당신의 첫 번째 슈퍼컴퓨터가 자동차일 수 밖에 없는 8가지 이유
안녕하세요, 엔비입니다. 오늘은 슈퍼컴퓨터에 대해 이야기해보고자 하는데요, ‘슈퍼컴퓨터’하면 무엇이 가장 먼저 떠오르시나요? 대중적으로 널리 알려진 슈퍼컴퓨터를 꼽아보자면, 기상청에서 날씨예측을 담당하는 슈퍼컴퓨터가 대표적이라 할 수 있겠죠.
그렇다면, 언제쯤 우리 주변에서도 쉽게 슈퍼컴퓨터를 찾아볼 수 있게 될까요? 여기에 대한 해답은, 올해 CES 2016과 디트로이트 모터쇼에서 화제에 오른 ‘자율주행 자동차’에서 찾을 수 있습니다.
만약 슈퍼컴퓨터에 바퀴를 장착한다면, 어떤 일이 벌어질까? 아마도 그 자동차는 당신이 원하는 곳을 어디든지 안전하게 데려다 주고, 운전의 고단함에서 벗어나 주행 중에도 편하게 휴식을 즐길 수 있도록 할 텐데요.
이렇듯 운전자의 안전과 삶의 질을 모두 책임지는 진정한 스마트카를 구현하기 위해서는, 제대로 된 인공지능을 자동차에 심어줄 필요가 있는데요. 이것이 바로 엔비디아가 자동차를 위한 인공지능 슈퍼컴퓨터, ‘드라이브(DRIVE) PX 2’를 선보인 이유입니다. 엔비디아는 세계 최고의 GPU 기술을 기반으로 자동차에 탑재되는 컴퓨터에게 초인적인 인지 능력과 상황판단 능력을 제공하고 있습니다.
머지않아 실현될 자율주행 자동차의 시대는, 당신의 첫 번째 슈퍼컴퓨터가 바로 이 ‘자율주행 자동차’일 수 밖에 없다는 의미이기도 합니다. 그럼 왜 자동차에 슈퍼컴퓨터가 반드시 필요한지, 그 이유를 살펴보도록 할까요?
자율주행 자동차의 핵심 기술, ‘인공지능’
(오직 차세대 인공지능만이 자동차가 도로 위에서 마주할 수 있는 상황들에 대한 적응력과 이해력을 가질 수 있습니다.)
아무리 실력이 뛰어난 개발자라고 해도, 주행 상황 중 발생하는 무수히 많은 상황과 다양한 변수들을 소프트웨어에 미리 입력할 수는 없습니다. 자율주행 자동차가 도로 위에서 발생하는 모든 상황에 적절하게 대응하기 위해서는, 주변 환경을 빠짐 없이 정확하게 인식할 수 있는 첨단 센서 기술과 함께, 축적되는 주행 데이터를 학습하며 계속해서 진화하는 인공지능의 일종인 딥 러닝이 필수인데요. 이미 딥 러닝 기술은 인간의 수준을 넘어서는 높은 인식률을 나타내고 있다고 하니, 자율주행 자동차의 안정성에 대해 불안감을 느끼시는 분들도 이제 안심해도 될 듯 하네요. ^^
인공지능을 현실화하는 엔비디아의 GPU
GPU는 병렬 컴퓨팅을 기반으로 제작되기 때문에, 인간의 두뇌를 모방한 복잡한 수학적 모델인 ‘딥 뉴럴 네트워크(이하DNN)’에 이상적이라 할 수 있습니다. 이러한 DNN은 강력한 성능의 컴퓨터를 통해 방대한 양의 데이터를 처리하는 과정에서 지능을 갖추기 위한 훈련이 진행되는데요. 여기서 동시에 많은 데이터를 빠르게 처리하는데 있어 강점을 지닌 병렬 컴퓨팅이 빛을 발하는 것입니다. 또한 DNN은 데이터가 제공되면 제공될수록, 더욱 똑똑해질 수 있다는 점에서 자율주행과 어울리는 맞춤형 기술이라 할 수 있답니다.
