자율주행의 사령탑 ‘인공지능 플랫폼’

[테크월드=신동윤 기자] 우리나라 옛 속담에 “구슬이 서말이라도 꿰어야 보배”라는 말이 있다. 아무리 훌륭한 데이터가 확보돼 있다고 해도, 이를 필요할 때 사용할 수 없다면 아무 소용이 없을 것이다. 이는 자율주행자동차에도 똑같이 적용된다. 자율주행 기술을 구현하기 위해 수많은 센서로 도배를 해 놓는다고 해도, 이를 처리해 유의미한 결과를 실시간으로 뽑아내지 못한다면 아무 의미가 없을 것이다.
특히 고속으로 이동하는 것을 목적으로 하는 자동차의 경우, 1~2초 분석 결과가 나온다면 이미 사고가 발생한 이후일 수도 있다. 예를 들어 고속도로에서 100km/h로 달리는 자동차가 있다고 한다면, 이 차량은 1초에 약 28m를 움직인다. 저 멀리 앞에 있는 차량이 브레이크를 밟는 것을 인지하고 판단해서 브레이를 밟으라는 명령을 내리는 데 1초 이상의 시간이 걸린다면 아마도 명령을 내리기도 전에 충돌이 사고가 일어나 있을 수도 있다.

최근에는 보다 빠르게 분석하고 이 결과를 바탕으로 이후의 행동을 판단해 명령을 내리는 과정이 실시간으로 이뤄질 수 있는 빠른 속도를 제공해야 한다. 이런 빠른 속도를 얻기 위해서는 두가지가 충족되야 한다. 첫번째는 당연하게도 빠른 성능의 컴퓨팅 성능이 필요하고, 두번째는 빠르게 분석하고 판단할 수 있는 알고리즘이 필요한 것이다.
최근에는 영상 분석이 많은 부분을 차지하는 자율주행 기술에서 이런 빠른 판단을 위한 최선의 선택은 딥러닝을 이용한 인공지능 기술을 적극적으로 활용하는 것이다. 그리고 이런 인공지능에 최적화된 높은 성능의 프로세서는 두말하면 잔소리다.
현재 자율주행을 위한 AI 컴퓨터는 인텔과 엔비디아가 양대 산맥을 이루고 있고, 르네사스, NXP, 퀄컴 등이 뒤를 이어 시장 개척에 나서고 있으며, 최근에는 전기자동차 제조업체인 테슬라가 자체 제작한 자율주행을 위한 컴퓨팅 플랫폼을 공개했다.

상용 레벨2+ 자율주행 솔루션 선보인 엔비디아
2005년 아우디와의 기술 협력을 시작으로 자동차 업계에 발을 들여놓기 시작한 엔비디아는 2017년 7월 공개된 2018 아우디 A8에 자사의 인공지능 플랫폼을 탑재해 세계 최초로 레벨3 자율주행차를 만드는데 기여했다.
엔비디아는 현존하는 자율주행 컴퓨터 중 가장 강력한 성능을 제공한다는 자비에(Xavier)를 보유하고 있으며 토요타, 보쉬와 파트너십을 체결하는 등 활발한 행보를 이어가고 있다.
엔비디아가 지난 2018년 12월에 발표한 ‘젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier)' 모듈은 한 손에 들어가는 소형 컴퓨터로 워크스테이션 서버급 성능을 제공할 뿐 아니라, 전력소모는 10W로 알람 시계만큼 낮은 것이 특징이다. 또한, 기업들은 젯슨 AGX 자비에 개발자 키트로 개발한 애플리케이션으로 대량 생산이 가능해 차세대 로봇과 오토노머스 머신을 일상생활에도 활용할 수 있다.
젯슨 AGX 자비에 모듈은 수 많은 AI 애플리케이션에 사용되고 있는 엔비디아 AI 플랫폼을 활용한다. 여기에는 개발자들이 신경망을 신속하게 훈련하고 배포하도록 지원하는 툴과 워크플로우 세트가 함께 제공된다. 젯슨 AGX 자비에 모듈은 젯팩(JetPack)과 딥스트림(DeepSteam) 소프트웨어 개발 키트로 개발된 애플리케이션을 지원한다. 젯팩은 엔비디아의 오토노머스 머신용 SDK로 AI, 컴퓨터 비전, 멀티미디어 등에 대한 지원을 포함한다.
엔비디아는 또한 지난 CES 2019에서 상용 레벨2+ 자율주행 솔루션인 ‘엔비디아 드라이브 오토파일럿(NVIDIA DRIVE AutoPilot)’을 공개했다. 이 시스템은 주행을 상시 감독하는 자율주행차가 내년에는 생산이 가능케 하는 여러 가지 인공지능 기술을 통합하고 있다.

