Tara Winstead, Pexels (C) 2021
엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor)가 일반에 공급되면서 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc., ADI) (https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/)는 휴머노이드 로봇과 자율 이동 로봇(autonomous mobile robot, AMR)의 상용화를 앞당기고 있다고 밝혔다.
휴머노이드 로봇은 실제 배치 단계에 점점 가까워지고 있으며, 그 발전의 핵심은 피지컬 인텔리전스(physical intelligence)와 실시간 추론(reasoning)에 있다. ADI는 자사의 에지 센싱, 정밀 모션 제어, 전력 무결성, 결정론적 연결성을 엔비디아 젯슨 토르의 고성능 연산, 홀로스캔 센서 브릿지(Holoscan Sensor Bridge) (https://www.nvidia.com/en-us/technologies/holoscan-sensor-bridge/), 아이작 Sim(Isaac Sim) (https://developer.nvidia.com/isaac/sim)과 결합함으로써 추론 가능한 로봇을 시뮬레이션하고 실제 배치까지 가능하도록 지원하고 있다.
피지컬 인텔리전스의 새로운 기준, 엔비디아 젯슨 토르
젯슨 토르는 로보틱스 성능의 새로운 기준을 제시한다. 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) (https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/) GPU, 트랜스포머 엔진, 멀티 인스턴스 GPU(Multi-Instance GPU, MIG), 14-코어 Arm 네오버스(Neoverse) V3AE CPU, 최대 128GB LPDDR5X 메모리를 탑재한 젯슨 토르는 모바일 전력 범위에서 2070 FP4 TFLOPS의 서버급 AI 연산 성능을 제공한다. 또한 4개의 25기가비트이더넷(GbE)을 포함한 고대역폭 I/O를 통해 고밀도의 다중 모달 센싱 데이터를 실시간으로 융합하는 데 필요한 대역폭을 제공한다.
이러한 성능 덕분에 젯슨 토르는 시각-언어 모델(vision-language model, VLM)부터 시각-언어-실행 모델(vision-language-action model, VLAM)에 이르기까지 로보틱스 파운데이션 모델을 대규모로 실행할 수 있는 최초의 플랫폼으로서 로봇이 단순 인지를 넘어 추론과 물리적으로 지능적인 행동을 실행할 수 있게 한다. 이는 ADI가 집중하는 연구개발 분야, 즉 추론을 실제 환경에서 높은 물리적 정확도의 실행으로 만드는 센싱, 인지, 제어, 연결성과 직결된다.
폴 골딩(Paul Golding) ADI 에지 AI 부문 부사장은 “처음으로 로봇이 복잡한 작업을 이해할 수 있게 됐다. ADI는 젯슨 토르의 추론 능력과 결합해 실제 물리적 환경에 실시간으로 반응할 수 있는 정밀한 물리적 기반을 제공한다. ADI와 엔비디아는 함께 휴머노이드를 시뮬레이션에서 실제 배치 가능한 수준으로 이끌고 있다”고 말했다.
파운데이션 모델: 추론과 피지컬 인텔리전스의 핵심
로보틱스 파운데이션 모델은 지난 수십 년간 도전해왔던 로봇 개발 관련 성과를 압축해 인간만큼 빠르고 섬세한 조작이 가능한 인지 기반 휴머노이드를 실현한다. 그러나 진정한 혁신은 추론에 있다. 이는 다중 모달 입력을 통합해 로봇 스스로 계획하고, 적응하며, 실시간으로 행동하게 만든다.
ADI는 2025년 3분기 실적 발표 (https://investor.analog.com/static-files/a6f1729f-be7e-4bc5-8e20-bf83428a3fb2)에서 이 변화가 ADI의 성장 기회를 크게 확장한다고 강조한 바 있다. 휴머노이드의 모든 관절에는 정밀한 전류, 위치, 토크 제어가 필요하고, 모든 접촉에는 촉각과 감각 피드백이 요구된다. 휴머노이드는 다수의 인지 노드를 필요로 한다. 각 노드는 반드시 결정론적이고 저지연으로 동작해야 하는 신호 체인, 인지 스택, 전원 관리 기회로 구성되는데, 이는 ADI의 강점들이다.
