본 게시글은 AWS Spatial Compute Blog에 작성된 “GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS” 블로그를 번역했습니다. 오픈소스 Visual Asset Management System(VAMS)이 이제 NVIDIA Isaac Lab과의 통합을 통해 로봇 자산에 대한 GPU 가속 강화학습(RL)을 지원합니다. 이 파이프라인을 통해 팀은 자산 관리 워크플로우에서 직접 RL 정책을 훈련하고 평가할 수 있으며, 확장 가능한 GPU 컴퓨팅을 […] ||
본 게시글은 AWS Spatial Compute Blog에 작성된 “GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS” 블로그를 번역했습니다.
오픈소스 Visual Asset Management System(VAMS)이 이제 NVIDIA Isaac Lab과의 통합을 통해 로봇 자산에 대한 GPU 가속 강화학습(RL)을 지원합니다. 이 파이프라인을 통해 팀은 자산 관리 워크플로우에서 직접 RL 정책을 훈련하고 평가할 수 있으며, 확장 가능한 GPU 컴퓨팅을 위해 AWS Batch를 활용합니다.
Physical AI 및 로봇 개발을 위한 Isaac Lab
그림 1: NVIDIA Isaac Lab에서 훈련된 ANYmal 시뮬레이션
세계는 자율 경제(Autonomous Economy)로 나아가고 있습니다. 이 혁신적인 모델은 AI, 로봇공학, 시뮬레이션, 엣지 컴퓨팅을 결합하여 최소한의 인간 개입으로 작동하는 시스템을 가능하게 합니다. 이러한 변화의 핵심은 물리적 세계를 인식하고, 이해하고, 추론하고, 행동할 수 있는 시스템을 포괄하는 Physical AI입니다.
실제 세계에서 로봇을 훈련하는 것은 느리고, 비용이 많이 들며, 잠재적으로 위험합니다. 보행을 배우는 사족 로봇은 이동 기술을 마스터하기 전에 수천 번 넘어질 수 있습니다. 각 낙하는 수만 달러의 하드웨어 손상 위험을 수반합니다. 시뮬레이션은 이 방정식을 완전히 바꿉니다.
NVIDIA Isaac Lab은 GPU 가속 로봇 시뮬레이션의 최첨단 기술을 대표합니다. Isaac Sim의 고충실도 물리 엔진을 기반으로 구축되어, 정책 복잡도와 GPU 사양에 따라 단일 GPU에서 수천 개의 로봇 인스턴스를 병렬로 실행할 수 있습니다. 실제 세계에서 몇 달이 걸릴 훈련이 몇 시간의 시뮬레이션 시간으로 압축됩니다.
주요 이점:
빠른 반복 주기: 새로운 보상 함수, 로봇 설계 또는 제어 전략을 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 테스트
안전한 탐색: 하드웨어 손상 없이 공격적인 기동을 학습하고 실패에서 복구
재현성: 알고리즘 비교 및 개선 추적을 위한 결정론적 환경 제공
확장성: 수백 개의 실험을 병렬로 실행하여 체계적인 하이퍼파라미터 검색 가능
그러나 이러한 기능에 접근하려면 전통적으로 상당한 인프라 전문 지식이 필요했습니다. 팀은 GPU 인스턴스를 프로비저닝하고, NVIDIA 드라이버를 구성하고, 컨테이너 이미지를 관리하고, 훈련 인프라와 자산 저장소 간 데이터 이동 파이프라인을 구축해야 했습니다.
VAMS에 Isaac Lab 도입
그림 2: Isaac Lab VAMS 워크플로우
VAMS의 Isaac Lab 파이프라인 애드온은 이러한 인프라 부담을 제거합니다. 자산 관리 시스템과 직접 통합하여 로봇 모델에서 훈련된 정책까지 원활한 경로를 만듭니다:
로봇 URDF/USD 파일과 사용자 정의 환경을 VAMS에 업로드
VAMS에 자산으로 업로드된 간단한 JSON 파일을 통해 훈련 매개변수 구성
GPU 컴퓨팅을 자동으로 프로비저닝하는 작업 시작
전체 계보 추적이 포함된 버전 관리 자산으로 훈련된 정책 검색
GPU 인스턴스 관리, 컨테이너 오케스트레이션, 수동 데이터 전송이 필요 없습니다. 파이프라인이 프로비저닝, 실행 및 정리를 자동으로 처리합니다. 이 통합은 시뮬레이션 훈련이 필요하지만 전담 MLOps 리소스가 부족한 팀에