GPU 없이 VLA 돌리기: 퀄컴 NPU에서 1.6초를 230ms로
퀄컴 NPU에서 VLA를 실시간 구동하기 위해 백본·런타임·제어 루프를 함께 최적화했습니다. GR00T N1.7을 약 230ms까지 줄이고 RTC로 로봇팔의 연속 동작을 검증했습니다.
#VLA#NPU#GR00T
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AWS 환경에서 Physical AI 모델 구축하기 – (1) 데이터
Physical AI는 모델보다 데이터가 성능을 좌우하며, 실제·합성·인간 영상 데이터를 조합하는 전략이 중요했습니다. AWS는 수집부터 큐레이션, 학습 연결까지의 데이터 파이프라인을 서비스 조합으로 설계하는 방식을 제시했습니다.
#AWS#Physical AI#데이터 파이프라인
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노타는 왜 엔비디아 아태 파트너데이 ‘한국 유일’ 패널이 되었나: 피지컬 AI의 마지막 퍼즐
피지컬 AI의 현장 적용을 위해 클라우드 대신 엣지 AI가 필요한 이유를 설명했습니다. 하드웨어 맞춤형 모델 최적화로 VLA 추론 지연을 줄인 사례를 소개했습니다.
#physical AI#Edge AI#VLM
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로보틱스 물리 AI 데이터 수집에서 인간 개입의 기술적 필요성
로보틱스 물리 AI 데이터 파이프라인에서 인간 개입이 필요한 기술적 이유와 역할을 정리했습니다. 멀티센서 품질 관리와 실시간 교정으로 Sim-to-Real Gap을 완화하는 방안을 소개합니다.
#physical AI#로보틱스#Human-in-the-loop
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