NVIDIA Isaac Sim 5.0은 NVIDIA Omniverse 플랫폼을 기반으로 구축된 고성능 로보틱스 시뮬레이션 레퍼런스 애플리케이션이다.1 물리적으로 정확한 가상 환경에서 인공지능(AI) 기반 로봇을 개발, 시뮬레이션 및 테스트할 수 있는 포괄적인 도구를 제공한다. 이번 5.0 릴리스의 가장 중대한 변화는 GitHub를 통한 오픈소스 전환이다.3 이 변화는 Isaac Sim에 특화된 핵심 확장 기능(extension)들의 소스 코드가 공개 저장소에서 제공됨을 의미하며, 이는 단순한 코드 공개를 넘어 개발 패러다임의 근본적인 전환을 시사한다.3
과거 버전이 주로 Omniverse Launcher를 통해 배포되는 통합 애플리케이션의 성격이 강했다면, 5.0 버전은 개발자 중심의 프레임워크로 진화하였다.7 이러한 변화는 개발자 커뮤니티의 접근성을 극대화하고, 시뮬레이션 내부 동작에 대한 투명성을 높이며, 사용자가 자신의 특정 요구에 맞춰 시뮬레이터를 맞춤형으로 확장하고 수정할 수 있는 무한한 가능성을 열어준다. 이제 사용자는 단순한 소프트웨어 이용자를 넘어, 시뮬레이션 환경을 직접 구축하고 제어하는 개발자의 역할을 수행하게 된다. 이는 Isaac Sim을 더 넓은 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 통합하거나, 특정 연구 목적에 맞는 고유한 센서 모델 및 로봇 동작을 구현하는 등의 고급 활용을 가능하게 하는 전략적 결정이다.
본 가이드의 목적은 로보틱스 연구자 및 엔지니어가 NVIDIA Isaac Sim 5.0을 성공적으로 설치하고 안정적으로 운영하는 데 필요한 모든 정보를 체계적이고 심층적으로 제공하는 것이다. 독자는 명령줄 인터페이스(CLI), Git 버전 관리 시스템 등 기본적인 개발 도구에 대한 이해를 갖추고 있다고 가정한다.
이 문서는 단순한 명령어 나열을 넘어, 각 단계의 기술적 배경과 의미를 설명함으로써 발생 가능한 문제들을 사전에 예방하고, 문제 발생 시 체계적으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 중점을 둔다. 가이드는 다음과 같은 네 가지 핵심 단계로 구성된다.
이 가이드를 통해 사용자는 복잡한 Isaac Sim 5.0 개발 환경을 자신감 있게 구축하고, 로보틱스 시뮬레이션 프로젝트를 원활하게 시작할 수 있을 것이다.
NVIDIA Isaac Sim 5.0의 성능과 안정성은 시스템 하드웨어 사양에 절대적으로 의존한다. 공식적으로 명시된 최소 사양은 단순한 권장 사항이 아니라, 시뮬레이터의 핵심 기능, 특히 RTX 기반 센서 시뮬레이션과 PhysX 물리 엔진을 구동하기 위한 필수 조건이다. 이 요구 사양을 충족하지 못하는 시스템에서는 성능 저하를 넘어 특정 기능의 미작동 또는 애플리케이션의 반복적인 충돌이 발생할 수 있으므로, 설치 시도 전에 반드시 자신의 시스템이 아래의 기준을 만족하는지 확인해야 한다.
RTX 센서와 같은 핵심 기능은 GPU의 RT 코어를 사용한 하드웨어 가속 레이 트레이싱에 직접적으로 의존한다.9 따라서 RT 코어가 없는 GPU(예: A100, H100)는 지원 목록에서 명시적으로 제외된다.10 또한, 다수의 센서를 사용하거나 복잡한 씬을 렌더링하는 워크플로우는 상당한 양의 VRAM을 요구하며, VRAM 부족은
ERROR_OUT_OF_DEVICE_MEMORY 오류와 함께 시뮬레이션 실패의 직접적인 원인이 된다.9 이러한 이유로, 아래 표에 제시된 사양은 성공적인 시뮬레이션 환경 구축을 위한 ‘하드 플로어(hard floor)’로 간주해야 한다.
