PTC가 엔비디아와의 협력을 확대하며, 자사의 CAD 소프트웨어 '크레오(Creo)'와 PLM 솔루션 '윈칠(Windchill)'에 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 통합한다고 발표했다. 이번 통합으로 제조 및 제품 기업들은 고성능 AI 인프라 하드웨어와 같은 복잡한 제품을 더욱 효율적으로 설계, 시뮬레이션하고 협업할 수 있게 될 전망이다. PTC는 또한 OpenUSD 얼라이언스(AOUSD)에 가입하며, AI 개발을 위한 개방형 표준과 데이터 상호운용성 강화에 대한 의지를 보였다.    PTC, 엔비디아 옴니버스와 손잡고 AI 인프라·차세대 제품 혁신 가속화 PTC 크레오·윈칠에 엔비디아 옴니버스 기술 통합 이번 협력의 핵심은 PTC의 솔루션과 엔비디아의 '실시간 시뮬레이션 플랫폼'을 연결하는 것이다. 윈칠은 옴니버스의 OpenUSD 및 RTX 라이브러리를 통해 고품질의 실시간 시뮬레이션 뷰포트를 구현한다. 이를 통해 사용자는 PLM 환경을 벗어나지 않고도 설계 데이터를 몰입형 3D 환경에서 시각화하고 실시간 협업을 할 수 있게 된다. 제품 개발 과정에서 엔지니어링, 마케팅 등 여러 부서는 버전 관리가 된 제품 정보를 실시간으로 공유하며 의사결정 속도를 높이고 개발 리스크를 줄일 수 있다. 특히, 설계 엔지니어는 복합 어셈블리를 실시간으로 분석하고 실제 작동 환경을 시뮬레이션하여 제품 품질을 향상시킬 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로우는 개발 프로세스를 가속화하고, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근성을 높여 더 많은 사용자가 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 닐 바루아 PTC 사장 겸 CEO는 "AI 하드웨어처럼 복잡한 첨단 제품 개발에 있어 엔비디아와의 협력 강화는 매우 중요하다"며, "옴니버스 기술 통합을 통해 고객들이 실시간 시뮬레이션 환경에서 설계 데이터를 활용하고, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 협업을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 엔비디아 하드웨어 설계 파트너로서 협력 확대 이번 통합은 PTC가 엔비디아의 AI 하드웨어 개발을 지원해온 오랜 파트너 관계에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오 및 윈칠 솔루션을 활용하여 제품 개발 프로세스를 정밀하고 효율적으로 진행해 왔다. 이제 PTC의 솔루션이 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합되고, 윈칠에 옴니버스 뷰포트가 내장되면서 실시간 시뮬레이션과 시각화가 개발 워크플로의 핵심 요소로 자리 잡게 되었다. 레브 레바레디안 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 "PTC는 제조 설계 솔루션 분야의 글로벌 선도 기업으로, 옴니버스 기술을 통합함으로써 설계자와 제조 기업들이 개발 전 과정을 더욱 빠르고 정밀하게 수행할 수 있도록 지원할 것"이라며, "PTC의 OpenUSD 및 개방형 표준에 대한 노력은 글로벌 AI 인프라 산업의 연결과 통합을 가속화하는 데 기여할 것"이라고 강조했다.    

PTC는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 자사의 크레오(Creo) CAD 및 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 통합하면서, 엔비디아와의 협력을 확대한다고 밝혔다. PTC는 옴니버스를 활용해 고성능 PCB, 고급 냉각 시스템, 대규모 데이터센터 장비와 같은 AI 인프라의 기본 하드웨어를 포함한 복잡한 제품의 설계, 시뮬레이션, 협업 방식을 혁신한할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 PTC는 오픈USD 얼라이언스(Alliance for OpenUSD : AOUSD)에 합류해, 개방적이고 상호 운용 가능한 3D 데이터 표준인 오픈USD에 대한 노력을 강화할 계획이다. 윈칠을 옴니버스의 사실적인 실시간 시뮬레이션 개발 플랫폼과 연결하면, 공유된 몰입형 환경에서 크레오 설계 데이터를 시각화하고 상호 작용할 수 있게 된다. PTC는 옴니버스 오픈USD 및 RTX 라이브러리를 사용하여 윈칠에 대화형 실시간 뷰포트를 구현하고, 사용자가 PLM 환경을 벗어나지 않고도 고충실도 3D 시뮬레이션에 접근할 수 있도록 지원한다. 이런 통합은 엔지니어링부터 마케팅까지 모든 사용자에게 추적 가능하고 버전 관리를 포함하는 제품 정보에 대한 접근을 제공하여, 팀이 더 빠른 의사 결정을 내리고 개발 위험을 줄일 수 있도록 한다. 엔지니어는 윈칠에서 직접 가져온 실시간 데이터를 사용하여 여러 분야의 조립품을 탐색하고 실제 성능을 시뮬레이션하며 기능 전반에 걸쳐 협업할 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로는 기업이 개발 프로세스를 가속화하고, 제품 품질을 높이며, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근을 대중화할 수 있도록 지원한다. 이번에 발표된 통합은 AI 혁신을 주도하는 고성능 PCB부터 차세대 데이터센터 시스템에 이르기까지, PTC가 엔비디아의 첨단 하드웨어 공급을 지원해 온 역사에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오와 윈칠 설루션을 활용하여 정밀성, 속도, 확장성을 바탕으로 제품 개발 프로세스를 간소화해왔다. 이제 이들 도구를 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합하고 옴니버스 뷰포트를 윈칠에 내장함으로써, 실시간 시뮬레이션과 몰입형 시각화를 개발 워크플로의 중심에 직접 도입하게 되었다. PTC는 이런 통합으로 기업이 공동 혁신의 속도와 품질을 향상시킬 수 있도록 지원하며, 생태계 전반의 다른 AI 하드웨어 파트너에게 이러한 기능을 확장하는 청사진이 될 것으로 기대하고 있다.     PTC의 닐 바루아(Neil Barua) 사장 겸 CEO는 “AI 하드웨어부터 산업 기계에 이르기까지 오늘날 가장 진보한 제품들은 그 어느 때보다 복잡하고 통합적이며 엔지니어링 집약적”이라면서, “엔비디아와 협력을 강화하고 오픈USD 얼라이언스에 합류함으로써 고객에게 실시간 몰입형 시뮬레이션 환경에서 설계 및 구성 데이터를 통합할 수 있는 능력을 제공하게 되었다. 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 팀은 개발을 가속하고 제품 품질을 개선하며 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 더 효과적으로 협업할 수 있을 것”이라고 전했다. 엔비디아의 레브 레바레디안(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “PTC는 제조 설계 설루션 분야의 글로벌 리더이다. PTC는 옴니버스 기술을 크레오와 윈칠에 통합함으로써 설계자와 제조업체가 개념 구상부터 생산까지 더 빠르고 정밀하게 진행할 수 있도록 지원한다”면서, "오픈USD와 개방형 표준에 대한 PTC의 노력은 설계에서 제조에 이르기까지 글로벌 AI 인프라 산업을 연결하고 통합하는 우리의 능력을 가속화할 것”이라고 밝혔다.

