# Regional Activities & Discussions **URL:** https://forums.developer.nvidia.com/c/regional/611.md?page=3 [Latest](https://forums.developer.nvidia.com/latest.md) · [Categories](https://forums.developer.nvidia.com/categories.md) · [Tags](https://forums.developer.nvidia.com/tags.md) **Page:** 4 --- ## [AI-Physics 기반 TCAD 시뮬레이션 가속화](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-physics-tcad/354925)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 17, 2025, 3:46am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-physics-tcad/354925 "2025-12-17T03:46:39Z")
Originally published at: AI-Physics 기반 TCAD 시뮬레이션 가속화 - NVIDIA Technical Blog TCAD(Technology Computer-Aided Design) 시뮬레이션은 반도체 공정 시뮬레이션과 소자 시뮬레이션을 모두 포괄하며, 현대 반도체 제조에서 핵심적인 역할을 합니다. TCAD는 ‘가상 제조(virtual manufacturin… --- ## [NVIDIA MGX로 미래형 데이터 센터에 유연한 성능 제공](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-mgx/354898)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 16, 2025, 7:25pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-mgx/354898 "2025-12-16T19:25:31Z")
Originally published at: NVIDIA MGX로 미래형 데이터 센터에 유연한 성능 제공 - NVIDIA Technical Blog AI 열풍은 컴퓨팅 환경을 빠르게 바꾸고 있으며, 2026년에는 그 속도가 더욱 빨라질 전망입니다. 모델 성능과 연산 능력의 발전으로 성장은 가속화되고 있지만, 기존 서버와 랙 아키텍처만으로는 이제 한계에 부딪히고 있습니다. 전력, 발열,… --- ## [AI 모델 추론을 가속화하는 핵심 최적화 기법 5가지](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-5/354895)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 16, 2025, 7:06pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-5/354895 "2025-12-16T19:06:44Z")
Originally published at: AI 모델 추론을 가속화하는 핵심 최적화 기법 5가지 - NVIDIA Technical Blog AI 모델이 점점 더 대형화되고 아키텍처가 복잡해지면서, 연구자들과 엔지니어들은 AI 시스템을 실제 환경에 적용하기 위한 성능 최적화 및 비용 절감 기법을 끊임없이 개발하고 있습니다. 모델 최적화는 AI 추론 서비스의 성능과 효율을 높이기 위한 … --- ## [NCCL Inspector로 AI 워크로드의 통신 성능 가시성 향상하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nccl-inspector-ai/354893)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 16, 2025, 6:38pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nccl-inspector-ai/354893 "2025-12-16T18:38:39Z")
Originally published at: NCCL Inspector로 AI 워크로드의 통신 성능 가시성 향상하기 - NVIDIA Technical Blog 딥러닝 훈련이나 추론 워크로드에서 AllReduce, AllGather, ReduceScatter 같은 집합 연산(collective operation)을 사용할 때 NVIDIA Collective Communication Li… --- ## [알고리즘에 집중하도록—하드웨어 복잡성은 NVIDIA CUDA Tile이 해결합니다](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuda-tile/354024)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 9, 2025, 7:10am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuda-tile/354024 "2025-12-09T07:10:19Z")
Originally published at: 알고리즘에 집중하도록—하드웨어 복잡성은 NVIDIA CUDA Tile이 해결합니다 - NVIDIA Technical Blog CUDA 플랫폼이 2006년에 등장한 이후 가장 큰 혁신 중 하나로 평가되는 CUDA 13.1이 NVIDIA CUDA Tile을 새롭게 도입합니다. 이 기술은 타일 기반 병렬 프로그래밍을 위한 가상 명령어 집합을 도입… --- ## [NVIDIA 캐글 그랜드마스터, 범용 인공지능(AGI) 대회 우승](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-agi/354022)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 9, 2025, 6:36am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-agi/354022 "2025-12-09T06:36:50Z")