| 요소 (Element) | 최소 사양 (Minimum Spec) | 권장 사양 (Good/Recommended) | 이상적인 사양 (Ideal/Best) |
|---|---|---|---|
| OS | Ubuntu 22.04/24.04, Windows 10/11 | Ubuntu 22.04/24.04, Windows 10/11 | Ubuntu 22.04/24.04, Windows 10/11 |
| CPU | Intel Core i7 (7세대), AMD Ryzen 5 | Intel Core i7 (9세대), AMD Ryzen 7 | Intel Core i9 (X-series 이상), AMD Ryzen 9 (Threadripper 이상) |
| Cores | 4 | 8 | 16 |
| RAM | 32 GB | 64 GB | 64 GB |
| Storage | 50 GB SSD | 500 GB SSD | 1 TB NVMe SSD |
| GPU (Workstation) | GeForce RTX 4080 | GeForce RTX 5080, RTX 5880 Ada | RTX PRO 6000 Blackwell, RTX PRO 5000 Blackwell |
| GPU (Datacenter) | A40 | L40S, L20 | RTX PRO 6000 Blackwell Server |
| VRAM | 16 GB | 16 GB | 48 GB |
주요 참고사항:
Isaac Sim은 특정 버전 이상의 NVIDIA 드라이버와 긴밀하게 연동된다. 최신 기능과 안정성을 보장받기 위해 항상 최신 Production Branch 버전의 드라이버를 설치하는 것이 권장된다.5 특히 새로운 GPU를 사용하거나 기존 드라이버와 충돌 문제가 발생하는 경우, 이 지침을 따르는 것이 중요하다.
Linux 환경, 특히 Ubuntu 22.04.5에서 커널 버전이 6.8.0-48-generic 이상으로 업그레이드된 경우, 시스템 안정성을 위해 NVIDIA 드라이버 버전 535.216.01 이상을 반드시 설치해야 한다.10
Linux에서 드라이버 설치 중 문제가 발생하면, 기존 드라이버를 완전히 제거하고 공식 드라이버 아카이브에서 .run 설치 프로그램을 다운로드하여 수동으로 설치하는 것이 가장 안정적인 해결책이 될 수 있다. 자세한 절차는 공식 문서의 ‘Linux Troubleshooting’ 가이드를 참조해야 한다.10
Isaac Sim 5.0은 소스 코드 기반으로 배포되므로, 빌드 및 실행을 위해 여러 개발 도구가 사전에 설치되어 있어야 한다.
Git & Git LFS: Isaac Sim의 소스 코드는 GitHub를 통해 관리되며, 대용량 에셋 파일들은 Git Large File Storage (LFS)를 통해 처리된다. 따라서 Git과 Git LFS는 필수적으로 설치해야 한다.5
빌드 도구 (Build Tools):
Linux: C/C++ 코드 컴파일을 위해 build-essential 패키지가 필요하다. 다음 명령어로 설치할 수 있다.
sudo apt-get install build-essential
특히 Ubuntu 24.04 환경에서는 시스템 기본 컴파일러인 GCC/G++ 12 이상 버전이 Isaac Sim 빌드와 호환되지 않는다. 따라서 GCC/G++ 11을 별도로 설치하고, update-alternatives 명령어를 사용하여 시스템의 기본 컴파일러로 설정하는 과정이 반드시 필요하다.5
sudo apt-get install gcc-11 g++-11
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 200
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 200
Windows: C++ 확장 기능의 빌드 및 디버깅을 위해 Microsoft Visual Studio 2019 또는 2022 버전이 필요하다. Visual Studio 설치 시, ‘C++를 사용한 데스크톱 개발(Desktop development with C++)’ 워크로드를 반드시 선택하여 관련 컴파일러와 SDK가 함께 설치되도록 해야 한다.5
NVIDIA는 설치 과정에서 발생할 수 있는 환경 문제를 사전에 진단하기 위해 ‘Isaac Sim Compatibility Checker’라는 경량 애플리케이션을 제공한다. 복잡한 설치 과정을 시작하기 전에 이 검사기를 실행하는 것은 선택이 아닌 필수 절차이다. 이 도구는 사용자의 시스템이 Isaac Sim을 실행하기 위한 모든 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 충족하는지 자동으로 검증하여 시간 낭비를 줄이고 잠재적인 실패 요인을 미리 식별해준다.10