 주요 디지털 트윈 소프트웨어   3D 애플리케이션 개발 플랫폼, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 개발 및 공급 : 엔비디아, www.nvidia.com   엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)는 산업 디지털화와 물리 AI 시뮬레이션을 위한 3D 애플리케이션 개발 플랫폼이다. 오픈USD(OpenUSD)와 RTX 렌더링 기술을 3D 산업 디지털화 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 서비스, API, SDK 등을 제공한다.  1. 제품 종류 (1) 옴니버스 엔터프라이즈(Omniverse Enterprise)  기업을 위한 협업과 시뮬레이션 플랫폼으로, 사용하기 쉬운 도구를 통해 고급 실시간 3D 애플리케이션을 구축하고 제품, 에셋, 시설을 고충실도로 시각화하고 시뮬레이션한다. (2) 엔비디아 아이작 심(NVIDIA Issac Sim) 로봇 개발과 시뮬레이션을 위한 플랫폼으로, 물리 기반 환경에서 로봇과 자율 머신을 테스트하고 검증하며 훈련할 수 있다.  이 외에도 산업, 엔터프라이즈, 크리에이터, 개발자들을 돕는 여러 옴니버스 솔루션들이 있다. 2. 주요 기능 (1) 옴니버스 엔터프라이즈 비파괴적 상호 운용성으로 데이터 전송 필요성을 줄인다. 맞춤형 워크플로우와 앱을 빠르게 개발하며, AI를 활용해 반복 작업을 자동화한다. (2) 엔비디아 아이작 심 AI 기반 로봇을 개발을 위한 가상 환경을 제공하며, 센서 시뮬레이션, 탐색, 조작, 딥 러닝 애플리케이션을 지원한다. 합성 데이터 생성, 도메인 무작위화, 강화 학습 기능도 포함된다. 3. 주요 이점 (1) 쉬운 맞춤화와 확장 옴니버스 SDK는 다양한 3D 개발에 활용되며, 로우코드나 노코드 샘플 앱, 수정이 용이한 확장 프로그램을 통해 새로운 도구와 워크플로우를 기초 단계부터 개발할 수 있다. (2) 3D 애플리케이션 확장 옴니버스 클라우드 API를 통해 오픈USD, RTX, 가속 컴퓨팅, 생성형 AI 기술로 기존 소프트웨어 도구와 애플리케이션을 강화할 수 있다. (3) 어디에나 배포 가능 RTX 지원 워크스테이션 또는 가상 워크스테이션에서 맞춤형 애플리케이션을 개발하고 배포하거나 옴니버스 클라우드에서 애플리케이션을 호스팅하고 스트리밍할 수 있다. 4. 도입 효과 (1) 산업 영상 제작사는 옴니버스로 사실적인 디지털 세트와 가상 환경을 구현해 몰입감 있는 영상 효과를 만들어낸다.  (2) 엔터프라이즈 다양한 지역과 소프트웨어 도구에서 협업해 실시간 공장 설계와 계획을 진행한다. 직원 능률과 공정 효율성을 높이는 새로운 워크플로우로 생산 속도와 고객 경험을 향상한다. (3) 크리에이터 옴니버스 머시니마(Machinima) 애플리케이션으로 캐릭터와 소품 등에 애니메이션 클립을 적용한다. AI 기능을 기반으로 표정과 움직임을 더욱 생동감 있게 구현한다. (4) 개발자 옴니버스 클라우드 API와 SDK를 통해 고급 3D 애플리케이션 개발을 지원하며, 오픈USD 네이티브 앱과 확장 프로그램을 제작할 수 있다. 5. 주요 고객 (1) 지멘스(Siemens) 클라우드 기반 제품 수명주기 관리 소프트웨어인 팀센터 X(Teamcenter X)와 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 옴니버스 클라우드 API를 채택했다. 옴니버스 API에 연결된 팀센터 X 소프트웨어는 설계 데이터를 엔비디아 생성형 AI API에 연결한 다음, 옴니버스 RTX 렌더링을 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. (2) 폭스콘(Foxconn) 생산설비와 장비 레이아웃을 가상으로 통합하는 데 옴니버스를 채택했다. 이러한 가상 통합은 실제 운영에서 비용이 많이 드는 변경 사항을 크게 줄인다. 폭스콘은 내년 초 가동 예정인 멕시코 공장 구축에도 옴니버스를 채택했으며, 연간 30% 이상의 전략 사용량 감소를 기대하고 있다.   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

  엔비디아가 미국 새너제이에서 열린 GTC에서 AI 팩토리의 설계와 최적화를 지원하는 새로운 엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)를 공개했다고 밝혔다. 이제 AI가 하나의 주류로 자리 잡으며, AI 훈련과 추론 전용 인프라이자 인텔리전스 생산의 핵심인 AI 팩토리에 대한 수요가 그 어느 때보다 급증하고 있다. 이러한 AI 팩토리(AI 훈련과 추론을 전담하는 특수 목적 인프라)의 대부분은 기가와트급 규모로 건설될 예정이다. 이러한 규모의 AI 팩토리를 구축하는 것은 엄청난 엔지니어링과 물류 작업이 필요한 일이다. 1기가와트 규모의 AI 팩토리 건설에는 공급업체, 건축가, 시공업체, 엔지니어 등 수만 명의 인력이 필요하며, 약 50억 개의 부품과 21만 마일 이상의 광케이블을 제작, 배송, 조립해야 한다. 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 현지 시간으로 3월 18일 진행된 GTC 기조연설에서 엔비디아의 데이터센터 엔지니어링 팀이 옴니버스 블루프린트에서 1기가와트급 AI 팩토리를 계획, 최적화, 시뮬레이션할 수 있는 애플리케이션을 어떻게 개발했는지 그 과정을 소개했다. 