포괄적이면서 산업을 선도하는 자율주행 자동차(AV) 소프트웨어 플랫폼을 소개합니다! 이를 통해 자동차 제조사, 트럭 제조사, 로보택시 기업과 전 세계 스타트업들이 안전하고 지능적인 교통 혁신을 대규모로 도입할 수 있게 됩니다.
이번 발표는 VivaTech에서 열린 NVIDIA GTC Paris에서 공개했는데요. 현재 풀스택 NVIDIA DRIVE AV 소프트웨어 플랫폼은 완전한 생산 단계에 들어갔습니다. NVIDIA의 가속화된 컴퓨팅 기술과 결합된 이 플랫폼은 자동차 산업에 AI 기반 모빌리티를 위한 강력한 기반을 제공합니다. 또한, 자율주행과 고도로 자동화된 차량 분야에서 수조 달러 규모의 글로벌 기회를 열어주죠. 소비자에게는 더 안전한 여행과 손쉬운 운전 경험을 제공합니다.
안전제일: 통합 풀스택 소프트웨어 접근 방식
NVIDIA DRIVE의 유연한 모듈식 접근 방식은 고객이 전체 스택이나 하위 집합을 채택했을 때 특정 요구 사항에 따라 확장할 수 있도록 지원하는데요, 안전 인증을 받은 NVIDIA의 견고한 AV 소프트웨어 아키텍처는 실시간 센서 융합과 OTA(over-the-air) 업데이트를 통한 지속적인 개선을 뒷받침하죠.
이러한 확장성을 통해 자동차 제조업체는 레벨 2++와 레벨 3 차량에서 주변 인식, 자동 차선 변경, 주차, 능동 안전 등 ADAS(advanced driver-assistance) 기능의 하위 집합을 배포할 수 있습니다. 또한, 기술과 규제가 변화함에 따라 더 높은 수준의 자동화로 원활하게 전환할 수 있죠.
NVIDIA의 3가지 컴퓨터 솔루션은 NVIDIA의 풀스택, 엔드 투 엔드 AV 소프트웨어를 강화합니다. 이는 AV 개발 파이프라인 전체를 아우르며, 대규모 자율주행 자동차의 안전한 배포에 관한 문제를 해결하도록 설계됐는데요. 3가지 컴퓨터에는 다음이 포함됩니다.
- AI 모델 훈련과 AV 소프트웨어 개발을 위한 NVIDIA DGX 시스템과 GPU
- NVIDIA OVX 시스템에서 실행되는 NVIDIA Omniverse와 NVIDIA Cosmos 플랫폼. 이는 시뮬레이션, 합성 데이터 생성을 통해 자율주행 시나리오를 테스트하고 검증하며, 스마트 팩토리 운영을 최적화합니다.
- 실시간 센서 데이터를 처리해 안전하고 고도로 자동화된 자율주행 기능을 구현하는 차량 내 자동차 등급 컴퓨터인 NVIDIA DRIVE AGX.
생성형 AI와 엔드 투 엔드 모델 접근법 수용하기
대부분의 교통사고는 부주의나 오판 등 인적 요인과 관련이 있는데요. 이는 곧 안전한 도로를 만들 때 엄청난 잠재력이 존재한다는 것을 의미하기도 합니다. 따라서 자동차 업계는 도로 안전을 개선하는 AI 기반 시스템 개발에 몰두하고 있습니다. 그러나 복잡한 물리적 세계를 안전하게 주행할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 것은 매우 어려운 일이죠.
전통적으로 AV 소프트웨어 개발은 모듈식 접근 방식에 기반해 인식, 예측, 계획, 제어를 위한 독립된 구성 요소로 이뤄져왔습니다. 이러한 접근 방식에는 이점이 있지만, 대규모 개발을 방해하는 잠재적인 비효율과 오류가 발생할 수 있죠.
NVIDIA DRIVE AV 소프트웨어는 이러한 기능을 통합해 센서 데이터를 처리하고 차량 동작을 직접 제어합니다. 여기에는 인간 주행 행동에 대한 대규모 데이터세트로 훈련된 딥 러닝과 파운데이션 모델이 사용되는데요. 더 이상 사전 정의된 규칙이나 기존의 모듈식 파이프라인은 필요하지 않습니다. 그 결과, 차량은 방대한 양의 실제, 합성 주행 행동 데이터를 학습해 사람과 같은 의사 결정으로 복잡한 환경과 시나리오에서 안전하게 운행할 수 있습니다.
AV 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint를 사용하면 개발 파이프라인을 더욱 강화할 수 있습니다. 이는 AV 훈련, 테스트, 검증을 위한 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션의 구현을 가능하게 하죠. 개발자는 이를 NVIDIA의 3가지 컴퓨터 솔루션과 결합하면 수천 마일의 실제 주행 거리를 수십억 마일의 가상 주행 거리로 변환할 수 있습니다. 따라서 데이터 품질이 향상됨과 동시에, 효율적이고 확장 가능하며 지속적으로 개선되는 AV 시스템이 구현됩니다.
NVIDIA Halos로 엔드 투 엔드 안전성 강화
안전은 모든 AV에서 가장 중요한 요소입니다. 이를 위해 올해 초 포괄적인 엔드 투 엔드 안전시스템인 NVIDIA Halos가 출시됐는데요. 클라우드에서 자동차에 이르기까지 안전한 AV 개발과 배포를 보장하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, AI 모델과 도구를 통합합니다. Halos는 시뮬레이션, 훈련, 배포 전반에 걸쳐 AV 안전을 위한 가드레일을 제공하며, 도합 15,000년의 엔지니어링 업력으로 뒷받침됩니다.
이 안전 프레임워크의 핵심은 자율주행을 위한 NVIDIA DriveOS 안전 인증 ASIL B/D 운영 체제인데요, 이 운영 체제는 안전한 차량 운행을 위한 견고하고 안정적인 기반을 마련하며, 엄격한 자동차 안전 표준을 충족시켜 줍니다.
교통의 미래, 지금 여기에서
오늘날 NVIDIA의 AV 스택은 Halos와 지능적인 적응형 센서 지원을 통해 안전하고 지능적인 모빌리티를 가속화하는 도구, 컴퓨팅 성능, AI 파운데이션 모델을 제공합니다.
지난 10여 년 이상 유럽 자동차 산업과 협력하며 자동차 혁신을 이끌어왔는데요. 유럽 전역은 물론 전 세계의 주요 완성차 제조사, 부품 공급업체, 모빌리티 스타트업들과 파트너십을 맺고 있습니다.
이러한 협업은 차량 콕핏부터 차량 설계, 엔지니어링, 제조 방식까지 자동차 전반을 혁신하고 있으며, 물리 AI와 가속 컴퓨팅을 통해 고도화된 자율주행 자동차 개발을 가능하게 하고 있습니다.
또한, VivaTech에서 열린 NVIDIA GTC Paris에서는 운송 업계가 공장 계획, 차량 설계, 시뮬레이션에 걸쳐 NVIDIA Omniverse와 Cosmos를 어떻게 활용하고 있는지 선보였습니다.
또한, 컴퓨터 비전과 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR) 콘퍼런스에서 열린 엔드 투 엔드 자율주행 그랜드 챌린지(End-to-End Autonomous Driving Grand Challenge)의 최정상에 올랐는데요. 실제 데이터와 합성 데이터를 모두 사용해 더 안전하고 스마트한 자율주행 자동차를 개발하는 기술을 만들고, 차량이 예기치 않은 주행 상황에 대처할 수 있도록 한 공로를 인정받은 것입니다. 이로써 엔드 투 엔드 부문에서 2년 연속 1위를 차지했으며, 3회 연속 CVPR 자율주행 그랜드 챌린지 상을 수상했습니다.
VivaTech에서 진행된 NVIDIA 젠슨 황 CEO의 NVIDIA GTC Paris 키노트를 통해 주요 발표 내용들을 확인하고, 보다 다양한 기술 업데이트는 GTC Paris 세션을 살펴보세요.
소프트웨어 제품 정보는 공지에서 확인하세요.