NVIDIA Holoscan SDK

2025-12-10, G30DR

1. 서론: 실시간 AI 센서 처리의 패러다임 전환

1.1 보고서 개요 및 목적

본 보고서는 NVIDIA Holoscan SDK(Software Development Kit)의 아키텍처, 핵심 기능, 운영 환경 및 최신 기술 로드맵을 포괄적으로 분석한다. Holoscan은 엣지(Edge)에서 클라우드에 이르는 광범위한 환경에서 스트리밍 데이터의 초저지연(Ultra-low latency) 처리를 위해 설계된 도메인 불문(Domain-agnostic) 멀티모달 AI 플랫폼이다.1 본 문서는 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템 아키텍트, 의료 기기 개발자, 임베디드 소프트웨어 엔지니어, 그리고 AI 인프라 전문가를 대상으로 작성되었으며, 단순한 기능 나열을 넘어 시스템의 설계 철학, 데이터 흐름의 메커니즘, 그리고 실제 배포 시 고려해야 할 최적화 전략을 심도 있게 다룬다.

보고서의 서술 방식은 기술적 엄밀성을 유지하기 위해 전문적인 평어체인 ’해라체’를 사용하며, 객관적인 데이터와 기술 문서에 기반하여 분석을 수행한다. 특히 최신 릴리스인 v3.8.0의 변경 사항과 v3.0 등 향후 도입될 동적 흐름 제어(Dynamic Flow Control) 기능을 포함하여, 현재의 구현 가능성과 미래의 기술적 방향성을 동시에 제시한다.

1.2 현대 센서 데이터 처리의 과제와 Holoscan의 등장 배경

현대의 의료 영상 기기, 자율 주행 로봇, 산업용 검사 장비는 전례 없는 속도와 해상도로 데이터를 생성한다. 4K/8K 60fps 비디오, 고주파 초음파, 3D LiDAR 포인트 클라우드 등은 초당 기가비트(Gbps)에서 테라비트(Tbps) 수준의 대역폭을 요구한다. 기존의 CPU 중심 처리 파이프라인(Sensor -> CPU Memory -> Processing -> Visualization)은 메모리 복사 대역폭의 한계와 운영체제(OS)의 스케줄링 지연으로 인해 실시간성을 보장하기 어렵다. 특히 수술용 로봇이나 자율 주행과 같이 “Glass-to-Glass” 지연 시간(입력에서 출력까지의 시간)이 수십 밀리초(ms) 이내여야 하는 미션 크리티컬 애플리케이션에서는 이러한 병목이 치명적이다.

Holoscan SDK는 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 설계되었다. 핵심은 고속 네트워크 인터페이스(NIC)와 GPU 가속 컴퓨팅을 결합하여, CPU를 우회하는 데이터 경로(Data Path)를 구축하는 것이다.1 이를 통해 데이터 수집부터 전처리, AI 추론, 후처리, 렌더링에 이르는 전체 파이프라인을 GPU 메모리 내에서 수행(Zero-copy)함으로써 지연 시간을 극소화하고 처리량을 극대화한다.

2. Holoscan 시스템 아키텍처 심층 분석

2.1 아키텍처의 진화: GXF에서 Holoscan Native API로의 전환

Holoscan SDK의 아키텍처는 NVIDIA의 그래프 실행 프레임워크인 GXF(Graph Execution Framework)를 기반으로 발전해 왔다. 초기 버전과 현재 버전의 가장 큰 차이는 개발자 접근성 및 유연성에 있다.

2.1.1 초기 아키텍처 (v0.2 이전)와 GXF 종속성

초기 Holoscan SDK(v0.2 등)는 GXF와 강하게 결합되어 있었다. 애플리케이션의 로직은 YAML 설정 파일로 정의되었으며, GXE(Graph Execution Engine)라는 별도의 실행기가 이 파일을 로드하여 그래프를 구성하고 실행했다.4

장점: 컴파일 과정 없이 YAML 수정만으로 컴포넌트 교체가 가능하여, 모듈화된 엔티티(Entity) 관리에 유리했다.
단점: YAML 문법의 복잡성, 디버깅의 어려움, C++/Python과 같은 범용 프로그래밍 언어가 제공하는 제어 구조(조건문, 반복문 등) 활용의 제약이 존재했다. 또한, GXF Extension을 등록하고 로드하는 과정이 번거로웠다.

