향후 자동차 업계의 미래로 꼽히는 ‘자율주행차’의 구현에 있어 AI는 빼 놓을 수 없는 핵심 기술로 꼽힌다. 그리고 엔비디아의 GPU 기술은 AI 기술의 구현에서 필요한, 빠른 개발과 실시간성의 정확한 처리가 가능한 시스템을 구성하는 데 있어서도 높은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되고 있다. 이에 엔비디아는 자사의 GPU 기술을 기반으로, AI 모델의 개발을 위한 고성능 인프라와 차량에 탑재되는 드라이브 플랫폼, 그리고 자율주행차 구현을 위한 시스템의 충분한 검증을 위한 시뮬레이션 플랫폼에 이르기까지, 자율주행차의 구현에 필요한 AI 솔루션 전반을 제공하고 있다고 소개했다.
엔비디아는 자율주행차의 구현에 있어, AI의 개발을 위해서는 ‘DGX’와 쿠다 소프트웨어 생태계를, 이렇게 개발된 모델을 차량에 탑재해 활용하기 위한 플랫폼으로는 ‘DRIVX AGX’ 하드웨어와 ‘DRIVE AV’, ‘DRIVE IX’ 등의 소프트웨어 등을 제공하고 있다. 그리고 충분히 안전성이 검증된 자율주행차의 구현을 위한 ‘시뮬레이션’ 솔루션으로는, ‘드라이브 컨스텔레이션’과 ‘DRIVE SIM’을 통해, ‘DRIVE AGX’ 기반 시스템을 장착한 가상의 차량이 실제 환경에 가까운 다양한 조건의 가상 환경을 주행함으로써, 자율주행차를 위한 AI 모델과 시스템의 신뢰성을 검증할 수 있을 것이라 소개했다.
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| ▲ 대니 샤피로 엔비디아 오토모티브 담당 시니어 디렉터 |
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| ▲ 엔비디아는 자율주행차 구현을 위한 AI 솔루션 전반을 제공하고 있다고 밝혔다 |
엔비디아 오토모티브 담당 시니어 디렉터 대니 샤피로(Danny Shapiro)는 이 자리에서, 엔비디아는 그래픽, 데이터센터 HPC, 자동차 등 다양한 유형의 컴퓨팅에 집중하고 있다고 밝혔다. 그리고 GPU는 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경을 제공하며, 다양한 산업군에서 데이터 처리 성능을 가속하는 데 적극적으로 사용되고 있다고 소개했다. 또한 최근 높은 관심을 받는 AI도 GPU의 강점이 두드러지는 분야 중 하나이며, AI를 활용해 이미지에서 색을 생성하거나, 아주 자연스러운 합성이나 변형 등의 예도 소개된 바 있다고 덧붙였다.
AI는 트레이닝과 추론의 두 가지 단계로 구성된다. 이 중 ‘트레이닝’은 AI 모델을 개발하고 이에 따라 훈련을 진행하고, ‘추론’은 이렇게 만들어진 모델을 활용해 입력된 데이터에 따라 판단을 수행하는 단계다. 그리고 엔비디아의 솔루션 중 ‘트레이닝’ 단계를 위한 것으로는 DGX가 있으며, ‘추론’ 단계를 위한 것으로는 차량에 장착되는 ‘드라이브 AGX’ 같은 것이 있다고 소개했다. 또한 엔비디아는 추후 모든 종류의 차량들이 자율주행화 될 것으로 기대하며, 엔비디아는 이러한 변화의 중심에 있고, 자율주행차의 ‘두뇌’를 위한 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 역량을 제공하고 있다고 덧붙였다.
한편 엔비디아는 자율주행차의 구현에 필요한 ‘엔드 투 엔드’ AI 솔루션을 제공하고 있다고 강조했다. 트레이닝 단계를 위해서는 DGX와 쿠다 소프트웨어, 그리고 차량에 탑재되어 주행 상황에서의 AI 활용을 위한 ‘드라이빙’ 단계에서는 엔비디아의 드라이브 AGX와 AV/IX 등의 소프트웨어를 아우르는 드라이브 플랫폼, 그리고 개발과 검증을 위한 시뮬레이션 환경에서는 ‘드라이브 컨스텔레이션(Drive Constellation)’과 드라이브 심(Drive Sim) 소프트웨어 등을 제공하고 있다.
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| ▲ 자율주행 시스템의 충분한 검증을 위한 시뮬레이션 시스템 ‘드라이브 컨스텔레이션’ |
차량이 주행할 때 사람이 보는 길의 풍경과 센서가 보는 풍경은 사뭇 다른 모습을 보인다. 그리고 AI는 차량이 주행할 때 다양한 카메라와 센서 등을 통해 주위의 사물과 상황을 파악하고, 이를 딥 뉴럴 네트워크를 이용해 실시간 분석, 상황을 파악하고 대응하게 된다. 이 때, AI는 현재 상황을 파악하는 데 있어 하나의 딥 뉴럴 네트워크를 사용하는 것이 아니라, 다양한 목적을 가진, 다양한 유형의 딥 뉴럴 네트워크를 동시에 활용한다. 이에 자율 주행 차량에는 높은 수준의 연산 성능이 필요하며, 엔비디아는 자사의 드라이브 플랫폼이 슈퍼컴퓨터급 역량을 차량에 제공해, 이를 구현할 수 있게 한다고 밝혔다.
