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엔비디아, 완전자율주행 택시용 AI 컴퓨터 ‘페가수스’ 공개전 세계 25개 이상 업체, 엔비디아 CUDA GPU 기반 레벨5 로봇택시 개발 착수

   
▲ 로봇택시용 AI 컴퓨터 엔비디아 ‘드라이브 PX 페가수스’

[아이티데일리] 엔비디아(CEO 젠슨 황)는 완전자율주행 로봇택시 개발을 위해 설계된 세계 최초의 인공지능 컴퓨터를 공개했다고 11일 밝혔다.

독일 뮌헨에서 10일부터 12일까지(현지시간) 진행되는 ‘GTC 유럽(GTC Europe)’ 행사에서 공개된 이 새로운 시스템에는 ‘페가수스(Pegasus)’라는 코드명이 부여됐다. ‘페가수스’는 레벨5 자율주행 차량의 데이터 처리를 위해 엔비디아 ‘드라이브 PX(DRIVE PX)’ AI 컴퓨팅 플랫폼을 확장한 버전으로, 초당 320조 회의 연산이 가능해 이전 버전인 ‘드라이브 PX2’ 대비 10배 이상 우수한 성능을 제공한다.

엔비디아에 따르면 현재 ‘드라이브 PX’ 플랫폼에 기반해 개발 작업을 진행 중인 225개의 파트너사 가운데, 25개 이상의 업체들이 엔비디아 ‘쿠다(CUDA)’ GPU를 이용해 완전자율주행 로봇택시를 개발하고 있다. 이들이 개발 중인 차량의 트렁크는 작은 데이터센터와 유사해 서버급의 엔비디아 GPU를 장착한 컴퓨터 여러 대가 랙을 이뤄 탑재돼 있으며, 해당 컴퓨터에서 딥러닝, 컴퓨터 비전 및 병렬 컴퓨팅 알고리즘이 실행된다. 그러나 현재는 크기, 전력 수요, 비용으로 인해 양산용 차량에 적용되기는 아직 어렵다는 게 엔비디아의 설명이다.

로봇택시는 막대한 연산 과정을 필요로 한다. 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 한다. 뿐만 아니라, 이러한 모든 과정이 가장 높은 수준의 안전성을 보장할 수 있도록 여러 단계에 걸쳐서 반복적으로 이뤄져야 한다. 무인 자동차는 오늘날 최첨단 차량과 비교했을 때 최소 50배에서 100배 가량의 집중적인 연산력이 요구된다.

엔비디아 ‘드라이브 PX 페가수스’는 고성능 AI 프로세서를 기반으로 한다. 여기에 엔비디아 ‘볼타(Volta)’ 아키텍처 기반의 임베디드 GPU를 탑재한 엔비디아의 최신 ‘자비에(Xavier)’ 시스템온칩(SoC) 프로세서 2개와 별도의 차세대 GPU 2개, 딥러닝과 컴퓨터 비전 알고리즘의 가속화를 위한 하드웨어가 결합돼 있다. ‘페가수스’ 시스템은 완전 자율주행 차량을 위한 막대한 연산 기능을 제공하면서, 크기는 자동차 번호판 정도에 불과해 에너지 소모 및 비용을 대폭 감소시킨다.

‘페가수스’는 업계 최고 안전 등급인 ‘ASIL D’ 인증에 맞게 디자인됐으며, CAN(controller area network), 플렉스레이(Flexray), 16개의 카메라/레이더/라이다/초음파 전용 고속 센서, 여러 개의 10Gb 이더넷 커넥터 등 다양한 자동차용 입출력 장치로 구성돼 있다. 통합 메모리 대역폭의 경우 초당 1테라바이트를 상회한다. 이러한 클라우드-차량 연결(cloud-to-car) 접근 방식 덕분에 차량이 수명 주기 내내 무선 업데이트를 받아 새로운 기능 및 역량을 추가할 수 있다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “완전한 자율주행 차량의 개발은 사회적으로 가장 중요한 시도 중 하나이자 구현하기 가장 어려운 도전 중 하나다. 페가수스의 획기적인 AI 컴퓨팅 성능과 효율성은 업계가 이러한 비전을 실현하기 위해 필수적”이라며, “무인 자동차는 새로운 라이드 쉐어링 및 카 쉐어링 서비스의 등장을 가능케 할 것이며 사무실, 거실 혹은 호텔 객실 같은 느낌의 새로운 자동차 유형이 등장할 것이다. 여행객들은 가고자 하는 목적지 및 여정 중간에 하려는 활동에 따라 원하는 종류의 자동차를 부르기만 하면 된다. 우리 사회의 미래는 완전히 달라질 것”이라고 말했다.

한편, ‘페가수스’는 2018년 하반기부터 엔비디아 자동차 분야 파트너사들에게 제공될 예정이다. 현재 엔비디아 ‘드라이브웍스(DriveWorks)’ 소프트웨어 및 엔비디아 ‘드라이브 PX2’ 시스템 구성은 자율주행 차량 및 알고리즘 개발을 진행 중인 개발업체들에게 공개돼있는 상태다. 자세한 사항은 관련 공식 페이지에서 확인할 수 있다.

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