omni.isaac.sim.compatibility_check.sh 스크립트를 실행한다.omni.isaac.sim.compatibility_check.bat 파일을 더블 클릭하여 실행한다.Isaac Sim 5.0의 설치는 단일화된 절차가 아니며, 사용자의 최종 목표와 개발 워크플로우에 따라 전략적으로 선택해야 하는 여러 경로를 제공한다. 이 선택은 단순한 초기 설정의 차이를 넘어, 프로젝트의 장기적인 확장성, 유지보수성, 그리고 협업 방식에까지 영향을 미치는 중요한 아키텍처 결정이다. 예를 들어, 초기에는 Python 스크립팅만 고려하여 pip 설치를 선택했으나, 추후 프로젝트가 확장되어 C++로 작성된 핵심 확장 기능을 수정해야 할 필요가 생긴다면, 기존 환경을 폐기하고 소스 코드 빌드 방식으로 완전히 전환해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 설치를 시작하기 전에 각 방법론의 장단점을 명확히 이해하고 자신의 프로젝트 생애주기에 가장 적합한 경로를 신중하게 선택해야 한다.
| 기준 (Criteria) | 소스 코드 빌드 (Source Build) | PIP 설치 (PIP Installation) | Docker 컨테이너 (Docker Container) |
|---|---|---|---|
| 주 사용 목적 | 핵심 확장 기능 개발, 디버깅, 최대 수준의 커스터마이징 | Python 스크립팅, Jupyter Notebook 통합, 기존 Python 프로젝트에 연동 | 원격/클라우드 서버 배포, CI/CD 파이프라인, 환경 재현성 보장 |
| 소스 코드 접근성 | 모든 Isaac Sim 확장 기능 소스에 직접 접근 및 수정 가능 | 제한적. Python API만 사용 가능하며, 핵심 로직은 사전 컴파일된 바이너리 | 제한적. 컨테이너 내부의 사전 빌드된 애플리케이션을 사용 |
| 설치 난이도 | 높음 (컴파일러, 종속성 등 수동 설정 필요) | 중간 (Python 가상 환경 및 GLIBC 버전 등 고려 필요) | 낮음 (단일 명령어로 환경 구축 가능) |
| 환경 격리/재현성 | 낮음 (호스트 시스템에 직접 의존) | 중간 (Python 가상 환경을 통해 격리) | 매우 높음 (완벽하게 격리되고 재현 가능한 환경 제공) |
| 권장 사용자 | 고급 개발자, 연구자, 플랫폼 기여자 | Python 개발자, 데이터 과학자, RL 연구자 | DevOps 엔지니어, 클라우드 기반 연구팀 |
이 방법은 Isaac Sim의 내부 동작을 깊이 이해하고, C++로 작성된 확장 기능의 소스 코드를 직접 수정하거나 디버깅해야 하는 고급 개발자 및 연구자에게 가장 적합하다. 최대의 유연성과 제어권을 제공하지만, 가장 복잡한 설치 과정을 요구한다.5
1단계: 저장소 복제 (Cloning the Repository)
터미널을 열고 다음 명령어들을 순서대로 실행하여 공식 GitHub 저장소를 복제하고, Git LFS를 통해 대용량 에셋 파일들을 다운로드한다.
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacSim.git isaacsim
cd isaacsim
git lfs install
git lfs pull
이 과정은 네트워크 속도에 따라 상당한 시간이 소요될 수 있다.5
2단계: 빌드 실행 (Running the Build)
소스 코드 다운로드가 완료되면, 각 운영체제에 맞는 빌드 스크립트를 실행한다. 이 스크립트는 필요한 Omniverse Kit SDK와 의존성 라이브러리들을 다운로드하고, 소스 코드를 컴파일하여 실행 가능한 애플리케이션을 생성한다.
gcc --version 및 g++ --version 명령어로 시스템 기본 컴파일러가 GCC 11로 설정되어 있는지 반드시 확인해야 한다. 확인 후, 다음 명령어를 실행한다../build.sh
5
Windows: Windows 운영체제는 기본적으로 파일 경로 길이를 260자로 제한한다. 이로 인해 빌드 과정에서 파일 누락 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 피하려면, isaacsim 저장소를 C:\ 드라이브 직속과 같이 가능한 한 짧은 경로에 위치시킨 후, 다음 명령어를 실행한다.
build.bat
5
3단계: 애플리케이션 실행 (Running the Application)
빌드가 성공적으로 완료되면, _build/[platform]/release 디렉토리에 실행 파일이 생성된다. ([platform]은 linux-x86_64 또는 windows-x86_64 이다.)
