자율주행 자동차(AV)의 혁명이 다가온 지금, NVIDIA는 20년 넘게 쌓아 온 자동차 컴퓨팅, 소프트웨어, 안전 전문성을 활용해 클라우드에서 차량에 이르는 혁신을 주도하고 있습니다.
미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 글로벌 AI 콘퍼런스 NVIDIA GTC에서는 모빌리티 산업의 여러 리더가 함께했습니다. 이들은 승용차, 트럭, 상업용 차량 등에 걸쳐 NVIDIA 기술을 활용한 최신 성과를 선보였죠.
모빌리티 산업의 리더들은 NVIDIA의 세 가지 핵심적인 가속 컴퓨팅 플랫폼을 활용하고 있습니다. 이는 바로 데이터센터에서 AI 기반 스택을 훈련하는 NVIDIA DGX 시스템, NVIDIA OVX 시스템을 기반으로 시뮬레이션과 합성 데이터를 생성하는 NVIDIA Omniverse와 NVIDIA Cosmos, 그리고 안전하면서 고도로 자동화되고 자율화된 주행 기능을 위해 실시간 센서 데이터를 처리하는 NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨터를 말합니다.
이들은 수조 달러 규모의 자동차 산업에 종사하는 제조업체와 개발자에게 기능적으로 안전한 지능형 모빌리티 솔루션을 설계, 제조, 배포할 수 있는 새로운 가능성을 선사합니다. 따라서 소비자에게 더 안전하고 스마트하며 즐거운 경험을 제공할 수 있죠.
승용차의 혁신
미국 최대 자동차 제조업체인 제너럴 모터스(General Motors, GM)는 NVIDIA와 협력해, NVIDIA 가속 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 차세대 차량, 공장, 로봇 개발과 구축에 나서고 있습니다. 또한, GM은 AI 모델의 훈련을 위해 NVIDIA GPU 플랫폼에 투자해 온 바 있죠.
이제 양사의 협업은 Omniverse와 Cosmos를 활용한 공장 계획 최적화뿐만 아니라, NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨터로 가속화된 차세대 차량의 대규모 배포까지 확대되고 있습니다. 이를 통해 GM은 자사 비전, 기술력, 노하우에 맞춘 물리 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 보다 궁극적으로는 더 안전하고 스마트하며, 접근성이 향상된 모빌리티를 실현할 수 있게 됩니다.
볼보자동차(Volvo Cars)는 자사 차세대 전기차에 NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨터를 사용하고 있습니다. 또한, 자회사 젠스액트(Zenseact)는 NVIDIA DGX 플랫폼을 활용하는데요. 이를 통해 센서 데이터를 분석하고 맥락화하고, 새로운 인사이트를 발견하며, 전반적인 차량 성능과 안전을 향상시킬 미래 안전 모델을 훈련합니다.
레노보(Lenovo)는 로보틱스 기업 뉴로(Nuro)와 협력해, 안전과 안정성, 편의성을 중시하는 레벨 4 자율주행 자동차를 위한 강력한 엔드 투 엔드 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨팅을 기반으로 합니다.
트럭 운송 분야의 발전
NVIDIA의 AI 기반 기술은 트럭 운송을 강화해 운송 인력 부족, 전자 상거래 수요 증가, 높은 운영 비용처럼 시급한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 안전하고 신뢰 가능한 NVIDIA DRIVE AGX는 효율적인 자율주행을 위한 강력한 연산 성능을 제공해, 도로 안전과 물류 효율성을 대규모로 향상시키죠.
가틱(Gatik)은 이스즈(Isuzu Motors)의 화물 전용 클래스 6, 7 트럭에 필요한 온보드 AI 처리를 위해 DRIVE AGX를 통합하고 있습니다. 이들 트럭은 타이슨 푸드(Tyson Foods), 크로거(Kroger), 로블로(Loblaw) 등 포춘(Fortune) 500대 고객사에게 무인으로 다양한 물품의 중간 단계 배송을 제공합니다.