Originally published at: NVIDIA 캐글 그랜드마스터, 범용 인공지능(AGI) 대회 우승 - NVIDIA Technical Blog NVIDIA 연구원들이 금요일, 인공지능 분야에서 인류의 범용 인공지능(AGI) 진척도를 실시간으로 가늠하는 지표로 여겨지는 주요 Kaggle 대회에서 우승을 차지했습니다. NVIDIA의 Kaggle 그랜드마스터(Kaggle Gran… --- ## [파이썬에서 NVIDIA CUDA Tile로 GPU 프로그래밍 간소화](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuda-tile-gpu/354019)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 9, 2025, 6:22am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuda-tile-gpu/354019 "2025-12-09T06:22:57Z")
Originally published at: 파이썬에서 NVIDIA CUDA Tile로 GPU 프로그래밍 간소화 - NVIDIA Technical Blog NVIDIA CUDA 13.1은 GPU에 타일 기반 프로그래밍을 공식 도입하며, CUDA 탄생 이후 가장 큰 변화 중 하나를 만들어냈습니다. 타일 기반 커널을 사용하면 기존 단일 명령어 다중 스레드(SIMT) 방식보다 훨씬 높은 수… --- ## [NVIDIA로 가속된 Mistral 3 오픈 모델, 모든 규모에서 뛰어난 효율성과 정확도 제공](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-mistral-3/353370)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 3, 2025, 4:36am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-mistral-3/353370 "2025-12-03T04:36:46Z")
Originally published at: NVIDIA로 가속된 Mistral 3 오픈 모델, 모든 규모에서 뛰어난 효율성과 정확도 제공 - NVIDIA Technical Blog 새로운 Mistral 3 오픈 모델 패밀리는 뛰어난 정확도, 효율성, 맞춤형 기능을 갖춰 개발자와 기업 모두에게 최적의 선택지를 제공합니다. 이 모델은 NVIDIA GB200 NVL72부터 엣지 플랫폼까지… --- ## [AWS, Trainium4 배포에 NVIDIA NVLink Fusion 통합](https://forums.developer.nvidia.com/t/aws-trainium4-nvidia-nvlink-fusion/353360)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 3, 2025, 2:59am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/aws-trainium4-nvidia-nvlink-fusion/353360 "2025-12-03T02:59:46Z")
Originally published at: AWS, Trainium4 배포에 NVIDIA NVLink Fusion 통합 - NVIDIA Technical Blog AI 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 하이퍼스케일 기업들은 고성능 AI 인프라를 더 빠르게 구축할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. AWS는 이번 re:Invent 행사에서 NVIDIA와 협력해 NVLink Fusion… --- ## [NVIDIA 데이터센터 모니터링 도구로 GPU 클러스터 효율 극대화](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-gpu/353358)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 3, 2025, 2:34am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-gpu/353358 "2025-12-03T02:34:26Z")
Originally published at: NVIDIA 데이터센터 모니터링 도구로 GPU 클러스터 효율 극대화 - NVIDIA Technical Blog 고성능 컴퓨팅(HPC) 고객들의 워크로드는 빠르게 확장되고 있으며, 생성형 AI, 거대 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 등 다양한 활용 사례가 GPU 자원 수요의 폭발적인 증가를 이끌고 있습니다. 이에 따라 GPU 효율성은 인프라… --- ## [NVIDIA NVQLink 아키텍처, 가속 컴퓨팅과 양자 프로세서 통합](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nvqlink/352559)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 25, 2025, 7:26am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nvqlink/352559 "2025-11-25T07:26:50Z")
Originally published at: NVIDIA NVQLink 아키텍처, 가속 컴퓨팅과 양자 프로세서 통합 - NVIDIA Technical Blog 양자 컴퓨팅은 이제 가속 컴퓨팅과 양자 프로세서의 긴밀한 통합을 통해 진정한 발전을 이루는 새로운 국면에 접어들고 있습니다. 양자 처리 장치(QPU)를 제어하고 측정하는 하드웨어는 실시간 보정부터 양자 오류 정정(QEC) 디코딩… --- ## [핵융합과 암 치료 혁신을 이끄는 AI co-scientist ](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-co-scientist/352552)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 25, 2025, 5:54am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-co-scientist/352552 "2025-11-25T05:54:58Z")