Linux:
cd _build/linux-x86_64/release
./isaac-sim.sh
Windows:
cd _build/windows-x86_64/release
isaac-sim.bat
최초 실행 시, Omniverse 플랫폼 사용에 대한 라이선스 계약(EULA) 동의 창이 나타나며, 동의해야만 진행할 수 있다.5 또한, 셰이더 캐시 생성 등으로 인해 상당한 로딩 시간이 소요될 수 있다.
이 방법은 Isaac Sim을 하나의 Python 라이브러리처럼 취급하여, 기존 Python 개발 환경(예: Conda, venv)이나 Jupyter Notebook에 손쉽게 통합하고자 하는 사용자에게 이상적이다. 시뮬레이션의 제어 및 자동화를 Python 코드로만 수행하는 경우에 매우 효율적이다.16
1단계: 가상 환경 설정 (Virtual Environment Setup)
Isaac Sim과의 호환성을 위해 Python 3.11 버전이 반드시 필요하다. 시스템에 설치된 다른 Python 프로젝트와의 충돌을 방지하기 위해, 격리된 가상 환경을 생성하는 것이 강력히 권장된다.
Conda 사용 시:
conda create -n env_isaaclab python=3.11
conda activate env_isaaclab
venv 사용 시 (Linux):
python3.11 -m venv env_isaaclab
source env_isaaclab/bin/activate
17
2단계: 종속성 설치 (Installing Dependencies)
가상 환경이 활성화된 상태에서, pip를 최신 버전으로 업그레이드하고, Isaac Sim이 요구하는 CUDA 지원 PyTorch 버전을 설치한다.
pip install --upgrade pip
pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
17
3단계: Isaac Sim 설치 (Installing Isaac Sim)
NVIDIA의 공식 PyPI 인덱스를 통해 Isaac Sim 패키지를 설치한다. [all,extscache] 옵션은 모든 추가 기능과 캐시된 확장 기능을 함께 설치하여, 첫 실행 시 다운로드 시간을 단축시켜 준다.
pip install "isaacsim[all,extscache]==5.0.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
17
주요 고려사항:
pip 설치 방식은 GLIBC 2.34 버전 이상을 요구한다. Ubuntu 20.04 (기본 GLIBC 2.31)와 같은 구형 배포판에서는 ld.so 관련 오류가 발생하며 설치가 실패할 수 있다. ldd --version 명령어로 시스템의 GLIBC 버전을 확인하고, 요구 사항을 충족하지 못하면 소스 빌드 방식으로 전환해야 한다.17pip 설치 시에도 Windows의 경로 길이 제한 문제가 발생할 수 있다. 시스템 설정에서 ‘긴 경로 지원(long path support)’을 활성화하면 관련 오류를 예방할 수 있다.16이 방법은 원격 고성능 서버나 클라우드 인프라(예: AWS, GCP, NVIDIA Brev)에서 Isaac Sim을 실행하거나, 팀원 간에 완벽하게 동일한 개발 및 실행 환경을 보장하고자 할 때 가장 강력한 솔루션이다. 모든 종속성이 컨테이너 이미지 내에 패키징되어 있어 “내 컴퓨터에서는 됐는데”와 같은 문제를 원천적으로 차단한다. 이 방법은 Linux 호스트에서만 지원된다.1
1단계: 사전 준비 (Prerequisites)
호스트 Linux 시스템에 Docker와 NVIDIA GPU를 컨테이너에서 사용할 수 있게 해주는 NVIDIA Container Toolkit이 반드시 설치되어 있어야 한다.5
2단계: 컨테이너 이미지 가져오기 (Pulling the Container Image)
NVIDIA의 공식 컨테이너 레지스트리(NGC)에서 Isaac Sim 5.0 이미지를 다운로드한다.
docker pull nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.0.0
1
3단계: 컨테이너 실행 (Running the Container)
다운로드한 이미지를 사용하여 컨테이너를 실행한다. 컨테이너 내부에는 다양한 실행 스크립트가 미리 준비되어 있다.
