NVIDIA, 코스모스 플랫폼 확장…월드 모델 훈련·배포 신규 도구 공개
NVIDIA가 물리적 AI 월드 모델 구축과 배포를 위한 코스모스 플랫폼에 새로운 데이터, 훈련, 최적화 도구를 추가했다.
한 줄 답
NVIDIA가 월드 모델을 위해 코스모스 플랫폼에 추가한 새로운 도구는 무엇인가?
NVIDIA는 물리적 AI 시스템에 사용되는 월드 모델을 구축, 훈련, 평가, 배포하기 위한 신규 훈련 도구, 시뮬레이션 체크포인트, 코스모스 데이터 팩토리 블루프린트를 코스모스 플랫폼에 추가했으며, 더 빠른 추론을 위해 업데이트된 코스모스 3 NIM 마이크로서비스도 함께 공개했다.
핵심 요약
- NVIDIA는 월드 모델 구축을 위해 신규 훈련 도구, 시뮬레이션 체크포인트, 코스모스 데이터 팩토리 블루프린트로 코스모스 플랫폼을 확장했다고 밝혔다.
- 코스모스 데이터 팩토리는 이제 자율주행차 데이터 생성, 이미지 속성 증강, 이벤트 영상 생성, 결함 이미지 생성, 영상 데이터 증강을 포함하는 다섯 가지 클라우드 네이티브 블루프린트를 깃허브, 마이크로소프트 애저, 네비우스, 코어위브를 통해 제공한다.
- NVIDIA에 따르면 개발자들은 이제 코스모스 프레임워크를 통해 파인튜닝, 강화학습, 증류, 양자화를 이용해 GR00T, 알파마요, QWEN, Pi0.5 등 오픈 모델을 적응시킬 수 있다.
- NVIDIA에 따르면 업데이트된 코스모스 3 NIM 마이크로서비스는 검증된 구성에서 품질 손실 없이 최대 2배 빠른 추론 속도를 제공하며, 관련 메트로폴리스 VSS 블루프린트 3.3은 동일한 GPU로 40% 더 많은 영상 스트림을 모니터링할 수 있게 해준다.
- NVIDIA는 포르쉐, 애니보틱스, 울트라리틱스, 마이크로AGI, 로보플로우, 아드녹을 자사 워크플로에서 코스모스 데이터 팩토리나 코스모스 프레임워크 도구를 사용하는 기업으로 소개했다.
NVIDIA, 신규 데이터·훈련·배포 도구로 코스모스 확장
NVIDIA는 신규 훈련 도구, 시뮬레이션 체크포인트, 코스모스 데이터 팩토리 블루프린트를 코스모스 플랫폼에 추가했다고 밝히며, 개발자들이 물리적 AI 시스템을 위한 월드 모델을 구축, 평가, 배포할 수 있도록 지원하는 것이 목표라고 설명했다. NVIDIA는 코스모스 플랫폼이 6개의 서로 다른 오픈 모델 리더보드에서 상위 5위 안에 든다고 밝혔다.
코스모스 데이터 팩토리 블루프린트
NVIDIA는 코스모스 데이터 팩토리가 물리적 AI 훈련을 위한 대규모 데이터 레이블링, 큐레이션, 증강, 평가 도구를 통합하며, 코스모스 큐레이터 도구가 이제 멀티모달·멀티센서 입력과 처리 블록을 지원한다고 밝혔다.
회사에 따르면 코스모스 데이터 팩토리는 깃허브, 마이크로소프트 애저, 네비우스, 코어위브를 통해 이용 가능한 다섯 가지 클라우드 네이티브 블루프린트를 제공한다.
- 자율주행차 데이터셋 생성: 주행 데이터를 큐레이션하고 레이블링하며, 포착하기 어려운 상황의 합성 사례를 추가
- 이미지 속성 증강: 객체 외형을 다양화해 이미지 검색을 개선
- 이벤트 영상 생성: 정지 이미지를 희귀하거나 위험한 상황의 합성 영상으로 전환
- 결함 이미지 생성: 검사 모델을 위한 인쇄 회로 기판, 금속, 유리 결함 이미지를 생성
- 영상 데이터 증강: 장면 구조는 유지하면서 기존 영상의 날씨와 조명을 변경
NVIDIA에 따르면 포르쉐는 마이크로소프트 애저 상의 복셀51을 통해 코스모스 데이터 팩토리를 활용해 폭스바겐 그룹 전 브랜드에 걸친 공유 자율주행차 데이터 플라이휠을 구축하고 있으며, 이를 통해 반복적인 실차 테스트 주행을 최대 90%까지 줄이고 개발 주기를 최대 85%까지 단축할 수 있을 것으로 기대된다고 밝혔다. 또한 애니보틱스는 해당 블루프린트를 이용해 1,500개 이상의 합성 영상 클립을 생성하고 엔코드의 플랫폼으로 검증해 액체 유출을 인식하는 검사 로봇을 훈련시켰으며, 울트라리틱스는 코스모스 데이터 팩토리로 생성한 합성 결함 데이터로 YOLO 모델을 재훈련해 결함 위치 추적과 재현율을 개선했다고 설명했다.
