구현형 AI 인프라: 로보틱스와 피지컬 AI를 위한 GPU 요구사항

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: NVIDIA Isaac Sim이 이제 AWS EC2 G6e(L40S GPU)에서 구동되며 시뮬레이션 스케일링이 2배 향상되었습니다. 독일에서 10,000개의 DGX B200 GPU를 갖춘 산업용 AI 팩토리가 제조 애플리케이션을 위해 출시 예정입니다. 피지컬 AI는 자율주행 차량, 산업용 매니퓰레이터, 휴머노이드, 로봇 운영 공장을 포함하며, 멀티모달 센서 학습, 복잡한 물리 시뮬레이션, 실시간 엣지 배포가 필요합니다.

NVIDIA Isaac Sim이 이제 Amazon EC2 G6e 인스턴스의 L40S GPU 클라우드 인스턴스에서 실행되어 로보틱스 시뮬레이션 확장과 빠른 AI 모델 학습을 위한 2배 향상을 제공합니다.[^1] 이 배포 옵션은 클라우드 인프라가 구현형 AI 개발에 필요한 막대한 컴퓨팅 요구사항에 대한 접근성을 어떻게 확대하는지 보여주는 좋은 예입니다. 독일에 계획된 산업용 AI 팩토리는 NVIDIA DGX B200과 RTX PRO 서버를 10,000개의 GPU로 시작하여, 유럽 산업 리더들이 엔지니어링 시뮬레이션부터 공장 디지털 트윈과 로보틱스까지 제조 애플리케이션을 가속화할 수 있게 합니다.[^2]

피지컬 AI는 물리적 세계를 이해하고 상호작용하는 AI 모델을 설명하며, 자율주행차, 산업용 매니퓰레이터, 모바일 로봇, 휴머노이드, 그리고 공장과 창고 같은 로봇 운영 인프라를 포함하는 차세대 자율 기계를 구현합니다.[^3] 인프라 요구사항은 언어 모델이나 이미지 생성기와 근본적으로 다릅니다: 구현형 AI 시스템은 다양한 센서 모달리티로 학습하고, 복잡한 물리를 시뮬레이션하며, 물리적 제약 하에서 실시간으로 작동하는 엣지 디바이스에 배포해야 합니다.

3-컴퓨터 아키텍처

NVIDIA의 로보틱스 인프라 접근 방식은 서로 다른 요구사항에 최적화된 세 가지 컴퓨팅 플랫폼에 워크로드를 분리합니다.

모델 학습을 위한 DGX

NVIDIA DGX 시스템은 로봇을 위한 멀티모달 파운데이션 모델 학습에 이상적인 소프트웨어와 인프라를 결합합니다.[^4] 로보틱스 모델은 카메라 이미지, 라이다 포인트 클라우드, 조인트 인코더 판독값, 힘-토크 측정값을 포함한 다양한 데이터 유형을 수집합니다. 학습 인프라는 모델 아키텍처를 반복하는 데 필요한 처리량을 유지하면서 대규모로 이기종 데이터를 처리해야 합니다.

로보틱스를 위한 파운데이션 모델은 실제 데이터와 시뮬레이션의 합성 데이터 모두에서 학습해야 합니다. 고차원 센서 입력과 긴 궤적에 걸친 시간적 상관관계로 인해 데이터 양이 일반적인 언어 모델 학습을 초과합니다. DGX 시스템은 대규모 멀티모달 학습이 요구하는 인터커넥트 대역폭과 메모리 용량을 제공합니다.

비전 및 언어 파운데이션 모델로부터의 전이 학습은 로보틱스 모델 개발을 가속화합니다. 인터넷 규모의 이미지와 텍스트 데이터로 학습된 모델은 로봇 인식과 추론에 전이되는 표현을 제공합니다. 학습 인프라는 이러한 대규모 베이스 모델을 로보틱스 특화 데이터로 파인튜닝하는 것을 지원합니다.