Sim2Real 격차 해소
ADI는 자사의 개발 스택에 로보틱스 파운데이션 모델을 내장해 시뮬레이션과 실제 간(simulation to reality, Sim2Real) 격차를 해소함으로써 ADI 하드웨어가 마치 실제 세계에서 동작하듯 엔비디아 아이작 Sim에서 동일하게 동작하도록 지원하고 있다. ADI의 목표는 아이작 Sim에서 물리적으로 가장 정확한 로보틱스 콘텐츠를 구축해 개발팀이 시뮬레이션 속도로 빠르게 반복(iterate)한 뒤 ADI 하드웨어와 엔비디아 젯슨 토르를 기반으로 하는 실제 시스템으로 원활하게 확장할 수 있도록 하는 것이다.
피지컬 인텔리전스는 센싱, 구동, 정책 학습 및 추론을 융합해 로봇이 정밀한 산업 작업을 수행할 수 있게 한다. 이는 고정밀 에지 센싱, 에너지 효율적이고 기능적으로 안전한 전원, 중앙 컴퓨터에 대한 결정론적 연결성, 그리고 Sim2Real 루프를 닫는 디지털 트윈을 필요로 한다.
ADI와 엔비디아는 이제 이러한 요구 사항을 충족할 수 있게 됐다. 엔비디아 젯슨 토르는 연산 기반을 제공하고, ADI는 신호 체인 충실도, 전원 무결성, 그리고 실행 가능한 콘텐츠를 제공한다.
ADI가 휴머노이드에 제공하는 기술
· 정밀 조작을 위한 높은 충실도의 에지 센싱: ADI는 개발 중인 혁신적인 다중모달 촉각 센싱 기술을 제공하며 ToF 심도 센서, 고정밀 관성측정장치(inertial measurement unit, IMU), 관절 인코더, 다축 힘/토크 센서를 이용해 접촉 및 고유감각 정보를 정밀하게 캡처할 수 있도록 한다.
· 정밀 모션 및 기능적으로 안전한 전원 제어: ADI는 정확하고 에너지 효율적이며 안전한 구동을 위해 첨단 멀티턴 자기 센서와 함께 전류, 위치, 토크에 대한 제어 드라이버를 제공한다.
· 중앙 컴퓨터에 대한 결정론적 연결성: ADI의 연결성 기술은 시간 동기화된 데이터 경로를 포함하며, ADI의 데이터 패브릭 스택에 최적화된 맞춤형 연산자를 통해 홀로스캔(Holoscan)과 통합돼 엔비디아 젯슨 토르에 밀도 높은 센싱 및 인지 데이터를 제한된 지연 시간 내에 스트리밍한다.
· 시뮬레이션 및 디지털 트윈 충실도: ADI의 고품질 센서 모델과 엔비디아 아이작 Sim/옴니버스(Omniverse)용으로 매개변수화된 디바이스 행동은 ADI 하드웨어와 일치해 시뮬레이션에서 실제 시스템으로의 정책 이전 및 작업 완료를 향상시킨다.
ADI 로보틱스 스택의 젯슨 토르에 대한 매핑
· 홀로스캔 센서 브릿지는 엔비디아 제트팩 7(NVIDIA JetPack 7) (https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack)을 통해 결정론적 데이터 수집을 제공하며, 동기화된 ADI 센서/액추에이터 데이터를 ADI의 데이터 스택에 최적화된 홀로스캔 연산자를 사용해 엔비디아 젯슨 토르의 GPU/CPU로 제한된 지연 시간 내에 스트리밍한다.
· 4개의 25 GbE 인터커넥트는 손·팔·몸통·인지 노드 간 고대역폭, 시간 정렬 데이터 융합을 제공하며 ADI의 연결성 전문성을 통해 감지-추론-실행 루프를 동기화 및 저지연 상태로 유지한다.
