[인터뷰] 자율주행 속 반도체 업체가 느끼는 과제

[테크월드=선연수 기자] 자율주행차를 위해, 또는 고도화시키기 위해 자동차를 구성하는 모든 것이 바뀌고 있다. 그렇다면 차량용 반도체는 어떻게 변해야 할까?

텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, 이하 TI)는 1월 16일 기자간담회를 열고 차량용 플랫폼 장치로 ADAS용 TDA4VM 프로세서와 게이트웨이용 DRA829V 프로세서를 통합한 플랫폼 자신토 7(Jacinto 7)을 공개했다. TI는 이번 프로세서에 처음으로 딥러닝 기술을 도입했다. 또한, 5~20W의 전력만으로도 고성능의 ADAS(Advanced Driver Assistant System)를 실행할 수 있어 냉각 장치를 필요로 하지 않는다.

TDA4VM 프로세서는 센서 전처리 데이터와 통합된 온칩(On Chip) 분석 자료를 통해 효율적인 시스템 성능을 제공한다. 4~6대까지 3MP 카메라를 동시에 구동해 레이더, 라이다(LiDAR), 초음파 등 각기 다른 감지 모드를 하나의 칩에 모두 탑재할 수 있다. 이를 통해 보다 길고 넓은 시야를 확보할 수 있고, 드라이브 어시스트와 같은 고급 기능을 지원하는 등 향상된 주행 경험을 선보인다.

DRA829V 프로세서는 8포트 기가비트 TSN-지원 이더넷(Ethernet) 스위치를 통합하고, PCIe 스위치를 하나의 칩에 통합하는 등 차량이 필요로 하는 고성능 컴퓨팅 기능과 통신을 빠른 속도로 제공한다.

기자간담회 후, TI 프로세서 사업 부문 사미어 와슨(Sameer Wasson) 부사장 겸 매니저와 자신토 프로세서 부문 커트 무어(Curt Moore) 매니저와 함께 자신토 7 솔루션과 TI가 바라보는 오토모티브 시장에 대해 이야기 나누는 시간을 가졌다.

Q. 전기차나 ADAS, 차량용 인포테인먼트(IVI) 시장이 커지면서 차량에 탑재되는 반도체의 수도 점점 늘어나고 있다. TI는 오토모티브 시장을 어떻게 바라보고 이에 대비하는가?

산업용 시장과 오토모티브 시장은 많은 혁신이 일어나는 곳이다. 이에 TI는 아날로그와 임베디드 제품을 통해 새로운 기회를 잡기 위해 노력하고 있다.

특히, 오토모티브 분야에 투자하는 주된 이유 중 하나는 자율주행이나 ADAS 기술이 사람의 생명과 직결되는 굉장히 중요한 분야라고 생각하기 때문이다. 자동차의 인지 능력을 높이고, 이로 인해 발생하는 데이터로 상황 대처력을 높임으로써 운전자를 안전하게 보호하는 게 중요하다.

두 번째는 자동차 시장이 하이브리드-전기차(HEV, Hybrid Electric Vehicle), 전기차(EV, Electric Vehicle) 영역으로 넘어가면서 차량의 연비, 비용 최적화, 배터리 관리, 데이터 변환 등 다양한 과제가 생겨나는 데 있다. 이에 TI의 기술력으로 얻을 수 있는 기회가 있을 것으로 보고 많은 투자를 진행하고 있다.

Q. 커넥티드 카로 변화하면서 데이터 트래픽을 처리하는 것이 주요 이슈 중 하나다. 이에 있어 소프트웨어적인 부분은 구글, 애플과 같은 전문 업체와 함께 개발할 필요가 있어 보인다. 차량용 반도체를 만드는 과정에서 협력은 어떤 방식으로 이뤄지는가?

하나의 커넥티드 카를 만들기 위해서는 업계 전체가 협력해야 한다. 이 과정에서 TI의 역할은 더 많은 데이터를 처리하는 등 필요한 기술을 갖춘 칩을 제공해 Tier1이나 OEM에 제공하는 것이다. ISP(Internet Service Provider) 업체와의 협력은 이후에 이뤄지는 과정으로 볼 수 있으며, 이후 소비자까지 연결돼 현재 시장의 생태계를 조성하게 된다.

Q. 그렇다면 TI는 칩 제작 과정에서는 이후의 적용 관계를 고려하지 않는 것인가?

물론, 당연히 모든 부분을 고려한다. 최근에는 소프트웨어적인 측면이 더 중요해지면서 이에 대한 기능과 최적의 엔진 성능을 발휘할 수 있도록 전면적인 연구를 진행하고 있다.

임베디드 시스템은 여러모로 제약이 많다. 메모리가 많이 집적되며, 비용이 많이 들고, 시스템이 복잡해짐에 따라 전력 소모도 많아진다. 이를 모두 해결하기 위해 퍼셉션 스택(Perception stack), 로컬라이제이션(Localization) 등을 수행하는 디바이스 아키텍처를 제작하는 등 소프트웨어 부문에서 많은 개발이 이뤄지고 있다. 이후 TI의 IP가 더해진다.