Originally published at: 핵융합과 암 치료 혁신을 이끄는 AI co-scientist - NVIDIA Technical Blog AI는 과학 연구와 혁신의 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 과학자들은 AI를 활용해 과학 데이터를 생성하고, 요약하며, 통합하고, 분석할 수 있습니다. AI 모델은 인간 연구자가 놓친 데이터 속 패턴을 발견하거나, 겉보기에 무관해 보이… --- ## [GPU 가속 컴퓨팅으로 더 나은 큐비트 개발](https://forums.developer.nvidia.com/t/gpu/352549)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 25, 2025, 5:20am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/gpu/352549 "2025-11-25T05:20:42Z")
Originally published at: GPU 가속 컴퓨팅으로 더 나은 큐비트 개발 - NVIDIA Technical Blog 양자 컴퓨팅은 신약 개발부터 소재 과학에 이르기까지 과학과 산업 전반에 걸쳐 혁신을 일으킬 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 실용적이고 대규모의 양자 컴퓨터를 구축하는 일은 상당한 엔지니어링 도전 과제로, 특히 잡음에 덜 민감한 큐비트를 설계하는 데 큰 … --- ## [NVIDIA Sionna 리서치 키트로 구현하는 AI 기반 6G 연구](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-sionna-ai-6g/351721)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 17, 2025, 5:04pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-sionna-ai-6g/351721 "2025-11-17T17:04:33Z")
Originally published at: NVIDIA Sionna 리서치 키트로 구현하는 AI 기반 6G 연구 - NVIDIA Technical Blog 무선 통신 분야는 뛰어난 아이디어도 많고 계산 자원도 풍부하지만, 연구 결과를 실제로 구현하고 실험해보는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 머신러닝처럼 오픈소스 도구와 가속 하드웨어 덕분에 빠르게 발전한 분야도 있지만, 무선 통신은 복… --- ## [수학 문제 해결 속도를 4배 높이는 추론 가속 전략](https://forums.developer.nvidia.com/t/topic/351719)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 17, 2025, 4:41pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/topic/351719 "2025-11-17T16:41:43Z")
Originally published at: 수학 문제 해결 속도를 4배 높이는 추론 가속 전략 - NVIDIA Technical Blog 거대 언어 모델은 뛰어난 문제 해결 능력을 갖추고 있지만, 실제 서비스 환경에서 빠르고 안정적으로 활용하려면 성능만으로는 부족합니다. 제대로 작동하려면 서빙 스택, 양자화 방식, 디코딩 전략까지 모두 갖춰야 하고, 이 구성 요소들은 대부분 따로따로… --- ## [초고속 머신러닝 작업을 위한 인터랙티브 AI 에이전트 구축](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai/351715)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 17, 2025, 4:03pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai/351715 "2025-11-17T16:03:10Z")
Originally published at: 초고속 머신러닝 작업을 위한 인터랙티브 AI 에이전트 구축 - NVIDIA Technical Blog 데이터 사이언티스트는 분석에 앞서 방대한 비정형 데이터를 정제하고 준비하는 데 많은 시간을 투자합니다. 이 과정에는 높은 수준의 프로그래밍과 통계 지식이 요구되며, 특징 엔지니어링, 모델 튜닝, 워크플로우 간 일관성 유지 같은 작업은 복잡하… --- ## [R²D²: 장시간 조작 작업을 위한 인지 기반 태스크 및 모션 플래닝](https://forums.developer.nvidia.com/t/r-d/351024)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 11, 2025, 7:14am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/r-d/351024 "2025-11-11T07:14:52Z")
Originally published at: R²D²: 장시간 조작 작업을 위한 인지 기반 태스크 및 모션 플래닝 - NVIDIA Technical Blog 기존 로봇 조작용 TAMP(Task and Motion Planning) 시스템은 정적인 모델을 기반으로 하기 때문에, 환경이 조금만 바뀌어도 쉽게 실패하곤 합니다. 이런 문제를 해결하려면, 인지 정보를 조작 계획에 통합해 로봇이… --- ## [뉴럴 리컨스트럭션과 월드 파운데이션 모델을 활용해 자율주행 시뮬레이션 가속화](https://forums.developer.nvidia.com/t/topic/351017)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 11, 2025, 6:27am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/topic/351017 "2025-11-11T06:27:51Z")
Originally published at: 뉴럴 리컨스트럭션과 월드 파운데이션 모델을 활용해 자율주행 시뮬레이션 가속화 - NVIDIA Technical Blog 자율주행차(AV) 기술 스택은 기존의 모듈식 계층 구조에서, 파운데이션 모델 기반의 엔드 투 엔드 아키텍처로 진화하고 있습니다. 이러한 전환은 센서 데이터셋을 보완하고 커버리지의 빈틈을 메우며, 안전한 자율주행차 개발과 배… --- ## [쿠버네티스에서 복잡한 AI 추론을 NVIDIA Grove로 간소화하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-nvidia-grove/351008)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 11, 2025, 5:42am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-nvidia-grove/351008 "2025-11-11T05:42:34Z")
