Nvidia, 옴니버스 클라우드 API 공개, 디지털 트윈 기술의 발전
Nvidia가 옴니버스 클라우드 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 출시하며 디지털 트윈 소프트웨어 도구의 중요한 발전을 이뤘습니다. Ansys, Cadence, Siemens 등 주요 산업 플레이어들이 참여하여 이 API들이 디자인, 시뮬레이션, 운영 프로세스를 혁신할 새로운 디지털 트윈 애플리케이션 시대를 열 것입니다. 이 발표는 캘리포니아 주 산호세에서 열린 Nvidia GTC 2024 이벤트에서 이루어졌습니다.
옴니버스 클라우드 API의 도입은 디지털 트윈 기술의 게임 체인저입니다. Omniverse의 핵심 기능을 기존 소프트웨어 애플리케이션에 직접 통합함으로써 개발자들은 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈 생성 속도를 높이고 워크플로우를 개선할 수 있습니다. 저는 GTC에서 화요일 오후 4시에 산업 디지털화와 디지털 트윈에 대한 패널을 진행할 예정입니다.
Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 "우리는 모든 제조된 제품에 디지털 트윈이 존재하는 미래를 구상합니다."라고 말하며, "옴니버스는 물리적으로 사실적인 디지털 트윈을 생성하고 관리하는 운영 체제 역할을 합니다. 생성적 AI와 옴니버스를 활용하여 우리는 중공업을 혁신하고 창작자에게 무한한 기회를 열어줍니다."라고 강조했습니다.
소비자 메타버스의 발전이 점진적인 반면, 산업 메타버스는 빠르게 성장하고 있습니다. Nvidia는 지난 5년 동안 Omniverse를 개발해왔으며, 이는 픽사가 3D 시뮬레이션을 위해 설계한 데이터 교환 형식인 유니버설 장면 설명(USD)을 활용합니다. 기업에서는 Nvidia가 제공하는 Omniverse 라이센스를 연간 4,500달러에 사용하며, Omniverse Cloud API의 도입은 이번 GTC 이벤트의 주요 하이라이트가 될 것입니다.
"Omniverse는 물리 기반 산업 디지털화 애플리케이션을 구축하고 배포하는 플랫폼입니다. 이는 AI가 물리적 세계로 전환하는 피드백 루프를 나타냅니다. Omniverse는 단순한 도구가 아니라, Siemens, Autodesk, Adobe와 같은 세계 최대의 디자인, CAD, 시뮬레이션 플랫폼과 연결되는 생태계입니다."라고 Nvidia의 시뮬레이션 부사장 Rev Lebaredian이 GamesBeat 기자 회견에서 언급했습니다. "Siemens와 Ansys 같은 소프트웨어 파트너들은 Omniverse를 활용해 혁신적인 도구와 서비스를 만듭니다. BMW, Amazon Robotics, 삼성과 같은 고객들은 자신의 도구 개발에 Omniverse를 활용하여 산업 운영을 연결하고 있습니다."
생성적 AI와 디지털 트윈은 여러 분야의 기업들이 제품을 디자인하고 제조하며 운영하는 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적으로 기업들은 물리적 프로토타입과 비용이 많이 드는 수정을 의존했으나, 이는 오류가 발생하기 쉬운 비효율적인 과정이었습니다. Lebaredian에 따르면, 이러한 한계는 혁신을 방해하며 시장 출시 시간을 지연시킵니다.
디지털 트윈 이론은 공장을 디지털로 구축하여 모든 운영을 실제처럼 시뮬레이션함으로써, 실제 건설 전에 반복적인 디자인 수정을 가능하게 합니다. 운영 중인 디지털 트윈은 센서로 수집된 실시간 데이터에 따라 신속하게 재구성할 수 있어 생산 프로세스를 최적화하고 비용을 크게 절감합니다.
Lebaredian은 중공업이 노동력 부족, 공급망 제약, 복잡한 지정학적 환경에 직면해 있으며, 이는 자율성과 소프트웨어 솔루션의 필요성을 촉진하고 있다고 설명했습니다. "그들은 자산과 프로세스를 설계하고, 시뮬레이션하고, 구축하며, 운영 및 최적화하기 위해 디지털 트윈을 생성하고 있습니다."라고 덧붙였습니다. "이러한 접근 방식은 운영 효율성을 향상시키고 수십억 달러의 비용을 절감합니다. 한 번 구축되면, 이러한 디지털 트윈은 AI의 로봇 시스템과 가상 교육 환경의 기반이 되어, 가상 환경에서 개발된 알고리즘이 현실 세계에서도 효과적으로 작동하도록 해줍니다."
옴니버스 클라우드 API
Nvidia의 옴니버스 클라우드 API는 산업 메타버스의 역량을 향상시킵니다. 새롭게 출시된 다섯 개의 옴니버스 클라우드 API는 개발자를 위한 강력한 툴킷을 제공합니다.
