- WFM, 고급 토크나이저, 가드레일, 가속화 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성

- 세 가지 컴퓨터 솔루션에 코스모스가 추가, 가상 주행 거리로 훈련 데이터의 품질 높이는 데이터 플라이휠 실현

- 와비, 웨이브, 포어텔릭스, 우버 등 운송업계의 선도적 기업들 코스모스 플랫폼 채택해 AV용 물리 AI 구축

 

엔비디아가 CES 2025서 세 가지 컴퓨터 솔루션을 위한 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)를 발표했다. 코스모스는 최첨단 생성형 월드 파운데이션 모델(WFM)과 고급 토크나이저(tokenizer), 가드레일, 가속화를 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성된 플랫폼으로 AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템 개발을 촉진하고자 구축됐다.

 

자율 주행차(AV) 개발에는 세 가지 컴퓨터가 필요하다. 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하기 위한 엔비디아 DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 위해 엔비디아 OVX 시스템에서 구동하는 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 안전을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 차내 컴퓨터인 엔비디아 AGX가 각각 있어야 한다.

 

이러한 목적으로 특별히 만들어진 풀 스택 시스템들 덕분에 개발 주기의 지속이 가능해지면서 성능과 안전성의 개선 또한 속도를 더한다.

 

세 가지 컴퓨터 솔루션에 코스모스가 추가되면서 개발자들은 사람이 운전한 수천 킬로미터의 주행 거리를 수십억 킬로에 달하는 가상 주행 거리로 변환해 훈련 데이터의 품질을 높이는 일종의 데이터 플라이휠(flywheel)을 갖게 됐다.

 

엔비디아 AI 리서치 부문 부사장 산자 피들러(Sanja Fidler)는 “AV 데이터의 공장이라 할 만한 이 플라이휠은 차량 데이터 수집과 4D의 정확한 재구성, 그리고 AI를 활용해 훈련과 클로즈 루프(closed-loop) 평가에 적합한 장면과 다양한 교통 상황을 생성한다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼과 코스모스에 AI 모델들을 보조적으로 사용하면 합성 주행 시나리오를 생성해 훈련용 데이터를 어마어마하게 증폭시킬 수 있다”고 밝혔다. 

 

엔비디아 자동차 부문 부사장인 놈 마크스(Norm Marks)는 “물리 AI 모델의 개발은 예로부터 자원 집약적이고 비용이 많이 들었으며, 개발자가 실세계 데이터세트를 확보하고 필터링한 뒤, 훈련에 맞춰 큐레이팅과 준비를 거쳐야 했다. 코스모스는 이 과정을 생성형 AI로 가속해 자율 주행차와 로보틱스의 AI 모델을 더욱 빠르고 정확하게 개발하게 해준다”고 전했다.

 

 

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