GUI 애플리케이션 실행 (로컬 디스플레이 필요):
runapp.sh 스크립트를 사용한다.
헤드리스 모드 실행 (원격 접속용):
runheadless.sh 스크립트를 실행하면 WebRTC 스트리밍 서비스가 활성화된다. 이후 로컬 머신의 웹 브라우저에서 http://<서버_IP>:8211/streaming/webrtc-client/ 주소로 접속하여 원격으로 GUI를 제어할 수 있다.19
워크스테이션 설치와의 차이점:
Docker 컨테이너 버전은 워크스테이션 설치와 몇 가지 중요한 차이점이 있다. 컨테이너에는 협업 및 에셋 관리를 위한 Nucleus 서버가 포함되어 있지 않다. 기본적으로 에셋은 Omniverse 클라우드 서버에서 직접 스트리밍하여 사용하며, 컨테이너 내부의 Isaac Sim 루트 디렉토리는 /isaac-sim으로 고정된다.19
과거 Isaac Sim 버전을 사용해 본 사용자들은 Omniverse Launcher를 통한 ‘원클릭’ 설치에 익숙할 수 있다. 그러나 Isaac Sim 5.0부터 이 방식은 더 이상 유효하지 않다. 현재 Omniverse Launcher의 ‘Install’ 버튼은 실제 설치 프로세스를 시작하는 대신, 관련 공식 문서 페이지로 사용자를 안내하는 외부 링크(External Link) 역할만 수행한다.21 이는 Isaac Sim이 단순한 GUI 애플리케이션에서 개발자 중심의 프레임워크로 전환되었음을 보여주는 상징적인 변화이다. 따라서 모든 신규 사용자는 Launcher를 통한 설치를 시도하는 대신, 본 가이드에서 설명하는 세 가지 방법론(소스 빌드, PIP, Docker) 중 하나를 선택하여 진행해야 한다.8
Isaac Sim을 설치한 후 처음 실행할 때는 인내심이 필요하다. 애플리케이션은 초기 구동 시, 렌더링 성능 최적화를 위해 시스템의 GPU에 맞는 셰이더(shader)를 컴파일하고 캐시를 생성한다. 또한, pip 설치의 경우 필요한 의존성 확장 기능들을 원격 레지스트리에서 다운로드한다. 이 과정은 시스템 사양에 따라 5분에서 10분, 혹은 그 이상 소요될 수 있으며, 이 시간 동안 애플리케이션이 멈춘 것처럼 보일 수 있다. 이는 정상적인 일회성 프로세스이며, 이 과정이 완료된 후의 후속 실행은 수십 초 내로 매우 빠르게 이루어진다.5
사용자 설정 초기화: 만약 실행 중 문제가 발생하거나 이전 설정과의 충돌이 의심될 경우, --reset-user 플래그를 사용하여 모든 사용자 설정을 초기 기본값으로 되돌릴 수 있다. 이는 깨끗한 상태에서 문제를 진단하는 데 매우 유용하다.
# 예시 (Linux)
./isaac-sim.sh --reset-user
13
셰이더 캐시 예열: 대규모 스크립트나 중요한 데모를 실행하기 전에, warmup.sh 스크립트를 사용하여 미리 셰이더 캐시를 생성해 둘 수 있다. 이는 실제 실행 시 로딩 시간을 최소화하는 데 도움이 된다.
# 컨테이너 내에서 실행
./warmup.sh
19
설치가 성공적으로 완료되었는지 확인하는 가장 확실한 방법은 간단한 물리 시뮬레이션을 직접 실행해보는 것이다. 이 검증 과정은 GUI 워크플로우와 스크립트 워크플로우 두 가지 방식으로 수행할 수 있으며, 두 방식 모두 성공해야 Isaac Sim의 핵심 기능이 정상적으로 작동한다고 판단할 수 있다.
