노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 최적화…로봇팔 작업속도 3배 향상

AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타가 퀄컴 테크놀로지스의 산업용 시스템온칩 ‘퀄컴 드래곤윙 IQ-9075’ 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에 로봇 AI 모델과 실행 환경을 최적화해 실제 로봇팔의 작업 속도를 기존 대비 3배 높였다. 외부 서버 없이 비전언어행동모델(VLA)을 로봇 내부 NPU에서 직접 구동해 추론 속도를 최대 7배 높이면서도 작업 성공률은 원본 모델과 유사한 수준을 유지했다.

노타는 퀄컴 드래곤윙 IQ-9075 프로세서의 NPU에서 로봇 AI 모델과 실행 환경을 최적화해 실제 로봇팔의 작업 속도를 기존 대비 3배 높였다고 22일 밝혔다.

노타는 외부 서버에 의존하지 않고 VLA를 로봇 내부 NPU에서 직접 구동해 실제 작업 성능 개선으로 연결했다. AI 모델뿐 아니라 반도체 연산 구조와 런타임, 실제 로봇 환경까지 아우르는 엔드투엔드 최적화 역량을 검증했다는 설명이다.

성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 작업을 대상으로 진행했다. 그 결과 VLA의 추론 속도는 최대 7배 빨라졌고 실제 물체 이동 작업 속도도 3배 향상됐다.

작업 성공률은 92%로 원본 모델의 93%와 비교해 1%포인트 차이를 보였다. 추론 및 작업 속도를 높이면서도 원본 모델과 유사한 수준의 작업 성공률을 유지한 것이다.

이번 성과의 핵심은 고성능 그래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 구동하던 로봇 AI 모델을 최적화해 로봇에 연결된 드래곤윙 IQ-9075 프로세서 기반 엣지 AI 보드에서 직접 실행할 수 있도록 구현한 데 있다. 추론 속도 향상을 실제 로봇의 작업 속도와 성공률 개선으로 연결했다.

VLA는 연산량과 메모리 사용량이 많아 전력과 컴퓨팅 자원이 제한된 로봇 내부에서 구동하려면 모델과 실행 환경 전반의 최적화가 필요하다.

노타는 이를 위해 VLA에 특화한 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화, 멀티 NPU 런타임 구축, 행동 생성 가속까지 전 과정을 최적화했다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해, 행동 생성과 실행까지 이어지는 엔드투엔드 환경에서 추론 속도와 작업 속도, 모델 정확도, 작업 성공률을 종합적으로 검증했다.

추론 속도는 카메라 영상과 언어 명령이 입력된 뒤 모델이 로봇의 다음 행동을 생성하기까지 걸리는 시간을 의미한다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 동작을 결정하고 실행하기까지의 대기시간이 줄어 변화하는 주변 환경에 실시간으로 대응할 수 있다.

로봇 작업의 정확성과 안정성에도 영향을 미친다. 모델이 판단하는 동안에도 로봇과 주변 환경이 계속 변하기 때문에 추론이 지연될 경우 이미 달라진 상황을 바탕으로 행동해 반응성과 동작 정확도가 떨어질 수 있다는 설명이다.

특히 로봇 파운데이션 모델은 원격조작(텔레오퍼레이션) 등을 통해 수집한 연속적인 행동 궤적을 학습한다. 실제 구동 과정에서 추론 지연이 발생하면 모델이 학습한 행동의 시간적 흐름과 로봇이 움직이는 시점 사이에 차이가 생길 수 있다.

노타는 로봇 AI 최적화가 단순히 모델 크기를 줄이고 빠르게 구동하는 것을 넘어 모델이 학습한 행동을 실제 환경에서도 적절한 시점에 수행하도록 만드는 기술이라고 설명했다.

채명수 노타 대표는 “이번 성과는 노타가 쌓아온 AI 최적화 기술력이 모델의 크기나 추론 속도 개선에 그치지 않고 실제 로봇의 반응성과 작업 성능으로 이어질 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

이어 “앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지, 데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다”고 덧붙였다.