무선 통신 분야는 뛰어난 아이디어도 많고 계산 자원도 풍부하지만, 연구 결과를 실제로 구현하고 실험해보는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 머신러닝처럼 오픈소스 도구와 가속 하드웨어 덕분에 빠르게 발전한 분야도 있지만, 무선 통신은 복잡한 인프라 탓에 좋은 아이디어가 나와도 실제로 써보지도 못한 채 사라지는 일이 많습니다.
NVIDIA Sionna: 6G 연구의 문턱을 낮추다
NVIDIA는 이러한 한계를 일찍이 인식하고, GPU 가속을 기반으로 한 6G 연구용 오픈소스 라이브러리 Sionna를 공개했습니다. 현재까지 Sionna는 540편 이상의 논문에서 인용됐고, 소스 코드는 20만 회 넘게 다운로드되었습니다. Sionna가 빠르게 자리 잡을 수 있었던 이유는, 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 잘 설계됐기 때문입니다. 문서는 체계적으로 정리돼 있고, 튜토리얼은 교재 수준으로 자세하며, 설치도 Python에서 명령어 한 줄이면 끝납니다:
pip install sionnaSionna는 GPU가 없는 연구자나 개발자도 빠르게 프로토타입을 만들어볼 수 있도록 문턱을 낮췄습니다. 하지만 아무리 정교한 시뮬레이션이라도 현실을 완전히 재현할 수는 없습니다. 채널 상태는 모델링할 수 있어도, 실제 무선 환경의 RF 전파 특성, 하드웨어 노이즈, 인접 셀 간 간섭, 실제 트래픽이 만들어내는 복잡한 상호작용까지 모두 담기엔 한계가 있습니다. 진짜 혁신은 직접 배포하고 실험하며 현실 데이터를 쌓는 것에서 시작됩니다.
NVIDIA Sionna 리서치 키트: AI 기반 6G를 위한 올인원 실험실
Sionna 리서치 키트은 실시간으로 작동하는 가속형 무선 통신 연구 플랫폼으로, 완전히 오픈된 환경에서 6G 연구와 개발을 지원합니다. 이 키트는 NVIDIA DGX Spark 위에서 구동되며, OpenAirInterface(OAI) 기반으로 구성되어 있습니다. 소프트웨어 정의 라디오(SDR)와 5G 코어 네트워크를 포함한 완전한 기지국을 실시간으로 실행할 수 있는 구조입니다.
DGX Spark를 준비 후, 첫 번째 시뮬레이션을 실행하기까지 단 5단계면 됩니다.
git clone https://github.com/NVlabs/sionna-rk.git && cd sionna-rk
make prepare-system
sudo reboot
make sionna-rk
./scripts/start_system.sh rfsim_arm64 Sionna 리서티 키트는 단순한 테스트베드가 아닙니다. 이 플랫폼은 AI, 머신러닝, 신호 처리 알고리즘, 레이 트레이싱까지 하나의 통합 메모리 아키텍처 위에서 가속할 수 있도록 설계된 오픈 플랫폼입니다. 고정 기능 가속기는 사용하지 않으며, 전체 통신 소프트웨어 스택을 직접 들여다보고 수정하고 레이어별로 최적화할 수 있습니다.
물리 계층 처리부터 MAC 스케줄링, 코어 네트워크 라우팅까지 모든 구성 요소가 실험 가능하며, RAN Intelligent Controller(RIC)까지 포함됩니다. 무선 인프라 전체에 대해 루트 권한을 갖고 직접 제어할 수 있다고 생각하면 됩니다.
Sionna 리서치 키트 튜토리얼 살펴보기
가장 큰 프로젝트도 결국은 한 줄의 코드에서 시작합니다. 하지만 바로 그 첫 줄이 가장 어렵기도 하죠. Sionna 리서치 키트은 그런 시작을 쉽게 만들어주는 풍부한 튜토리얼 세트를 제공합니다. 여러분의 아이디어를 구체화할 수 있는 설계도를 제공하는 셈입니다.