엔지니어링 팀은 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼(Cadence Reality Digital Twin Platform)과 ETAP와 같은 선도적인 시뮬레이션 툴에 연결해 인프라 건설이 시작되기 훨씬 전, 전력과 냉각 그리고 네트워킹을 테스트하고 최적화할 수 있다. 시뮬레이션 우선 접근 방식을 채택하는 엔지니어링 AI 팩토리 AI 팩토리 설계와 운영을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD) 라이브러리를 사용한다. 이를 통해 개발자는 건물 자체, 엔비디아 가속 컴퓨팅 시스템, 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)이나 버티브(Vertiv)와 같은 공급업체의 전력 또는 냉각 장치 등 서로 다른 소스에서 3D 데이터를 수집할 수 있다. 이 블루프린트는 수십억 개의 AI 팩토리 구성 요소에 대한 설계와 시뮬레이션을 통합함으로써 엔지니어가 다음과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. l  구성 요소 통합과 공간 최적화 - 엔비디아 DGX SuperPOD, GB300 NVL72 시스템 그리고 50억 개의 구성 요소의 설계와 시뮬레이션을 통합한다. l  냉각 시스템 성능과 효율성 - 엔비디아 쿠다(CUDA)와 옴니버스 라이브러리로 가속화된 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼을 사용해 버티브와 슈나이더 일렉트릭의 하이브리드 공랭식 또는 수랭식 솔루션을 시뮬레이션하고 평가한다. l  전력 분배와 신뢰성 - ETAP로 확장 가능한 이중화 전력 시스템을 설계해 전력 블록의 효율성과 신뢰성을 시뮬레이션한다. l  네트워킹 토폴로지(Networking topology)와 논리 - 엔비디아 스펙트럼-X(Spectrum-X) 네트워킹과 엔비디아 에어(Air) 플랫폼으로 고대역폭 인프라를 미세 조정한다. 옴니버스로 엔지니어링 사일로 해소 AI 팩토리 건설에서 가장 큰 과제 중 하나는 전력, 냉각, 네트워킹 등 각 분야의 팀이 개별적으로 운영되면서 비효율성과 잠재적인 오류를 초래한다는 점이다. 옴니버스 블루프린트를 활용하면 엔지니어들은 다음과 같은 방식으로 협업할 수 있다. l  맥락을 공유하며 협업 - 여러 엔지니어링 분야가 실시간 시뮬레이션을 공유하며 병렬로 설계하고 조정할 수 있어, 한 영역의 변경이 다른 영역에 미치는 영향을 즉시 파악할 수 있다. l  에너지 사용 최적화 - 실시간 시뮬레이션 업데이트를 통해 AI 워크로드에 가장 효율적인 설계를 도출할 수 있다. l  오류 발생 지점 제거 – 배포 전에 이중화 구성을 검증함으로써 비용이 많이 드는 다운타임 위험을 최소화할 수 있다. l  실제 환경 모델링 - 다양한 AI 워크로드가 냉각 성능, 전력 안정성, 네트워크 혼잡도에 미치는 영향을 예측하고 테스트할 수 있다. 이 블루프린트는 실시간 시뮬레이션을 각 엔지니어링 분야와 통합함으로써 운영 비용 모델링과 전력 활용 최적화를 위한 다양한 구성 방안을 탐색할 수 있도록 한다. 실시간 시뮬레이션으로 빨라지는 의사 결정 젠슨 황 CEO의 시연에서 엔지니어들은 실시간으로 AI 팩토리 구성 요소를 조정하고 그 영향을 즉시 확인할 수 있었다. 예를 들어, 냉각 레이아웃을 조금만 조정해도 효율성이 크게 개선됐는데, 이는 기존 문서 기반 설계에서는 놓치기 쉬운 요소이다. 또한, 기존에는 몇 시간씩 소요되던 시뮬레이션 결과를 단 몇 초 만에 확인해 전략을 테스트하고 개선할 수 있었다. 최적의 설계가 확정된 후에는 공급업체와 건설 팀과의 원활한 소통을 도와 실제 건축물이 모델 그대로 정확한 시공이 이루어질 수 있도록 보장했다. 미래를 대비하는 AI 팩토리 AI 워크로드는 지속적으로 변화한다. AI 애플리케이션의 차세대 물결은 전력, 냉각, 네트워킹에 대한 수요를 더욱 증가시킬 것이다. AI 팩토리 설계와 운영을 위한 옴니버스 블루프린트는 이러한 변화에 대비할 수 있도록 다음과 같은 기능을 제공한다. l  워크로드 인식 시뮬레이션 - AI 워크로드의 변화가 데이터센터 규모에서 전력과 냉각에 어떤 영향을 미칠지 예측한다. l  장애 시나리오 테스트 - 전력망 장애, 냉각 누수, 전력 급등을 모델링해 시스템 회복력을 보장한다. l  확장 가능한 업그레이드 - AI 팩토리 확장을 계획하고, 몇 년 후의 인프라 요구 사항을 예측한다. 또한 개조와 업그레이드를 계획할 때 비용과 다운타임을 쉽게 테스트하고 시뮬레이션해 미래에 대비한 AI 팩토리를 구축할 수 있다. AI 팩토리 운영자에게 있어 앞서 나간다는 것은 단순히 효율성을 높이는 것만이 아니라, 하루에 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있는 인프라 장애를 방지하는 것이기도 하다. 1기가와트 AI 팩토리의 경우, 매일 발생하는 다운타임으로 1억 달러 이상의 비용이 발생할 수 있는데, 이 블루프린트는 인프라 문제를 미리 해결함으로써 위험과 배포 시간을 모두 줄여준다. AI 팩토리 운영을 위한 에이전틱 AI로 가는 길 엔비디아는 AI 기반 운영으로 확장하기 위한 다음 단계의 블루프린트를 마련하기 위해 버테크(Vertech)와 파이드라(Phaidra)와 같은 주요 기업들과 협력하고 있다. 버테크는 엔비디아 데이터센터 엔지니어링 팀과 협력해 고급 AI 팩토리 제어 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템은 IT와 운영 기술 데이터를 통합해 운영 안정성과 가시성을 향상시킨다. 파이드라는 엔비디아와 협력해 강화 학습 기반 AI 에이전트를 옴니버스에 통합하고 있다. 이러한 에이전트는 실시간 시나리오 시뮬레이션을 통해 열 안정성과 에너지 효율을 최적화한다. 