딱딱한 반도체만을 제공하는 게 아니라 고객이 원하는 목표를 달성할 수 있도록 소프트웨어적인 기술도 함께 제공하고 있다. 현재 TI의 하드웨어와 소프트웨어 개발 팀의 구성 비율도 비등한 수준이다.

Q. 자신토 7(Jacinto 7)은 기존 모델이나 동급 경쟁 디바이스와 비교해 어떤 장점을 가지는가?

가성비 측면에서 이전 제품과 비교하자면 40% 정도 비용을 절감한다고 말할 수 있다. 그러나 지난 세대 제품은 인포테인먼트와 일부 ADAS 기능에 최적화된 제품이고, 이번 제품은 ADAS와 게이트웨이에 최적화된 제품이다. 단지 칩의 가성비만으로 논하기에는 조금 더 넓은 시각이 필요하다.

이번 세대의 제품에는 TI가 처음으로 딥러닝 기술을 도입했다. 전면 카메라에 있어 기존 제품은 좁고 짧은 시야를 가졌다면, 이제는 더 멀고 넓게 볼 수 있는 것이다. 기존에는 고객사가 카메라와 ISP(Image Signal Processor) 비용을 따로 구매하는 방식이 일반적이었으나, 이번 자신토 7은 카메라 내에 ISP를 통합해 이에 대한 비용도 절감된다.

칩 단위에서 10~20 센트의 비용을 절감했다면, 완제품을 만드는 고객은 시스템 전체 비용에 있어10~20 달러의 변화를 경험할 수 있다. 이처럼 고객에게도 엔지니어에게도 시스템 전체의 비용 효율을 따지는 것이 보다 의미있을 것이다.

Q. 이번에 처음으로 딥러닝 기술을 차량용 칩에 도입했다고 강조했는데, 이를 통해 차별화되는 점이 무엇인가?

딥러닝은 비용, 성능 등 고려해야 할 부분이 많지만, ADAS에서는 없어서는 안 될 기술이다. 현재 차량에 딥러닝을 도입하는 데 가장 문제가 되는 것은 공간적인 제약이다. 아무리 성능이 좋은 딥러닝 기술을 적용한다고 해도, 큰 연산 기기를 좁은 차량 내부에 들일 수는 없다. 즉, 전력 소모가 적은 가장 효율적인 딥러닝 기술이 필요한 것이다.

두 번째 문제는 아무리 좋은 엑셀러레이터를 사용하더라도, 데이터의 입·출력 속도가 뒷받침되지 못하면 엑셀러레이터의 성능이 무용지물이 된다는 점이다. TI는 이를 위해 데이터 스트리밍 기술이 적용된 DSP 솔루션을 활용했다.

Q. 새롭게 도입한 DSP 솔루션의 데이터 스트리밍 기술이란 어떤 것인가?

빅데이터를 처리하는 과정에서 다량의 데이터가 입·출력될 때는 보틀넥이 발생할 수밖에 없다. 대부분의 프로세서는 DDR에서 데이터를 가져온 뒤 연산 후 다시 DDR로 저장하는 과정을 거칠 것이다. 이를 좀 더 효율적으로 만들기 위해 TI는 C7X라는 최신 DSP 코어를 도입했다.

이에 적용된 데이터 스트리밍 기술은 쉽게 말해, DSP가 데이터량을 미리 파악해 입·출력되는 데이터의 양을 더 늘릴 수 있는 것이다. DDR로부터 받는 데이터를 예측해 가속기가 수행할 수 있는 처리량에 대비함으로써 데이터 I/O로부터 발생하는 보틀넥을 최소화할 수 있는 것이다.

TI는 이런 전력과 데이터 입출력 처리 부문에서 최적화된 딥러닝 연산 솔루션을 제공하고 있다.

Q. 제품의 안정성이나 보안 측면에서의 신뢰성은 어떠한가?

현재 TI의 제품은 ACE-Q100 기준을 만족하도록 제작되고 있으며, SMD 성능 또한 관련 기준을 충족할 수 있도록 지원하고 있다. 이번 자신토 7은 차량 안정성을 위해 내부에 세이프티 아일랜드라는 솔루션을 장착하고 있다. 이는 ASIL D를 지원하는 마이크로컨트롤러(MCU)를 내재하고 있어, 제품의 비용도 절감해 준다.

데이터나 시스템의 보안은 에코시스템의 많은 업체들이 함께해야 하는 부분이다. TI는 그중 엑셀러레이터 제품의 보안과 암호화에 대한 기술을 제공하고 있으며, 에코시스템은 이에 다른 보안 기술을 더해 완제품의 보안성을 높인다.