AWS에서 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 실행하기

이 글은 자율주행, 로봇공학, 스마트 팩토리 등 Physical AI 시스템 개발에 필요한 고품질 학습 데이터 확보의 어려움을 해결하기 위해 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델(WFM)을 AWS에 배포하는 방법을 소개합니다. Physical AI는 복잡한 환경에서 시스템의 인지, 감지, 추론, 자율 행동을 가능하게 하지만, LLM과 달리 방대한 학습 데이터 확보가 어렵다는 '데이터 희소성' 문제에 직면해 있습니다.

본문에서는 이 문제를 극복하기 위한 합성 데이터 생성의 중요성을 강조하며, Cosmos WFM을 AWS에 배포하기 위한 두 가지 프로덕션 레디 아키텍처와 확장성, 보안, 비용 효율성을 갖춘 인프라 구축 모범 사례를 제시합니다.