그리고 하드웨어와 환경 변화에 맞춰 지속적으로 적응하는 디지털 트윈을 생성한다. AI 데이터센터의 폭발적 성장 AI는 전 세계 데이터센터 환경을 빠르게 재편하고 있다. AI 기반 데이터센터 업그레이드에 1조 달러가 투자될 것으로 예상되는 가운데, 디지털 트윈 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수다. AI 팩토리 설계와 운영을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트는 엔비디아와 파트너 에코시스템이 이러한 변화를 주도할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 팩토리 운영자는 끊임없이 진화하는 AI 워크로드에 앞서 나가고, 다운타임을 최소화하며, 효율성을 극대화할 수 있다. 관련 링크 디지털 트윈을 활용해 기가와트급 AI 팩토리 구축하기    

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’에서 토요타, 야스카와, 리케이 코퍼레이션 등 일본 기업의 사례를 소개하면서, 엔비디아 옴니버스(Omniverse), 아이작(Isaac), 메트로폴리스(Metropolis)를 공급해 피지컬 AI와 산업용 AI를 혁신시키고 있다고 발표했다. 산업과 피지컬 AI 기반 시스템은 로봇 AI 모델 훈련, 테스트, 시뮬레이션, 배포를 가능하게 하는 세 가지 컴퓨터 설루션을 통해 가속화되고 있다. 토요타 공장에서 중금속을 운반하는 로봇. 공장에서 인간과 함께 일하는 야스카와의 로봇. 이러한 노력을 가상으로 진행하기 위해 리케이 코퍼레이션은 계획을 지원하는 디지털 트윈 툴을 개발하고 있다.  토요타는 로봇의 모션, 파지를 위한 물리 시뮬레이션에 엔비디아 옴니버스를 활용해 금속 단조 능력을 향상시키고 있다. 이를 통해 로봇이 단조 재료를 운반하는 방법을 훈련하는 데에 걸리는 시간을 단축할 수 있다. 토요타는 로봇의 작업 처리와 로봇 모션을 엔비디아 피직스(PhysX)의 정확도로 재현하는 것을 검증하기 위해 옴니버스를 사용하고 있다. 옴니버스는 현실 세계의 사물과 시스템의 물리적 특성을 정확하게 복제하는 공장과 기타 환경의 디지털 트윈 모델링을 지원한다. 이는 차세대 자율 시스템을 구동하기 위한 피지컬 AI 구축의 기반이 된다. 토요타는 옴니버스를 통해 질량 특성, 중력, 마찰 등을 모델링해 테스트의 물리적 표현과 결과를 비교할 수 있다. 이는 조작과 로봇 모션 작업에 도움이 될 수 있다. 또한 토요타는 고도의 기술이 필요한 문제에 대해 로보틱스로 선임 직원의 전문 지식을 복제할 수 있다. 뿐만 아니라 공장 직원이 금속 단조 생산 라인과 관련된 고온, 열악한 환경에서 작업할 필요가 없어 안전성과 처리량이 향상된다.   ▲ 이미지 제공 : 토요타   야스카와는 60만 대 이상의 로봇을 출하하고 자동차 산업용 로봇, 협동 로봇, 양팔 로봇 등 약 200개의 로봇 모델을 제공하는 선도적인 글로벌 로봇 제조업체이다. 야스카와는 작업 적응, 다용도성, 유연성을 갖춘 적응형 로봇 모토맨 넥스트(MOTOMAN NEXT)를 통해 새로운 시장으로 확장하고 있다. 모토맨 넥스트는 엔비디아 아이작과 옴니버스 플랫폼으로 구동되는 첨단 로보틱스를 기반으로 하며, 식품, 물류, 의료, 농업 산업을 위한 자동화를 제공하는 데에 주력하고 있다. 야스카와는 엔비디아 가속 라이브러리와 AI 모델의 레퍼런스 워크플로인 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Manipulator)를 사용해 산업용 로봇 팔에 AI를 통합해 광범위한 산업 자동화 작업을 완료할 수 있는 능력을 부여하고 있다. 야스카와는 정밀한 6D 포즈 추정, 추적을 위해 파운데이션포즈(FoundationPose)를 사용하고 있다. 이러한 AI 모델은 야스카와 로봇 팔의 적응력과 효율성을 향상시킨다. 아울러 모션 제어로 시뮬레이션에서 현실로의 전환을 가능케 해 다양한 산업 분야에서 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 야스카와는 옴니버스 토대로 구축된 엔비디아 아이작 심(Sim) 기반의 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 채택했다. 이를 통해 야스카와의 로봇 설루션 개발과 배포를 가속화해 시간과 리소스를 절약하고 있다. 시스템 설루션 제공업체인 리케이 코퍼레이션은 제조 부문을 위한 공간 컴퓨팅과 확장 현실 기술을 전문으로 하는 기업이다. 이 기술 회사는 일본 제조 산업을 위한 디지털 트윈 애셋 라이브러리인 재팬 USD 팩토리(JAPAN USD Factory)를 개발했다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 개발된 재팬 USD 팩토리는 일본 전역의 제조 현장에서 일반적으로 사용되는 자재와 장비를 디지털 형태로 재현한다. 이를 통해 일본 제조업체들은 공장과 물류창고의 디지털 트윈을 보다 쉽게 구축할 수 있다. 리케이 코퍼레이션은 이러한 디지털 자산을 통해 제조 공정의 다양한 설계, 시뮬레이션, 운영 단계를 간소화해 디지털 트윈을 통한 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 범용 3D 애셋 교환인 오픈USD(OpenUSD)로 개발된 재팬 USD 팩토리는 개발자가 팔레트와 랙과 같은 애셋 라이브러리에 액세스하게 해 툴과 워크플로 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공한다.

