산업 현장의 시뮬레이션은 고해상도·고정밀 계산을 요구하면서, 기존 공학 해석 방식만으로는 처리 시간과 비용이 증가하고 있다. 복잡한 물리 현상을 실시간 연산으로 연결하기 위해서는 물리 기반 AI 모델을 통한 공정·설계 가속화 기술이 필요하다.

엔비디아(NVIDIA)가 16일부터 21일까지(현지시간) 미국 세인트루이스에서 개최되는 ‘슈퍼컴퓨팅 2025(SC25)’에서 산업 공학 시뮬레이션을 가속하기 위한 오픈 모델 제품군 ‘엔비디아 아폴로(NVIDIA Apollo)’를 공개했다고 18일 밝혔다.

이 모델은 AI 기반 물리 계산을 활용해 다양한 산업의 시뮬레이션 소프트웨어에 실시간 기능을 통합한다. 제품군은 확장성과 정확성을 강화한 물리 최적화 모델을 중심으로 구성되며, 전자기기 자동화, 반도체 공정, 구조 역학, 기상·기후 예측, 전산 유체 역학, 전자기학, 다중 물리학 시뮬레이션 등의 영역을 포함한다.

오픈 모델 제품군은 신경 연산자(neural operator), 트랜스포머, 확산(diffusion) 방식 등 최신 머신러닝 아키텍처를 도메인 지식과 결합해 고속·고정밀 물리 계산을 지원한다. 개발자는 사전 훈련 체크포인트와 참조 워크플로를 활용해 자체 요구에 맞는 모델 통합·커스터마이징이 가능하다.

다양한 산업군에서 검증된 활용 사례 확산

여러 글로벌 기업들이 새로운 AI 물리 모델을 기반으로 검증 작업을 확대하고 있다. 어플라이드 머티어리얼즈는 제조 공정의 에너지 효율 개선을 위해 다중물리 시뮬레이션 모듈 ‘ACE+’를 GPU 기반으로 가속해 최대 35배 향상된 처리 속도를 확보했으며, AI 대리 모델을 활용해 신소재 설계와 반도체 챔버 모델링을 거의 실시간으로 수행하고 있다.

케이던스는 엔비디아 기반 밀레니엄 M2000 슈퍼컴퓨터를 활용해 항공기 전 범위의 고충실도 유동 데이터를 생성했으며, 이를 기반으로 실시간 디지털 트윈 모델 훈련을 진행했다. 램리서치는 플라즈마 리액터 시뮬레이션 가속화를 위해 협업 중이며, KLA는 공정 제어 솔루션 개발 속도 향상을 위해 AI 물리 모델 기반 시뮬레이션 체계를 도입하고 있다.

대리 모델과 디지털 트윈 결합한 고속 설계 탐색

노스롭 그루먼과 루미너리 클라우드는 우주선 추진기 노즐 설계에 AI 물리를 적용해 수천 가지 설계 조합을 단시간에 평가할 수 있도록 했다. 쿠다-X 기반 가속을 활용해 CFD 솔버 처리 시간을 단축했으며, 루미너리 클라우드 플랫폼에서 대규모 훈련용 데이터셋 생성도 진행됐다.

피직스X는 엔비디아 AI 물리 인프라와 지멘스 심센터(Simcenter) X 등 주요 시뮬레이션 도구를 통합한 AI 네이티브 플랫폼을 제공하며, 자동차·항공우주·에너지 분야 고객이 제품 개발 주기를 단축하도록 지원하고 있다. 리스케일은 엔드투엔드 플랫폼 내에서 고충실도 시뮬레이션과 복잡한 시뮬레이션을 대신해서 훨씬 빠르게 계산해주는 AI 대리 모델을 결합해 실시간에 가까운 설계 탐색을 가능하게 했다.

지멘스는 스타(STAR)-CCM+에 AI 물리를 통합해 제1원리 기반 시뮬레이션과 고속 대리 모델을 결합할 수 있도록 했고, 시놉시스는 GPU 기반 유체 시뮬레이션 가속을 통해 최대 500배 속도 향상을 보고했다.