NVIDIA Isaac Sim을 이제 Amazon Elastic Cloud Compute(EC2) G6e 인스턴스에서 사용할 수 있습니다.
AWS re:Invent에서 NVIDIA는 NVIDIA L2S GPU로 구동되고 클라우드 네이티브 오케스트레이션 플랫폼인 NVIDIA OSMO가 지원하는 Amazon Elastic Cloud Compute(EC6) G40e 인스턴스에서 Isaac Sim을 사용할 수 있다고 발표했습니다. 이 강력한 조합을 통해 개발자는 AWS 컴퓨팅 인프라에서 복잡한 로봇 워크플로를 원활하게 관리하고 확장하여 최첨단 시뮬레이션 및 교육 기능을 클라우드로 가져올 수 있습니다.
이 협업은 물리적 AI를 발전시키는 데 있어 중요한 단계를 나타내며, 모든 규모의 팀이 자율 주행 자동차, 산업용 로봇, 휴머노이드 및 자동화된 공장 시스템과 같은 자율 기계 및 로봇 공학에서 혁신할 수 있도록 합니다. NVIDIA의 가속화된 하드웨어 및 소프트웨어 생태계를 활용하여 개발자는 전례 없는 속도와 효율성으로 물리적 AI 워크플로를 확장할 수 있습니다.
NVIDIA Isaac Sim 및 L40S GPU를 사용한 물리적 AI
클라우드에서 로봇 개발 확장
물리적 AI는 물리적 세계와 상호 작용할 수 있는 자율 시스템을 훈련, 시뮬레이션 및 배포하기 위한 견고한 인프라가 필요합니다. 그러나 실제 세계 데이터 세트를 개발하고 물리적 환경에서 로봇 시스템을 테스트하는 것은 비용이 많이 들고 종종 비실용적입니다. 시뮬레이션은 AI 기반 로봇 시스템을 개발하기 위한 비용 효율적이고 확장 가능한 대안을 제공합니다.
- NVIDIA L2S GPU로 구동되는 Amazon EC6 G40e 인스턴스: 이러한 클라우드 기반 인스턴스는 다음을 제공합니다. 2배의 성능 향상 이전 아키텍처보다 더 빠른 속도로 AI 기반 로봇을 구동하는 컴퓨터 비전 모델을 위한 고속 트레이닝을 가능하게 합니다. L40S GPU의 유연성은 데이터 생성부터 모델 트레이닝 및 시뮬레이션에 이르는 다양한 작업을 지원합니다. 이러한 확장성은 점점 더 복잡해지는 로봇 환경을 해결하는 데 특히 유용합니다.
- 엔비디아 OSMO: NVIDIA OSMO는 개발자에게 분산 컴퓨팅 환경에서 로봇 워크플로를 조정할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 온프레미스든 AWS 클라우드든 OSMO는 복잡한 프로세스를 간소화하여 협업적 개발과 로봇 애플리케이션의 출시 시간을 단축합니다.
Isaac Sim을 사용한 합성 데이터 생성 및 모델 학습
NVIDIA Omniverse Replicator와 함께 Isaac Sim은 지각 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성을 용이하게 합니다. 생성적 AI 도구를 사용하여 개발자는 기존 접근 방식의 수동 오버헤드 없이 로봇 시뮬레이션을 위한 사용자 지정 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- Omniverse Replicator 확장
- USD 코드 NIM: Python USD 코드 생성을 자동화하고 OpenUSD 쿼리를 처리합니다.
- USD 검색 NIM: OpenUSD 자산에 대한 자연어 또는 이미지 기반 검색을 가능하게 합니다.
- 에디파이 마이크로서비스: 텍스트나 이미지 프롬프트에서 360도 HDRi 맵과 편집 가능한 3D 자산을 생성하여 자산 생성과 증강을 간소화합니다.
Rendered.ai 합성 데이터 플랫폼과 통합된 이 도구 모음은 보안, 제조, 농업과 같은 산업에서 컴퓨터 비전 모델을 위한 고품질 데이터 세트를 만드는 것을 지원합니다.
산업 응용 프로그램 및 사용 사례
NVIDIA Isaac Sim과 통합 플랫폼은 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다.
-
- 타타 컨설팅 서비스: 자동차 및 자율주행 사용 사례에 맞는 맞춤형 합성 데이터 파이프라인을 구축하여 실제 시나리오 시뮬레이션을 통해 결함을 탐지하고 위험을 피할 수 있습니다.
- SoftServe 및 Pfeifer & Langen: SoftServe는 Isaac Sim을 고용하여 수직 농업 시나리오에서 로봇을 검증함으로써 유럽의 대표적 식품 생산업체 중 한 곳의 효율성을 높였습니다.
- 렌더링.ai: 제조부터 농업 자동화에 이르는 다양한 응용 분야에 대한 합성 데이터를 개발하기 위해 Omniverse Replicator와 협력합니다.
실제 세계 배포
로봇 개발자는 NVIDIA Isaac Sim을 활용하여 자율 시스템을 시뮬레이션, 검증 및 최적화합니다. 성공 사례는 다음과 같습니다.
- 탈출: 정밀하고 맞춤형 마사지를 제공하는 로봇을 위해 센서 통합을 미세하게 조정합니다.
- 코봇: Isaac Sim을 사용하여 창고 및 병원에서 AI 기반 협동로봇인 Proxie의 물류 성과를 최적화합니다.
- 필드 AI: 건설, 광산, 석유 및 가스 산업과 같은 산업에 서비스를 제공하는 비정형화된 환경에서 기초 모델 성능을 평가합니다.
- 스위스 마일: 공장과 창고에서 더욱 효율적으로 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 바퀴 달린 4족 로봇이 개발되었습니다.
- 환기: Isaac Sim을 사용하여 중소 제조업체를 대상으로 로봇 셀 기능을 개발하고 테스트합니다.
Isaac Lab으로 로봇 학습 강화
아이작랩오픈소스 프레임워크인 는 로봇 정책을 개발하기 위한 "가상 놀이터"를 제공하여 Isaac Sim을 보완합니다. AWS Batch와 페어링하면 개발자 반복 가능한 시뮬레이션을 실행하여 로봇 시스템을 테스트하고 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 검증 주기가 단축되고 배포 일정이 가속화됩니다.
AWS에서 NVIDIA Isaac으로 로봇공학 혁신
NVIDIA의 시뮬레이션 및 AI 글로벌 리더인 Dion Harris는 이러한 기술의 영향에 대해 다음과 같이 말했습니다.
"NVIDIA L40S GPU, Isaac Sim, OSMO의 성능을 결합함으로써 개발자는 이제 클라우드에서 확장 가능하고 효율적이며 혁신적인 로봇 솔루션을 구축할 수 있는 도구를 갖게 되었습니다. 이는 시뮬레이션과 실제 애플리케이션 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 물리적 AI의 새로운 시대를 알립니다."
클라우드 기반 시뮬레이션 및 로봇 워크플로우 분야에서 NVIDIA의 발전은 개발자가 로봇 및 AI의 복잡한 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다. AWS 인프라, L40S GPU 및 Isaac Sim의 기능을 활용함으로써 조직은 물리적 AI 개발에서 획기적인 진전을 이룰 수 있으며, 자율 시스템과 그 애플리케이션에서 혁신적인 성장을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.
StorageReview에 참여
뉴스레터 | 유튜브 | 팟캐스트 iTunes/스포티 파이 | 인스타그램 | 트위터 | 틱톡 서비스 | RSS 피드