도로 위의 인공지능, 엔비디아 드라이브 PX
자율주행 자동차를 위한 엔비디아의 인공지능 슈퍼컴퓨터 드라이브(DRIVE) PX 2는 초당 24조 번의 딥 러닝 작업을 수행할 수 있는 성능을 자랑합니다. 마치 150대의 맥북 프로를 동시에 활용하는 것과 맞먹는 수준의 성능이라니, 놀랍지 않나요? ^^ 특히 기존의 차량용 컴퓨터들은 대부분 자동차 트렁크 전체를 차지하는 규모였던 것과 달리, 드라이브 PX 2는 태블릿 PC 크기의 사이즈로 공간활용성도 대폭 향상되었습니다.
자동차 제조사들을 위한 확장형 플랫폼, 드라이브 PX
엔비디아는 드라이브 PX 2를 첨단 운전자 지원 시스템에서 완전한 자율주행에 이르기까지 모든 역할을 수행할 수 있도록 설계했는데요. 적게는 운전자 지원 시스템만을 위한 싱글 프로세서와 공랭식 시스템 구성에서부터, 크게는 본격적인 자율주행을 위한 최대 4개의 프로세서와 수랭식 시스템까지 다양하게 구성됩니다. 다만 드라이브 PX 2는 어떤 경우에서든 확장 가능한 하나의 아키텍처를 기반으로 하며, 이를 통해 세계에서 가장 진보된 슈퍼컴퓨터를 구동합니다.
누구든 활용할 수 있는 오픈 플랫폼, 드라이브 PX
(엔비디아의 드라이브 PX 2는 자율주행 분야에 인공지능 혁명을 일으키고 있는 개방형 GPU 아키텍처를 기반으로 설계되었습니다.)
아우디, BMW, 포드, 메르세데스-벤츠 등 유명 자동차 브랜드를 비롯해, ZMP(RoboTaxi의 제조사) 등 다양한 자동차 관련 기업들은 이미 자율주행 자동차를 위한 연구 개발에 엔비디아의 인공지능 플랫폼을 도입하고 있는데요. 다시 말해, 엔비디아의 드라이브 PX는 개방형 플랫폼으로 제공되며, 현재 50 개 이상의 자동차 제조사, 공급업체, 소프트웨어 개발사 및 스타트업에서 드라이브 PX를 DNN 개발에 활용하고 있습니다.
나날이 안전해지는 자동차 기술
GPU는 이미 20~30배 빠른 속도로 DNN의 훈련 과정을 가속화하고 있습니다. 수개월씩 걸리던 훈련 기간이, 이젠 일 단위로 빨리진 것이죠. 덕분에 자율주행 자동차는 초인적 수준의 상황 인지 능력을 통해 항상 경계를 늦추지 않는 완전한 두뇌를 갖게 되었답니다. 더 많은 데이터가 네트워크를 통해 자동차들 사이에서 공유될수록, 점점 더 똑똑해지기도 하죠. ^^
곧 등장하는 인공지능 자동차
지난 CES 2016에서 볼보는 자율주행 프로젝트 ‘DRIVE ME’를 운영하는데 있어, 그들의 XC90 SUV 차량 100대에 엔비디아 드라이브 PX 2를 탑재한다고 발표했습니다. 이 프로젝트는 볼보의 고향이라 할 수 있는 스웨덴의 예테보리 시 인근의 공공 도로에서 진행된다고 하는데요. 안전의 대명사, 볼보와 엔비디아의 딥 러닝 기술의 만남이 과연 어떤 시너지 효과를 일으킬지, 벌써부터 기대가 되네요. ^^
오토모티브 슈퍼컴퓨팅에 투자하세요
최근 GM은 차량 공유 서비스 리프트(Lyft)와 함께 자율주행 기술에 5억 달러를 투자할 것을 발표했으며, 토요타는 인공지능 연구에 10억 달러의 예산을 책정한 바 있습니다. 그리고 바로 얼마 전, 미국 정부는 자율주행 기술 및 인프라 지원에 무려 40억 달러의 투자 계획을 대대적으로 발표했었죠.
이것은 단지 시작에 불과합니다. 엔비디아의 목표는 그 종류에 관계 없이, 모든 자동차에서 운전자가 자율주행 기술의 혜택을 제공 받을 수 있도록 하는 것입니다. 자동차에 슈퍼컴퓨터를 탑재하는 것은, 곧 부상과 사망으로 연결될 수 있는 교통사고의 감소를 의미하기 때문이죠. 엔비디아는 자율주행 자동차의 본격적인 등장이 그 전례가 없는 새로운 교통의 혁신을 제공하며 자동차에게 있어 새로운 가능성을 보여줄 것이라 확신하고 있답니다. ^^