨팅의 선구자로 자리매김했다. 1999년 GPU를 발명해 PC 게임 시장 성장에 핵심적인 역할을 했으며, 컴퓨터 그래픽을 재정의하고, 현대적 인공지능(AI) 시대의 포문을 열었다. 엔비디아는 업계를 재편하는 데이터센터 규모의 제품을 갖춘 풀스택 컴퓨팅 기업으로 거듭나고 있다. 보다 자세한 내용은 엔비디아 코리아 홈페이지(www.nvidia.co.kr) 및 엔비디아 코리아 공식 SNS에서 확인할 수 있다.