CES 2019에서는 자동차 부품 제조업체인 콘티넨탈(Continental)과 ZF가 엔비디아 드라이브 오토파일럿에 기반한 레벨2+ 자율주행 솔루션을 발표했으며, 이는 2020년 생산에 들어갈 계획이다.
엔비디아 드라이브 오토파일럿은 레벨2+ 자율주행 솔루션으로, 자동차 제조업체들은 엔비디아 드라이브 오토파일럿을 활용해 보다 정교한 자율주행은 물론이고 지능형 조종석 지원, 시각화 기능을 제공할 수 있다.
엔비디아 드라이브 오토파일럿은 엔비디아 자비에 프로세서와 엔비디아 드라이브 소프트웨어를 통합해 많은 심층신경망(DNN)을 처리함으로써 높은 수준의 자율주행 인식을 구현한다. 또한, 차량 내외부의 주변 카메라 센서 데이터를 완벽하게 처리하는 동시에, 고속도로 병합, 차선 변경, 차선 분할이나 개인 맵핑을 포함한 완전 자율주행 오토파일럿 기능을 제공한다.

모빌아이 인수로 강력한 소프트웨어가 강점인 인텔
인텔은 2017년 3월 모빌아이를 17조 6000억 원에 인수한 후 캘리포니아에 자율주행 기술 연구소를 설립하고 BMW, 콘티넨탈과 함께 2021년까지 완전자율주행차를 양산하겠다는 목표를 수립했다.
인텔은 아톰(Atom)과 제온(Xeon)을 기반으로 발전된 ADAS(Advanced Driver Assist System) 플랫폼과 소프트웨어 등을 개발하면서, 자율주행을 위한 머신러닝, 보안, 커넥티드 등의 기술력을 꾸준히 키워 왔다. 여기에 BMW 이외 다른 자동차 업체들과도 제휴를 맺을 것으로 예상되면서 영향력이 확대되고 있다. 인텔 칩셋과 모빌아이의 기술이 결합되면서 많은 시너지 효과도 내고 있다. 인텔은 카메라, 이미지 처리, 마이크로프로세서, 매핑, 자율주행 대응 방법 등을 결정하는 소프트웨어를 개발했다. 이 소프트웨어는 각 차량 제조사의 특성에 맞게 가변적으로 적용할 수 있는 시스템으로 FCA(Fiat Chrysler Automobiles), BMW가 협력해 제작했다.
엔비디아의 자비에가 일종의 개발 키트 개념이라면, 인텔의 EyeQ5는 자율주행 솔루션이 통합된 완제품에 가까운 개념이다.
인텔-모빌아이 통합 솔루션은 레벨4와 레벨5 자율주행자동차 개발을 위한 것으로, 이 플랫폼은 AV 시스템 설계에 카메라 우선 접근 방식을 활용해 경제적이며 확장 가능할 뿐 아니라 레벨4와 레벨5 자율주행 차량에 최적화된 전력 성능을 갖추고 있다. 이 플랫폼은 2개의 EyeQ5 SoC와 1개의 인텔 아톰(Intel Atom) C3xx4 프로세서, 그리고 모빌아이 소프트웨어로 구성된다.
2017년 모빌아이는 900만 개에 가까운 칩을 출하했고 아우디 A8 레벨3 자율주행 시스템을 포함한 여러 프로젝트를 새롭게 시작했다. 모빌아이는 27개의 서로 다른 자동차 제조업체로부터 30건 이상의 설계 채택 성과를 거뒀으며 모빌아이의 ADAS 솔루션의 성장 규모는 오늘날 도로를 주행하고 있는 2400만 대를 크게 상회할 것으로 예상된다.

인텔은 이외에도 2017년 자동차와 커넥티비티, 클라우드라고 하는 세개의 플랫폼을 통합한 시스템 개발을 지원하는 자율주행 솔루션인 인텔GO(Intel GO)를 발표하기도 했다. 이는 특히 5G와 같은 이동통신과의 커넥티비티에 강점을 갖는다.

자체 칩셋 개발 나선 테슬라
지난 4월 테슬라는 완전자율주행이 가능한 컴퓨터인 오토파일럿 하드웨어 3.0(Autopilot Hardware 3.0)을 발표했다.
테슬라의 오토파일럿 하드웨어 3.0(Tesla Autopilot Hardware 3.0)은 엔비디아 하드웨어로 만들었던 이전 세대와 달리 두 개의 자체 자율 주행칩을 내장했다. 이를 통해 이전 세대보다 많은 초당 21 프레임을 처리할 수 있어, 상황에 따라 적절한 분석을 실시간으로 제공할 수 있다고 말한다. 또한 자체 자율 주행 소프트웨어를 최적화할 수 있고, 칩의 보안 부문에서는 해킹 시도를 감시하기 위해 명령과 데이터를 암호로 검사하도록 설계됐다.

그리고 하드웨어 비용도 오토파일럿 하드웨어 2.5보다 자동차당 20% 더 낮아졌다고 밝혔다. 이는 새로운 하드웨어의 개발 비용에 대한 지출이 늘어난 것일 뿐 구매 비용은 들지 않기 때문이라고 주장하고 있다. 현재 테슬라가 설계한 칩은 텍사스 오스틴에 있는 삼성 파운드리에서 생산 중으로 공급 문제는 전혀 없을 것으로 기대 중이라고 밝혔다. 또한 일론 머스크는 이미 차세대 칩에 대한 연구를 진행 중이고, 2년 뒤에 나올 새로운 칩은 지금 세대보다 3배 더 좋아질 것으로 기대한다고 덧붙였다.