삼성·카카오·LG, 엔비디아 손잡고
반도체·자율주행·로봇 혁신 속도
엔비디아가 삼성전자와 카카오모빌리티, LG전자 등 국내 주요 기업과 반도체 엔지니어링·자율주행·로봇 분야에서 피지컬 AI 적용을 확대하고 있다. 삼성전자에서는 기존 약 18시간 걸리던 일부 반도체 시뮬레이션을 41초로 줄이는 사례도 나왔다.
엔비디아는 한국의 제조·엔지니어링 역량을 기반으로 가속 컴퓨팅과 AI, 시뮬레이션 기술을 반도체 제조부터 로보틱스, 자율주행까지 확대하고 있다고 밝혔다.
삼성전자는 소재 연구와 공정 개발, 소자 엔지니어링에 엔비디아의 가속 컴퓨팅 기술을 적용하고 있다.
기술 컴퓨터지원설계(TCAD) 분야에서는 희소 선형 시스템 연산을 빠르게 처리하기 위해 엔비디아 cuISS와 cuDSS 활용을 추진한다. 공정 및 광학 시뮬레이션도 GPU 기반으로 가속하는 작업을 진행 중이다.
소재 연구 플랫폼인 삼성전자 sMOL에는 엔비디아 cuEST가 활용됐다. 일부 양자화학 계산의 엔드투엔드 처리 속도가 최대 5배 빨라졌다는 게 엔비디아 설명이다.
가장 큰 폭의 개선은 칩 단위 열·기계 분석에서 나타났다. 삼성전자는 엔비디아 PhysicsNeMo를 활용해 AI가 예측한 유효 재료 물성과 상대적으로 성긴 격자, GPU 가속을 결합했다. 한 사례에서는 32코어 CPU와 세밀한 격자를 사용해 약 18시간 걸리던 계산을 41초 만에 처리했다. 약 1600배의 속도 향상이다.
다만 CPU와 GPU뿐 아니라 시뮬레이션에 사용한 격자의 해상도까지 다른 조건을 비교한 결과인 만큼 모든 반도체 해석 작업이 동일하게 1600배 빨라진다는 의미는 아니다.
삼성전자는 원자 단위 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 텐서 연산 가속을 위해 cuEquivariance 활용도 검토하고 있다. 향후에는 엔비디아 Agent Toolkit을 시뮬레이션 도구와 AI 모델에 연결해 설계 대안을 분석하는 엔지니어링 에이전트로 확장하는 방안도 제시됐다.
자율주행에서는 카카오모빌리티가 엔비디아 플랫폼을 도입한다.카카오모빌리티는 서울 강남에서 축적한 자율주행 운영 경험과 자체 소프트웨어에 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅·안전 기술을 결합해 레벨4 자율주행 시스템을 고도화할 계획이다.
센서와 차량 컴퓨팅에는 DRIVE AGX Thor 기반 엔비디아 Hyperion 레퍼런스 플랫폼을 활용하고, 자율주행 소프트웨어 개발과 검증 과정에는 안전 시스템인 Halos를 적용한다.
초기 개발 차량은 기아 목적기반차량(PBV)이다. 카카오모빌리티의 자체 자율주행 소프트웨어와 엔비디아 기술을 통합해 향후 국내 레벨4 모빌리티 서비스로 연결한다는 구상이다.
로봇 분야에서는 LG전자와 엔비디아가 실제 제조환경에서 LG전자의 CLOiD 로봇을 활용한 작업을 시연했다.
양사는 실제 환경에서 데이터를 수집한 뒤 엔비디아 Cosmos를 이용해 데이터를 증강하고, Isaac GR00T 모델을 학습하는 구조를 구현했다. 학습한 모델은 Jetson AGX Thor 기반 온보드 컴퓨팅으로 연결하고 시뮬레이션 환경에서 다시 평가한다.
실제 데이터 수집부터 합성·증강 데이터 생성, AI 모델 학습, 로봇 탑재, 시뮬레이션 검증으로 이어지는 순환 구조다.
엔비디아와 LG전자는 이 같은 ‘데이터 플라이휠’을 반복적으로 활용해 제조환경에서 CLOiD의 작업 능력을 학습·평가하고 개선하는 프로세스를 고도화할 계획이다.
엔비디아는 이들 사례를 통해 한국 제조업의 강점과 AI 컴퓨팅을 결합해 피지컬 AI를 실제 산업 현장으로 확대한다는 전략이다. 반도체 엔지니어링에서 로봇, 자율주행까지 적용 범위가 넓어지면서 국내 제조기업의 AI 활용도 단순 데이터 분석에서 물리적 시스템의 설계·제어 영역으로 이동하고 있다.
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