시뮬레이션을 위한 OVX

OVX 시스템은 시뮬레이션 워크로드를 위한 업계 최고의 그래픽과 컴퓨팅 성능을 제공합니다.[^4] 포토리얼리스틱 렌더링은 실제 카메라 이미지와 구별할 수 없는 합성 학습 데이터를 생성합니다. 물리 시뮬레이션은 물리적 현실과 일치하는 센서 판독값과 로봇 동작을 생성합니다.

Isaac Lab은 환경 설계와 로봇 정책 학습을 위한 고충실도 GPU 병렬 물리, 포토리얼리스틱 렌더링, 모듈러 아키텍처를 결합합니다.[^5] 이 프레임워크는 액추에이터 모델, 다중 주파수 센서 시뮬레이션, 데이터 수집 파이프라인, 도메인 랜덤화 도구를 통합합니다. 시뮬레이션 충실도는 학습된 정책이 물리적 로봇에 얼마나 잘 전이되는지를 결정합니다.

대규모 병렬성이 시뮬레이션 처리량을 가속화합니다. GPU 가속 물리는 수천 개의 로봇 인스턴스가 다양한 시나리오에서 동시에 학습할 수 있게 합니다. 이 병렬성은 몇 주간의 실제 데이터 수집을 몇 시간의 시뮬레이션 경험으로 전환합니다.

배포를 위한 AGX

NVIDIA Jetson을 포함한 AGX 시스템은 로보틱스 배포를 위한 탁월한 성능과 에너지 효율을 제공합니다.[^4] 엣지 배포는 배터리로 구동되는 로봇이 제공하는 전력 예산 내에서 센서 속도로 추론해야 합니다. 컴퓨팅 플랫폼은 정교한 모델을 실행하면서 물리적 제약에 맞아야 합니다.

Jetson Orin은 모바일 로봇과 매니퓰레이터에 적합한 폼 팩터로 최대 275 TOPS의 AI 성능을 제공합니다. 이 플랫폼은 DGX 및 OVX 시스템에서 개발된 것과 동일한 CUDA 코드를 실행하여 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 일관된 도구를 가능하게 합니다.

배포 인프라는 학습 인프라가 무시하는 실시간 요구사항을 처리해야 합니다. 100Hz 이상으로 실행되는 제어 루프는 추론에 밀리초만을 남깁니다. 엣지 플랫폼은 개발 시스템이 평균적으로만 달성하는 지연 시간 한계를 보장해야 합니다.

시뮬레이션 인프라 요구사항

시뮬레이션 인프라는 팀이 모델 아키텍처와 학습 접근 방식을 얼마나 빨리 반복할 수 있는지를 제어함으로써 구현형 AI 개발 속도를 결정합니다.

물리 시뮬레이션 스케일링

Isaac Lab은 고충실도 검증을 위해 GPU 가속 NVIDIA PhysX 물리와 RTX 렌더링을 사용하는 NVIDIA Isaac Sim과 기본적으로 통합됩니다.[^5] 물리 시뮬레이션 정확도는 sim-to-real 전이 성공을 결정합니다. 더 빠르게 학습하는 단순화된 물리는 물리적 하드웨어에서 실패하는 정책을 생성할 수 있습니다.

접촉 역학 시뮬레이션은 조작 작업에 특별한 주의가 필요합니다. 물체를 잡는 로봇은 단순화된 물리가 제대로 근사하지 못하는 복잡한 접촉력을 경험합니다. 고충실도 접촉 시뮬레이션은 컴퓨팅 요구사항을 증가시키지만 물리적 그래스핑으로의 전이를 개선합니다.

GPU 클러스터 전반의 병렬 시뮬레이션은 수천 개의 환경 인스턴스를 동시에 실행하여 학습을 가속화합니다. 각 환경은 정책 학습을 위한 독립적인 경험을 제공합니다. 이 병렬성은 시뮬레이션된 환경 전반에 걸쳐 분산 학습을 지원하는 인프라가 필요합니다.

