NVIDIA, 엔지니어링 AI에 물리·시뮬레이션 기능 추가

NVIDIA가 Agent Toolkit을 확장하면서 재구성한 PhysicsNeMo 라이브러리와 CUDA-X 구성 요소를 추가했다. 개발자는 물리를 이해하고 가속 시뮬레이션을 실행하며 고정밀 데이터를 처리하는 엔지니어링 에이전트를 만들 수 있다. 대상은 칩 설계, 패키징, 시스템 설계처럼 모델의 답을 물리 모델과 수치 제약으로 검증해야 하는 영역이다.

범용 언어 모델은 시뮬레이션을 설명하거나 설계안을 생성할 수 있지만, 결과가 실제로 쓸 수 있는지 판단하려면 수치 솔버와 분야별 조건이 필요하다. NVIDIA는 PhysicsNeMo를 에이전트가 호출하기 쉬운 라이브러리로 다시 구성하고 희소 선형 시스템, 직접 솔버, 양자화학 계산을 위한 CUDA-X 기능을 더했다. 모델, 데이터, 기존 엔지니어링 소프트웨어를 연결하려는 시도다.

NVIDIA는 레지스터 전송 수준 코딩을 지원하는 ACE-RTL 에이전트도 소개했다. 회사는 Nemotron 3 Ultra 오픈 모델이 RTL 설계 문제 벤치마크에서 다른 오픈 모델을 앞섰다고 설명했다. 기업은 자체 데이터를 사용해 설계·검증 시스템을 온프레미스에서 구성할 수 있다. Cadence, Synopsys, Siemens, Hugging Face의 도구와 하네스도 시작점으로 제시됐다.

파트너사들은 특정 업무에서 결과를 공개했다. Cadence는 AuraStack AI Super Agent와 Millennium M2000을 통해 패키징과 PCB 설계를 수행하며 일부 다중물리 작업이 최대 20배 빨라졌다고 밝혔다. Siemens는 일부 라이브러리 특성화에서 10배 넘는 속도 향상을, Keysight는 전자기 시뮬레이션에서 최대 10배 향상을 언급했다. 모두 특정 구성에 대한 업체 결과이며 모든 작업에 일반화할 수는 없다.

엔지니어링 에이전트는 도구를 호출하는 것만으로 충분하지 않다. 시뮬레이션을 설정하고 결과를 해석하며 설계를 수정하는 동안 수치 정확성을 유지해야 한다. 권한, 감사 기록, 사람의 검토도 필요하다. 솔버와 물리 모델을 호출 가능한 기술로 제공하면 업무 인계가 줄어들지만 경계 조건 확인과 전문가 판단을 대신하지는 않는다.

기회가 큰 분야는 시뮬레이션 비용이 높고 설계 주기가 긴 산업이다. 반도체, 자동차, 항공우주, 에너지 팀이 시제품 전에 더 많은 대안을 검토할 수 있다. 그러나 데이터 준비, 소프트웨어 통합, 전문가 검토 비용은 남는다. 앞으로 고객이 시연을 반복 가능한 생산 업무로 옮기고 시간·비용·품질 개선을 입증할 수 있는지가 관건이다.

NVIDIA가 제시한 도입 사례에는 Cadence가 Nemotron, 가속 컴퓨팅, CUDA-X를 AuraStack AI Super Agent에 연결해 첨단 패키징과 PCB 설계를 탐색부터 사인오프까지 자동화하는 작업이 포함된다. Synopsys는 Agent Toolkit, NIM 마이크로서비스, Nemotron을 사용해 칩과 시스템의 안전한 장기 검증을 추진한다. Siemens는 NeMo Gym, Nemotron, CUDA-X를 칩, 3D-IC, PCB, 시스템을 아우르는 다중 도구 흐름에 연결한다. NVIDIA는 제품과 기능이 서로 다른 개발 단계에 있어 제공 시기와 사양이 바뀔 수 있다고도 밝혔다.