엔비디아, 설계 AI 도구에 쿠다-X 라이브러리 확장

엔비디아($NVDA)가 칩 설계와 검증, 물리 시뮬레이션, 데이터 처리 흐름을 자사 GPU 가속 소프트웨어 스택 안으로 넓히고 있다. 그래픽처리장치 성능 경쟁이 하드웨어를 넘어 엔지니어링 도구와 AI 작업 흐름으로 번지는 양상이다.

엔비디아는 7월 26일 발표문에서 DAC 2026을 계기로 엔비디아 에이전트 툴킷을 확장하고 피직스네모(PhysicsNeMo)와 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 에이전트용 도구로 추가했다고 밝혔다. 새로 제시한 핵심 구성은 반복 희소 솔버 cuISS, 직접 희소 솔버 cuDSS, 양자화학용 cuEST다.

쿠다-X는 엔비디아 GPU에서 AI, 데이터 처리, 고성능컴퓨팅, 물리 시뮬레이션, 양자화학 같은 계산 집약 작업을 가속하는 라이브러리 층이다. 이번 발표의 초점은 개별 기능 추가보다 AI 에이전트가 물리 모델과 시뮬레이션 도구를 호출해 설계와 검증 과정을 수행하도록 만드는 데 있다.

엔지니어링 소프트웨어에서는 설계 변경, 검증, 시뮬레이션, 오류 추적이 반복적으로 이어진다. 이 과정에 GPU 가속 라이브러리와 에이전트 도구가 결합하면 단순 계산 속도뿐 아니라 작업 흐름 자체가 특정 소프트웨어 스택에 맞춰질 수 있다.

엔비디아는 케이던스(Cadence), 지멘스(Siemens), 시놉시스(Synopsys) 등 산업 소프트웨어 업체들이 자사 가속 컴퓨팅과 에이전틱 AI 기술을 활용하고 있다고 설명했다. 티머시 코스타(Timothy Costa) 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장은 “AI가 이제 물리, 시뮬레이션, 설계 도구와 함께 일할 수 있다”고 말했다.

이는 AI 에이전트를 문서 작성이나 코드 보조 도구에 그치지 않고 엔지니어링 실행 도구로 넓히려는 시도로 풀이된다. 설계 도구 안에서 에이전트가 계산 라이브러리와 시뮬레이션 모델을 호출하면, 사용자는 GPU 하드웨어와 개발 도구를 함께 선택하게 된다.

지멘스는 같은 날 발표문에서 엔비디아와의 협력을 확대해 반도체와 인쇄회로기판 설계용 자체 검증형 에이전틱 AI 워크플로를 내놓는다고 밝혔다. 회사는 결과 품질, 처리 시간, 도구 호출 신뢰성, 토큰 효율 개선을 목표로 제시했다.

시놉시스도 발표문에서 엔비디아 기술을 활용한 자율형 엔지니어링 워크플로를 공개했다. 적용 분야로는 RTL 검증과 컴퓨터지원공학(CAE) 자동화가 제시됐다.

쿠다-X 확장은 전자설계자동화에만 머물지 않는다. 클라우데라(Cloudera)는 8월 20일 발표문에서 아파치 스파크(Apache Spark) 4.1용 네이티브 GPU 가속을 발표하면서 cuDF를 붙였다고 밝혔다.

클라우데라는 클라우데라 데이터 엔지니어링에서 기존 파이스파크(PySpark)나 SQL 코드를 다시 쓰지 않고 스파크 작업을 GPU로 가속할 수 있다고 설명했다. 회사가 제시한 성능 수치는 CPU 기반 인프라 대비 최대 4배 가속이다.

데이터 처리 영역까지 쿠다-X가 들어가면 GPU 가속의 적용 범위는 설계 도구에서 분석 파이프라인으로 넓어진다. 엔비디아의 cuDF 개발자 페이지는 RAPIDS 브랜드가 8월 11일부터 쿠다-X로 전환됐다고 설명한다.

다만 발표의 범위와 상용 성숙도는 구분할 필요가 있다. 엔비디아 cuEST 개발자 페이지는 cuEST를 베타로 표기하고 있어, 양자화학 계산이 생산 환경에 완전히 들어갔다고 단정하기는 이르다.

업계 반응도 기능 추가 자체보다 실제 워크플로에 넣을 수 있느냐에 맞춰져 있다. 지멘스와 시놉시스는 각각 결과 품질, 도구 호출 신뢰성, RTL 검증, CAE 자동화를 강조했지만, 성능 수치와 고객 사례 상당 부분은 엔비디아와 파트너사의 자체 발표에 기반한다.

국내 독자에게 중요한 대목은 엔비디아가 AI 인프라 경쟁을 칩 성능만이 아니라 소프트웨어 의존도 경쟁으로 옮기고 있다는 점이다. 본지는 앞서 엔비디아와 마이크로소프트가 원전 산업의 허가 문서와 설계 검증을 겨냥한 산업용 AI 협력을 넓히고 있다고 보도한 바 있다.

이번 사안에서 직접적인 가상자산 연결점은 확인되지 않았다. 확인된 흐름은 엔비디아가 쿠다-X와 피직스네모를 설계, 검증, 시뮬레이션, 데이터 처리 과정에 더 깊게 넣고 있다는 점이다.