렌더링 요구사항

포토리얼리스틱 렌더링은 실제 센서 특성과 일치하는 카메라 및 깊이 센서 데이터를 생성합니다. 도메인 랜덤화는 정책 일반화를 개선하기 위해 조명, 텍스처, 장면 구성을 변화시킵니다. 렌더링 파이프라인은 다양한 시각적 관측을 생성하면서 처리량을 유지해야 합니다.

RTX 레이 트레이싱은 반사, 그림자, 전역 조명을 포함한 정확한 조명 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 산업 환경에서 작동하는 로봇은 창문, 천장 조명, 반사 표면에서 오는 복잡한 조명을 만납니다. 정확한 조명으로 학습하면 실제 시설에서의 배포 성능이 향상됩니다.

센서 노이즈 시뮬레이션은 렌더링된 이미지와 포인트 클라우드에 현실적인 열화를 추가합니다. 실제 센서는 완벽한 시뮬레이션이 생략하는 노이즈, 블러, 아티팩트를 나타냅니다. 깨끗한 시뮬레이션 데이터로 학습된 정책은 노이즈가 있는 실제 센서 데이터를 직면할 때 실패할 수 있습니다.

데이터 파이프라인 아키텍처

시뮬레이션은 학습을 위해 효율적인 저장과 검색이 필요한 방대한 데이터 볼륨을 생성합니다. 단일 시뮬레이션 캠페인은 페타바이트의 궤적, 관측, 보상을 생성할 수 있습니다. 데이터 파이프라인 아키텍처는 컴퓨팅 인프라가 완전한 활용도를 달성하는지 아니면 데이터를 기다리며 굶주리는지를 결정합니다.

Lustre 및 GPFS와 같은 병렬 파일 시스템은 시뮬레이션 및 학습 클러스터가 요구하는 대역폭을 제공합니다. 충분한 총 대역폭을 가진 네트워크 연결 스토리지는 학습 소비와 일치하는 속도로 GPU 클러스터에 데이터를 공급합니다. 스토리지 과소 프로비저닝은 비싼 GPU 컴퓨팅이 극복할 수 없는 병목 현상을 만듭니다.

데이터 버전 관리는 시뮬레이션 구성, 환경 매개변수, 생성된 데이터셋을 추적합니다. 재현성은 어떤 시뮬레이션이 어떤 학습 데이터를 생성했는지 정확히 재구성해야 합니다. 시뮬레이션 구성을 위한 버전 관리는 실험 추적에서 모델 버전 관리를 보완합니다.

실제 데이터 인프라

시뮬레이션만으로는 배포 가능한 로봇을 학습시킬 수 없습니다. 실제 데이터는 시뮬레이션이 불완전하게 근사하는 물리적 현상을 포착합니다.

로봇 플릿 관리

물리적 로봇 플릿은 원격 조작, 자율 운영, 인간 시연을 통해 학습 데이터를 생성합니다. 플릿 관리 인프라는 다양한 환경에서 작동하는 여러 로봇에 걸쳐 데이터 수집을 조정합니다. 이 조율은 로봇이 만나게 될 시나리오의 포괄적인 커버리지를 보장합니다.

물리적 로봇으로부터의 데이터 수집은 모든 센서 모달리티를 전체 시간 해상도로 캡처하는 견고한 로깅이 필요합니다. 누락된 데이터는 시뮬레이션이 채워야 하는 학습 세트의 공백을 만듭니다. 불완전한 데이터에 적용된 정교한 수집 절차보다 신뢰할 수 있는 로깅 인프라가 더 가치 있습니다.

안전 모니터링은 데이터 수집 중 로봇, 환경, 근처 인간을 보호합니다. 물리적 공간에서 작동하는 구현형 AI 시스템은 순수 디지털 AI 시스템이 일으킬 수 없는 손상을 일으킬 수 있습니다. 안전 인프라는 복잡성을 추가하지만 학습이 요구하는 공격적인 탐색을 가능하게 합니다.