엔비디아는 인도의 제조기업들이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 채택해 차세대 공장을 구축하고 있다고 밝혔다.  인도 제조업이 계속 성장함에 따라 제조업체는 프로세스 디지털화와 로보틱스를 위해 AI를 도입해 운영을 확장하고 증가하는 글로벌 수요를 충족하고 있다. 인도의 제조업체와 서비스 제공업체는 시뮬레이션, 디지털 트윈과 생성형 AI를 활용해 공장 계획을 가속화하고 보다 효율적인 운영을 위한 자동화를 추진하기 위해 엔비디아 옴니버스를 채택하고 있다. 지난 10월 25일까지 뭄바이에서 개최된 ‘엔비디아 AI 서밋 인디아’에서는 옴니버스를 활용해 가상 창고와 생산 시설을 구축함으로써 차세대 산업과 물리적 AI 시대를 구현하는 제조 자동화의 사례가 소개됐다. 엔비디아 AI 서밋에는 올라 일렉트릭, 릴라이언스 인더스트리, 테크 마힌드라, 타타 컨설턴시 서비스 등 인도 내 주요 기업이 참여했다. 인도의 전기 스쿠터 제조업체인 올라 일렉트릭은 엔비디아 옴니버스를 기반으로 올라 디지털 트윈(ODT) 플랫폼을 개발했다고 발표했다. 이 회사는 ODT 플랫폼을 통해 제조 운영의 설계부터 시운전까지 시장 출시 기간을 20% 단축할 수 있었다고 밝혔다. 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 기반으로 구축된 ODT 플랫폼은 데이터 상호운용성을 위한 오픈USD(OpenUSD), 물리 기반 렌더링을 위한 RTX, 합성 데이터 생성이나 자율 주행 로봇, 로봇 팔 훈련을 위한 세계 구축 가속화하는 생성형 AI 등을 포함한다. 올라는 디지털 트윈 플랫폼을 사용해 통합 자동화 전기 이륜차 제조 공장인 차세대 퓨처 팩토리(Future Factory)를 8개월 만에 계획하고 구축했다. 이 플랫폼은 공장, 건설 계획은 물론 품질 검사 시스템, 제조 프로세스, 안전 훈련에 대한 인사이트를 제공하는 데에 도움이 됐다. 아울러 이 회사는 디지털 트윈을 사용해 실제 환경과 시뮬레이션 환경을 비교하고 예측 유지보수를 지원하고 있다. 릴라이언스 인더스트리는 인도 잠나가르에 새로운 태양광 패널 공장을 짓기 위해 옴니버스를 도입하고 있다. 5000에이커 규모의 통합 태양광 제조 공장은 인도 최대의 태양광 기가팩토리가 될 것으로 보이는데, 릴라이언스는 이 기가팩토리의 계획, 설계, 자동화, 운영, 지속 가능성, 인력 훈련을 위한 데이터 통합에 옴니버스를 활용하고 있다. 또한, 3D 데이터 관리, 가상 협업, 시뮬레이션, 최적화된 운영을 위한 애플리케이션을 개발하는 데에도 옴니버스가 사용된다. 아울러 릴라이언스는 공장 건물, 제조 장비, 로봇, 운동학, 자재, 제품 모델을 포함한 오픈USD 기반의 심레디(SimReady) 가상 공장 자산을 개발하는 데에 옴니버스를 사용하고 있으며, 물류와 작업자를 위한 시뮬레이션을 실행하고 있다.     TCS와 테크 마힌드라와 같은 SI/컨설팅 업체는 옴니버스에서 산업용 AI 애플리케이션과 서비스를 개발하고 있다. 이를 통해 제조업체의 공장 계획 가속화, 프로세스 최적화, 로보틱스 훈련, 대규모 자동화를 위한 디지털 트윈 개발을 지원하고 있다. TCS는 제조업체가 여러 부문에 걸쳐 제품과 생산 시설을 설계, 시뮬레이션, 운영, 최적화할 수 있도록 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축된 디지털 트윈 설루션 제품군을 개발 중이라고 발표했다. 사용 사례는 실시간 공장 계획과 모니터링을 위한 가상 공장 구축부터 몰입형 훈련과 예측 유지보수를 위한 항공기 부품의 디지털 트윈 제작에 이르기까지 중공업의 거의 모든 측면을 포괄한다. 또한 TCS는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 플랫폼을 기반으로 한 생성형 AI 설루션인 TCS 산업용 제조 AI(TCS Manufacturing AI for Industrials)를 출시했다. 이 설루션은 엔비디아 네모(NeMo)를 사용해 AI 애플리케이션 라이프사이클을 구축하고 관리하며, 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 제조 전문 AI 에이전트로 전환해 고객의 다양한 생산 시설에서 산업별 실시간 인사이트를 제공한다. 이러한 에이전틱 AI는 옴니버스에서 개발된 가상 공장에 연결돼 시설 계획, 설계, 운영을 강화할 수 있다. 테크 마힌드라는 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 옴니버스를 기반으로 하는 전문 센터를 설립한다고 발표했다. 이 센터는 소버린 LLM 프레임워크, 에이전틱 AI, 물리적 AI의 발전 촉진을 목표로 한다. 테크 마힌드라의 전문 센터는 엔비디아 옴니버스를 활용해 제조, 자동차, 통신, 의료, 은행, 금융 서비스, 보험 등 다양한 분야의 고객을 위한 연결된 산업용 AI 디지털 트윈과 물리적 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 엔비디아는 위프로, 인포시스와 같은 시스템 통합업체도 엔비디아 AI 스택을 사용해 설루션을 구축하고 옴니버스를 통해 물리적 AI로 확장하고 있다고 전했다.

