예측 기계학습을 사용하여 KPF의 One Crown Place에 대한 CFD(전산 유체 역학) 렌더링 시연 이미지(사진:KPF)
예측 기계학습을 사용하여 KPF의 One Crown Place에 대한 CFD(전산 유체 역학) 렌더링 시연 이미지(사진:KPF)

세계에서 가장 큰 건축 설계 기업 중 하나인 미국의 KPF(Kohn Pedersen Fox)는 AI, 딥러닝, 제너레이티브 디자인, 몰입형 시각화와 같은 첨단 기술을 활용하여 기존 프로세스를 뛰어 넘는 가장 창의적이고 최적의 디자인을 찾는 것을 목표로 하는 글로벌 건축회사다.

뉴욕, 런던, 싱가포르, 샌프란시스코와 같은 도시에서 700명 이상의 직원이 프로젝트의 다양한 측면에서 KPF는 사용자가 데이터를 보다 효율적으로 조정하고 시각화할 수 있도록 클라우드의 모든 설계 모델을 중앙 집중화하는 방법도 필요했다.

특히, 3D 협업 및 시뮬레이션을 위한 개방형 플랫폼인 엔비디아 옵니버스(Omniverse) 솔루션은 KPF가 이러한 설계 워크플로를 향상시키는 데 도움이 되었다고 한다. 옵니버스를 구현하고 엔비디아 RTX 기술로 가속화함으로써 KPF는 팀을 하나의 공유 가상 환경으로 통합하여 고품질 디자인을 렌더링하고 동일한 프로젝트에서 동시에 협업할 수 있도록 했다.

옵니버스에서 렌더링된 KPF가 설계한 52 Lime Street BIM 모델을 포함한 런던의 스카이라인 시연 이미지(사진:KPF)

KPF의 디자이너는그래스호퍼(Grasshopper)가 포함된 라이나서러스(Rhinoceros) 3D, 오토데스크(Autodesk) 3ds Max 및 Revit과 같은 다양한 소프트웨어 응용 프로그램에서 모델 작업을 수행한다. 일반적으로 로컬 하드웨어를 사용하여 이러한 앱에서 시각화를 실행하지만, 전체 프로젝트를 검토하기 어렵다. 

전체 프로젝트는 몰입형 집합적 장면이 아닌 한 번에 단일 애플리케이션에 있는 내용만 표시할 수 있기 때문이다.

KPF의 경우 고급 실시간 성능을 위한 모델을 준비하고 최적화하는 것은 지루하고 시간 소모적인 프로세스일 수 있으며 완료하는 데 며칠이 걸릴 수 있다. 또한 팀은 대규모 데이터 세트를 렌더링할 때 장면 구축을 위해 다른 응용 프로그램의 개별 파일을 3ds Max로 내보내야 한다. 이제 KPF의 디자인 팀은 옵니버스를 통해 이러한 문제를 더 잘 해결할 수 있게됐다.

다수의 사용자가 RTX 지원 노트북 및 워크스테이션에서 작업하고 중앙 데이터 센터에서 니버스 뉴클레스 배치 개요

KPF는 영국의 데이터 센터에서 옴니버스 뉴클레스(Omniverse Nucleus)를 배포했다. 옴니버스 뉴클레스 서버는 다양한 디자인 응용 프로그램의 모든 데이터를 동기화하고 파일을 픽사의 USD(Universal Scene Description) 형식으로 변환한다. 

현재 USD로 제공되는 게시된 모델 데이터 세트는 옴니버스 크리에이트(Omniverse Create)로 구성되고 옴니버스 RTX 렌더러를 사용하여 실시간으로 시각화되어 디자이너가 작업하면서 모델을 수정할 수 있다.

엔비디아 쿼드로(Quadro) RTX 4000 GPU 및 엔비디아 RTX A3000 GPU가 장착된 워크스테이션 및 노트북, 엔비디아 쿼드로 RTX 6000 및 엔비디아 RTX A6000으로 구동되는 고급 워크스테이션을 사용하여 KPF는 옴니버스 RTX 렌더러로 고품질 이미지를 렌더링한다.

옴니버스는 광선 추적(ray-traced) 및 경로 추적 이미지를 고화질로 실시간으로 렌더링한다. 이를 통해 KPF 디자이너와 고객은 가능한 한 가장 사실적이고 물리적으로 정확한 모델을 확인할 수 있다.

KPF의 코버스 보쓰마(Cobus Bothma) 응용 연구 이사는 "옴니버스는 다른 팀의 개별 데이터를 보는 것이 아니라 하나의 응용 프로그램에서 최신 콘텐츠를 볼 수 있기 때문에 '단일 정보 소스' 역할을 합니다."라며, "한 위치에 콘텐츠가 있으면 모든 개별 응용 프로그램에서 대용량 파일을 내보내는 것을 방지하여 전체 프로젝트의 시간을 상당히 절약할 수 있습니다. 우리는 단순히 옴니버스를 사용하여 파일 크기에 과부하가 걸리지 않고 실시간 기하학 세트를 구현합니다"라고 말했다.

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