예를 들어, GPU 가속 LDPC 디코딩을 통해 물리 계층을 어떻게 최적화할 수 있는지부터 배울 수 있습니다. 현실 신호 수집 튜토리얼에서는 실제 5G 신호를 어떻게 캡처하고 기록하는지를 다루며, Neural Demapper 튜토리얼에서는 신경망 기반 디매퍼를 학습시키고 NVIDIA TensorRT를 통해 5G 스택에 실시간으로 통합하는 과정을 설명합니다. 마지막으로 소프트웨어 정의 엔드 투 엔드 5G 네트워크 튜토리얼에서는 소프트웨어 정의 단말(UE)을 사용해 전체 시스템을 시뮬레이션하며, 비표준 알고리즘과 프로토콜 실험까지도 가능하게 해줍니다.
실시간 디지털 트윈 네트워크
그림 2는 단일 DGX Spark에서 구현할 수 있는 환경을 보여줍니다. 실제 전파를 사용하는 대신(주파수 면허가 필요하므로), 신호는 GPU 가속 채널 에뮬레이터로 전달되고, 이는 실시간 레이 트레이싱 기반으로 동작합니다. NVIDIA RT Core는 3D 환경에서 물리적으로 정확한 채널 임펄스 응답을 계산하고, CUDA Core는 이를 기저대역 신호에 적용하며 LDPC 디코딩까지 처리합니다. 여기에 NVIDIA Tensor Core는 PUSCH 신경망 수신기를 가속하고, 그 성능은 실시간으로 평가됩니다.
상용 5G 모뎀은 케이블로 연결되어, 실제 RF 환경에 가까운 채널을 경험합니다. 이 모든 파이프라인은 통합 시스템 메모리를 사용해 불필요한 데이터 이동을 없앴고, near-real-time RIC 상의 xApp은 레이 트레이싱 환경 속에서 이동 중인 가상 사용자들의 실시간 성능 지표를 모니터링합니다. 이렇게 완성된 상호작용형 디지털 트윈은 단일 장비에 구현된 완전한 6G 실험실이며, DGX Spark의 모든 컴퓨팅 자원이 제 역할을 하며 유기적으로 작동합니다.
확장 가능한 실시간 무선 네트워크 시뮬레이션
DGX Spark에서 개발한 무선 통신 모델은 코드나 레이 트레이싱 엔진을 바꾸지 않고 그대로 NVIDIA DGX Cloud로 확장할 수 있습니다. 단일 DGX Spark만으로도 수백 개 기지국이 설치된 도시 전체의 정밀한 무선 전파 지도를 몇 초 만에 생성할 수 있어, 소규모 지역에 대한 실시간 네트워크 계획이 가능합니다.
더 넓은 범위가 필요하다면 클라우드가 그 역할을 이어받습니다. 실제로 NVIDIA는 미국 전역의 5G 커버리지를 5분 이내에 시뮬레이션했으며, 이때 96개의 NVIDIA L40S GPU로 35조 개 이상의 레이를 추적했습니다(그림 3 참고). 이 방식은 무선 네트워크 계획과 최적화 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다. 통신사는 새로운 주파수 할당을 테스트하고, 밀집 도심에서 밀리미터파 배치를 모델링하며, 위성·고고도 플랫폼 같은 비지상 네트워크를 기존 인프라에 정밀하게 통합할 수 있습니다. 그리고 이 모든 작업은 통계 기반 추정이 아니라 실제 물리 기반 시뮬레이션으로 이뤄집니다.
단일 DGX Spark에서 실시간 소규모 환경을 시뮬레이션하고, 이를 그대로 국가 단위로 확장할 수 있는 유연한 구조는 차세대 무선 네트워크 구축 가능성의 지평을 새롭게 열어줍니다.
출처: Google Maps (GEBCO – Landsat / Copernicus, Vexcel Imaging US, Inc., IBCAO, Landsat / Copernicus – Airbus, LDEO-Columbia, NGA, NOAA, NSF, SIO, U.S. Navy), Cesium Ion, OpenStreetMap, Mapzen, OpenCelliD.
더 알아보기
GitHub에서 NVlabs/sionna-rk 저장소를 방문해 튜토리얼을 직접 확인해보세요. Sionna 리서치 키트은 NVIDIA AI Aerial 포트폴리오의 일부로, AI 기반 RAN 시스템을 구축, 학습, 시뮬레이션, 배포할 수 있도록 지원하는 다양한 가속 컴퓨팅 플랫폼과 소프트웨어 라이브러리, 툴들을 포함하고 있습니다. 이를 통해 프로토타입부터 실제 운영 단계까지 훨씬 더 빠르게 전환할 수 있습니다.