엔비디아가 로봇 콘퍼런스인 로스콘(ROSCon)에서 로봇 운영체제(ROS) 개발자를 위한 생성형 AI 설루션을 발표했다. 이번 로스콘은 덴마크 오덴세에서 10월 21일부터 사흘 간 진행됐으며, 엔비디아는 로봇 생태계 파트너들과 함께 ROS 개발자를 위한 생성형 AI 툴, 시뮬레이션, 인식 워크플로를 공개했다. 여기에는 에지 AI와 로보틱스용 엔비디아 젯슨(Jetson) 플랫폼에 배포하는 ROS 개발자를 위한 새로운 생성형 AI 노드와 워크플로가 포함됐다. 생성형 AI를 통해 로봇은 주변 환경을 인식하고 이해하며, 인간과 자연스럽게 소통하고, 자율적으로 상황에 맞는 결정을 내릴 수 있다. ROS 2를 기반으로 구축된 리맴버(ReMEmbR)는 생성형 AI를 사용해 로봇의 추론과 행동을 향상시킨다. 이는 대규모 언어 모델(LLM), 비전 언어 모델(VLM), 검색 증강 생성(RAG)을 결합한다. 이를 통해 로봇이 장기적인 의미 기억을 구축하고 쿼리하며 환경을 탐색하고 상호 작용하는 능력을 향상시킨다. 음성 인식 기능은 위스퍼TRT(WhisperTRT) ROS 2 노드에 의해 구동된다. 이 노드는 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 사용해 오픈AI(OpenAI)의 위스퍼(Whisper) 모델을 최적화해 엔비디아 젯슨에서 지연 시간이 짧은 추론을 가능하게 함으로써 인간과 로봇의 즉각적인 상호 작용을 가능하게 한다. 음성 제어 기능을 갖춘 ROS 2 로봇 프로젝트는 엔비디아 리바(Riva) ASR-TTS 서비스를 사용해 로봇이 음성 명령을 이해하고 이에 응답할 수 있도록 한다. 나사 제트추진연구소(The NASA Jet Propulsion Laboratory)는 ROS용 AI 기반 에이전트인 로사(ROSA)를 독자적으로 선보였다. 이는 네뷸라-SPOT(Nebula-SPOT) 로봇과 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)의 엔비디아 노바 카터(Nova Carter) 로봇에서 작동했다.     개발자는 이제 로봇 기능을 향상하기 위해 엔비디아 젯슨에 최적화된 LLM과 VLM을 제공하는 생성형 AI용 ROS 2 노드를 사용할 수 있다. 시뮬레이션은 배포 전에 AI 지원 로봇을 안전하게 테스트하고 검증하기 위해 중요한 작업이다. 오픈USD(OpenUSD)를 기반으로 구축된 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)은 ROS 개발자에게 로봇을 ROS 패키지에 쉽게 연결해 테스트할 수 있는 가상 환경을 제공한다.  오픈 소스 ROS 2 소프트웨어 프레임워크를 기반으로 구축된 엔비디아 아이작 ROS는 로보틱스 개발을 위한 가속 컴퓨팅 패키지와 AI 모델의 모음이다. 곧 출시될 3.2 버전은 로봇의 인식, 조작, 환경 매핑을 향상시킨다. 엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)의 주요 개선 사항에는 파운데이션포즈(FoundationPose)와 cu모션(cuMotion)을 통합하는 새로운 레퍼런스 워크플로가 포함된다. 이는 로보틱스에서 픽앤플레이스(pick-and-place)와 객체 추적 파이프라인의 개발을 가속화한다. 아울러 엔비디아 아이작 퍼셉터(Isaac Perceptor)도 개선됐다. 이는 새로운 시각적 SLAM 레퍼런스 워크플로, 향상된 다중 카메라 감지, 3D 재구성을 특징으로 자율 주행 로봇(autonomous mobile robot, AMR)의 환경 인식과 창고와 같은 동적인 환경에서의 성능을 개선한다.

슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI)가 슈퍼클러스터 포트폴리오에 엔비디아 옴니버스 플랫폼용 플러그 앤 플레이 AI 인프라 솔루션을 새롭게 추가했다. 새로운 슈퍼클러스터 솔루션은 엔터프라이즈 규모에서 고성능 생성형 AI 기반 3D 워크플로를 제공한다. 또한 최신 슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템을 탑재했으며, 기업이 워크로드 증가에 따라 쉽게 확장할 수 있도록 지원한다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터를 출시하며 애플리케이션 최적화 AI 랙 솔루션 제품군을 확장했다. 다양한 전문가들이 제품 디자인부터 산업 디지털 트윈에 이르기까지 다양한 용도로 사용 가능한 컴퓨팅 집약적인 3D 워크플로에 의존하고 있다. 생성형 AI는 기존 3D 워크플로를 향상시키면서 새로운 애플리케이션 시대를 맞이하고 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 3D 및 AI의 다중 워크로드 요구사항에 맞춰 확장 가능한 인프라 구축을 간소화한다.     슈퍼마이크로 엔비디아 OVX 시스템은 클러스터 컴퓨팅 성능의 기본 빌딩 블록 역할을 한다. 각 시스템 노드는 최신 엔비디아 PCIe GPU를 최대 8개까지 탑재함으로써 높은 수준의 3D 성능을 제공하며 텐서 코어 및 트렌스포머 엔진을 통해 생성형 AI 성능을 지원한다. 시스템은 공기 흐름이 원활한 섀시 내에서 2700W 티타늄 레벨 PSU 4개로 구동되며, 고사용 시나리오에서도 안정성을 보장한다. 시스템당 최대 4개의 엔비디아 블루필드-3 SuperNIC 또는 4개의 엔비디아 커넥트X-7 NIC를 탑재해 400Gb/s의 네트워킹 속도와 함께 높은 확장성 및 보안성을 제공한다. 슈퍼마이크로의 4U PCIe GPU 시스템은 성능, 안정성, 확장성, 그리고 보안에 대한 검증 프로세스를 거쳤으며, 엔비디아의 인증을 받아 엔비디아 옴니버스를 활용한다. 기업은 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에서 전 세계에 구축된 오픈USD(OpenUSD) 생태계와 옴니버스 클라우드 API를 활용한 생성형 AI 기술을 비롯해 다양한 워크로드의 성능을 극대화할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼클러스터는 상호 연결된 인프라 솔루션으로 개발자, 아티스트, 엔지니어 등이 필요에 따라 최고 수준의 GPU 컴퓨팅에 액세스할 수 있도록 지원하며, 가상 GPU에 대한 원활한 액세스 또는 전체 시스템 노드에 대한 베어메탈 액세스를 제공한다. 또한, 400Gb/s 고성능 네트워크 패브릭은 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 플랫폼을 지원한다. 이로 인해 맞춤형 LLM(대규모 언어 모델)을 개발하는 기업은 시스템 노드 전반에 걸쳐 결합된 GPU 메모리 풀을 활용할 수 있으며, 이는 대규모 AI 모델 훈련에 필수이다. 슈퍼마이크로의 랙 솔루션은 4개의 GPU부터 256개의 GPU 스케일러블 유닛까지 다양하며, 모든 규모의 기업에 맞춰 추가로 확장할 수 있다. 고객은 L12 레벨에서 테스트를 거쳐 철저하게 검증된 플러그 앤 플레이 랙을 제공받으며, 첫날부터 바로 사용할 수 있다. 엔비디아 옴니버스용 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 고객의 요구 사항에 따라 다양한 크기와 옵션으로 구축될 수 있다. 시스템 노드는 시스템당 4개 또는 8개의 GPU를 탑재할 수 있다. 또, 배포 규모는 시스템 4개를 포함한 단일 랙부터 시스템 32개를 탑재한 5개의 랙까지 다양하다. 대규모 배포는 확장 가능한 장치를 통해 추가로 확대해 거의 모든 규모의 클러스터를 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “AI의 등장으로 기업은 하나의 패키지에 모든 기능이 결합된 컴퓨팅 인프라를 찾고 있다”면서, “슈퍼마이크로가 그동안 3D 그래픽 및 애플리케이션 가속을 위한 GPU 최적화 제품을 개발하며 업계를 선도해왔다면, 이제는 AI를 위한 제품을 개발하는 중”이라고 전했다. 또한 “슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 엔비디아 L40S PCIe GPU를 최대 256개까지 확장 가능하며 엔비디아 옴니버스를 위해 상호 연결된 4U PCIe GPU 엔비디아 인증 시스템을 갖췄다. 생성형 AI 통합을 비롯해 옴니버스 플랫폼 전반에서 높은 성능을 지원한다. 슈퍼마이크로의 옴니버스용 슈퍼클러스터 개발은 단순한 제품 제공이 아닌, 애플리케이션 개발과 혁신의 미래를 향한 교두보가 될 것"이라고 설명했다.

엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 와이어드(WIRED)의 로렌 구드(Lauren Goode) 테크 담당 기자와 함께한 시그래프(SIGGRAPH) 2024 좌담회에서 AI가 가져올 미래를 조망했다. 이날 젠슨 황은 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 크게 향상시키고 있는 가운데, 비주얼 컴퓨팅에 뿌리를 둔 생성형 AI 혁명이 인간의 창의력을 극대화하고 있다고 말했다. 지난 7월 28일(일)부터 8월 1일(목)까지(현지시간) 미국 덴버에서 열린 글로벌 최대 컴퓨터 그래픽스 콘퍼런스인 시그래라프는 앞으로의 미래를 논의할 수 있는 최적의 자리였다. 젠슨 황은 “모든 사람이 AI 어시스턴트를 갖게 될 것이다. 모든 회사, 회사 내 모든 직무에 AI 어시스턴트가 등장할 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 생성형 AI가 인간의 생산성을 증폭시키는 것처럼, 이를 지원하는 가속 컴퓨팅 기술은 컴퓨팅의 에너지 효율을 더 높일 수 있다고 말했다. 그는 “가속화된 컴퓨팅은 동일한 작업을 수행하면서도 20배, 50배의 에너지를 절약할 수 있도록 도와준다. 사회적으로 가장 먼저 해야 할 일은 모든 애플리케이션을 가속화하는 것이며, 이를 통해 전 세계에서 사용되는 에너지의 양을 줄일 수 있다”고 말했다.   이날 좌담회는 엔비디아(NVIDIA)가 시그라프에서 발표한 내용에 이어 진행됐다.  엔비디아는 오픈USD(Universal Scene Description, OpenUSD), 3D 모델링, 물리, 재료, 로보틱스, 산업용 디지털 트윈, 물리 AI 등 다양한 워크플로우에 적합한 새로운 NIM 마이크로서비스 제품군을 소개했다. 이러한 발전은 개발자의 역량을 강화하는 것을 목표로 하며, 특히 DGX 클라우드(DGX Cloud)에 허깅페이스(Hugging Face) 추론 서비스 기능을 통합하는 데 중점을 뒀다. 