GUI 워크플로우 검증:
isaac-sim.selector.sh 또는 isaac-sim.bat 실행).File > New를 클릭하여 새로운 빈 스테이지(Stage)를 생성한다.23Create > Physics > Ground Plane.23Create > Shape > Cube.23Script Editor 워크플로우 검증:
상단 메뉴 바에서 Window > Script Editor를 클릭하여 스크립트 편집기 창을 연다.
아래의 Python 코드를 복사하여 스크립트 편집기에 붙여넣는다. 이 코드는 GUI에서 수행한 것과 동일한 작업을 프로그래밍 방식으로 실행한다.
import omni.usd
from pxr import Gf, UsdGeom
from omni.isaac.core.world import World
from omni.isaac.core.objects import cuboid
# 새로운 World 객체 생성
world = World(stage_units_in_meters=1.0)
# 바닥면 추가
world.scene.add_default_ground_plane()
# 큐브 추가
fancy_cube = world.scene.add(
cuboid.VisualCuboid(
prim_path="/World/Fancy_Cube",
position=Gf.Vec3f(0, 0, 1.0),
scale=Gf.Vec3f(0.5, 0.5, 0.5),
color=Gf.Vec3f(1.0, 0, 0),
)
)
# 월드 초기화 및 시뮬레이션 시작 준비
world.reset()
# 시뮬레이션 단계 실행 (예시)
for i in range(100):
world.step(render=True)
스크립트 편집기 하단의 ‘Run’ 버튼을 클릭하여 코드를 실행한다.
검증: 뷰포트에 빨간색 큐브가 생성되고, 코드가 실행됨에 따라 중력에 의해 아래로 떨어지는지 확인한다. 이 과정이 성공하면 Python Core API가 올바르게 작동함을 의미한다.23
기본적으로 Isaac Sim은 필요한 로봇, 센서, 환경 등의 에셋을 NVIDIA의 클라우드 서버(Nucleus)에서 스트리밍하여 사용한다. 그러나 인터넷 연결이 없거나 제한적인 보안 환경(air-gapped)에서 작업해야 하는 경우, 모든 에셋을 로컬 디스크에 다운로드하여 오프라인으로 사용할 수 있도록 설정해야 한다.
로컬 에셋 팩 다운로드:
NVIDIA는 전체 에셋을 포함하는 ‘Isaac Sim Assets Complete Pack’을 제공한다. 이 팩은 여러 개의 분할 압축 파일로 구성되어 있다. Linux에서는 aria2c와 같은 다중 연결 다운로드 도구를 사용하면 빠르게 다운로드할 수 있다.
# aria2 설치 (Ubuntu)
sudo apt install aria2
# 다운로드 디렉토리로 이동
cd ~/Downloads
# 분할 파일 다운로드 (URL은 공식 문서에서 최신 버전 확인 필요)
aria2c "https://download.isaacsim.omniverse.nvidia.com/isaac-sim-assets-complete-5.0.0.zip.001"
aria2c "https://download.isaacsim.omniverse.nvidia.com/isaac-sim-assets-complete-5.0.0.zip.002"
aria2c "https://download.isaacsim.omniverse.nvidia.com/isaac-sim-assets-complete-5.0.0.zip.003"
19
에셋 폴더 구성:
다운로드한 모든 분할 압축 파일들을 하나의 폴더에 모아 압축을 해제한다. 압축 해제 후, 모든 에셋이 ~/isaacsim_assets/Assets/Isaac/5.0와 같은 단일 루트 폴더 구조 아래에 위치하도록 정리해야 한다. 이 루트 폴더는 내부에 NVIDIA와 Isaac 두 개의 하위 폴더를 반드시 포함해야 한다.19
Isaac Sim 설정 파일 수정:
Isaac Sim이 클라우드 대신 로컬 에셋 경로를 참조하도록 설정 파일을 수정해야 한다. 이 설정 파일은 /apps/isaacsim.exp.base.kit이다. 텍스트 편집기로 이 파일을 열고, 아래와 같이 두 개의 설정을 추가하거나 수정한다.
// isaacsim.exp.base.kit 파일 내용 중 일부
{
//... 다른 설정들...