모델 훈련, 적응, 최적화
NVIDIA는 GTC 베를린에서 코스모스 프레임워크의 훈련, 최적화, 배포 도구를 더 많은 오픈 모델로 확장했으며, 코스모스 3이라는 신규 모델도 함께 공개했다고 밝혔다. 회사에 따르면 개발자들은 이제 GR00T, 알파마요, QWEN, Pi0.5를 비롯한 호환 가능한 허깅페이스 모델들을 파인튜닝과 강화학습을 통해 적응시킨 뒤, 배포 전에 증류와 양자화로 최적화할 수 있다.
NVIDIA는 로보틱스 연구소 마이크로AGI가 사람이 물체를 다루는 영상으로 코스모스 3을 사후 훈련시키고, 320억 파라미터 규모의 추론 모델을 정확도 손실 없이 80억 파라미터 규모의 나노 모델로 증류했다고 밝혔다. 회사는 또한 개발자들이 로보플로우에서 데이터를 레이블링하고 코스모스 3을 사후 훈련시킨 뒤, 그 결과 모델을 로보플로우 호스팅 또는 온프레미스 NVIDIA GPU에 배포할 수 있다고 설명했다.
정책 테스트와 모델 속도 향상
NVIDIA는 시뮬레이션용 신규 코스모스 3 나노 모델 변형을 통해 개발자들이 실제 테스트에 앞서 반복 가능한 멀티뷰, 멀티센서 시나리오에서 자율 정책을 테스트할 수 있다고 밝혔다. 회사에 따르면 업데이트된 코스모스 3 NIM 마이크로서비스는 검증된 구성에서 품질 손실 없이 최대 2배 빠른 추론 속도를 제공하며, 이 마이크로서비스를 기반으로 한 연속 영상 분석은 1초 미만의 경보를 가능하게 한다.
NVIDIA는 영상 검색 및 요약을 위한 메트로폴리스 블루프린트 3.3 버전이 코스모스 NIM 마이크로서비스를 기반으로 구축됐으며, 동일한 GPU로 40% 더 많은 영상 스트림을 모니터링할 수 있도록 돕는다고 밝혔다. 회사에 따르면 아드녹은 코스모스와 메트로폴리스 VSS 블루프린트로 구축된 포그스피어의 미스트IQ 플랫폼을 이용해 65개 사업장에서 실시간으로 안전 위험 요소를 감지하고, 코스모스 데이터 팩토리를 이용해 희귀 상황에 대한 합성 훈련 데이터를 생성하고 있다.
출처: NVIDIA, "NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models," 2026년 10월 21일 발표.
자주 묻는 질문
- NVIDIA 코스모스 데이터 팩토리란 무엇인가?
- NVIDIA에 따르면 이는 물리적 AI를 위한 대규모 멀티모달 훈련 데이터를 레이블링, 큐레이션, 증강, 평가하는 도구와 클라우드 네이티브 블루프린트 모음으로, 깃허브, 마이크로소프트 애저, 네비우스, 코어위브를 통해 이용할 수 있다.
- NVIDIA 코스모스 프레임워크를 통해 적응시킬 수 있는 오픈 모델은 무엇인가?
- NVIDIA에 따르면 개발자들은 GR00T, 알파마요, QWEN, Pi0.5 및 기타 호환 가능한 허깅페이스 모델을 파인튜닝, 강화학습, 증류, 양자화를 통해 적응시킬 수 있다.
- NVIDIA는 업데이트된 코스모스 3 NIM 마이크로서비스의 성능 개선에 대해 어떤 주장을 하는가?
- NVIDIA는 업데이트된 마이크로서비스가 검증된 구성에서 품질 손실 없이 최대 2배 빠른 추론 속도를 제공한다고 밝혔다.
- NVIDIA에 따르면 기업들은 이 새로운 코스모스 도구들을 어떻게 활용하고 있는가?
- NVIDIA는 포르쉐가 복셀51을 통해 코스모스 데이터 팩토리로 자율주행차 데이터를 구축하는 사례, 애니보틱스가 검사 로봇 훈련용 합성 영상 클립을 생성하는 사례, 아드녹이 코스모스 기반 플랫폼으로 65개 사업장의 안전 위험 요소를 감지하는 사례를 소개했다.