· 토르의 2070 FP4 TFLOPS 연산 성능은 엔비디아 아이작 GR00T (https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t)와 같은 파운데이션 모델과 VLM/LLM 추론을 지원하며, ADI의 촉각 센서, ToF 심도 센서, IMU, 인코더 입력은 학습 및 실행 정책을 풍부하게 해 실시간 추론에 물리적 정확성을 가져다준다.
· MIG 기반 워크로드 분할은 GPU 자원을 보행, 파지(grasp) 계획, 인지, VLA 정책용으로 각각 분리해 기능 재구성을 간소화한다.
폴 골딩 부사장은 “엔비디아 젯슨 토르가 두뇌라면 ADI의 고정밀 센싱과 신호 체인 충실도, 결정론적 연결성은 신경계다. 우리는 아이작 Sim에서부터 공장 현장까지 로봇을 더 빠르고 물리적으로 정확하게 이끌고 있다”고 말했다.
추론과 피지컬 인텔리전스의 미래
휴머노이드에 대한 수요는 물류, 농업, 수술용 로보틱스 전반에서 빠르게 증가하고 있다. 대표적인 사례로 데이터센터와 자동차 제조 현장에서의 케이블 어셈블리 같은 섬세한 작업을 들 수 있으며, 이러한 작업에서는 속도와 정밀성, 반복성이 핵심이다. 아이작 Sim 기반의 디지털 트윈 및 정책 학습에 대한 양사의 협력은 이러한 수요를 대응하고, ADI의 스택과 엔비디아 젯슨 토르를 사용하는 휴머노이드의 콘셉트 수립 단계부터 양산 단계까지의 일정을 단축시킨다.
이 동일한 스택, 즉 고정밀 센싱, 결정론적 연결성, 디지털 트윈 기반 정책 학습은 AMR과 같은 다른 플랫폼으로도 확장된다. ADI는 엔비디아와 협력해 ADI의 IMU, 심도 센서, 휠 인코더를 통해 ADI의 인지를 cuVSLAM에 통합하고 있다.
엔비디아 젯슨 토르는 ADI와 엔비디아와의 파트너십에 새 장을 열었다. 고객의 개발 프로젝트에 활용할 수 있는 업데이트와 발표 자료는 ADI 웹사이트 (https://www.analog.com/en/newsroom.html)와 링크드인 (https://www.linkedin.com/company/analog-devices) 팔로우를 통해 확인할 수 있다.
공급 일정 및 향후 계획
· 엔비디아 젯슨 AGX 토르 개발자 키트 및 엔비디아 젯슨 T5000: 최신 공급 상황과 NVIDIA 제트팩 7 지원, 주문 관련 정보는 엔비디아에서 확인 가능
· ADI 평가 하드웨어 및 소프트웨어: 엔비디아 젯슨 토르 기반 설계에 부합하는 센서, 전원, 연결성 로드맵 정보와 시뮬레이션 모델 및 촉각 센싱에 대한 조기 접근 논의는 ADI 로보틱스 팀에 문의
아나로그디바이스 소개
아나로그디바이스(Analog Devices, Inc. 나스닥: ADI)는 인텔리전트 에지에서 혁신이 가능하도록 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 글로벌 반도체 선도기업이다. ADI는 아날로그와 디지털, 그리고 소프트웨어 기술을 솔루션으로 결합해 디지털화한 공장, 모빌리티, 디지털 헬스케어의 발전을 촉진하고, 기후 변화에 대처하며, 인간과 세계를 안정적으로 연결한다. FY24에 90억달러 이상의 매출을 기록하고 전 세계적으로 2만4000명 이상의 직원을 보유한 ADI는 오늘날의 혁신가들이 가능성 그 이상(Ahead of What’s Possible)으로 앞서 나갈 수 있도록 한다. 자세한 내용은 홈페이지와 링크드인, X(옛 트위터)에서 확인할 수 있다.
출처: 아나로그디바이스
언론연락처: 아나로그디바이스(ADI) 홍보대행 페리엔 박윤희 실장
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