해마다 엔비디아의 인공지능 자율주행 플랫폼은 진화하고 있다. 딥러닝 기반 자율주행을 CES 2016에 선보였던 엔비디아는 CES 2017에 자율주행, 사용자 모니터링, 자연어 인식을 묶어서 소프트웨어/하드웨어 플랫폼을 제시하고, 이번 CES 2018에서도 한층 더 진화한 플랫폼을 선보였다.

CES 2017에서 SoC 형태로 선보였던 재비어(Xavier)는 본격적으로 보드에 탑재되어 드라이브 재비어(Drive Xavier)와 드라이브 페가수스(Drive Pegasus)로 진화했다. 

자율주행 플랫폼에서 다양한 도전을 맞았던 2017년 사실, 2017년의 엔비디아의 자율주행 플랫폼은 다양한 도전에 맞닥뜨렸었다. 모빌아이를 인수한 인텔의 '인텔 고' 플랫폼은 엔비디아 플랫폼과 비슷한 구조가 되면서 큰 위협이 될 수 있을 것으로 여겨졌다. 여기에 인텔은 5G와 자율주행을 묶는 전략을 병행했다. 또한, 엔비디아 프로세서를 쓰기는 하지만, 세계 최초로 딥러닝을 상용화한 자동차의 영광은 자체 슈퍼컴퓨터 보드를 개발한 아우디의 A8이 가져갔다. 여기에 테슬라의 실적 부진도 역시 영향을 주고 있었다.

하지만, 직접 경쟁이 되던 인텔의 '인텔 고' 플랫폼은 아직 출시조차 되지 못했다. 인텔은 최근 CPU 사태를 겪으면서, 신뢰도에도 영향을 줄 것으로 보인다. 그 사이 엔비디아는 자동차 상용화를 위해서 ‘기능안전성’을 강화하면서 한발 더 나아갔다. 이번 발표에서 성능을 더욱 강화하면서, 크기와 가격을 크게 낮춘 보드를 발표하면서, 엔비디아의 위상은 더욱 강화되는 모습이다. 

엔비디아의 모든 사업을 융합하는 듯한 플랫폼 발표 지난 CES 2017에서 엔비디아는 자율주행 차량용 슈퍼컴퓨터 칩셋인 재비어와 자율주행을 위한 인공지능 소프트웨어 플랫폼을 발표한 바 있다. 이 소프트웨어 플랫폼은 자율주행, 정밀지도, 사용자 인식, 음성인식을 모두 지원하면서, 자율주행차량을 위한 모든 기능을 지원하도록 했다.

이번 CES 2018에서는 한층 더 진화한 모습이다. CES 2017에 선보였던 재비어를 참조 보드에 탑재하여, 이번 CES 2018에서는 재비어 기반의 드라이브 재비어와 드라이브 페가수스 플랫폼을 선보였다. 

고속도로 수준의 주행이 가능한 레벨 3 정도는 드라이브 재비어 플랫폼으로, 복잡한 연산이 요구되는 도시 내 자율주행 수준의 레벨 4, 5는 드라이브 페가수스 플랫폼으로 대응하게 된다. 엔비디아 측은 드라이브 페가수스가 타이탄 서버 급의 빠른 연산 속도를 가져서, 복잡한 상황을 인식해야 하는 도시 내 주행도 가능하다고 밝혔다.

드라이브 페가수스와 드라이브 재비어 플랫폼들은 차량 상용화를 위한 기능안전성 등급인 ASIL-D 등급을 지원한다. 여기에 실제 개발을 위해서 필요했던 시뮬레이션 기능도 발표했다. 자율주행 차량의 주행을 모사하는 시뮬레이션 기능을 제공하면서, 종합적인 모양새를 갖춰가고 있다. 엔비디아의 사업부인 게임-데이터센터-자동차-가상현실 부분이 자율주행을 위해서 모두 융합되는 듯한 모양새가 재미있다.

최근 자율주행 및 ADAS의 기능안전성 표준화를 모빌아이가 이끌고 있는 상황에서, 엔비디아가 하드웨어뿐만 아니라, 자율주행의 기능안전성을 강화해 가는 것도 의미가 있다.

엔비디아 자율주행 플랫폼 발표 

이번 CES 2018 프레스 컨퍼런스에서 엔비디아가 발표한 자율주행 플랫폼은 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 플랫폼, 시뮬레이터로 나누어진다.

