엔비디아 “자율주행차 레벨3, 4, 구분 컴퓨팅 파워로 판단될 것”

[테크월드=이나리 기자] “자율주행차 레벨3, 레벨4 등의 구분은 컴퓨팅 파워에 따라 판단될 것이다” 

엔비디아는 9월 20일 미디어 세션에서 고도화된 자율주행차를 구현하기 위해서는 딥러닝, HD맵, 슈퍼컴퓨팅 SoC을 중요하게 생각하며 새롭게 오토모티브 사업을 전개해 나가고 있다고 밝혔다. 자율주행차는 첨단운전자지원시스템(ADAS), 차량과 사물 통신(V2X)를 위한 네트워크 기술 그리고 오토모티브에 최적화된 컴퓨팅 프로세서 등 최첨단 기술을 필요로 한다. 

차정훈 엔비디아코리아 상무는 “실제 주행 환경에서 주행 관련 변수의 범위는 무한대에 가깝기 때문에, 자동차가 스스로 주행하도록 모든 변수들에 관해 일일이 프로그래밍하는 것은 쉽지 않다. 그러나 인공지능을 통해 자동차에 주행 방법을 학습시키면 이런 학습 과정에서 자동차가 어떤 요소들에 주목하고 있는지도 확인할 수 있다”고 설명했다. 

이어서 “컴퓨팅화되고 있는 자율주행차는 사고가 나면 사람의 생명과 직결되기 때문에 PC와 달리 컴퓨팅이 멈추거나 에러가 발생되면 안 된다. 이런 이유로 자율주행차에 최적화된 새로운 컴퓨팅 솔루션이 필요하며, 자율주행차의 개발 단계인 레벨2, 레벨3, 레벨4에 대한 구분은 여러 센서와 데이터를 처리해야 하는 컴퓨팅 파워 기술에 따라 판단될 것이다”라고 강조했다.

엔비디아에 따르면 자율주행차 레벨3는 레벨2 보다 최대 5배 이상의 컴퓨팅 파워가 필요하고, 레벨4는 레벨3 보다 50배 이상의 컴퓨팅 파워가 필요하다고 말한다. 이를 위해 엔비디아는 자율주행차를 위한 디벨롭먼트 플랫폼을 2015년 처음 출시했고, 2016년 9월 자율주행차에 최적화된 ‘드라이브 PX2(Drive PX2)’를 출시해 글로벌 자동차 OEM사에게 공급해 나가고 있다고 밝혔다. 

드라이브 PX2는 파스칼(Pascal) GPU 아키텍처와 모바일 프로세서인 ‘파커(Parker)’ 기반의 단일 SoC(시스템 온 칩) 시스템이다. 이 제품은 10와트(W) 규모의 전력 소비만으로도 차량의 방대한 데이터를 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 통해 처리할 수 있는 것이 특징이며, 고속도로 자율주행 운전, HD 지도 기능 포함하는 오토크루즈 기능에 최적화되게 설계됐다. 

이 외에도 엔비디아는 드라이브 PX를 지원하는 소프트웨어 드라이브웍스(DriveWorks)와 엔비디아 드라이브 PX가 탑재돼 레벨4 수준의 자율주행 구현을 위해 설계된 단일칩 프로세서 자비에(Xavier)도 공급하고 있다. 

차정훈 상무는 “인공지능에서 처리해야 하는 데이터 양이 방대해지면서 기존의 CPU 중심에서 GPU의 중심으로 변화된 것처럼 인공지능 기반의 자율주행차도 더 강력한 퍼포먼스를 위해 MCU를 넘어 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 필요로 한다”며 “엔비디아는 도요타, 아우디, 테슬라, 볼보 등 자동차 제조사들과 협업하고 있어 2020년이면 고속도로에서 자율주행이 가능한 레벨3 수준의 자동차가 양산화될 것으로 기대한다”고 전했다.