삼성전자, AI·격자 조정·GPU 결합한 반도체 해석 사례서 약 1600배 가속
핵심 요약
- 엔비디아와 LG전자가 실제 제조 환경에서 CLOiD 로봇의 조작·제조 작업을 실증했다. 카카오모빌리티는 엔비디아 차량 컴퓨팅·안전 기술을 활용한 레벨 4 자율주행 시스템 개발을 추진한다.
엔비디아(NVIDIA)가 삼성전자, LG전자, 카카오모빌리티와 반도체 설계·제조 로봇·자율주행 분야의 피지컬 AI 협력을 확대하고 있다고 밝혔다. 국내 제조·엔지니어링 역량에 가속 컴퓨팅과 AI, 시뮬레이션을 접목해 피지컬 AI를 개발 단계에서 실제 생산 현장으로 연결하는 작업이다.
LG전자는 엔비디아와 실제 제조 환경에서 CLOiD 로봇으로 NVIDIA Isaac GR00T 기반의 로봇 조작 및 제조 작업을 성공적으로 실증했다. 두 회사는 제조용 로봇을 반복적으로 훈련·평가·개선할 수 있는 절차를 다듬고 있다.
이 협력에는 실제 환경의 데이터 수집부터 NVIDIA Cosmos 기반 데이터 증강, GR00T 모델 훈련, NVIDIA Jetson AGX Thor를 활용한 로봇 탑재 컴퓨팅, 시뮬레이션 기반 평가까지 연결하는 피지컬 AI 데이터 선순환 체계가 적용됐다. 이를 바탕으로 CLOiD의 로봇 기능을 지속적으로 개발하고 검증할 수 있는 재사용 가능한 작업 흐름을 구축했다.
삼성전자는 NVIDIA PhysicsNeMo를 활용해 칩 규모의 열·기계적 해석 작업 흐름을 개발하고 있다. 엔비디아에 따르면 AI 균질화 사례에서는 AI가 예측한 유효 재료 물성, 성긴 격자, GPU 가속을 결합해 약 1600배의 속도 향상을 얻었다. 32코어 CPU에서 세밀한 격자로 계산할 때 약 18시간이 걸리던 시뮬레이션을 GPU로 가속한 성긴 격자 계산에서는 41초에 마쳤다.
삼성전자와 엔비디아의 반도체 협력은 재료 연구, 공정 개발, 소자 엔지니어링을 아우른다. 삼성전자는 기술 컴퓨터 지원 설계에서 NVIDIA cuISS와 NVIDIA cuDSS로 희소 선형 시스템 계산을 가속하는 작업을 진행하고, 공정·광학 시뮬레이션에도 GPU 가속을 적용하고 있다. 재료 연구용 sMOL 플랫폼은 NVIDIA cuEST를 활용한 일부 양자화학 계산에서 전체 처리 속도가 최대 5배 빨라졌다. 원자 수준 AI 모델의 훈련·추론에 쓰이는 텐서 연산을 가속하기 위해 NVIDIA cuEquivariance 활용도 검토하고 있다. 향후에는 NVIDIA Agent Toolkit으로 시뮬레이션 도구와 AI 모델을 연결해 엔지니어링 에이전트가 해석을 수행하고 설계 대안을 비교하도록 지원할 가능성이 있다.
카카오모빌리티는 엔비디아의 자율주행 차량 컴퓨팅·안전 기술을 활용해 레벨 4 자율주행 시스템 개발을 추진한다. 자체 주행 소프트웨어와 서울 강남 지역의 운영 경험을 엔비디아 차량 컴퓨팅 플랫폼과 결합하려 한다. 초기 개발은 기아의 목적 기반 차량을 중심으로 진행할 예정이며, 국내의 향후 레벨 4 모빌리티 서비스를 지원하는 데 목표를 뒀다.
이를 위해 카카오모빌리티는 NVIDIA DRIVE AGX Thor로 구동되는 차량 센서·컴퓨팅 참조 플랫폼 NVIDIA Hyperion을 사용할 계획이다. 자율주행 기술 개발과 검증 전반의 안전을 지원하는 NVIDIA Halos 활용도 계획하고 있다. 기아 차량에는 카카오모빌리티의 자율주행 소프트웨어와 엔비디아 기술을 통합할 예정이다.