AI 구현을 위한 인프라 측면에서 엔비디아의 역량을 보여주는 사례는 ‘DGX 슈퍼팟(DGX SUPERPOD)’이 꼽혔다. 성능 측면에서는 Top500 리스트에서 22위에 올라 있는 이 시스템은 96대의 DGX-2H를 멜라녹스의 네트워크 패브릭으로 연결, 총 1,536개의 V100 텐서 코어 GPU를 운영한다. 엔비디아는 이 시스템을 기반으로 기업들에 자율주행차 개발 속도를 향상시키는 AI 인프라를 제공하며, 9.4페타플롭의 처리 능력을 제공해 안전한 자율주행 차량에 요구되는 수많은 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시킬 수 있게 한다.
자율주행차의 구현에 있어, 충분한 검증을 위해 실제 차량이 수백만 마일을 달려야 하는 점은 시간과비용 등 현실적인 측면에서 어려움으로 꼽힌다. 현실적으로, 20대의 테스트 차량이 1년간 달릴 수 있는 거리는 약 백만 마일 정도라는 것이다. 그리고 엔비디아는 이런 현실을 극복할 수 있는 방법으로 자율주행 자동차 시뮬레이션 플랫폼 ‘드라이브 컨스텔레이션(Drive Constellation)’을 소개했다. 두 개의 병렬 서버로 구성된 데이터센터 솔루션인 이 ‘드라이브 컨스텔레이션’은 시뮬레이터가 GPU 기술을 기반으로 주행을 위한 가상 세계를 생성하고, 이 가상 세계를 차량용 컴퓨터가 포함된 시스템을 통해 주행 시뮬레이션을 진행하는 형태다.
이 시스템에서, 드라이브 컨스텔레이션 시뮬레이터(DRIVE Constellation Simulator)는 드라이브 심 (DRIVE Sim) 소프트웨어를 실행하는 엔비디아 GPU를 사용해 가상 세계에서 실시하는 가상 차량 주행으로부터 센서 출력을 생성한다. 또 다른 서버는 드라이브 컨스텔레이션 비히클(DRIVE Constellation Vehicle)로, 시뮬레이션 된 센서 데이터를 처리하는 드라이브 AGX AI 자동차 컴퓨터를 포함한다. 드라이브 컨스텔레이션 비히클이 내린 주행 결정은 드라이브 컨스텔레이션 시뮬레이터로 전송되며, 이를 통해 비트 정밀, 타이밍 정밀HIL(hardware-in-the-loop) 테스트를 할 수 있다. 이를 통해 다양한 도로와 교통 상황을 시뮬레이션에 반영, 더 많은 주행 테스트를 효과적으로 진행할 수 있다.
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| ▲ 미래의 자동차에서는 소프트웨어의 중요성이 더 강조될 것으로 기대된다 |
엔비디아 자비에(Xavier)는 자동화 머신을 위한 프로세서를 표방하며, 전통적인 연산 처리를 위한 Arm 기반 프로세서와 엔비디아 볼타(Volta) 아키텍처 기반의 텐서코어 GPU, 멀티미디어 엔진, 비전 액셀레이터, DLA, ISP 등 6개 유형의 프로세서와 가속기를 갖추고 있고, 이중화 구성을 통해 높은 시스템 신뢰성을 제공하고 있다고 소개했다. 그리고 6개 유형의 프로세서와 가속기를 갖춤으로써 자율주행차 등에서 다양한 센서와 알고리즘 등을 활용하는 데 있어, 어떠한 방법의 구현에서든지 최적화된 시스템 구성이 가능하도록 지원한다고 덧붙였다.
이와 함께, 향후에는 차량들도 ‘소프트웨어 정의’로 구현될 것으로 기대되며, 엔비디아는 이러한 소프트웨어 정의 기반 자동차의 구현을 지원하기 위한 다양한 기술을 플랫폼으로 구성해, 자동차 제조사들에 제공하고 있다고 밝혔다. 이 중, 차량에 탑재되는 시스템과 소프트웨어 측면에서는 주변 인식에서부터 위치 측정, 경로 계획에 이르기까지 완전한 자율주행에 필요한 기능들을 지원하는 ‘DRIVE AV’, 운전자와 승객 모두를 위한 AI 도우미의 개발과 운전자의 모니터링 등을 제공하는 ‘DRIVE IX’ 등이 ‘DRIVE AGX’ 하드웨어 플랫폼과 결합된다. 또한 시뮬레이션에서는 ‘드라이브 컨스텔레이션’과 함께, VR 기반의 테스트와 검증 환경을 제공하는 ‘DRIVE SIM’이 언급되었다.
한편, 엔비디아는 자사의 ‘드라이브’ 플랫폼이 가지는 중요한 특징으로 ‘열린 생태계’ 라는 점을 강조했다. 그리고 이 열린 생태계에는 전 세계의 주요 차량 제조사와 트럭 제조사 뿐 아니라, 모빌리티 서비스를 제공하는 사업자, 차량의 핵심 기술과 부품을 공급하는 티어1급 협력사는 물론, AI 부분에서의 ISV와 매핑, 시뮬레이션, 센서 기술 관련 기업들에 이르기까지 폭넓은 기업들이 참여하고 있다고 소개했다.