1. USD Render: OpenUSD 데이터에서 완전한 레이 트레이스 렌더를 생성합니다.
2. USD Write: 사용자가 OpenUSD 데이터를 수정하고 상호작용할 수 있게 합니다.
3. USD Query: 장면 쿼리 및 인터랙티브 시나리오를 가능하게 합니다.
4. USD Notify: USD의 변화 추적 및 업데이트를 제공합니다.
5. Omniverse Channel: 장면 간 사용자 및 도구의 연결을 통해 협업을 강화합니다.
"옴니버스 클라우드 API는 개발자들이 Omniverse 기술을 OpenUSD 및 RTX에 직접 기존 애플리케이션과 워크플로우에 통합할 수 있도록 합니다."라고 Lebaredian은 설명했습니다. "이는 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)에게 실시간 렌더링 도구와 전반적인 협업 가능성을 제공하는 포괄적인 Omniverse 상호 운용성을 제공합니다. 이 API는 올해 후반 Microsoft Azure에서 이용 가능하며, 개발자들은 기업이나 소비자를 위한 관리형 서비스를 제공할 수 있습니다. 세계 최고의 산업 소프트웨어 회사들이 이러한 API를 채택하고 있으며, Siemens에서 시작해 수십만 명의 사용자에 도달하고 있습니다."
Siemens와 Ansys와 같은 기업들은 이미 플랫폼에 Omniverse Cloud API를 통합하고 있습니다. 예를 들어 Siemens는 클라우드 기반 제품 수명 주기 관리 소프트웨어인 Teamcenter X에 이러한 API를 통합하여 Xcelerator 플랫폼을 향상시키고 있습니다.
"Siemens는 Nvidia 옴니버스 API를 통해 고객에게 생성적 AI를 제공하여 더욱 몰입감 있는 물리 기반 디지털 트윈을 생성할 수 있게 합니다."라고 Siemens AG의 회장 겸 CEO인 Roland Busch가 전했습니다. "이 통합은 팀들이 다음 세대 제품과 제조 과정을 물리적 생산이 시작되기 전에 가상으로 설계, 구축, 테스트할 수 있도록 가능하게 합니다."
Ansys와 Cadence도 자율주행차와 디지털 트윈 플랫폼을 위한 소프트웨어 솔루션에서 데이터 상호 운용성과 실시간 시각화를 보장하기 위해 Omniverse Cloud API를 활용하고 있습니다.
자율 기계에 대한 수요가 증가함에 따라 효율적인 워크플로우의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 옴니버스 클라우드 API는 시뮬레이션 도구, 센서 솔루션 및 AI 기반 모니터링 시스템 간의 간극을 메워 자율주행 로봇과 차량의 빠른 개발을 촉진합니다.
"산업 디지털화의 다음 단계가 시작되었습니다."라고 Microsoft Emerging Technologies의 기업 부사장 Andy Pratt가 강조했습니다. "Nvidia 옴니버스 API가 Microsoft Azure에 호스팅됨에 따라, 전 세계 조직들이 연결되고 협업할 수 있으며 기존 도구를 강화하여 AI 기반 디지털 트윈의 다음 세대를 개척할 수 있습니다."
옴니버스 클라우드 API의 출시는 전 세계 산업의 디지털 혁신에서 변화를 의미합니다. Nvidia의 AI 기반 기술을 활용함으로써 기업들은 전례 없는 혁신과 효율성을 달성하며 디지털 시대의 디자인, 시뮬레이션, 구축 및 운영 프로세스를 혁신할 수 있습니다.
옴니버스 클라우드 API를 활용하는 산업 소프트웨어 회사로는 Ansys, Cadence, Dassault Systèmes, Hexagon, Microsoft, Rockwell Automation, Siemens 및 Trimble이 있습니다.
Nvidia와 Siemens의 파트너십
Siemens는 옴니버스 및 디지털 트윈 기술을 완전히 수용할 준비가 되어 있습니다. Siemens Xcelerator 플랫폼은 제품 수명 주기 관리를 향상시키는 몰입형 시각화 도구를 제공합니다. Siemens는 Xcelerator 플랫폼 애플리케이션 내에서 새로운 Nvidia API를 사용하기 시작했으며, Teamcenter X에서 출발하고 있습니다.
Teamcenter X는 모든 규모의 기업이 제품 개발을 확장하기 위해 의존하는 Siemens의 클라우드 기반 제품 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어입니다.
Nvidia 옴니버스를 Teamcenter X에 통합함으로써, Siemens는 엔지니어링 팀이 워크플로우 비효율성을 최소화하고 오류를 줄이는 고도로 몰입감 있는 물리 기반 디지털 트윈을 생성하도록 지원합니다.
소니와 협력하여 Siemens는 향상된 XR 디자인이 사용자 참여도를 높일 수 있는 방법을 시연했습니다. 옴니버스 API를 활용하여 재료 적용, 조명 환경, 및 물리 기반 렌더링의 지원 소품과 같은 워크플로우가 생성적 AI를 통해 상당히 가속화될 것입니다.
AI 통합은 엔지니어링 데이터를 실제 조건을 반영하여 맥락화함으로써, 판매 및 마케팅 팀, 의사 결정자, 고객 등 이해관계자에게 제품의 외관에 대한 향상된 통찰력을 제공합니다.