Originally published at: 쿠버네티스에서 복잡한 AI 추론을 NVIDIA Grove로 간소화하기 - NVIDIA Technical Blog 최근 몇 년간 AI 추론은 단일 모델, 단일 파드 형태의 단순한 배포 방식에서 벗어나, 여러 구성 요소로 이뤄진 복잡한 시스템으로 진화하고 있습니다. 이제 하나의 모델을 배포할 때도 prefill, decode, vision en… --- ## [새로운 NVIDIA Nemotron Vision, RAG, Guardrail 모델로 특화된 AI 에이전트 개발하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nemotron-vision-rag-guardrail-ai/350074)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 3, 2025, 5:04pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nemotron-vision-rag-guardrail-ai/350074 "2025-11-03T17:04:32Z")
Originally published at: 새로운 NVIDIA Nemotron Vision, RAG, Guardrail 모델로 특화된 AI 에이전트 개발하기 - NVIDIA Technical Blog 에이전틱 AI는 언어 및 비전 특화 모델이 협력해 계획 수립, 추론, 정보 검색, 안전성 제어(guardrailing) 등을 수행하는 AI 생태계입니다. 개발자들이 도메인에 특화된 워크… --- ## [고강도 AI 작업을 가능하게 하는 NVIDIA DGX Spark 성능](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-nvidia-dgx-spark/350068)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 3, 2025, 4:31pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/ai-nvidia-dgx-spark/350068 "2025-11-03T16:31:12Z")
Originally published at: 고강도 AI 작업을 가능하게 하는 NVIDIA DGX Spark 성능 - NVIDIA Technical Blog 오늘날 AI 개발 워크로드는 데스크톱 시스템의 메모리 한계를 넘어서거나, 노트북이나 PC에서는 실행하기 어려운 소프트웨어를 필요로 하는 경우가 많습니다. 이런 제약 때문에 작업을 클라우드나 데이터 센터에서 처리해야 하는 경우가 자… --- ## [NVIDIA Blackwell에서 Unsloth를 사용해 LLM을 학습하고, 프로덕션 환경으로 확장하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-blackwell-unsloth-llm/350063)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 3, 2025, 3:59pm UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-blackwell-unsloth-llm/350063 "2025-11-03T15:59:39Z")
Originally published at: NVIDIA Blackwell에서 Unsloth를 사용해 LLM을 학습하고, 프로덕션 환경으로 확장하기 - NVIDIA Technical Blog 거대 언어 모델(LLM)의 파인튜닝과 강화 학습(RL)은 고도의 전문성과 복잡한 워크플로우를 요구하기 때문에, 개발 진입 장벽이 높습니다. 오픈 소스 프로젝트인 Unsloth는 이러한 과정을 간소… --- ## [NVIDIA cuQuantum, QuTiP 및 scQubits 통합으로 큐비트 연구 가속화하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuquantum-qutip-scqubits/348472)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 21, 2025, 6:35am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-cuquantum-qutip-scqubits/348472 "2025-10-21T06:35:01Z")
Originally published at: NVIDIA cuQuantum, QuTiP 및 scQubits 통합으로 큐비트 연구 가속화하기 - NVIDIA Technical Blog NVIDIA cuQuantum은 디지털 수준의 양자 회로부터 아날로그 수준의 양자 장치까지 시뮬레이션을 가속화하는 라이브러리 SDK입니다. 최근에는 Python 기반 양자 시뮬레이션 툴킷인 QuTiP과 초… --- ## [NVIDIA Nemotron으로 로그 분석용 자가 수정 멀티 에이전트 RAG 시스템 구축하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nemotron-rag/348469)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 21, 2025, 6:02am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-nemotron-rag/348469 "2025-10-21T06:02:28Z")
Originally published at: NVIDIA Nemotron으로 로그 분석용 자가 수정 멀티 에이전트 RAG 시스템 구축하기 - NVIDIA Technical Blog 로그는 현대 시스템에서 중요한 분석 자원입니다. 하지만 애플리케이션 규모가 커질수록 로그 데이터도 기하급수적으로 증가하면서, 의미 없는 정보가 섞이고 분석 난이도도 높아집니다. 특히 타임아웃이나 설정 오류 … --- ## [NVIDIA 양자화 기술과 TensorRT-LLM을이용한서비스최적화](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-tensorrt-llm/348006)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 17, 2025, 7:35am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-tensorrt-llm/348006 "2025-10-17T07:35:59Z")