어노테이션 인프라

지도 학습은 인간 어노테이터나 자동화된 시스템이 제공하는 레이블을 필요로 합니다. 어노테이션 인프라는 데이터 수집 속도에 맞춰 레이블 생성을 확장합니다. 어노테이션의 병목 현상은 원시 데이터 양에 관계없이 유용한 학습 데이터를 제한합니다.

시맨틱 세그멘테이션, 객체 감지, 포즈 추정 레이블은 인식 모델 학습을 지원합니다. 대규모 수동 어노테이션은 분산된 인력 관리와 품질 관리가 필요합니다. 모델 예측과 인간 검증을 결합하는 반자동 어노테이션은 처리량을 개선합니다.

모방 학습을 위한 궤적 레이블링은 모방할 가치가 있는 성공적인 시연을 식별합니다. 품질 평가는 정책이 피해야 할 실패와 전문가 시연을 구별합니다. 레이블링 인프라는 단순한 이진 성공/실패 분류를 넘어 뉘앙스를 포착해야 합니다.

다중 사이트 데이터 집계

여러 시설에서 로봇을 운영하는 조직은 학습을 위해 데이터를 중앙에 집계합니다. 네트워크 인프라는 엣지 위치에서 중앙 클러스터로의 대규모 데이터 전송을 지원해야 합니다. 전송 스케줄링은 운영 시간 동안의 네트워크 경합을 피합니다.

데이터 거버넌스 요구사항은 로보틱스 데이터가 흐를 수 있는 곳을 제한할 수 있습니다. 시설 레이아웃, 인간 작업자, 독점 프로세스를 캡처하는 센서 데이터는 텍스트 데이터가 피하는 통제에 직면합니다. 컴플라이언스 인프라는 데이터 처리가 조직 및 규제 요구사항을 충족하도록 보장합니다.

연합 학습 접근 방식은 원시 데이터를 중앙화하지 않고 모델을 학습시킵니다. 엣지 위치는 관측 대신 그래디언트 업데이트를 기여합니다. 이 아키텍처는 분산된 로봇 플릿 전반에서 학습을 가능하게 하면서 데이터 거버넌스 우려를 해결합니다.

배포 인프라

배포 인프라는 학습된 모델을 프로덕션 환경에서 작동하는 물리적 로봇에 연결합니다.

엣지 컴퓨트 프로비저닝

엣지 컴퓨트 플랫폼은 필요한 추론 성능을 제공하면서 로봇 폼 팩터와 전력 예산에 맞아야 합니다. 배터리를 운반하는 모바일 로봇은 데이터 센터 GPU 카드를 배포할 수 없습니다. 플랫폼 선택은 배포 시 달성 가능한 모델 복잡성을 제약합니다.

Siemens의 Industrial Copilot for Operations는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU와 함께 온프레미스에서 실행되어 정교한 AI 기능의 산업 배포를 보여줍니다.[^2] 산업 환경은 종종 모바일 로봇보다 더 상당한 컴퓨팅 인프라를 허용하여 더 유능한 모델을 가능하게 합니다.

무선 업데이트 인프라는 물리적 접근 없이 로봇 플릿에 새 모델을 배포합니다. 안전한 업데이트 절차는 배포 프로세스 전반에 걸쳐 로봇이 작동 상태를 유지하도록 보장합니다. 롤백 기능은 문제가 있는 업데이트가 운영에 영향을 미치기 전에 되돌립니다.

실시간 시스템 통합

로보틱스 제어 시스템은 AI 추론이 충족해야 하는 실시간 제약을 부과합니다. 제어 루프는 센서 처리와 추론이 고정된 시간 한계 내에 완료되기를 기대합니다. 마감 시간을 놓치면 단순한 성능 저하가 아닌 제어 불안정성을 야기합니다.

RTOS(실시간 운영 체제) 통합

[번역을 위해 내용 잘림]