Physical Intelligence, Modal을 활용한 로봇 제어용 실시간 원격 추론 구현

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핵심 요약

Physical Intelligence(Pi)는 모든 로봇과 작업에 적용 가능한 범용 로봇 지능 시스템을 구축하기 위해 Modal의 클라우드 인프라를 도입했다. 기존의 로컬 GPU 방식은 모델 크기 확장에 한계가 있었으나, Modal을 통한 원격 추론으로 데이터센터급 GPU를 활용할 수 있게 되었다. 실시간 제어의 핵심인 지연 시간 문제를 해결하기 위해 TCP 대신 QUIC 기반의 UDP 통신과 NAT 트래버스 기술을 적용하여 네트워크 오버헤드를 10-15ms 수준으로 억제했다. 이를 통해 대규모 VLA(Visual-Language-Action) 모델을 실제 로봇 환경에서 효율적으로 검증하고 확장할 수 있는 기반을 마련했다.

대상 독자

로봇 제어 시스템 개발자 및 초저지연 LLM 추론 인프라 엔지니어

의미 / 영향

이 사례는 로봇 제어와 같은 실시간 응용 분야에서도 클라우드 기반의 강력한 GPU 자원을 활용할 수 있음을 입증한다. 특히 네트워크 프로토콜 최적화를 통해 로컬 하드웨어의 제약을 극복하고 대규모 모델의 현장 적용 가능성을 열어주었다.

섹션별 상세

로봇 제어 루프는 시각 정보와 명령어를 입력받아 즉각적인 모터 명령을 출력해야 하므로 극도로 낮은 지연 시간이 필수적이다. 기존에는 로봇마다 온보드 GPU를 장착해 로컬에서 추론했으나, 이는 하드웨어 비용을 높이고 대형 모델 실험을 어렵게 만드는 제약이 존재했다. Modal을 통한 원격 추론으로 전환하면서 데이터센터급 GPU를 즉시 할당하여 모델 크기에 구애받지 않는 실험 환경을 구축했다.

표준적인 TCP 기반의 Modal Tunnels는 지터(Jitter)나 Head-of-line blocking 현상으로 인해 로봇의 연속 제어 성능을 저하시킬 위험이 있었다. 이를 해결하기 위해 Pi는 Modal과 협력하여 UDP 기반의 QUIC 프로토콜을 사용하는 전용 전송 계층을 구축했다. Rust로 구현된 이 시스템은 로봇과 컨테이너 간의 지속적인 양방향 채널을 형성하여 데이터 스트리밍 효율을 극대화했다.

네트워크 환경의 제약을 극복하기 위해 STUN 발견과 UDP 홀 펀칭 기술을 적용하여 로봇과 Modal 컨테이너 간의 직접적인 통신 경로를 확보했다. Modal Dict를 랑데부 지점으로 활용해 복잡한 릴레이 인프라 없이도 NAT 뒤에 있는 장치들이 서로 연결될 수 있도록 설계했다. 이 방식을 통해 클라우드 추론 시 발생하는 네트워크 오버헤드를 10-15ms 수준으로 낮추는 데 성공했다.

Modal Volumes를 활용해 모델 체크포인트를 연산 자원과 인접하게 배치함으로써 체크포인트 로드 시간을 30초 미만으로 단축했다. 또한 리전 피닝(Region Pinning) 기능을 통해 로봇과 물리적으로 가까운 위치의 GPU를 할당하여 통신 경로를 최적화하고 예측 가능성을 높였다. 인프라 구축 없이도 새로운 지역에 로봇을 추가하고 동일한 컨테이너 환경을 즉시 배포할 수 있는 확장성을 확보했다.

실무 Takeaway

실시간 제어가 필요한 AI 애플리케이션에서 TCP의 지연 특성이 병목이라면 QUIC/UDP 기반의 커스텀 전송 계층을 통해 네트워크 오버헤드를 10-15ms 수준으로 낮출 수 있다.
온보드 GPU의 메모리 한계로 인해 거대 모델 실험이 어려울 경우, 클라우드 원격 추론과 리전 최적화를 결합하여 데이터센터급 GPU 자원을 즉시 활용 가능하다.
Modal Volumes와 같은 공유 스토리지 솔루션을 사용하면 대용량 모델 체크포인트를 30초 이내에 로드하여 실험 반복 주기를 획기적으로 개선할 수 있다.