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핵심 요약
VLA 모델은 대규모 멀티모달 데이터를 다루기 때문에 CPU와 GPU 자원을 독립적으로 스케일링할 수 있는 분산 컴퓨팅 아키텍처가 필수적이다. Ray와 Anyscale은 복잡한 인프라 관리를 추상화하여 엔지니어가 모델 개발에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다.
배경
로봇 공학이 특정 작업 전용 모델에서 시각, 언어, 행동을 통합하는 범용 VLA 파운데이션 모델 시대로 진입하고 있다.
대상 독자
로봇 공학 엔지니어, ML 엔지니어, Physical AI 연구자 및 인프라 설계자
의미 / 영향
이 강연은 VLA 모델이 연구실의 프로토타입을 넘어 실제 산업 현장의 로봇에 적용되기 위한 인프라 청사진을 제시한다. Ray와 Anyscale을 활용한 분산 컴퓨팅 아키텍처는 데이터 전처리와 학습의 병목을 해결함으로써 물리적 AI 개발 속도를 가속화한다. 이를 통해 기업들은 독자적인 로봇 데이터를 안전하고 효율적으로 학습시켜 자사 환경에 최적화된 지능형 자동화 시스템을 구축할 수 있다.
챕터별 상세
02:19
Physical AI의 진화: Vision 모델에서 VLA까지
로봇 AI 기술은 단순 객체 인식을 수행하는 Vision 모델에서 텍스트 설명을 추가한 VLM을 거쳐, 실제 동작 제어까지 통합한 VLA 모델로 진입했다. VLA 모델은 시각 정보와 언어 지시를 입력받아 로봇의 관절 각도나 이동 경로와 같은 구체적인 행동(Action)을 직접 생성한다. 이는 로봇이 사전에 학습되지 않은 새로운 환경에서도 지시사항을 이해하고 적응할 수 있는 범용성을 제공한다. Physical Intelligence의 pi0 모델이 이러한 VLA의 대표적인 사례로 언급됐다.
04:18
VLA 워크플로의 핵심 과제: 데이터와 모델의 스케일링
VLA 모델 학습의 가장 큰 병목은 대규모 비디오 데이터의 전처리 과정에서 발생한다. 비디오 디코딩, 정규화, 토큰화 등의 작업은 주로 CPU 자원을 소모하며, 이 속도가 GPU의 학습 속도를 따라가지 못할 경우 GPU 굶주림(Starvation) 현상이 나타난다. 또한 모델 크기가 커짐에 따라 단일 노드의 8개 GPU만으로는 학습 속도를 보장하기 어려워졌다. 이를 해결하기 위해 CPU 기반 데이터 파이프라인과 GPU 기반 학습 노드를 독립적으로 확장할 수 있는 이종 분산 컴퓨팅 구조가 요구된다.
17:27
분산 컴퓨팅 솔루션: Ray Data와 Ray Train의 활용
Ray는 파이썬 기반의 분산 컴퓨팅 라이브러리로, VLA 워크플로의 복잡성을 추상화한다. Ray Data는 S3와 같은 클라우드 스토리지에서 데이터를 직접 스트리밍하며 CPU 노드에서 병렬 전처리를 수행하여 GPU 노드로 데이터를 공급한다. Ray Train은 PyTorch DDP(Distributed Data Parallel) 등을 지원하여 여러 노드에 걸친 모델 학습을 간편하게 설정할 수 있게 한다. 이 두 라이브러리를 결합하면 데이터 로딩과 모델 연산을 파이프라이닝하여 전체 GPU 활용률을 100%에 가깝게 유지할 수 있다.
python
import ray
dataset = (
ray.data.read_parquet("s3://.../episodes_index.parquet")
.flat_map(episode_to_training_rows)
.map_batches(normalize)
.map_batches(preprocess_batch, batch_size=32)
)Ray Data를 사용하여 S3에서 데이터를 읽고 CPU 노드에서 전처리를 수행하는 파이프라인 정의 예시
python
trainer = ray.train.torch.TorchTrainer(
train_loop_per_worker=train_loop_per_worker,
train_loop_config=train_loop_config,
scaling_config=ray.train.ScalingConfig(num_workers=2, use_gpu=True),
run_config=ray.train.RunConfig(name="vla_fine_tuning"),
datasets={"train": dataset}
)
result = trainer.fit()Ray Train을 사용하여 VLA 모델의 분산 학습을 설정하고 실행하는 코드
22:46
실전 데모: pi0.5 모델을 활용한 로봇 제어 파인튜닝
Anyscale 환경에서 Droid 데이터셋을 사용하여 pi0.5 VLA 모델을 파인튜닝하는 과정을 시연했다. Ray Data 파이프라인을 통해 S3에 저장된 Parquet 인덱스 파일을 읽고, 각 에피소드별 비디오 프레임을 디코딩하여 행동 데이터와 결합하는 과정을 코드로 구현했다. 학습 과정에서는 2개의 GPU 워커를 할당하고 Ray Train의 TorchTrainer를 사용하여 분산 학습을 실행했다. Anyscale 대시보드를 통해 CPU/GPU 활용률, 데이터 처리량, 학습 손실(Loss) 등의 지표를 실시간으로 모니터링하며 인프라 상태를 확인했다.
40:38
기술 Q&A: 인프라 최적화와 데이터 포맷 전략
질의응답 세션에서는 Ray와 Slurm의 차이점, 데이터 포맷 선택 기준 등이 다뤄졌다. Ray는 Slurm과 달리 애플리케이션 계층에서 이종 자원 오케스트레이션과 동적 스케일링에 강점이 있다는 점이 강조됐다. 데이터 포맷의 경우 기존의 Parquet 외에도 로봇 공학에서 널리 쓰이는 MCAP 포맷을 Ray Data에서 직접 읽어오는 기능이 소개됐다. 또한 대규모 클러스터 운영 시 GCS(Global Control Store) 병목 현상을 피하기 위한 설정 팁과 Anyscale의 최적화된 런타임 이점이 논의됐다.
실무 Takeaway
- VLA 모델 학습 시 GPU 활용률을 극대화하려면 CPU 기반 데이터 전처리 단계를 별도의 노드 그룹으로 분리하여 독립적으로 스케일링해야 한다.
- Ray Data의 스트리밍 기능을 사용하면 수 테라바이트의 비디오 데이터를 로컬 디스크에 다운로드하지 않고도 클라우드 스토리지에서 GPU로 직접 공급하여 학습 시작 시간을 단축할 수 있다.
- PyTorch DDP와 Ray Train을 결합하면 단일 노드 8개 GPU 한계를 넘어 수백 개의 GPU로 학습을 확장하여 모델 반복 주기(Iteration)를 획기적으로 줄일 수 있다.
- 로봇 제어 데이터셋(Droid, LeRobot 등)의 복잡한 에피소드 구조를 처리할 때 Ray의 flat_map과 map_batches 추상화를 활용하면 병렬 처리 코드를 단순화할 수 있다.
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원문 발행 2026. 03. 06.수집 2026. 03. 06.출처 타입 YOUTUBE
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