먼저, 하드웨어 플랫폼으로는 드라이브 재비어와 드라이브 페가수스가 있다. 드라이브 재비어는 재비어칩 1개가 들어가고, 드라이브 재비어는 이전 버전인 드라이브 PX2보다 크기와 전력소모가 훨씬 작다. 드라이브 페가수스에는 재비어칩 2개와 아직 공개되지 않은 엔비디아의 차세대 GPU가 들어간다. 엔비디아 측은 드라이브 페가수스는 드라이브 PX2보다 연산속도가 10배가량 빠르다고 밝혔다. 

엔비디아의 자율주행 소프트웨어 플랫폼은 세 개로 구성된다. 주행을 위한 플랫폼, 사용자 관련 플랫폼, 증강현실을 위한 시뮬레이터 관련 플랫폼이다. 주행을 위한 드라이브 AV는 차량 주행에 관련된 소프트웨어 플랫폼으로 라이더, 레이더 센서, 카메라를 이용하여 차선 인식, 표지판 인식, 차량 인식 등의 개발을 할 수 있다.

드라이브 IX는 사용자 측면의 기능을 제공한다. 운전자 졸음운전 방지, 동작 인식 및 음성인식 차량 제어 기능을 제공한다. 드라이브 AR는 자동차용 증강현실 소프트웨어 개발 키트로 대쉬보드와 전면 유리를 AR로 제작하여 내비게이션 및 속도 등 차세대 증강 현실 인터페이스를 구현할 수 있도록 하고 있다. 

드라이브 AR는 자동차용 증강현실 소프트웨어 개발 키트로 대쉬보드와 전면 유리를 AR로 제작하여 내비게이션 및 속도 등 차세대 증강 현실 인터페이스를 구현할 수 있다.

이번 발표에서 눈에 띄는 점은 자율주행 시뮬레이터이다. 오토심(AutoSIM)은 엔비디아의 자율주행 시뮬레이터로 실제 자율 주행 차량에 사용되는 소프트웨어를 시뮬레이션할 수 있다. AI 개발을 위해 제작된 개인용 슈퍼컴퓨터인 NVIDIA DGX과 고성능 딥러닝 프로그램을 빠른 시간에 처리해 주는 컴파일러 TensorRT 3 를 이용하여 5시간 동안 30만 마일의 주행 시뮬레이션을 가능하게 한다. 이는 미국내 모든 도로를 이틀 만에 시뮬레이션할 수 있는 수치라고 한다. 

이외에도, 차량 센서 위치에 따른 변화, 시간에 따른 태양 각도의 변화 등 다양한 테스트 상황을 손쉽게 구성할 수 있다. 예를 들어 갑자기 튀어나오는 아이나 신호를 무시한 차량이 나오는 설정 등이 있고 차량의 센서를 테스트 하기 위해 차량을 심하게 좌우로 흔드는 등 다양한 차량 제어 시뮬레이션 또한 가능 하다. 

자율주행 진화의 방향성을 제시해 주는 엔비디아 엔비디아의 프레스 컨퍼런스는 매년 자율주행 기술 진화를 엿볼 수 있는 좋은 기회를 제공해 주고 있다. 딥러닝을 위한 하드웨어는 성능이 향상되고, 크기와 가격이 줄어들면서 상용화에 더욱 가까워 졌다. 기능적으로도 자율주행, 정밀지도, 사용자 모니터링, 음성인식의 비전을 제시했던 CES 2017에서 더 진화해서, 차량 측면에서 주행, 사용자, AR 기능을 제공하고 시뮬레이터를 제공하여 개발 기간의 단축과 기능안전성의 향상을 꾀할 수 있도록 했다.

하드웨어의 기능안전성과 자율주행의 기능안전성을 고려한 점도 상용화와 대량 생산에 가까워 졌다는 것을 의미한다. CES 2018에서 엔비디아가 제시한 비전이 보여 줄 2018년 자율주행 발전을 기대해 본다. 
 

정구민

정구민 국민대 전자공학부 교수는 솔루션 전문기업 ㈜네오엠텔의 창업멤버였고, 이후 SK텔레콤에서도 근무하는 등 업계와 학계를 두루 거친 전문가다. 현재 국가기술표준원 자동차전기전자및통신전문위원회 위원장, 한국자동차산업협회 IT와 자동차융합연구회 위원장, ㈜유비벨록스 사외이사, 한국멀티미디어학회 부회장, 대한전기학회 정보 및 제어부문회 이사, 한국정보전자통신기술학회 이사를 맡고있다.

원문보기: http://news.inews24.com/php/news_view.php?g_serial=1070839&g_menu=020600&rrf=nv