로봇 산업 탐구: 5. 테크기업들의 진출 - 엔비디아

엔비디아 – 2 nd Stage AI 는 Robotics 라 선언

 

로봇산업에 있어 가장 큰 걸림돌은 스스로 생각하는 능력, 곧 판단능력이다. 인지능력인 시각, 촉각, 청각은 센서기술의 발달로 이미 사람의 한계를 넘어섰지만 이를 해석하고 제어(행동)까지 연결시키는 판단능력은 여전히 부족하기에 수동적인 기계의 단계를 넘어서지 못하고 있는 것이다.

 

그래서 판단의 핵심인 AI 의 완성도가 로봇산업의 성패를 좌우하는 가장 중요한 전제조건이 된다. 지금 로봇이 기술기업의 화두가 된 것도 AGI 는 아직 요원하되, 특정 영역에서의 AI 완성이 임박했다는 생각 때문이다.

 

AI 의 성공여부는 엄밀히 말하면 추론(Inference)과 훈련(Training)의 반복, 즉 소프트웨어적 요소에 달려있다. 하지만 DL(Deep Learning), xNN(x Neural Network)에 워낙 광범위한 데이터가 필요하고, 처리에 복잡할 뿐 아니라 순간적으로 굉장히 빠른 연산이 필요하다 보니 동시에 강력한 하드웨어가 요구될 수밖에 없다.

 

CPU 대비 그래픽 처리에 탁월한 성능을 보였던 GPU 가 범용성을 가진 GPGPU(General-Purpose Computing on GPU)로 사용범위를 확대할 수 있게 되자 AI 분야에서 폭발적으로 수요가 몰리기 시작한 것도 이러한 이유 때문이다.

 

엔비디아가 AI 의 중심적 역할을 담당하게 된 것도 GPU 와 AI 가속기 (Accelerator)의 핵심기업이기 때문이다.

 

많은 AI 업체가 당면한 어려운 문제들을 해결하고자 엔비디아가 생산하는 GPU 기반 하드웨어를 필요로 했다. 이들과의 제휴나 협업과정에서 누구보다 먼저 AI 에 대한 다양한 필요와 풀어야할 과제를 알게 된 행운도 누리게 되었다. 그러다 보니 다양한 산업군에서 AI 협업이 이뤄졌고, 거기에 맞는 다양한 S/W, H/W, Platform, Application framework 를 갖출 수 있게 된 것이다.

 

특히 엔비디아는 인지-판단-제어의 과정에서 판단에 해당하는 두가지 핵심인 추론과 훈련에 상당한 공을 들이고 있다. 자율주행의 경우 추론은 2017 년 Drive PX Xavier 를 비롯, 같은 해 Pegasus, 19 년 AGX Orin, 22 년 Atlan 등 빠른 속도로 SoC 를 발전시키고 있고, 훈련 역시 DGX Computer 의 대형화, 고도화를 통해 경이로운 속도까지 진화시키고 있다.

 

 

 

Omniverse 를 통해 RTX, PhysX 같은 물리엔진 장착 디지털이 물리세계를 이해

 

 

디지털이 물리세계라는 한계로 인해 주춤할 때 엔비디아는 Omniverse 라는 디지털트윈으로 이를 해결한다. RTX(빛의 물리학), PhysX(중력, 관성 등 물리학)같은 물리엔진을 장착해 행동지향 AI 가 가능하도록 설계한 것이다.

 

GTC2022 에서 엔비디아는 2 nd Wave AI 로 행동지향 AI 를 언급하였다. 이를 통해 자율주행이나 로봇에 인지-판단-제어의 프로세스가 제대로 작동하도록 하겠다는 것이다.

 

예를 들면 Omniverse Replicator 를 통해 AMR(자율이동로봇)을 DNN으로 학습시키는 합성데이터도 쉽게 제공할 수 있다. 다양한 공장에서 다양한 사례의 데이터가 협업 플랫폼인 Omniverse 에 모인다면 이를 학습시켜 더 진화된 Solution 을 도출하는 것도 가능해질 것이다.

 

특별히 자율주행에는 Drive DGX 를, 로봇에는 Isaac 과 Metropolis 라는 Application Framework 을 사용하게 된다. 이를 통해 로봇공학 시스템 워크플로우의 4 가지 기둥인 ①실측 데이터 수집 및 생성, ②AI 모델 생성, ③디지털 트윈으로 시뮬레이션, ④현실 세계에서 자율주행(로봇) 작동을 수행할 수 있다.

 

테슬라와 달리 엔비디아는 오픈플랫폼으로 범용화/확장성을 근간으로 하기에 다양한 업체와 다양한 산업군에서 네트워킹 하며 각기 상이한 데이터를 수집하게 될 것이다. 단기적으로는 자율주행에 Optimize 된 테슬라에 비해 집중도 부족으로 느리게 데이터가 모이겠지만, AI 의 세계가 자동차를 넘어 사물로 확장될 때는 오히려 엔비디아가 다양한 분야의 융복합을 통해 강한 힘을 발휘할 수도 있다는 생각이다.

 

 

 

엔비디아는 개방형 플랫폼으로 AI 를 사용하는 많은 고객사에 다양한 E2E Solution 제공

 

엔비디아는 테슬라와 같이 폐쇄형 플랫폼이 아니므로 많은 로보틱스 개발 업체들이 오픈되어 있는 엔비디아의 End-to-end Solution(전분야에 걸친 솔루션)을 도입하려 할 것이다.

 

개발과정에서 H/W, S/W, 플랫폼 등 갖춰야 할 것들이 많고 시간이 오래 걸리며, 복잡해 스스로 모든 것을 개발하기가 어렵기 때문이다. 엔비디아는 자율주행과 로봇뿐 아니라 다양한 분야에서 많은 업체와 제휴를 맺고 AI 프로세스를 진행하고 있다는 점에서 주목해야 한다.

 

 

 

 

출처: 하이투자증권, 엔비디아

 

뜨리스땅

 

 

 

https://tristanchoi.tistory.com/326

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