2.1.2 현대적 아키텍처 (v0.3 ~ v3.8+)

현재의 Holoscan SDK는 GXF를 고성능 백엔드 엔진으로 유지하되, 개발자 인터페이스를 C++ 및 Python API로 전면 개편하였다.4

C++ API: 개발자는 C++ 코드를 통해 애플리케이션 그래프, 메모리 할당, 스케줄링 정책을 명시적으로 정의한다. 이는 GXE를 우회하고 Holoscan 라이브러리가 직접 GXF C API를 호출하여 그래프를 생성하는 방식이다. 이를 통해 개발자는 타입 안전성(Type Safety)을 확보하고 강력한 디버깅 도구를 사용할 수 있게 되었다.
Python API: C++ API를 래핑(Wrapping)하여 제공하며, 데이터 과학자나 AI 연구자가 익숙한 Python 환경에서 고성능 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원한다. 중요한 점은 Python 연산자(Native Operator)와 C++ 연산자 간의 데이터 교환 시에도 Holoscan Tensor 객체를 통해 제로 카피 통신이 가능하다는 것이다.4

2.2 핵심 구성 요소 (Core Concepts)

Holoscan 애플리케이션은 계층적인 객체 모델을 따른다. 각 구성 요소는 독립적인 역할을 수행하며, 이들의 조합으로 전체 파이프라인이 완성된다.8

구성 요소	역할 및 기능 상세	GXF 대응 개념
Application	전체 파이프라인을 관리하는 최상위 컨테이너. 그래프 구성(`compose`)과 실행(`run`)을 담당한다.	Graph
Fragment	연산자(Operator)들의 부분 집합으로 구성된 그래프. 분산 처리 시 실행 단위가 된다. 단일 프로세스 앱은 하나의 Fragment를 갖는다.	Subgraph / Graph
Operator	데이터 처리의 기본 단위. 입력 포트에서 데이터를 받아 연산을 수행하고 출력 포트로 내보낸다. `setup`, `initialize`, `compute` 생명주기를 갖는다.	Codelet + Entity
Port	연산자 간의 데이터 이동 통로. 입력 포트(Receiver)와 출력 포트(Transmitter)로 구분되며, 특정 데이터 타입에 강제되지 않는 유연성을 가질 수 있다.	Receiver / Transmitter
Resource	연산자 간 또는 연산자 내부에서 공유되는 자원. 메모리 풀(Memory Pool), CUDA 스트림 풀, 클럭(Clock), 직렬화기(Serializer) 등이 포함된다.	Component
Condition	연산자의 실행 여부를 결정하는 조건. ‘입력 메시지 대기 중’, ‘출력 버퍼 여유 있음’, ‘주기적 타이머’ 등이 있다.	Scheduling Term
Scheduler	조건(Condition)을 평가하고 연산자의 실행 순서를 결정하는 엔진. `GreedyScheduler`, `MultiThreadScheduler` 등이 존재한다.	Scheduler

2.3 실행 모델 및 스케줄링 전략

Holoscan의 실행 모델은 비동기적이고 이벤트 기반이다. 스케줄러는 애플리케이션의 심장부로, 각 연산자의 상태를 모니터링하고 실행 가능한 연산자를 스레드 풀에 할당한다.8

