엔비디아, 삼성·카카오모빌리티·LG와 피지컬 AI 협력

- 반도체 시뮬레이션부터 레벨 4 자율주행·로봇 학습까지 가속 컴퓨팅·AI 적용

 

엔비디아가 삼성전자·카카오모빌리티·LG전자와 손잡고 가속 컴퓨팅과 AI, 시뮬레이션 기술을 반도체·자율주행·로보틱스에 적용하며 국내 피지컬 AI 생태계 성장을 뒷받침하고 있다.

 

삼성전자, 반도체 시뮬레이션 최대 1600배 가속

삼성전자는 엔비디아와 소재 연구, 공정 개발, 소자 엔지니어링 전반에서 가속 컴퓨팅과 AI 피직스를 활용하고 있다. TCAD 분야에서는 희소 선형 시스템 관련 연산을 가속하기 위해 엔비디아 큐ISS(cuISS)와 큐DSS(cuDSS) 활용을 협의하고 있으며, 공정·광학 시뮬레이션까지 GPU 가속 범위를 넓히고 있다.

 

소재 연구에서는 삼성전자의 sMOL 플랫폼에 엔비디아 큐EST(cuEST)를 적용해 일부 양자화학 계산을 엔드투엔드 기준 최대 5배 빠르게 수행했다. 원자 단위 AI 모델의 학습과 추론에 사용하는 텐서 연산에는 엔비디아 큐이퀴베리언스(cuEquivariance) 활용을 검토하고 있다.

 

칩 단위 열·기계 분석에는 엔비디아 피직스네모(PhysicsNeMo)를 활용한다. 삼성전자는 피직스네모 기반 워크플로우를 개발하고 있으며, AI 균질화(homogenization)를 적용한 사례에서 약 1600배의 속도 향상을 달성했다. 32코어 CPU와 세밀한 격자로 약 18시간이 걸렸던 시뮬레이션은 AI가 예측한 유효 재료 물성과 성긴 격자, GPU 가속을 결합해 41초 만에 수행했다.

 

향후 엔비디아 에이전트 툴킷은 시뮬레이션 도구와 AI 모델을 연결해 엔지니어링 에이전트가 분석을 수행하고 다양한 설계 옵션을 비교하도록 지원할 예정이다.

 

카카오모빌리티, 하이페리온·헤일로스로 레벨 4 개발

카카오모빌리티는 서울 강남 지역에서 축적한 자율주행 운영 경험과 자체 소프트웨어에 엔비디아 차량용 컴퓨팅·안전 기술을 결합한다. 목표는 레벨 4 자율주행 시스템 개발이다.

 

차량 센서와 컴퓨팅에는 엔비디아 드라이브 AGX 토르를 기반으로 하는 하이페리온(Hyperion)을 활용할 계획이다. 개발과 검증 과정의 안전성은 엔비디아 헤일로스(Halos)로 지원한다. 컴퓨팅부터 안전 검증까지 엔비디아 기술을 적용하는 셈이다.

 

첫 개발 대상은 기아 목적기반차량(PBV)이다. 카카오모빌리티는 자체 자율주행 소프트웨어와 엔비디아 기술을 통합하고, 향후 한국에서 레벨 4 모빌리티 서비스를 구현하기 위한 기반을 마련한다는 계획이다.

 

LG전자, 데이터 수집부터 로봇 평가까지 연결

LG전자는 로봇 학습에 피지컬 AI를 적용한다. 엔비디아와 실제 제조 환경에서 클로이드(CLOiD) 로봇을 활용해 엔비디아 아이작 GR00T(Isaac GR00T) 기반 로봇 조작과 제조 작업을 시연했다.

 

학습 과정은 실제 환경에서 데이터를 모으는 단계부터 시작한다. 엔비디아 코스모스(Cosmos)로 데이터를 증강한 뒤 GR00T 모델을 학습하고, 엔비디아 젯슨 AGX 토르(Jetson AGX Thor)에서 구동한다. 마지막 단계에서는 시뮬레이션으로 결과를 평가한다.

 

양사는 이 과정을 하나의 피지컬 AI 데이터 플라이휠로 구현했다. 실제 데이터 수집부터 증강, 모델 학습, 온보드 컴퓨팅, 시뮬레이션 평가까지 반복하면서 CLOiD의 로봇 역량을 개발·검증하는 워크플로를 재사용할 수 있다. 제조 환경용 로봇을 반복적으로 학습·평가하고 성능을 개선하는 프로세스도 지속적으로 고도화하고 있다.

 

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