"persistent.isaac.asset_root.default": "file:///home/<username>/isaacsim_assets",
"exts.\"omni.isaac.asset_browser\".folders": {
"Isaac": "file:///home/<username>/isaacsim_assets/Assets/Isaac/5.0"
}
//... 다른 설정들...
}
persistent.isaac.asset_root.default: Python API(get_assets_root_path())가 참조하는 기본 에셋 루트 경로를 지정한다.
exts.”omni.isaac.asset_browser”.folders: Isaac Sim GUI의 에셋 브라우저에 표시될 폴더 경로를 지정한다.
Isaac Sim 5.0과 같이 복잡한 시뮬레이션 프레임워크에서는 다양한 문제가 발생할 수 있다. 효과적인 문제 해결을 위해서는 체계적인 접근이 필수적이다. 문제가 발생했을 때, 가장 먼저 해야 할 일은 터미널에 출력되는 에러 메시지를 정확히 복사하고, 관련 로그 파일을 확인하는 것이다. Isaac Sim의 로그 파일은 일반적으로 Linux에서는 ~/.nvidia-omniverse/logs/Kit/Isaac-Sim, Windows에서는 %userprofile%\.nvidia-omniverse\logs\Kit\Isaac-Sim에 위치한다.19
문제를 공식 개발자 포럼이나 Discord 커뮤니티에 질문할 때는, 단순히 “작동하지 않는다”고 보고하는 대신, 문제 재현을 위한 최소한의 단계, 전체 에러 메시지, 그리고 자신의 시스템 환경(OS 버전, GPU 모델, NVIDIA 드라이버 버전, Python 버전, 설치 방법 등)을 명확하게 명시해야 한다. 이는 커뮤니티와 개발자가 문제의 원인을 신속하게 파악하고 정확한 해결책을 제시하는 데 결정적인 도움을 준다.6
OSError:... fbgemm.dll 오류:
fbgemm.dll 파일을 로드하는 데 필요한 Microsoft Visual C++ (MSVC) 빌드 도구가 시스템에 설치되어 있지 않기 때문에 발생한다.omni.kit.telemetry 확장 기능 로딩 실패(오류 코드 206)와 같은 예기치 않은 오류가 발생할 수 있다.C:\isaacsim과 같이 가능한 한 루트에 가까운 짧은 경로에 복제하거나 설치한다. 또는 Windows 10/11에서 그룹 정책 편집기(gpedit.msc)나 레지스트리 편집을 통해 ‘Win32 긴 경로 사용’ 옵션을 활성화하여 이 제한을 해제할 수 있다.13pip를 사용하여 Isaac Sim을 설치할 때 Inconsistency detected by ld.so 또는 유사한 링커 오류가 발생하는 경우, 이는 시스템의 GNU C 라이브러리(GLIBC) 버전이 pip 패키지가 빌드된 환경의 GLIBC 버전(2.34 이상)보다 낮기 때문이다. 예를 들어, Ubuntu 20.04 LTS는 기본적으로 GLIBC 2.31을 사용하므로 이 문제가 발생한다.pip 설치 대신 소스 코드 빌드 방식을 사용해야 한다. 소스 빌드는 호스트 시스템의 GLIBC 버전에 맞춰 컴파일되므로 이 문제를 우회할 수 있다.17Windows에서 실행 시 검은 화면:
원인: 일부 시스템에서 기본 그래픽 API인 DirectX 12와 드라이버 간의 호환성 문제로 렌더링이 실패하여 검은 화면만 표시될 수 있다.
해결책: Isaac Sim을 시작할 때 --vulkan 커맨드라인 인자를 추가하여 렌더링 백엔드를 Vulkan으로 강제 변경한다.