Greedy Scheduler: 단일 스레드에서 실행 가능한 연산자를 최대한 빠르게 순차적으로 실행한다. 오버헤드가 적어 단순한 파이프라인이나 디버깅에 유리하다.
Multi-thread Scheduler: 여러 워커 스레드를 활용하여 병렬 처리를 수행한다. CPU 코어 수가 많은 시스템에서 처리량(Throughput)을 극대화할 수 있으나, 연산자 간의 동기화와 스레드 안전성(Thread Safety)에 대한 고려가 필요하다. 최근 버전에서는 check_recession_period_ms 파라미터를 통해 대기 상태의 스케줄러가 리소스를 점유하는 주기를 조절할 수 있으며, 이를 0으로 설정할 경우 CPU 사용량이 급증하는 이슈가 보고된 바 있다.10
Event-based Scheduling: 특정 하드웨어 인터벤트(Interrupt)나 네트워크 패킷 도착과 같은 외부 이벤트에 반응하여 연산자를 트리거한다.

3. 하드웨어 인프라 및 호환성 생태계

Holoscan은 소프트웨어 프레임워크이지만, 그 성능은 하드웨어 가속 기능에 크게 의존한다. 따라서 지원되는 하드웨어 플랫폼과 그 특성을 이해하는 것이 필수적이다.

3.1 엣지 및 임베디드 플랫폼 (NVIDIA Jetson / IGX)

NVIDIA의 임베디드 플랫폼은 Holoscan의 주력 배포 환경이다. 이들 장치는 GPU와 CPU가 메모리를 공유하는 통합 아키텍처(Unified Memory)를 가지거나, 강력한 dGPU를 탑재하여 엣지에서의 AI 처리를 가속화한다.11

NVIDIA IGX Orin: 산업 및 의료 등급(Industrial/Medical Grade)의 엣지 AI 플랫폼이다. 안전성(Functional Safety)을 위한 별도의 MCU가 탑재되어 있으며, iGPU(통합 GPU)와 dGPU(외장 GPU, RTX 6000 Ada 등)를 동시에 사용할 수 있는 유연성을 제공한다. Holoscan v3.0부터 IGX Orin 500 모델을 완벽하게 지원한다.13
NVIDIA Jetson AGX Orin: 로보틱스와 자율 기계에 최적화된 모듈형 컴퓨터이다. 높은 전력 효율성(Performance per Watt)을 자랑하며, iGPU를 기반으로 Holoscan 파이프라인을 실행한다.
NVIDIA Jetson AGX Thor (예정): 차세대 플랫폼으로 Blackwell 아키텍처 기반의 강력한 성능을 제공하며, Jetpack 7.0 및 CUDA 13과 함께 지원될 예정이다.11

3.2 x86 워크스테이션 및 서버

개발 및 고성능 연산이 필요한 경우 x86_64 기반의 워크스테이션이 사용된다. 이 경우 GPUDirect RDMA 기능을 지원하는 전문가용 GPU(Quadro, RTX A-series, RTX 6000 Ada 등)가 필수적이다.11 일반 소비자용 GeForce 카드는 RDMA 기능을 공식적으로 지원하지 않아, Holoscan의 핵심 기능인 저지연 센서 데이터 수집을 활용하는 데 제약이 따른다.

3.3 네트워크 인터페이스 (SmartNIC & DPU)

Holoscan의 고속 데이터 수집(Ingestion)은 NVIDIA ConnectX 시리즈 SmartNIC에 크게 의존한다.12

ConnectX-6 Dx / ConnectX-7: 100GbE 이상의 대역폭을 제공하며, 하드웨어 기반의 패킷 처리 오프로딩과 GPUDirect RDMA를 지원한다.
BlueField DPU: 데이터 처리 장치(DPU)가 내장된 네트워크 카드로, 네트워크 트래픽 처리뿐만 아니라 보안, 스토리지 가상화 등의 기능을 수행하여 호스트 CPU의 부하를 덜어준다.

