엔비디아, 로봇 시뮬레이션 환경 '이삭 짐' 프리뷰 발표

▲ 엔비디아가 로봇 강화학습 훈련을 위한 물리적 시뮬레이션 환경인 '이삭 짐' 프리뷰를 발표했다.(사진=엔비디아) ​ 엔비디아가 인공지능과 로봇 연구를 위한 새로운 물리적 시뮬레이션 환경인 ‘이삭 짐(Isaac Gym)’의 프리뷰(preview) 버전을 발표했다고 더로봇리포트가 보도했다. 이삭 짐은 GPU 기반의 강화학습(RL) 기술을 지원한다. 강화학습은 머신러닝 분야에서 가장 유망한 분야로 떠오르고 있으며 복잡한 문제를 해결하는데 큰 잠재력을 갖고 있다는 게 전문가들의 평가다. 엔비디아의 이삭 짐은 바둑, 체스 등 전통적인 게임으로부터 스타크래프트, 도타(DOTA) 등 실시간 컴퓨터 게임에 이르기까지 인간의 능력을 뛰어넘는 강화학습을 지원한다.   강화학습은 루빅 큐브의 조작이나 살아 있는 동물의 모사 등 로봇 애플리케이션의 개발에도 도움을 준다. 엔비디아는 기존의 연구 방법으로는 강화학습 훈련을 하는데 수천개의 CPU를 필요로 하지만 이삭 짐은 단일의 GPU 환경에서 강화학습 훈련을 실현할 수 있다고 밝혔다. ​ 로봇 과학자들은 강화학습 알고리즘을 훈련하기 위해 수많은 CPU 코어들을 활용해야 한다. 예를 들어 인공지능 전문기업인 '오픈AI'는 루빅 큐브 문제를 해결하기 위해 3만개에 달하는 CPU 코어를 활용했다. 또 루빅 큐브를 손안에서 능숙하게 조작하는데 6144개의 CPO 코어와 8개의 볼타 V100 GPU를 채택했다. 이런 컴퓨터 환경에서 30시간 가까운 시간 훈련을 받아 최선의 결과를 도출했다.   엔비디아에 따르면 이삭 짐은 단일 A100 GPU 환경에서 10시간만에 오픈AI의 수퍼컴퓨터 수준에 달하는 성과를 얻을 수 있다. 이삭 짐은 엔비디아의 피직스(PhysX) 기반 GPU 가속 시뮬레이션 엔진을 활용해 로봇 강화학습에 필요한 실험 데이터를 처리할 수 있다.   또한 이삭 짐은 로봇 개발을 위한 기본적인 API를 제공하는데, 특히 물리적인 시뮬레이션 작업을 위한 파이토치 텐서 기반 API(PyTorch tensor-based API)를 지원한다.   엔비디아는 지난해 이삭 소프트웨어 개발자키트(SDK)를 내놓았는데, 로봇 강화학습 훈련을 위해 이삭 짐을 새롭게 제안했다. 이삭 짐의 핵심적인 기능은 앞으로 엔비디아 옴니버스 플랫폼과 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 이삭 심(Isaac Sim)의 일부분으로 제공될 예정이다.

장길수  ksjang@irobotnews.com

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