엔비디아는 3일 폭스콘(Foxconn)이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 아이작(Isaac) 플랫폼 기반 디지털 트윈을 활용한다고 발표했다.
이는 대만 출생의 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 이끄는 엔비디아의 또 다른 혁신적 도약이라고 했다.
폭스콘은 전 세계에 170개 이상의 공장을 운영하며, 가장 최신 공장은 멕시코 과달라하라(Guadalajara)에 위치한 가상 공장이다. 이 가상 공장은 엔비디아의 기술을 통해 최첨단 산업 자동화를 추진한다.
최적의 경로 탐색과 조립 간소화
폭스콘의 엔지니어들은 이 가상 환경에서 프로세스를 정의하고 로봇을 훈련시켜, 실제 공장에서 차세대 가속 컴퓨팅 엔진인 엔비디아 블랙웰(Blackwell) HGX 시스템을 높은 효율로 생산한다.
특히, 엔비디아 옴니버스를 통해 모든 3D CAD 요소를 하나의 가상 공장으로 통합하고, 아이작 매니퓰레이터를 통해 훈련한 로봇이 최적의 경로를 탐색하는데 성공했다.
폭스콘의 회장 류양 웨이(Young Liu)는 “우리의 디지털 트윈은 새로운 수준의 자동화와 산업 효율성을 달성해 시간, 비용, 에너지를 절약할 것”이라고 말했다. 이는 복잡한 서버의 제조 효율을 높이고, 연간 전력 사용량을 30% 이상 줄이는 혁신을 가능하게 한다.
엔비디아, 폭스콘에 AI 기술과 옴니버스로 공장 내 로봇 훈련과 조립 간소화 지원 |
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엔비디아와 지멘스 협력으로 강력해진 폭스콘
폭스콘은 지멘스(Siemens)와 협력하여 팀센터(Teamcenter)를 포함한 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오의 소프트웨어와 오픈USD(OpenUSD) 기반 3D 워크플로우, 엔비디아 옴니버스를 사용해 디지털 트윈을 구축하고 있다. 엔지니어들은 이 시스템을 통해 로봇 작업 셀과 조립 라인을 설계하고, 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)으로 로봇을 훈련시킨다.
가상 학교에서 학습하는 로봇들
폭스콘의 가상 공장 내부에서는 엡손(Epson)과 같은 제조업체의 로봇 팔이 엔비디아 아이작 매니퓰레이터를 통해 물체를 보고, 잡고, 이동하는 방법을 학습한다. 이러한 로봇 팔은 블랙웰 서버를 자율주행로봇(AMR)에 배치하는 방법을 학습하며, 장애물이 있는 경우에도 제품의 검사 경로를 찾을 수 있다.
폭스콘의 AMR은 엔비디아 퍼셉터(Perceptor)를 사용해 공장 현장을 탐색하며, 엔비디아 cuOpt를 통해 경로를 최적화한다. 이 지능적인 AMR은 장애물을 피해 필요한 위치로 이동한다.
한편 폭스콘은 과달라하라 공장을 시작으로, 대만의 전기 버스 제조 공장 등 전 세계 공장에 디지털 트윈 설계를 시작하고 있다. 또한, 스마트 시티와 공간을 위한 애플리케이션 프레임워크인 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)를 배포하여 작업 현장의 카메라에 AI 기반 비전을 제공하고 있다.
델타 일렉트로닉스, 미디어텍, MSI, 페가트론과 같은 주요 전자 제조업체들도 이번 ‘컴퓨텍스(COMPUTEX)2024’에서 엔비디아 AI와 옴니버스를 활용해 공장의 디지털 트윈을 구축하는 방법을 공개한다.
이들은 연간 10억 대 이상의 스마트폰, PC, 서버 수요를 충족하기 위해 공장을 더욱 민첩하고 자율적이며 지속 가능하게 만들고 있다.
젠슨 황 엔비디아 CEO가 2일(현지시간) 국립대만대학교 체육관에서 열린 ‘컴퓨텍스 2024’ 전야 연설에서 발표하고 있다. 사진=엔비디아 |
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한편 젠슨 황 엔비디아 CEO는 2일(현지시간)열린 ‘컴퓨텍스 2024’ 전야 연설에서 차세대 AI 반도체 GPU인 ‘루빈’을 처음 공개했다. 2026년부터 양산될 ‘루빈’은 차세대 고대역폭 메모리(HBM)인 HBM4가 탑재되며, 8단과 12단 두 종류가 사용될 예정이다.
그는 생성형 AI 부상으로 새로운 산업혁명이 일어나고 있으며, 엔비디아가 AI 기술이 개인용 컴퓨터에 탑재될 때 중요한 역할을 할 것이라고 밝혔다. 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 고객을 넘어 기업과 정부가 AI를 수용할 것이라고 덧붙였다.
젠슨 황 CEO는 대만 폭스콘과 협력해 생산한 GB200 NVL72 서버와 대만 교통부 중앙기상서(CWA)에서 엔비디아의 어스-2 디지털 모델을 사용해 기후 변화를 예측하는 사례도 소개했다.
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