4. 소프트웨어 스택 및 설치 환경 구성

4.1 소프트웨어 요구사항 매트릭스

Holoscan SDK v3.8.0을 기준으로, 하드웨어 플랫폼에 따라 요구되는 소프트웨어 버전이 상이하다. 설치 전 호환성 매트릭스를 정밀하게 검토해야 한다.11

플랫폼	아키텍처	권장 OS	CUDA 버전	Python 버전	비고
x86 Workstation	x86_64	Ubuntu 22.04 / 24.04	12.x / 13.x	3.10 ~ 3.13	dGPU 드라이버 535+ 필수
IGX Orin	aarch64	IGX OS (Ubuntu 기반)	12.x	3.10 ~ 3.13	iGPU/dGPU 모드 지원
Jetson AGX Orin	aarch64	JetPack 6.x	12.x	3.10 ~ 3.13	iGPU 전용
DGX Spark	x86_64	DGX OS (Ubuntu 24.04)	13.x	3.12	Blackwell 아키텍처

4.2 설치 방법론 및 전략

Holoscan SDK는 네 가지 주요 배포 방식을 제공하며, 각 방식은 개발 단계와 목적에 따라 선택되어야 한다.1

NGC Container (권장):

특징: Docker 이미지 형태로 제공되며, PyTorch, TensorRT, ONNX Runtime 등 복잡한 의존성이 모두 사전에 구성되어 있다.
장점: 환경 설정 오류를 원천 차단하고 즉시 개발을 시작할 수 있다. ‘v3.8.0-cuda13’, ‘v3.8.0-cuda12-dgpu’ 등 하드웨어별 최적화된 태그를 제공한다.
활용: 빠른 프로토타이핑, CI/CD 파이프라인, 클라우드 배포.

Debian Package (.deb):

특징: APT 패키지 매니저를 통해 시스템 레벨에 설치된다.
명령어: sudo apt install holoscan (플랫폼에 따라 holoscan-cuda-12 등 구체적 패키지명 사용).
주의사항: 딥러닝 프레임워크(Torch 등)는 포함되어 있지 않아 별도 설치가 필요하다. 프로덕션 장비에 고정된 버전을 배포할 때 유용하다.

Python Wheel (Pip):

특징: Python 가상 환경(Virtualenv, Conda)에서 가볍게 설치할 수 있다.
명령어: pip install holoscan-cu12 (CUDA 버전에 맞춰 선택).
장점: Python 개발자에게 친숙하며, 기존 Python 프로젝트와의 통합이 용이하다.

Source Build:

특징: GitHub 소스 코드를 직접 빌드한다.
활용: SDK 내부 로직을 수정하거나, 아직 릴리스되지 않은 최신 기능을 테스트해야 하는 고급 사용자용이다.

5. 데이터 흐름 최적화: Zero-copy와 메모리 관리

Holoscan의 성능 핵심은 불필요한 메모리 복사를 제거하는 것이다. 이를 위해 정교한 메모리 관리 전략과 데이터 교환 표준을 사용한다.

5.1 Holoscan Tensor와 DLPack 인터페이스

holoscan::Tensor 클래스는 Holoscan 파이프라인 내에서 데이터를 운반하는 기본 객체이다. 이 객체는 데이터 자체를 소유하기보다는, GPU 또는 CPU 메모리 상의 데이터 버퍼에 대한 포인터와 메타데이터(Shape, Type, Stride)를 관리한다.8

DLPack 상호 운용성: holoscan::Tensor는 DLPack 표준을 지원한다. 이는 PyTorch의 torch.Tensor, TensorFlow의 tf.Tensor, CuPy 배열 등과 메모리 공간을 공유할 수 있음을 의미한다.
시나리오: 비디오 수신 연산자(C++)가 GPU 메모리에 프레임 데이터를 쓴 후, 이를 포인터만 전달하여 추론 연산자(Python/PyTorch)가 읽게 한다. 이 과정에서 cudaMemcpy와 같은 고비용 복사 작업은 발생하지 않는다.