Originally published at: NVIDIA 양자화 기술과 TensorRT-LLM을이용한서비스최적화 - NVIDIA Technical Blog 이 글은 최신 LLM 서빙 환경에서 직면한 효율성과 ROI 문제를 해결하기 위해 NVIDIA TensorRT-LLM을 도입한 연구 사례를 다룹니다. Kakao가 개발한 Kanana-Flex 모델을 기반으로, 모델 최적화와 GPU 성… --- ## [NVIDIA Blackwell, SemiAnalysis InferenceMAX™ v1 벤치마크에서 놀라운 기록을 세우다](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-blackwell-semianalysis-inferencemax-v1/347280)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 10, 2025, 5:48am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-blackwell-semianalysis-inferencemax-v1/347280 "2025-10-10T05:48:38Z")
Originally published at: NVIDIA Blackwell, SemiAnalysis InferenceMAX™ v1 벤치마크에서 놀라운 기록을 세우다 - NVIDIA Technical Blog SemiAnalysis가 최근 발표한 InferenceMAX™ v1은 추론 하드웨어 성능을 평가하기 위한 포괄적인 방법론을 제공하는 새로운 오픈 소스 이니셔티브입니다. 공개된 결과… --- ## [Newton: 뉴럴 다이내믹스를 활용한 로보틱스 개발 고도화](https://forums.developer.nvidia.com/t/newton/346944)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 6, 2025, 9:41am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/newton/346944 "2025-10-06T09:41:49Z")
Originally published at: Newton: 뉴럴 다이내믹스를 활용한 로보틱스 개발 고도화 - NVIDIA Technical Blog 현대의 로보틱스는 단순화된 접촉, 생략된 운동학적 루프, 미분 불가능한 모델 등을 사용하는 \*\*고전 해석 동역학(classical analytic dynamics)\*\*이 제공하는 것 이상의 것을 요구합니다. \*\*NeRD(뉴럴 로봇 다이내믹… --- ## [NVIDIA Isaac Lab 2.3: 전신 제어와 향상된 원격 조작으로 로봇 학습 가속화](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-isaac-lab-2-3/346943)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 6, 2025, 8:57am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-isaac-lab-2-3/346943 "2025-10-06T08:57:57Z")
Originally published at: NVIDIA Isaac Lab 2.3: 전신 제어와 향상된 원격 조작으로 로봇 학습 가속화 - NVIDIA Technical Blog 실제 로봇 시연을 통해 로봇 정책을 훈련시키는 방식은 비용이 많이 들고 속도가 느리며, 과적합(overfitting)되기 쉬워 여러 작업과 환경에 대한 일반화 성능을 제한합니다. \*\*시뮬레이션 우선 접근 방식… --- ## [OpenUSD를 활용하여 로보틱스 개발을 가속화하는 3가지 쉬운 방법](https://forums.developer.nvidia.com/t/openusd-3/346557)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [October 1, 2025, 1:12am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/openusd-3/346557 "2025-10-01T01:12:11Z")
Originally published at: OpenUSD를 활용하여 로보틱스 개발을 가속화하는 3가지 쉬운 방법 - NVIDIA Technical Blog 로보틱스에 대한 수요가 증가하면서 전례 없는 규모의 물리적으로 정확한 시뮬레이션에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. Universal Scene Description(OpenUSD)은 로봇이 학습하는 가상 세계를 구축하기 위한 강… --- ## [NVIDIA Isaac Lab 및 Newton을 사용하여 4족 보행 정책을 훈련하고 천 조작 시뮬레이션하기](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-isaac-lab-newton-4/346484)
**Author:** [@smoon](https://forums.developer.nvidia.com/u/smoon)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [September 30, 2025, 9:23am UTC](https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-isaac-lab-newton-4/346484 "2025-09-30T09:23:19Z")
Originally published at: NVIDIA Isaac Lab 및 Newton을 사용하여 4족 보행 정책을 훈련하고 천 조작 시뮬레이션하기 - NVIDIA Technical Blog 물리학은 로봇 시뮬레이션에서 매우 중요한 역할을 하며, 현실적인 환경 내에서 로봇의 행동과 상호작용을 정확하게 가상으로 표현하는 기반을 제공합니다. 연구원과 엔지니어는 이러한 시뮬레이터를 사용… [Previous page](https://forums.developer.nvidia.com/c/regional/611.md?page=2) [Next page](https://forums.developer.nvidia.com/c/regional/611.md?page=4)