엔비디아, 코스모스·NIM으로 월드모델 학습부터 배포까지 잇는다

엔비디아는 Cosmos Framework를 월드 모델의 학습, 최적화, 추론을 위한 개방형 모듈식 플랫폼으로 소개했다. 지원 범위는 Cosmos 3를 넘어 Alpamayo, GR00T, Qwen, pi0.5와 호환 가능한 Hugging Face 모델까지 확장된다. 이 프레임워크는 멀티모달 학습, LoRA 또는 전체 파라미터 지도 미세조정, 여러 강화학습 방식, 분산 GPU 실행, 시뮬레이터 연동 워크플로를 지원한다. 엔비디아는 자율주행차 데이터 생성과 폐루프 주행, 로보틱스 및 수술 응용 분야를 위한 Cosmos 3 Nano 시뮬레이션 레시피도 소개했다. Cosmos NIM은 지원 모델을 추론에 최적화된 컨테이너로 패키징한다. 사용자 지정 미세조정 체크포인트와 실시간 스트리밍 VLM 추론을 지원하며, 20종 이상의 엔비디아 GPU에 배포할 수 있다. 엔비디아는 H200에서 추론 속도가 평균 약 2~3배 향상됐다고 밝혔다. 스트리밍 VLM 추론은 지연 시간을 10분의 1로 줄여 1초 미만의 시간 내에 알림을 제공할 수 있다고 설명했다.