자율주행 자동차(AV) 개발에는 세 가지의 컴퓨터가 필요합니다. 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하기 위한 NVIDIA DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 위해 NVIDIA OVX 시스템에서 구동하는 NVIDIA Omniverse, 그리고 안전을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 차내 컴퓨터인 NVIDIA AGX가 각각 있어야 한다는 얘기입니다.
이러한 목적으로 특별히 만들어진 풀 스택 시스템들 덕분에 개발 주기의 지속이 가능해지면서 성능과 안전성의 개선 또한 속도를 더하고 있습니다.
이번 CES에서 NVIDIA는 세 가지 컴퓨터 전략의 새로운 일원이 될 NVIDIA Cosmos를 발표했습니다. Cosmos는 최첨단 생성형 WFM(world foundation model)과 고급 토크나이저, 가드레일, 가속화를 거친 영상 프로세싱 파이프라인으로 구성된 플랫폼입니다. AV와 로봇 등의 물리 AI 시스템 개발을 촉진하고자 구축됐습니다.
세 가지 컴퓨터 솔루션에 Cosmos가 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 됐습니다.
NVIDIA 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 생성합니다”고 말합니다. “NVIDIA Omniverse 플랫폼과 Cosmos에 AI 모델들을 보조적으로 사용하면, 합성 주행 시나리오를 생성해 훈련용 데이터를 어마어마하게 증폭시킬 수 있습니다.”
NVIDIA 자동차 부문 부사장 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 했습니다”고 설명합니다. “Cosmos는 이 과정을 생성형 AI로 가속해 자율주행 자동차와 로보틱스의 AI 모델을 더욱 빠르고 정확하게 개발하게 해줍니다.”
운송업계를 선도하는 다음과 같은 기업들이 Cosmos로 AV용 물리 AI를 구축하고 있습니다.
- 와비(Waabi)는 실세계용 생성형 AI 분야를 개척하는 기업으로, AV 소프트웨어 개발과 시뮬레이션에 필요한 영상 데이터의 검색과 큐레이션에 Cosmos를 사용할 계획입니다.
- 웨이브(Wayve)는 자율주행용 AI 기초 모델을 개발하는 기업으로, 안전과 검증에 사용되는 각종 주행 시나리오의 검색 도구로서 Cosmos의 가능성을 평가하고 있습니다.
- AV 툴체인 공급자인 포어텔릭스(Foretellix)는 Cosmos와 NVIDIA Omniverse Sensor RTX API를 병용해 고충실도의 테스트 시나리오와 대규모 훈련 데이터를 평가, 생성할 계획입니다.
- 차량 공유 업체 우버(Uber)는 NVIDIA와 제휴를 통해 자율주행 자동차의 이동성을 가속하고 있습니다. 우버의 풍부한 주행 데이터세트가 Cosmos 플랫폼의 기능들에 더해 NVIDIA DGX Cloud와 결합하면, AV 파트너사들이 더욱 강력한 AI 모델을 더욱 효과적으로 구축하는 데 도움이 될 전망입니다.
출시 정보
Cosmos WFM은 허깅 페이스(Hugging Face)와 NVIDIA NGC 카탈로그에서 오픈 모델 라이선스로 사용할 수 있습니다. Cosmos 모델은 곧 완전히 최적화된 NVIDIA NIM 마이크로서비스로 제공될 계획입니다.
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