옴니버스 클라우드 API와 Xcelerator 플랫폼을 연결함으로써, Siemens는 고객이 물리 기반 렌더링으로 디지털 트윈을 개선하도록 합니다. 이는 산업 규모의 설계 및 제조 프로젝트를 추진합니다. 생성적 AI 기능을 통해 사용자는 3D 객체 생성이나 고동적 범위 이미지를 매끄럽게 생성하여 자산을 맥락 속에서 볼 수 있습니다.
이 통합은 지속 가능한 선박 제조의 선두주자인 HD 현대와 같은 기업이 Teamcenter X 내에서 복잡한 엔지니어링 과제를 직접적으로 시각화할 수 있게 합니다. Nvidia GTC에서 Siemens와 Nvidia는 HD 현대가 액화천연가스 운반선의 디지털 트윈을 시각화하는 방법을 선보였으며, 이는 700만 개 이상의 부품으로 구성될 수 있어 생산에 들어가기 전 제품 검증을 돕습니다.
데이터 센터 설계의 혁신
Nvidia는 옴니버스를 활용하여 첨단 데이터 센터를 위한 디지털 트윈을 설계합니다. 뛰어난 데이터 센터를 구축하기 위한 디지털 청사진도 소개됐으며, 이는 Ansys, Cadence, Patch Manager, Schneider Electric, Vertiv 등이 지원합니다.
Nvidia는 최신 데이터 센터를 개발, 시뮬레이션 및 출시하는 것이 성능, 에너지 효율, 확장성을 신중히 고려해야 하는 복잡한 작업이라고 언급했습니다. 이는 컴퓨트/네트워크 설계, CAD 모델링, 기계, 전기, 열 공학 등 다양한 분야의 고도로 숙련된 엔지니어 팀 간의 협업을 포함합니다. 이러한 점은 Jensen Huang이 자주 언급한 "주권 AI" 데이터 센터를 참조합니다.
전시장에서 Nvidia는 옴니버스 내에서 설계된 데이터 센터의 완전 작동 디지털 트윈을 선보였습니다. 이 혁신적인 디자인은 액체 냉각 시스템 내에 AI 슈퍼컴퓨터를 포함하며, 두 개의 랙, 18개의 Grace CPU 및 36개의 Nvidia Blackwell GPU가 포함되어 있으며, 모두 4세대 Nvidia NVLink 스위치로 연결되어 있습니다.
새 데이터 센터의 출시를 가속화하기 위해 Nvidia는 처음에 옴니버스와 연결된 소프트웨어 도구를 사용하여 디지털 트윈을 생성했습니다. 엔지니어들은 CAD 데이터 세트를 통합하고 Universal Scene Description(OpenUSD)에서 완전한 물리적 및 사실적인 정확도로 시각화했습니다. 이를 위해 Cadence Reality 디지털 트윈 플랫폼을 활용했습니다.
새로 구현된 GB200 클러스터는 Nvidia의 구형 데이터 센터 중 하나에 있는 기존 클러스터를 대체할 예정입니다. 디지털 구축을 시작하기 위해 Kinetic Vision은 NavVis VLX 착용형 라이다 스캐너를 사용하여 시설의 정밀한 포인트 클라우드 데이터와 파노라마 이미지를 생성했습니다.
엔지니어들은 Prevu3D 소프트웨어를 사용하여 현재 클러스터를 제거하고 포인트 클라우드를 3D 메시로 변환하여 새로운 디지털 데이터 센터의 정확한 3D 모델을 생성했습니다.
옴니버스와 통합된 Cadence Reality 플랫폼을 활용하여 엔지니어들은 여러 CAD 데이터 세트를 향상된 정확성과 사실성을 가진 시각화로 통합했습니다. 이 통합은 OpenUSD 기반 3D 애플리케이션을 원활하게 개발할 수 있는 견고한 컴퓨팅 환경을 제공했습니다.
옴니버스 클라우드 API는 Patch Manager 및 Nvidia Air와 같은 다양한 도구와의 상호 운용성도 향상시켰습니다. Patch Manager를 활용하여 엔지니어링 팀은 클러스터 및 네트워킹 인프라의 물리적 배치를 설계하여 정확한 케이블 길이 및 적절한 라우팅을 보장했습니다.
이 시연은 디지털 트윈이 사용자가 물리적 counterparts가 생산되기 전에 데이터 센터 설계를 철저히 테스트, 최적화 및 검증할 수 있게 하는 방법을 보여주었습니다. 데이터 센터 성능을 디지털 트윈을 통해 시각화함으로써, 팀들은 설계를 미세 조정하고 잠재적 시나리오에 대비할 수 있습니다.
더욱이, 사용자는 케이블 길이, 전력, 냉각 및 공간과 같은 다양한 경계 조건을 균형 있게 반영하여 데이터 센터 및 클러스터 설계를 조정함으로써 엔지니어와 디자인 팀이 이전보다 더 효율적이고 효과적으로 클러스터를 온라인으로 가져올 수 있도록 합니다.
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