우버 프레이트(Uber Freight) 역시 현재와 미래의 자사 운송 차량에 AI 컴퓨팅 백본으로 DRIVE AGX를 채택해 효율성을 지속적으로 향상시키고 배송업체의 운송 비용을 절감하고 있습니다.
토크(Torc)는 자율주행 트럭에 사용되는 확장 가능한 물리 AI 컴퓨팅 시스템을 개발하고 있죠. 이 시스템은 NVIDIA DRIVE AGX 차량용 컴퓨팅과 NVIDIA DriveOS 운영 체제를 플렉스(Flex)의 주피터(Jupiter) 플랫폼, 그리고 제조 역량과 함께 사용합니다. 이를 통해 2027년으로 예정된 토크의 제품화와 시장 진입을 지원합니다.
DRIVE AGX에 대한 수요 증가
NVIDIA DRIVE AGX Orin 플랫폼은 오늘날 지능형 차량의 AI 두뇌 역할을 수행합니다. NVIDIA DRIVE AGX Thor 중앙집중식 차량용 컴퓨터를 기반으로 제작된 양산 차량이 도로에 등장하면서 차세대 모빌리티 시대는 이미 도래하고 있죠.
마그나(Magna)는 글로벌 자동차 부품 공급업체로, NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반 DRIVE Thor 플랫폼의 급증하는 수요를 충족하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 플랫폼은 생성형 AI, 비전 언어 모델, 거대 언어 모델(LLM)을 포함한 가장 까다로운 워크로드를 위해 설계됐습니다. 마그나는 DRIVE AGX Thor 기반 주행 시스템을 개발해 자동차 제조업체의 차량 로드맵에 통합할 예정입니다. 이를 통해 능동적인 안전, 편의 기능과 차내 AI 경험을 제공할 전망입니다.
시뮬레이션과 데이터: AV 개발의 기반
올해 초 NVIDIA는 자율주행 자동차 훈련, 테스트, 검증을 위해 풍부한 3D 월드를 생성하는 참조 워크플로우인 AV 시뮬레이션용 Omniverse Blueprint를 발표했다. 이는 NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델(world foundation model, WFM)을 포함하기 위해 확장되고 있으며, 사실적인 데이터 변형을 증폭합니다.
올해 1월 CES에서 공개된 Cosmos는 이미 자동차 산업에서 도입되고 있는데요. 플러스(Plus)는 Cosmos의 물리 AI 모델을 슈퍼드라이브(SuperDrive) 기술에 적용해 레벨 4 자율주행 트럭 개발을 가속화하고 있습니다.
포어텔릭스(Foretellix)는 Cosmos Transfer WFM을 활용해 센서 시뮬레이션 시나리오에 날씨와 조명 등의 조건을 추가하고 있습니다. 이를 통해 더욱 다양한 상황을 구현할 수 있도록 Blueprint 통합을 확장하고 있죠. 엠시티(Mcity)는 자사 AV 테스트 시설의 디지털 트윈에 Blueprint를 통합해 카메라, 라이더, 레이더, 초음파 센서 데이터의 물리 기반 모델링을 지원하고 있습니다.
오픈 소스 AV 시뮬레이터를 제공하는 칼라(CARLA)는 Blueprint를 통합해 충실도 높은 센서 시뮬레이션을 구현합니다. 글로벌 시스템 통합 업체인 캡제미니(Capgemini)는 칼라의 Omniverse 통합을 최초로 활용해 AV 개발 플랫폼에서 향상된 센서 시뮬레이션을 수행할 예정입니다.
NVIDIA는 렉사(Nexar)의 광범위한 고품질 엣지 케이스 데이터를 사용해 NVIDIA Cosmos의 시뮬레이션 기능을 학습하고 미세 조정하고 있습니다. 렉사는 Cosmos, 신경 인프라 모델, NVIDIA DGX Cloud 플랫폼을 활용해 AI 개발을 강화하고 AV 훈련, 고해상도 매핑, 예측 모델링을 개선하고 있습니다.
NVIDIA AI Enterprise로 차내 경험 개선
모빌리티 산업의 리더들은 DRIVE AGX에서 실행되는 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼을 통합해, 생성형 AI와 에이전틱 AI(Agentic AI)로 차내 경험을 향상시키고 있습니다.