isaac-sim.bat --vulkan
26
애플리케이션이 응답 없음(Not Responding) 또는 멈춤(Hang):
원인 분석: 이 문제는 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 첫째, 최초 실행 시 셰이더 캐싱 과정에서 발생하는 정상적인 지연일 수 있다.15 둘째, 사용자 설정 파일(
user.config)이 손상되었을 수 있다. 셋째, 지원되지 않는 운영체제(예: Ubuntu 24.04)에서 실행하여 호환성 문제가 발생했을 수 있다.27 넷째, Windows에서 특정 UI 동작(예: Extensions 창의 종속성 창 클릭)이 버그를 유발할 수 있다.28
해결책:
--reset-user 플래그를 사용하여 애플리케이션을 실행, 손상된 설정 파일을 무시하고 기본값으로 시작한다.13~/.cache/ov (Linux) 또는 %userprofile%\AppData\Local\ov\cache (Windows) 폴더를 수동으로 삭제하여 캐시를 완전히 재생성하도록 유도한다.C:\Users\[사용자명]\.nvidia-omniverse\config 폴더 내의 .toml 파일들을 삭제한 후 Isaac Sim을 재시작한다.28VRAM 부족으로 인한 ERROR_OUT_OF_DEVICE_MEMORY 오류:
CPU 성능 저하:
원인: 많은 Linux 배포판, 특히 노트북에서는 전력 소모를 줄이기 위해 CPU 주파수 조절 정책(governor)이 기본적으로 ‘powersave’ 모드로 설정되어 있다. 이 모드는 CPU 클럭을 낮게 유지하여 시뮬레이션, 특히 물리 계산 성능에 병목을 일으킬 수 있다.
해결책: 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 모든 CPU 코어의 governor를 ‘performance’ 모드로 변경한다. 이 모드는 CPU가 항상 최대 클럭으로 작동하도록 하여 성능을 극대화한다.
echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor
25
과도한 로그 출력:
./isaac-sim.sh --/log/level=error --/log/fileLogLevel=error --/log/outputStreamLevel=error
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성능 프로파일링:
apt를 통한 드라이버 설치는 편리하지만, 기존 드라이버와의 충돌이나 커널 버전과의 비호환성 문제를 일으킬 수 있다.sudo apt-get purge nvidia-* 명령어로 완전히 제거한 후, NVIDIA 공식 웹사이트에서 시스템에 맞는 .run 설치 파일을 다운로드하여 수동으로 설치하는 것이다. 이 방식은 시스템에 최적화된 설치를 보장한다.10Illegal instruction (core dumped) 또는 Vulkan 관련 오류가 발생한다면, 이는 거의 항상 호스트 머신의 NVIDIA 드라이버가 컨테이너 내부의 CUDA 및 그래픽 라이브러리와 호환되지 않기 때문이다.NVIDIA Isaac Sim 5.0의 설치는 사용자의 구체적인 목표와 기술적 배경에 따라 맞춤형 접근이 필요하다. 본 가이드에서 제시한 세 가지 핵심 설치 방법론-소스 코드 빌드, PIP 설치, Docker 컨테이너-은 각각 명확한 장단점을 가지며, 최적의 선택은 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라진다.
성공적인 첫걸음을 위해서는 자신의 프로젝트가 장기적으로 어떤 방향으로 나아갈지를 예측하고, 그에 맞는 설치 경로를 신중하게 선택하는 것이 무엇보다 중요하다.
Isaac Sim은 빠르게 발전하는 플랫폼이며, 그 방대한 기능과 가능성을 모두 활용하기 위해서는 지속적인 학습과 커뮤니티의 도움이 필수적이다. 설치 과정이나 사용 중에 문제가 발생했을 때, 또는 새로운 기능에 대한 정보를 얻고자 할 때 다음의 리소스들을 적극적으로 활용하는 것이 좋다.
이러한 리소스들을 통해 지식을 확장하고 커뮤니티와 교류함으로써, Isaac Sim 5.0이 제공하는 강력한 로보틱스 시뮬레이션의 잠재력을 최대한 활용할 수 있을 것이다.
| NEW Isaac Sim 5.0 | Installation & Changes - YouTube, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=axy1Ze8mJd8&pp=0gcJCf8Ao7VqN5tD |
| Exploring Omniverse Isaac Sim in 2024: Study Notes, Useful Tips & Tricks | Jianing Yang, 8월 20, 2025에 액세스, https://jedyang.com/post/omniverse-isaac-sim-study-notes-2024/ |
| Isaac Sim 5.0 Developer Preview | Isaac Sim Office Hours - YouTube, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=fJLw-iOlLhs |
| Getting Started with Isaac Sim | Isaac Sim Office Hours - YouTube, 8월 20, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=VL4mbskJSVI&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD |