엔비디아, 우주 컴퓨팅 발표: 궤도 데이터센터에 H100 대비 25배 AI 추론 성능 제공

지상 데이터센터가 전력난과 부지 확보 문제에 부딪히자 엔비디아가 우주 궤도로 눈을 돌렸습니다.

엔비디아는 연례 콘퍼런스 GTC에서 궤도형 데이터센터(ODC)와 지구 관측 위성을 위한 새로운 제품군인 '스페이스 컴퓨팅(Space Computing)'을 공식 발표했습니다.

궤도와 지상을 잇는 AI 하드웨어 라인업

발표의 중심에 선 제품은 궤도 데이터센터용 'NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module'입니다. 차세대 루빈 GPU를 탑재한 이 모듈은 기존 H100 GPU 대비 우주 환경에서의 AI 추론 성능을 최대 25배 끌어올렸습니다.

CPU와 GPU가 긴밀하게 결합된 아키텍처와 고대역폭 인터커넥트를 통해 궤도 상에서 거대언어모델(LLM)과 파운데이션 모델을 직접 구동할 수 있습니다. 다만 루빈 모듈은 추후 공급될 예정입니다.

위성의 크기, 무게, 전력(SWaP) 제약을 만족해야 하는 에지 환경을 위해 'IGX Thor'와 'Jetson Orin' 플랫폼도 함께 선보였으며, 이 두 제품은 즉시 사용할 수 있습니다.

지상국에서 페타바이트 규모의 위성 이미지 아카이브를 처리하는 'RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition' GPU도 출시되어 기존 CPU 기반 배치 시스템 대비 최대 100배 빠른 속도를 지원합니다.

진공 속 발열 제어라는 물리적 숙제

이번 플랫폼에는 플래닛 랩스, 액시엄 스페이스, 케플러 커뮤니케이션즈, 에더플럭스, 소피아 스페이스, 스타클라우드 등 주요 민간 우주 기업들이 대거 합류했습니다.

지구 표면 전체를 매일 촬영하는 플래닛 랩스는 엔비디아의 CorrDiff AI 모델을 도입해 위성 내에서 픽셀 데이터를 실시간 분석 정보로 변환하겠다는 계획입니다.

하지만 우주 배치가 순탄한 것만은 아닙니다. 젠슨 황 CEO가 직접 언급했듯 우주 공간에는 대기를 통한 열전도나 대류가 없으며 오직 복사열로만 열을 방출해야 합니다. 냉각 장치를 쓰기 힘든 극한 환경에서 고성능 GPU의 발열을 어떻게 해결할지가 상용화의 핵심 열쇠입니다.

왜 중요한가

우리는 엔비디아의 이번 행보가 위성 산업의 고질적인 병목 현상인 지상 다운링크 대역폭 부족을 해결하는 데 초점이 맞춰져 있다고 봅니다.

위성이 아무리 많은 고해상도 영상을 촬영해도 지상국과 교신할 수 있는 시간은 몇 분에 불과해 데이터의 극히 일부만 지구로 전송됩니다. 궤도에서 AI가 산불, 홍수, 이상 징후를 직접 선별해 필요한 정보만 다운로드한다면 지상-우주 간 데이터 전송 효율은 획기적으로 개선됩니다.

위성 개발 스타트업이나 방산 기업 입장에서는 이미 상용화된 젯슨 오린을 활용해 지금 바로 온오빗 AI 실험을 시작해볼 가치가 충분합니다. 반면 거대 궤도 데이터센터를 표방하는 베라 루빈 모듈은 인프라 구축 비용과 냉각 문제를 고려할 때 중장기적 검증이 더 필요합니다.

결국 엔비디아는 개발 주기가 느린 기존의 우주용 내방사선 특화 칩 시장을 익숙한 쿠다(CUDA) 생태계로 잠식하려 하고 있습니다. 복사 냉각 설계와 방사선 차폐라는 물리적 과제를 넘는다면 우주는 글로벌 클라우드의 새로운 확장이 되겠지만, 실패한다면 막대한 비용이 드는 구호에 그칠 위험도 공존합니다.