세렌스 AI(Cerence AI)는 GTC에서 차세대 에이전틱 차량 내 사용자 경험을 발전시킬 새로운 LLM 기반 AI 어시스턴트 플랫폼인 세렌스 xUI를 선보입니다. 세렌스 xUI 하이브리드 플랫폼은 클라우드에서 실행되며, NVIDIA DRIVE AGX Orin에서 우선 최적화돼 차내에서도 실행 가능하죠.
세렌스 xUI의 밑바탕인 CaLLM 언어 모델 제품군은 오픈 소스 파운데이션 모델을 기반으로 하며, 세렌스 AI의 자동차 데이터 세트에서 미세 조정됩니다. 세렌스 AI는 NVIDIA AI Enterprise를 활용하고 NVIDIA TensorRT-LLM 라이브러리와 NVIDIA NeMo를 통해 추론 성능을 강화하며 CaLLM을 최적화했죠. 이를 통해 엣지와 클라우드에서 풍부한 운전자 경험을 제공하는 중앙 에이전틱 오케스트레이터 역할을 수행합니다.
사운드하운드(SoundHound)는 NVIDIA DRIVE AGX와 함께 엣지에서 생성형 AI를 사용하는 차세대 차내 음성 어시스턴트를 시연할 예정입니다. 이를 통해 클라우드 기반 LLM 인텔리전스를 차량에 직접 적용해 차내 경험을 향상시킬 계획입니다.
자율주행의 복잡성과 NVIDIA의 안전 우선 솔루션
안전은 고도로 자동화된 자율주행 차량을 대규모로 도로에 선보이는 데 있어 초석이 되는 요소입니다. 그러나 AV 구축은 막대한 컴퓨팅 성능과 정확성, 안전을 위한 확고한 의지가 필요한 작업으로, 오늘날 가장 복잡한 컴퓨팅 과제 중 하나로 꼽힙니다.
AV와 고도로 자동화된 자동차는 모빌리티를 가장 필요로 하는 사람들에게 확장해, 사고를 줄이고 생명을 구할 수 있습니다. 이를 이행하기 위해 NVIDIA는 NVIDIA Halos를 개발했죠. NVIDIA Halos는 클라우드에서 차량에 이르기까지 안전한 AV 개발을 위한 차량 아키텍처, AI 모델, 칩, 소프트웨어, 도구, 서비스를 통합하는 풀스택 종합 안전 시스템입니다.
NVIDIA는 이번 GTC에서 제1회 AV Safety Day를 기념하며, 자동차 안전 프레임워크와 구현에 대해 심층적으로 논의했습니다.
또한, Automotive Developer Day를 주최해, 엔드 투 엔드 AV 개발과 최신 성과에 대한 세션을 진행했죠.
AV 개발자를 위한 새로운 도구
NVIDIA는 클라우드에서 차량에 이르기까지 엔드 투 엔드 스택의 개발과 배포를 가속화하기 위해 설계된 새로운 자동차용 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 출시했습니다. 모셔널(Motional)의 누씬(nuScenes) 데이터 세트를 활용하는 새로운 차내 애플리케이션을 위한 새로운 NIM 마이크로서비스에는 다음이 포함됩니다.
- BEVFormer: 멀티 프레임 카메라 데이터를 한눈에 파악 가능한 표현으로 융합하는 최첨단 트랜스포머 기반 모델
- SparseDrive: 모션 예측과 계획을 동시에 수행해 안전한 계획 궤적을 출력하는 엔드 투 엔드 자율주행 모델
NVIDIA는 자동차 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 다양한 종류의 모델을 제공합니다. 여기에는 이미지와 텍스트로부터 임베딩을 생성하는 멀티모달 트랜스포머 모델인 NV-CLIP, 멀티모달 이해와 AI 기반 인식을 위해 이미지와 비디오를 쿼리하고 요약하는 비전 언어 모델인 Cosmos Nemotron 등이 포함됩니다.
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