또한 셔터스톡(Shutterstock)은 생성형 3D 서비스를 출시했으며, 게티이미지(Getty Images)는 엔비디아 에디파이(Edify) 기술을 사용해 제품을 업그레이드했다. AI와 그래픽 분야에서 엔비디아는 물리 생성형 AI 애플리케이션을 위해 설계된 새로운 오픈USD NIM 마이크로서비스와 레퍼런스 워크플로우를 공개했다. 여기에는 로봇 시뮬레이션 등을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스를 통해 휴머노이드 로보틱스 개발을 가속화하는 프로그램이 포함된다. 마지막으로, 세계 최대 광고 에이전시인 WPP는 코카콜라 컴퍼니(The Coca-Cola Company)에 옴니버스(Omniverse) 기반 생성형 AI를 활용해 브랜드 신뢰도를 높이고, 다양한 산업 분야에서 발전된 엔비디아 AI 기술의 실제 적용 사례를 선보이고 있다. 젠슨 황과 로렌 구드는 비주얼 컴퓨팅이 컴퓨터 게임부터 디지털 애니메이션, GPU 가속 컴퓨팅, 그리고 가장 최근에는 대규모 AI 팩토리에 의해 구동되는 생성형 AI에 이르기까지 모든 것을 탄생시킨 과정을 살펴보며 대화를 시작했다. 이러한 모든 기술 발전은 상호 보완적으로 이루어진다. 예를 들어 로보틱스는 차세대 휴머노이드 로봇에 적용하기 전에 AI를 훈련할 수 있는 고급 AI와 사실적인 가상 세계가 필요하다. 젠슨 황은 로보틱스에는 AI를 훈련하는 컴퓨터, 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 AI를 테스트하는 컴퓨터, 로봇 자체에 탑재된 컴퓨터 등 3대의 컴퓨터가 필요하다고 설명했다. 그는 “훨씬 적은 에너지로 날씨를 예측하려는 과학 컴퓨팅, 이미지를 생성하기 위한 크리에이터와의 협업과 증강, 산업 시각화를 위한 가상 장면 생성 등 거의 모든 산업이 이 기술의 영향을 받게 될 것이다. 로봇 자율 주행 자동차 역시 생성형 AI에 의해 혁신될 것”이라고 말했다. 마찬가지로 오픈USD 표준을 기반으로 구축된 엔비디아 옴니버스 시스템도 생성형 AI를 활용해 세계 최대 브랜드가 자산을 생성하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 옴니버스는 브랜드 자산을 수집할 수 있다. 따라서 이러한 시스템은 옴니버스에 있는 브랜드 자산을 가져와 신중하게 선별된 브랜드 효과를 수집하고 복제할 수 있다.   최종적으로 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 거대 언어 모델(large language model, LLM) 등 이러한 모든 시스템이 결합돼 사람들이 모든 종류의 디지털 시스템과 상호 작용할 수 있도록 돕는 디지털 휴먼의 탄생이 기대된다. 젠슨 황은 “새롭게 발표할 내용 중 하나는 회사의 모든 직무를 보강할 디지털 에이전트, 즉 디지털 AI의 개념이다”라고 말하고, “이를 사용하는 가장 중요한 사례 중 하나는 고객 서비스이다. 미래에도 여전히 사람이 담당하는 일이 있겠지만, AI가 그 역할을 보조하게 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황은 다른 새로운 도구들과 마찬가지로 AI가 인간의 생산성과 창의성을 증폭시킬 것이라는 기대감과 함께 “이 도구로 어떤 이야기를 만들어 낼 수 있을지 상상해보자”고 말했다. #시그라프 #시그래프 #엔비디아

엔비디아가 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX(NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX)를 발표했다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 통해 모든 종류의 완전 자율 머신 개발을 가속화할 수 있는 마이크로서비스 세트다. 센서 기술은 수 십억 달러 규모의 성장 산업을 구성하고 있다. 이는 자율주행 차량, 휴머노이드, 산업용 매니퓰레이터, 모바일 로봇, 스마트 공간 등에 물리적 세계를 이해하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 제공한다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 개발자가 실제 배포 전, 물리적으로 정확하고 사실적인 가상 환경에서 센서 인식과 관련 AI 소프트웨어를 대규모로 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약하고 안전성을 향상시킬 수 있다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크에 기반하고 엔비디아 RTX 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술로 구동된다. 이를 통해 비디오, 카메라, 레이더, 라이더의 실제 데이터를 합성 데이터와 결합해 시뮬레이션 환경을 빠르게 생성할 수 있다. 마이크로서비스를 활용하면 실제 데이터가 제한적인 시나리오에서도 광범위한 활동의 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어 로봇 팔이 올바르게 작동하는지, 공항 수하물 컨베이어 벨트가 작동하는지, 나뭇가지가 도로를 막고 있는지, 공장 컨베이어 벨트가 움직이고 있는지, 로봇이나 사람이 근처에 있는지 등의 시뮬레이션이 가능하다.     옴니버스 클라우드 센서 RTX 발표는 엔비디아가 컴퓨터 비전과 패턴 인식(CVPR) 콘퍼런스의 대규모 엔드투엔드 주행을 위한 오토노머스 그랜드 챌린지에서 1위를 차지한 것과 동시에 발표됐다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 자율주행 차량(AV) 시뮬레이션 개발자가 실제 환경에 AV를 도입하기 전에 물리적으로 정확한 환경에서 자율주행 시나리오를 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아 연구진의 워크플로를 고충실도 시뮬레이션 환경에서 구현할 수 있다. 포어텔릭스(Foretellix)와 매스웍스(MathWorks)는 엔비디아가 AV 개발을 위해 옴니버스 클라우드 센서 RTX 액세스를 제공하는 최초의 소프트웨어 개발사 중 하나이다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX를 사용하면 센서 제조업체가 가상 환경에서 센서의 디지털 트윈을 검증하고 통합해 물리적 프로토타이핑에 필요한 시간을 단축할 수 있다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장은 “생성형 물리 AI로 구동되는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 머신을 개발하려면 물리 기반 가상 세계에서 훈련과 테스트가 필요하다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX 마이크로서비스를 통해 개발자는 공장, 도시, 심지어 지구의 대규모 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 차세대 AI의 물결을 가속화할 수 있다”고 말했다.