5.2 메모리 할당자 (Memory Allocators)

효율적인 메모리 관리를 위해 Holoscan은 다양한 할당자를 제공한다.4

Unbounded Allocator: 필요에 따라 운영체제로부터 메모리를 동적으로 할당받는다. 유연하지만, 런타임 중 할당/해제 오버헤드가 발생할 수 있다.
Block Memory Pool: 사전에 고정된 크기의 메모리 블록들을 미리 할당해 두고 재사용한다. 실시간 시스템에서 결정론적(Deterministic) 성능을 보장하고 단편화(Fragmentation)를 방지하기 위해 권장되는 방식이다.
RMM (RAPIDS Memory Manager): GPU 메모리 할당을 가속화하기 위해 RAPIDS 생태계의 RMM을 통합하여 사용할 수 있다.

6. 초저지연 네트워킹: GPUDirect RDMA

Holoscan이 다른 AI 프레임워크와 차별화되는 가장 큰 특징은 GPUDirect RDMA 기술의 적극적인 도입이다.16

6.1 RDMA의 원리와 이점

일반적인 네트워크 통신(TCP/IP)은 [NIC -> 커널 버퍼 -> 사용자 버퍼(CPU) -> GPU 메모리]의 다단계 복사 과정을 거친다. 이는 CPU 부하를 유발하고 지연 시간을 증가시킨다. 반면, RDMA(Remote Direct Memory Access)는 NIC가 CPU를 거치지 않고 호스트 메모리에 직접 접근하게 한다. GPUDirect RDMA는 여기서 한 걸음 더 나아가, NIC가 GPU 메모리에 직접 데이터를 쓰고 읽을 수 있게 한다.17

효과: 4K 60fps 비압축 영상과 같은 고대역폭 데이터를 CPU 점유율 거의 없이 수신할 수 있다. 이는 CPU가 AI 후처리나 시스템 제어와 같은 다른 작업에 집중할 수 있게 해 준다.

6.2 구성 및 활성화 가이드

GPUDirect RDMA를 사용하기 위해서는 하드웨어와 커널 레벨의 설정이 필요하다.18

드라이버 설치: Mellanox OFED (MOFED) 드라이버를 설치해야 한다.
커널 모듈 로드: nvidia-peermem 모듈을 로드해야 한다. 이 모듈은 NVIDIA GPU 드라이버와 InfiniBand/RDMA 드라이버 간의 피어 투 피어(Peer-to-Peer) 메모리 매핑을 가능하게 한다.
네트워크 설정: 점보 프레임(Jumbo Frame)을 활성화(MTU 9000)하여 패킷 오버헤드를 줄이고 처리량을 높인다.

sudo ip link set dev eth0 mtu 9000

6.3 Holoscan Sensor Bridge

Holoscan Sensor Bridge는 FPGA 기반의 센서 데이터를 이더넷 패킷으로 변환하여 Holoscan 시스템으로 전송하는 장치이다. 이 장치는 RoCE v2 (RDMA over Converged Ethernet) 프로토콜을 사용하여 센서 데이터를 GPU 메모리로 직접 쏘아준다.1 v3.8.0 업데이트에서 Sensor Bridge 데이터 채널은 RoCE v2 RDMA Write 및 Write Immediate 요청을 사용하도록 개선되었다.20

7. 확장성의 핵심: 분산 애플리케이션 (Distributed Application)

단일 노드의 성능 한계를 넘어서기 위해, Holoscan은 애플리케이션을 여러 노드에 분산시키는 기능을 네이티브로 지원한다.

7.1 Fragment 기반 분산 아키텍처

분산 애플리케이션은 Fragment 단위로 쪼개진다.21

Fragment: 논리적으로 독립된 연산자들의 그래프이다. 예를 들어, ’데이터 수집 Fragment’는 센서가 연결된 노드 A에서 실행되고, ’AI 추론 Fragment’는 고성능 GPU가 장착된 노드 B에서 실행될 수 있다.
Application Driver: 전체 애플리케이션의 오케스트레이터 역할을 한다. 각 Worker에게 어떤 Fragment를 실행할지 지시하고, Fragment 간의 연결 정보를 배포한다.
Worker: 실제 Fragment를 로드하고 실행하는 프로세스이다.

