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엔비디아, 메타버스와 머신러닝 결합해 '지구의 디지털 트윈' 만든다
2021-11-10 526 1

엔비디아는 자사의 연례 기술 콘퍼런스인 'GTC 2021'에서 컴퓨팅, 네트워크, 사이버 보안, 엣지 컴퓨팅, 3D 협업 등 다양한 기술 개발 내용을 소개했다.

이 행사의 키노트에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 '지구의 디지털 트윈'을 만들겠다고 밝혔다. 이 디지털 트윈의 주된 목적은 장기적인 지구의 기후 변화를 예측하는 것이다.

 


▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처

 

기후 변화를 예측하고 이에 대응하는 전략을 개발하는 것은 커다란 사회적 과제가 되고 있는데, 수십년에 걸친 기후의 변화를 정확하게 예측하는 것은 어려운 일로 꼽힌다. 대기, 바다와 하천, 얼음, 땅, 태양 복사열을 우주로 반사하는 구름, 인간의 활동 등 다양한 요소뿐 아니라 이들의 물리적인 상호작용까지 모델링해야 하기 때문이다. 이런 요소 중 조금이라도 정확치 못한 부분이 있다면 장기 예측에 큰 영향을 줄 수 있다.

젠슨 황 CEO가 제시한 해결책은 3D의 가상 세계를 모델링할 수 있는 옴니버스(Omniverse) 플랫폼이다. 옴니버스는 다양한 커넥터를 통해 어도비 툴로 만든 디자인을 오토데스크 사용자와 연결하고 업데이트하는 등 3D 기반의 협업을 위한 공유공간을 제공한다. 나아가 물리법칙을 적용한 3D 디지털 트윈을 만들고, 여기에 다른 사람이나 인공지능을 참여시킬 수도 있다. 인공지능(AI)은 옴니버스 안에 만든 로봇이나 공장, 자동차 등을 설계, 교육, 모니터링하는 데에도 쓰인다.

실제로 산업계에서는 옴니버스의 디지털 트윈을 통해 복잡한 문제를 해결하려는 작업을 진행하고 있다. 지멘스 에너지는 배열회수보일러(HRSG) 증기 터빈의 부식을 예측하기 위해 디지털 트윈을 만들고, 물리 기반의 AI 모델을 훈련시켰다. 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 훈련된 AI는 다상난류의 멀티피직스 해석을 몇 초만에 완료할 수 있는 성능을 보이며, 터빈을 검사하기 위해 가동을 중단하는 시간을 줄일 수 있게 됐다.

 


▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처

 

BMW는 분당 1대의 자동차를 생산하기 위해 500만 개의 부품 재고를 갖춘 생산 공장 및 그 안에서 작업하는 로봇을 디지털 트윈으로 구축했다. 디지털 트윈 로봇은 복잡한 생산 시나리오를 시뮬레이션하면서 생산 효율을 최적화할 수 있다. BMW는 향후 600만 제곱미터 규모의 3개 공장에서 엔지니어링 레벨부터 전체 공장 레벨까지 디지털 트윈 기반의 협업과 시뮬레이션을 확대할 계획이다.

 


▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처

 

에릭슨은 도시 전체의 5G 통신망 최적화를 위한 디지털 트윈을 구축하고 있다. 이 도시 디지털 트윈은 건물이나 초목 등을 포함해 물리적으로 정확도가 높다. 여기에 에릭슨은 송신기의 위치, 높이, 안테나 패턴을 포함하는 무선 네트워크 구성요소를 추가했다. 옴니버스의 디지털 트윈은 RTX 가속 레이트레이싱을 활용해 도시 모든 지점의 신호 강도와 무선전파의 경로를 빠르게 시각화하고 계산할 수 있게 한다. 에릭슨은 AI가 최고의 신호강도를 학습하고 에너지를 절약하면서 서비스 품질을 최적화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 


▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처

 

젠슨 황 CEO는 "옴니버스의 가상세계는 실제 세계보다 더 큰 3D 세계를 가능하게 한다. 인터넷에서 노래나 책을 사는 것처럼 3D로 된 주택이나 가구, 자동차, 예술작품 등을 생산, 판매, 소유할 수 있을 것"이라면서, "옴니버스는 게임 엔진과 다르다. 처음부터 데이터센터 규모로 설계됐고, 미래에는 행성 규모가 될 수도 있을 것"이라고 전했다. 젠슨 황 CEO가 '메타버스'라는 표현을 직접 언급하지는 않았지만, 많은 이가 기대하고 있는 메타버스의 비전과 맥이 닿는 부분이 있다고 볼 수 있다.

한편, 지구 기후 예측을 위한 디지털 트윈의 정확도를 높이는 것은 물리 머신러닝(Physics ML) 모델을 개발하기 위한 엔비디아의 모듈러스(NVIDIA Modulus) 프레임워크이다. 모듈러스는 물리 법칙 모델과 관찰 데이터를 활용해 물리학을 적용한 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있다. 

 


▲ 이미지 출처 : GTC 2021 키노트 캡처

 

멀티 GPU/멀티 노드를 통한 학습에 최적화된 모듈러스를 활용하면 시뮬레이션보다 빠르게 물리법칙을 에뮬레이션하는 AI 모델을 만들 수 있다는 것이 젠슨 황 CEO의 설명이다. 엔비디아는 128개의 A100 GPU에서 4시간 동안 물리 머신러닝 모델을 학습시켜 허리케인의 강도와 경로를 예측하는 연구를 진행했으며, 이는 7일간의 기후 예측을 1/4초만에 할 수 있는 수준이라고 한다.

엔비디아는 모듈러스를 통해 인공지능을 학습시키면 실시간 기후 예측이 가능한 지구의 디지털 트윈을 만들 수 있을 것으로 보고 있다. 이 디지털 트윈은 스트리밍을 통해 지속적으로 미래를 예측하는 동시에, 관찰 데이터를 반영해 예측을 보정하고 개선할 수 있게 된다.

한편, 젠슨 황 CEO는 "지구의 디지털 트윈을 위한 슈퍼컴퓨터를 만들겠다"면서, 그 이름은 '지구 2(Earth Two)'가 될 것이라고 소개했다. 이 슈퍼컴퓨터는 옴니버스에서 모듈러스가 만든 AI 물리 모델을 기존 슈퍼컴퓨터보다 100만 배 빠른 속도로 실행하기 위한 것이다. 옴니버스와 모듈러스 외에도 GPU 기반의 가속 컴퓨팅과 슈퍼컴퓨터를 클라우드 네이티브로 운영할 수 있는 네트워킹 플랫폼 등 이번 GTC 2021에서 소개된 엔비디아의 다양한 기술이 투입될 것으로 보인다.

정수진 sjeong@cadgraphics.co.kr


출처 : 캐드앤그래픽스 2021년 12월호

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