엔비디아와 협력하며 개발 비용 절감하고 출시 기간 단축
NXP 반도체가 신뢰성과 보안을 갖춘 실시간 데이터 처리, 전송, 고급 네트워킹을 위한 혁신적인 로보틱스 솔루션을 발표했다. 이를 통해 센서 융합, 머신 비전, 정밀 모터 제어를 구현할 수 있다고 업체 측은 전했다.
이번 솔루션은 NXP 로보틱스 기반 솔루션 시리즈의 첫 번째 제품으로 즉시 배포 가능한 형태로 제공된다. 이 솔루션은 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 통해 개발됐으며, NXP의 고집적 SoC와 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지(NVIDIA Holoscan Sensor Bridge)를 통합했다. 이를 통해 개별 부품 수를 줄여 크기, 전력 소비, 비용을 대폭 절감하는 동시에, 휴머노이드 형태를 포함한 로봇 센싱과 구동 전반의 소프트웨어 복잡성을 간소화한다는 설명이다.
피지컬 AI는 정밀성, 신뢰성, 안전성을 바탕으로 주변 환경을 감지하고 해석하며 상호작용할 수 있는 시스템을 특징으로 하는 차세대 혁신 분야다. 휴머노이드 로봇은 피지컬 AI를 가장 고도화된 형태로 구현한 사례 중 하나로, 동기화된 움직임, 고밀도 센서 융합, 고도화된 구동을 구현하기 위해 로봇 전신에 걸쳐 보안성과 신뢰성을 갖춘 저지연 데이터 처리와 전송이 요구된다.
NXP의 새로운 통합 로봇 바디 솔루션은 이를 직접적으로 해결한다. 업체 측에 따르면, 강력한 엣지 인텔리전스와 저지연 네트워킹을 제공해 안전한 실시간 보안 통신을 가능하게 한다. 또한 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지를 NXP의 소프트웨어 환경에 원활하게 통합함으로써, 개발자가 손쉽게 실시간 처리를 구현하고 로봇 바디와 사전에 지정된 로봇 브레인 영역 간 직접적인 데이터 전송 경로를 구축할 수 있도록 한다. 이로써 지연 시간을 크게 줄이고, 실시간 의사결정이 필수적인 물리적 환경에서 AI를 구현하는 데 따르는 복잡성을 크게 낮춘다는 것이다.
NXP의 시큐어 커넥티드 엣지 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저 찰스 닥스(Charles Dachs)는 “피지컬 AI는 현실 세계에서 기계가 수행할 수 있는 역할을 재정의하고 있으며, 휴머노이드 로봇은 이러한 혁신을 가장 정교하게 구현한 결과물이다”며, “우리는 NXP의 엣지 프로세싱, 보안 네트워킹, 기능 안전, 실시간 제어 분야의 깊은 전문성과 엔비디아 로보틱스 플랫폼을 결합함으로써 피지컬 AI 개발을 크게 단순화하고, 피지컬 AI 엣지와 중앙 브레인 간 원활한 연결을 구현하고 있다”고 밝혔다. 이어, “이는 NXP가 피지컬 AI 생태계 가속화를 위해 선보일 혁신의 시작에 불과하다”고 말했다.
엔비디아의 로보틱스와 엣지 AI 부문 부사장 디푸 탈라(Deepu Talla)는 “자율 기계 개발에는 복잡한 모터 제어를 실시간 인식과 동기화할 수 있는 고성능 컴퓨팅 아키텍처가 필요하다”며, “NXP는 엔비디아 홀로스캔 센서 브릿지를 자사 엣지 포트폴리오에 통합함으로써, 개발자가 피지컬 AI 배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 기반을 제공하고 있다”고 말했다.
NXP와 엔비디아의 협력은 전신 휴머노이드 로보틱스를 위한 통합 아키텍처 정의에 기여한다. NXP의 엣지 프로세서, 모터 제어 MCU, 자동차 등급 네트워킹 기술, 아비바 링크스(Aviva Links)를 통해 확보한 고처리량 비대칭 데이터 전송 역량, 그리고 수십 년간의 자동차 분야 경험을 바탕으로 축적한 기능 안전 전문성에 엔비디아의 AI 인프라를 결합함으로써, 차세대 로봇을 위한 유연하고 에너지 효율적인 시스템 아키텍처를 구현한다고 업체 측은 밝혔다.
NXP 로보틱스 포트폴리오 중 첫 번째로 선보이는 홀로스캔 센서 브릿지 지원 솔루션에는 i.MX 95 애플리케이션 프로세서를 기반으로 로봇 브레인에 고대역폭 데이터를 제공하는 머신 비전 솔루션이 포함된다. 또한 i.MX RT1180 크로스오버 MCU의 키네마틱 체인을 기반으로 하고, NXP의 S32J TSN 스위치를 통해 브레인에 직접 연결되는 모터 제어 솔루션도 포함된다. 이 모터 제어 솔루션은 이더캣(EtherCAT®), TSN과 같은 주요 산업용 프로토콜을 통합 지원한다.
이러한 유연한 소프트웨어 중심 솔루션은 높은 수준의 통합을 통해 성능, 안전성, 보안을 유지하면서도 크기, 전력 소비, 비용을 줄인다. 이를 통해 전신 휴머노이드 로봇 설계를 위한 완전하고 확장 가능한 기반을 제공한다는 설명이다.
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