7.2 UCX를 통한 통신 추상화

Fragment 간의 데이터 전송은 UCX (Unified Communication X) 라이브러리가 담당한다.21

자동 경로 선택: UCX는 하드웨어 환경을 감지하여 최적의 전송 방식을 선택한다. 노드 간 통신에는 RDMA(InfiniBand/RoCE)나 TCP를, 노드 내 프로세스 간 통신에는 Shared Memory(CudaIPC 등)를 자동으로 사용한다.
설정 및 튜닝: 환경 변수(UCX_TLS, UCX_NET_DEVICES)를 통해 특정 네트워크 인터페이스를 강제하거나 프로토콜을 제한할 수 있다. 예를 들어, x86_64 Docker 컨테이너 환경에서 cuda_ipc 프로토콜 오류가 발생할 경우 이를 비활성화해야 하는 이슈가 보고된 바 있다.10

8. 시각화 및 렌더링: Holoviz

AI 처리 결과를 실시간으로 시각화하는 것은 매우 중요하다. Holoscan은 Holoviz라는 전용 모듈을 제공한다.10

8.1 Holoviz의 기능 및 구조

Holoviz는 Vulkan API를 기반으로 구현되어 고성능 렌더링을 지원한다.

Layer Compositing: 이미지 계층(비디오 피드) 위에 오버레이 계층(세그멘테이션 마스크, 바운딩 박스, 텍스트 등)을 합성할 수 있다.
Headless Mode: 디스플레이가 없는 서버 환경(예: GH200)에서는 렌더링 결과를 화면에 출력하는 대신 스트림으로 내보내거나 파일로 저장할 수 있다.
Exclusive Display Mode: 티어링(Tearing) 없는 부드러운 출력을 위해 X11 윈도우 시스템을 우회하고 디스플레이에 직접 렌더링하는 독점 모드를 지원한다.18

8.2 최신 업데이트 (v3.8.0)

v3.8.0에서는 Holoviz에 몇 가지 중요한 기능이 추가되었다.10

Depth Buffer Output: 렌더링된 결과의 깊이(Depth) 버퍼를 읽어와 다운스트림 연산자에서 활용할 수 있게 되었다.
Scheduling Conditions: PresentDoneCondition과 같은 새로운 조건이 추가되어, 디스플레이의 주사율(Refresh rate)에 맞춰 렌더링 속도를 동기화하고 지연 시간을 제어할 수 있게 되었다.

9. AI 추론 가속화: Holoinfer 및 TensorRT

Holoscan의 추론 기능은 Holoinfer 모듈을 통해 제공된다.10 이는 TensorRT, ONNX Runtime, PyTorch 등 다양한 백엔드를 추상화하여 제공한다.

9.1 멀티 모델 및 멀티 백엔드 지원

Holoinfer는 단일 파이프라인 내에서 여러 AI 모델을 동시에 실행(Parallel Inference)하거나 직렬로 연결(Serial Inference)하는 것을 지원한다.

TensorRT 최적화: NVIDIA GPU에서 최고의 성능을 내기 위해 TensorRT 엔진 생성 및 실행을 자동화한다. 엔진 파일이 없으면 ONNX 모델에서 자동으로 변환을 시도한다.
유연한 텐서 맵핑: 입력 텐서 이름을 모델의 입력 바인딩 이름과 매핑하는 설정을 통해, 코드 수정 없이 모델을 교체하거나 입력을 재라우팅할 수 있다.

9.2 BYOM (Bring Your Own Model) 전략

개발자는 자신이 훈련한 모델을 Holoscan에 쉽게 통합할 수 있다.24

모델 준비: 모델을 ONNX 형식으로 변환한다.
전처리/후처리: 모델이 요구하는 입력 포맷(NCHW, 정규화 등)에 맞춰 전처리 연산자를 구현하고, 모델의 출력(Logits)을 해석 가능한 데이터(좌표, 클래스 등)로 변환하는 후처리 연산자를 구현한다.
통합: InferenceOp 설정에 모델 경로와 입출력 맵핑을 정의한다.

