세계 최초의 로봇택시용 AI 컴퓨터 발표한 엔비디아

엔비디아가 독일 뮌헨 현지 시간 10일부터 12일까지 진행되는 ‘GTC 유럽(GTC Europe)’에서 완전자율주행 로봇택시 개발을 위해 설계된 세계 최초의 인공지능 컴퓨터를 공개했습니다.

페가수스(Pegasus)라는 코드명이 부여된 이 새로운 시스템은 레벨5 자율주행 차량의 처리를 위해 엔비디아 드라이브 PX(NVIDIA® DRIVE™ PX) AI 컴퓨팅 플랫폼을 확장한 버전으로, 초당 320조 회의 연산이 가능해 이전 버전인 엔비디아 드라이브 PX 2 대비 10배 이상 우수한 성능을 제공합니다.

 

세계 최초의 로봇택시용 AI 컴퓨터, 엔비디아 드라이브 PX 페가수스

 

이에 따라 엔비디아 드라이브 PX 페가수스는 운전자가 탑승할 필요가 없으며, 운전자를 위한 자동차 핸들, 페달, 미러도 없어 차량 내부가 거실이나 사무실과 같은 느낌을 주는 완전자율주행이 가능한 새로운 차량의 등장을 가능케 할 전망입니다. 또한 탑승자의 요구에 따라 목적지에 안전하게 도착하므로 노약자와 장애인을 포함해서 모두에게 이동성을 제공합니다.

출·퇴근을 위한 이동 중에도 업무, 휴식, 식사, 수면을 취할 수 있어 운전자들은 그 동안 낭비했던 시간을 새롭게 활용할 수 있는데요. 또한 주행 중 피로나 부상 혹은 주의력 분산으로 인한 교통사고를 예방할 수 있으며, 도로 안전 강화 및 정체 완화, 현재 주차장으로 사용중인 토지의 활용도 가능합니다.

엔비디아 드라이브 PX 플랫폼에 기반해서 개발 작업을 진행 중인 225개의 파트너사 가운데 25개 이상의 업체들이 엔비디아 CUDA GPU를 이용해 완전자율주행 로봇택시를 개발 중입니다. 현재 이들이 개발 중인 차량의 트렁크는 작은 데이터센터와 유사해 서버급의 엔비디아 GPU를 장착한 컴퓨터 여러 대가 랙을 이루어 탑재되어 있으며, 해당 컴퓨터에서 딥 러닝, 컴퓨터 비전 및 병렬 컴퓨팅 알고리즘이 실행되는데요. 그 크기, 전력 수요, 비용으로 인해 아직 양산용 차량에 적용되기는 어렵습니다.

로봇택시는 막대한 연산 과정을 필요로 합니다. 고해상도의 360도 전방위 카메라와 라이다(lidar, 광선 레이더)를 통해 주변을 인식하고, 센티미터 단위의 정확성으로 스스로의 위치를 파악하며, 주변의 차량 및 사람들의 움직임을 추적해 목적지까지 안전하고 편안한 경로를 계획해야 합니다. 뿐만 아니라, 이러한 모든 과정이 가장 높은 수준의 안전성을 보장할 수 있도록 여러 단계에 걸쳐서 반복적으로 이루어져야 합니다. 무인 자동차는 오늘날 최첨단 차량과 비교했을 때에 최소 50배에서 100배 가량의 집중적인 연산력이 요구됩니다.

엔비디아의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “완전한 자율주행 차량의 개발은 사회적으로 가장 중요한 시도 중 하나이자 구현하기 가장 어려운 도전 중 하나입니다”라고 말하면서 “페가수스의 획기적인 AI 컴퓨팅 성능과 효율성은 업계가 이러한 비전을 실현하기 위해 필수적이지요”라고 말했습니다.

이어, “무인 자동차는 새로운 라이드 쉐어링 및 카 쉐어링 서비스의 등장을 가능케 할 것입니다. 사무실, 거실 혹은 호텔 객실 같은 느낌의 새로운 자동차 유형이 등장할 것이고, 여행객들은 가고자 하는 목적지 및 여정 중간에 하려는 활동에 따라 원하는 종류의 자동차를 부르기만 하면 될 것입니다. 우리 사회의 미래는 완전히 달라질 전망입니다”라고 말했습니다.

 

다양한 업계 지원

사실상 거의 모든 차량 제조사, 운송 서비스 기업 및 스타트업들이 엔비디아 AI 기술을 이용해 레벨5 차량 개발에 착수 중인데요.

Zoox의 CEO 겸 공동설립자인 팀 켄틀리-클레이(Tim Kentley-Klay)는 “엔비디아는 확실히 알고 있으며, 엔비디아 드라이브 PX 페가수스를 통해 우리가 레벨5를 구현할 수 있도록 지원할 것입니다”이라고 말했습니다.

옵티머스 라이드(Optimus Ride)의 회장 겸 공동설립자인 세르탁 캐러맨(Sertac Karaman)은 “엔비디아 드라이브 PX 페가수스를 우리의 자율주행 차량의 프로덕션 단계에 적용할 계획입니다”라고 말했습니다.

샤오디 호우(Xiaodi Hou) 투심플(TuSimple) CTO는 “엔비디아 드라이브 PX 페가수스 플랫폼의 획기적인 AI 성능과 역량은 우리의 자율주행 트럭의 안정성 및 안전성 구현을 가능하게 해줄 것입니다”라고 말했습니다.

한편, 드미트리 폴리슈크(Dmitry Polischuk), Yandex.Taxi의 자율주행 총괄은 “엔비디아 드라이브 PX 2는 우리의 자율주행 프로토타입에서 두뇌 역할을 담당하고 있으며, 엔비디아 드라이브 PX 페가수스의 적용을 손꼽아 기다리고 있습니다”라고 말했습니다.

칼 이아네마(Karl Iagnemma), NuTonomy의 CEO 겸 공동설립자는 “NuTonomy는 레벨5를 구축 중으로, 페가수스는 레벨5 시스템의 지원에 필요한 플랫폼입니다”라고 전했습니다.

IHS Markit의 자동차 담당 책임 애널리스트인 루카 드 앰브로기(Luca De Ambroggi)는 “오늘날, 수십 개의 업체들이 로봇택시 개발을 위해 경쟁 중이지만, 진정한 무인 자동차의 구현에 필요한 막대한 연산 수요가 이들의 걸림돌입니다”라며, “새로운 엔비디아 드라이브 PX 페가수스는 무인 자동차라는 환상적인 비전을 실현하고자 노력하고 있는 자동차 제조사, 스타트업 및 자동차 산업 생태계에 양산을 향한 길을 제시하고 있습니다”라고 밝혔습니다.

 

제품 사양

엔비디아 드라이브 PX 페가수스는 고성능 AI 프로세서를 기반으로 하는데요. 여기에 엔비디아 볼타™(NVIDIA Volta™) 아키텍처 기반의 임베디드 GPU를 탑재한 엔비디아의 최신 자비에(Xavier) 시스템온칩(SoC) 프로세서 2개와 별도의 차세대 GPU 2개, 딥 러닝과 컴퓨터 비전 알고리즘의 가속화를 위한 하드웨어가 결합되어 있습니다. 페가수스 시스템은 완전 자율주행 차량을 위한 막대한 연산 기능을 제공하면서 크기는 자동차 번호판 정도에 불과해 에너지 소모 및 비용을 대폭 감소시킵니다.

페가수스는 업계의 최고 안전 등급인 ASIL D 인증에 맞게 디자인되었으며, CAN(controller area network), 플렉스레이(Flexray), 16개의 카메라/레이더/라이다/초음파 전용 고속 센서, 여러 개의 10Gbit 이더넷 커넥터 등 다양한 자동차용 입출력 장치로 구성되어 있습니다. 통합 메모리 대역폭의 경우 초당 1테라바이트를 상회합니다.

 

엔비디아 드라이브 PX 플랫폼

엔비디아 드라이브 PX 플랫폼은 레벨2+, 레벨3 기능을 제공하는 단일 모바일 프로세서 구성부터 완전한 레벨5 구현을 위한 여러 개의 모바일 프로세서 및 전용 GPU 조합에 이르기까지 다양하게 확장이 가능합니다. 이러한 다양한 시스템 구성이 단일의 오픈 소프트웨어 아키텍처 상에서 실행되므로, 차량 제조사 및 1차 부품업체의 경우, 고속도로에서의 오토크루즈(AutoCruise) 시스템부터 두 지점 간 이동을 위한 오토쇼퍼(AutoChauffeur) 시스템은 물론 완전 자율주행 차량을 위한 페가수스 시스템에 이르기까지 다양한 종류의 자율주행 솔루션에 대해 개발에서 프로덕션 단계로의 전환이 가능합니다.

엔비디아 드라이브 PX는 방대한 엔비디아 AI 컴퓨팅 솔루션 제품군 중 하나인데요. 데이터과학자는 데이터센터 내 엔비디아 DGX-1(NVIDIA DGX-1)™ AI 슈퍼컴퓨터 상에서 딥 뉴럴 네트워크를 트레이닝하고 별다른 어려움 없이 매끄럽게 차량 내 엔비디아 드라이브 PX 상에서 이를 실행할 수 있습니다. 통일된 아키텍처를 사용하므로, 데이터센터에서 실행한 엔비디아 드라이브 소프트웨어 알고리즘, 라이브러리 및 도구를 그대로 차량 내 추론 실행에 활용할 수 있습니다.

이러한 클라우드-차량 연결(cloud-to-car) 접근 방식 덕분에 차량이 수명 주기 내내 무선 업데이트를 받아 새로운 기능 및 역량을 추가할 수 있답니다.

 

판매 계획

페가수스는 2018년 하반기부터 엔비디아 자동차 분야 파트너사들에 제공될 예정입니다. 엔비디아 드라이브웍스(NVIDIA DriveWorks) 소프트웨어 및 엔비디아 드라이브 PX 2 시스템 구성은 자율주행 차량 및 알고리즘 개발을 진행 중인 개발업체들에 현재 공개되어 있는 상태입니다. 자세한 사항은 관련 공식 페이지(www.nvidia.com/drive)에서 확인할 수 있습니다.

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