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VAMS에서 NVIDIA Isaac Lab을 활용한 GPU 가속 로봇 시뮬레이션 훈련
두줄요약
VAMS에 NVIDIA Isaac Lab을 통합해 로봇 자산에서 GPU 가속 RL 훈련과 평가를 직접 실행하는 방법을 소개했습니다. AWS Batch와 Step Functions로 인프라를 자동화하고 자산 계보와 결과 추적성을 강화했습니다.
핵심 내용
- VAMS에 NVIDIA Isaac Lab 파이프라인을 통합해 로봇 자산 관리 워크플로우에서 GPU 가속 강화학습 훈련과 평가를 직접 실행하는 구조
- AWS Batch, Step Functions, Lambda, EFS, ECR, API Gateway를 조합해 프로비저닝, 실행, 정리, 결과 업로드를 자동화하는 아키텍처
- 훈련 모드와 평가 모드를 분리해 체크포인트, 메트릭, 비디오를 VAMS 자산 버전으로 관리하고 계보를 추적하는 흐름
- 사용자 정의 환경 패키징, 다중 노드 훈련, 인스턴스 선택, 웜 인스턴스 유지 같은 운영·성능 고려사항 정리
적용해볼 점
- 로봇 3D 자산과 시뮬레이션 훈련 인프라를 한 워크플로우로 연결하는 자산 중심 자동화
- RL 실험의 재현성, 추적성, 확장성을 높이기 위한 버전 관리와 중앙 집중형 관찰성 적용
- GPU 시뮬레이션 훈련 도입 시 인프라 부담을 줄이기 위한 서버리스 오케스트레이션과 배치 컴퓨팅 활용