10. 개발자 경험: API 상세 및 구현 전략

10.1 C++ API vs Python API

C++ API: 성능이 최우선이거나, 기존 C++ 라이브러리(OpenCV C++, CUDA Kernel 등)와 통합해야 할 때 사용한다. 정적 타이핑과 컴파일 타임 최적화의 이점을 누릴 수 있다.
Python API: 빠른 개발과 데이터 분석 라이브러리(NumPy, Pandas, SciPy) 활용이 필요할 때 적합하다. @create_op 데코레이터를 사용하면 함수 하나를 정의하는 것만으로 연산자를 생성할 수 있어 코드가 매우 간결해진다.23

10.2 구현 예시: 사용자 정의 연산자 (C++)

다음은 입력 텐서를 받아 처리하는 간단한 C++ 연산자의 구조이다.25

#include "holoscan/holoscan.hpp"

class ProcessingOp : public holoscan::Operator {
public:
HOLOSCAN_OPERATOR_FORWARD_ARGS(ProcessingOp)
ProcessingOp() = default;

void setup(holoscan::OperatorSpec& spec) override {
spec.input<holoscan::Tensor>("in");
spec.output<holoscan::Tensor>("out");
}

void compute(holoscan::InputContext& op_input, holoscan::OutputContext& op_output,
holoscan::ExecutionContext&) override {
auto input = op_input.receive<holoscan::Tensor>("in");
//... (Zero-copy 데이터 처리 로직)...
op_output.emit(result, "out");
}
};

이 구조는 setup에서 데이터 흐름을 정의하고, compute에서 실제 로직을 수행하는 명확한 패턴을 보여준다.

11. Holoscan v3.8.0 신기능 및 미래 로드맵

2025년 11월 출시된 v3.8.0과 향후 로드맵은 플랫폼의 유연성과 확장성을 대폭 강화하는 방향으로 나아가고 있다.

11.1 v3.8.0 주요 업데이트

서브그래프(Subgraphs): 복잡한 그래프를 재사용 가능한 모듈로 캡슐화하는 기능이 추가되었다. 이는 대규모 애플리케이션의 복잡도를 관리하는 데 필수적이다.
Pose Tree (실험적): 로보틱스를 위해 시간 흐름에 따른 좌표계 변환(TF)을 관리하는 기능이 도입되었다.
Fragment Service: 동일 Fragment 내의 연산자들이 서비스를 통해 객체를 공유할 수 있는 메커니즘이 추가되었다.
DataLogger: 데이터 흐름을 디버깅하고 기록하기 위한 표준화된 인터페이스가 제공된다.

11.2 미래 로드맵 및 동적 흐름 제어 (GTC 2025)

GTC 2025에서 발표된 바와 같이, Holoscan v3.0 및 그 이후 버전에서는 동적 흐름 제어(Dynamic Flow Control) 기능이 도입될 예정이다.13

런타임 그래프 변경: 애플리케이션 실행 중에 연산자 간의 연결을 끊거나 새로 연결할 수 있다. 이는 상황에 따라 처리 파이프라인을 변경해야 하는 적응형 AI 시스템(예: 수술 단계에 따라 다른 모델 적용) 구현을 가능하게 한다.
지속 가능성: 불필요한 연산을 줄여 에너지 효율을 높이는 그린 AI 기술과도 연계된다.

12. 결론 및 제언

NVIDIA Holoscan SDK는 실시간 센서 데이터 처리를 위한 가장 진보된 소프트웨어 플랫폼이다. GXF의 고성능 엔진 위에 현대적인 C++/Python API를 입혀 개발 편의성을 높였으며, GPUDirect RDMA와 분산 처리 아키텍처를 통해 하드웨어의 성능을 극한까지 끌어올린다.

v3.8.0 업데이트를 통해 모듈성(Subgraphs)과 로보틱스 지원(Pose Tree)이 강화되었으며, 향후 동적 흐름 제어 기술의 도입으로 정적인 파이프라인의 한계를 넘어설 것으로 전망된다. 개발자와 시스템 아키텍트는 Holoscan이 제공하는 Zero-copy 메커니즘과 분산 처리 모델을 정확히 이해하고 활용함으로써, 물리적 한계를 뛰어넘는 차세대 AI 애플리케이션을 구축할 수 있을 것이다. 특히 의료, 로보틱스, 스마트 시티와 같이 대량의 센서 데이터와 즉각적인 AI 추론이 결합되어야 하는 분야에서 Holoscan은 선택이 아닌 필수적인 인프라가 될 것이다.

13. 참고 자료

Holoscan SDK | NVIDIA Developer, https://developer.nvidia.com/holoscan-sdk
Holoscan SDK FAQs - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/hsdk_faq.html
Supporting Low-Latency Streaming Video for AI-Powered Medical Devices with Clara Holoscan | NVIDIA Technical Blog, https://developer.nvidia.com/blog/supporting-low-latency-streaming-video-for-ai-powered-medical-devices-with-clara-holoscan/
Holoscan and GXF - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sensor-bridge/2.3.1/gxf/holoscan_and_gxf.html
Holoscan and GXF - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/gxf/holoscan_and_gxf.html
Holoscan Core Concepts - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/archive/3.8.0/holoscan_core.html
Rapidly Build AI-Streaming Apps with Python and C++ | NVIDIA Technical Blog, https://developer.nvidia.com/blog/rapidly-build-ai-streaming-apps-with-python-and-c/
Holoscan C++ API - NVIDIA Docs Hub, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/api/holoscan_cpp_api.html
Holoscan SDK FAQs - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/archive/3.8.0/hsdk_faq.html
Releases · nvidia-holoscan/holoscan-sdk - GitHub, https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk/releases
SDK Installation - NVIDIA Docs - NVIDIA Documentation, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html
System Requirements — Holoscan for Media - NVIDIA Docs Hub, https://docs.nvidia.com/holoscan-for-media/25.9/user-guide/requirements/index.html
Easily Build Edge AI Apps with Dynamic Flow Control in NVIDIA Holoscan 3.0, https://developer.nvidia.com/blog/easily-build-edge-ai-apps-with-dynamic-flow-control-in-nvidia-holoscan-3-0/
System Requirements — SDK Manager - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/sdk-manager/system-requirements/index.html
System Requirements — sdk-manager 2.0.0 documentation, https://docs.nvidia.com/sdk-manager/2.0.0/system-requirements/index.html
NVIDIA Holoscan - GitHub, https://github.com/nvidia-holoscan
Relevant Technologies - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/archive/2.6.0/relevant_technologies.html
Enabling RDMA - NVIDIA Docs - NVIDIA Documentation, https://docs.nvidia.com/holoscan/archive/3.6.1/set_up_gpudirect_rdma.html
Enabling RDMA - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/set_up_gpudirect_rdma.html
Release Notes - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sensor-bridge/2.3.1/release_notes.html
Creating a Distributed Application - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/holoscan_create_distributed_app.html
GXF User Guide - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/gxf/doc/index.html
Simplified Python operator creation via the create_op decorator - NVIDIA Docs, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/holoscan_create_operator_via_decorator.html
holohub/applications/ssd_detection_endoscopy_tools/app_dev_process/README.md at main · nvidia-holoscan/holohub - GitHub, https://github.com/nvidia-holoscan/holohub/blob/main/applications/ssd_detection_endoscopy_tools/app_dev_process/README.md
Creating Operators - NVIDIA Docs - NVIDIA Documentation, https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/holoscan_create_operator.html