자율 주행 자동차와 엔비디아 (DRIVE PX2, DGX-일) 짱이네

최근 IT시장은 4차 산업 혁명이라는 데교크뵤은쵸은 하고 있다. 이런 4차 산업 혁명의 하위 카테고리에 포함된 자율 주행 자동차 분야는 자동차 산업과 관련된 모든 기업이 참여하고 적극적인 개발을 추진하고 있을 정도로 큰 화제다.   자율주행자동차(Self-Driving Car)는 인간의 수동적인 조작이 나쁘지 않고 컴퓨터가 모든 것을 스스로 처리해 자동차를 운행하는 바퀴 달린 컴퓨터를 의미합니다. 따라서 지금까지 인간이 판단하고 조작하던 모든 정보와 제어를 컴퓨터가 처리하기 때문에 인공지능 소프트웨어와 고성능 프로세서, 카메라, 센서, 네트워크, 때로는 클라우드 연동 등의 IT융합 기술이 적용된다. 특히 자율주행 자동차산업의 부상과 함께 최대 수혜기업 중 하나로 급부상하고 있는 엔비디아의 핵심기술을 소개합니다.

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=NVIDIA DRIVE PX2엔비디아는 어느 학과에 다니는 한번 들어 본 것 같은 유명 GPU"지포스(Geforce)"제조업자에게 공 슈모용지ー포ー스 외 전문 그래픽 타깃 크오도우로(Quadro), HPC시장의 테슬라(Teslra)모 바하와 타깃의 테그라(Tegra)등 GPU을 제공하고 있다. 고란 GPU 전문업체인 엔비디아가 자율주행자동차 분야에서 급부상하는 이유는 엔비디아가 자율주행자동차를 위해 내놓은 플랫폼이 자동차회사에 다수 채용되고 있기 때문이다.

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=NVIDIA Parker먼저 엔비디아가 발표한 DRIVE PX2는 자율 주행 자동차에 직접 탑재되는 제품으로 핵심 연산 프로세서는 Tegra X일의 후계 모델인 2개의 파커(Parker)SoC(System on a Chip)가 탑재된다. 파커는 세부적으로 256쿠더 코어로 구성된 파스칼세대 GPU, 2개의 덴버 코어+ARM A57 4코어(HMP)오디오 엔진, 이제 일이 프로세서, 이더넷, 메모리, 보안 엔진 등의 유닛으로 구성되며 TSMC사실 6구 와잉노핑펫프로세스으로 제조되고 있다. 파카에 탑재된 파스칼 GPU는 DX것 2, OpenGL 4.5, 쿠다 8.0, 부루칸 등을 지원하고 메모리는 ECC대응의 28비트 인터페이스의 LPDDR4, 디스플레이는 4K 60의 프라이에 대응합니다. (디코딩-H.265, VP9 up to 4K 60fps/인코딩-H.265, VP9 up to 4K 60fps) 이러한 하드웨어 구성의 DRIVE PX2에 대해서 엔비디아는 "초당 24조 회의 디플러 닌에 에키풀맛크붓크프로 한 50대"의 연산 성능과 어필하고 있다. 자율 주행 자동차는 인공 지능(디플러 닌)알고리즘 기술에 의한 실시간 자율 주행이 핵심이기 때문에 이런 복잡한 소프트웨어 구동을 위한 하드웨어 플랫폼으로서 DRIVE PX2가 최적의 성능을 지에콤할 수 있다고 한다.

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=NVIDIA DGX-1 DRIVE PX2는 성능이 달리고 쟈싱지가 자율 주행 자동차에 직접 탑재할 수 있는 클라이언트 하드웨어로서는 연산 유우 하나에는 한계가 있으므로 도로 위를 주행하고 있는 자동차와 표식 가쿠에 연동하고 크리티컬 패스한 디플러 닌 처리를 위한 외부의 중앙 시스템이 필요하다. 그래서 엔비디아는 DGX-1이라는 디플러 닌 전용 서버도 발표했습니다. 1대의 DGX-1은 2Way제온 프로세서와 파스칼 아키텍처의 기반 테슬라 P100 8대(NV-LINK, HBM2,16GB메모리), 7TB SSD, 2x 10GbE, 4x InfiniBand 100Gb인터페이스를 탑재합니다. 1대의 연산 성능은 18.7Tflops반정 밀도, 9.3Tflops단정 밀도, 4.7Tflops의 배정 밀도의 성능을 갖추고 있다. DGX-1의 소프트웨어 솔루션은 딥 뉴럴 네트워크(DNN)의 설계를 위한 NVIDIA DIGITS GPU훈련 시스템, CuDNN, NCCL과 같은 NVIDIA디플러 닌 SDK, NVIDIA Docker, GPU드라이버, NVIDIA CUDA등 주요 디플러 닌 틀을 포함합니다. 또한 구글의 Tensor Flow, UC 버클리의 Caffe, 몬트리올 대학의 Theano, 뉴욕 대학의 Torch 등 다양한 딥러닝 프레임워크의 최적화된 버전을 포함하여 클라우드 관리 도구와 업데이트, 컨테이너 희화된 Application 저장소에 접근할 수 있는 권한도 제공합니다. 그러므로 자율 주행 자동차 업체의 중앙 데이터 센터에 있는 DGX-1서버를 자동차를 운영하는 규모에 맞추어 복수의 도움 하나 아웃 또는 클러스터에 구축하고 방대한 데이터(교통 그 결과 날씨, 교통 문재, 환경 정보 경로의 설정 등)을 디프로닝하요 인공 지능 알고리즘에 의해서 도로 위를 주행하고 있는 클라이언트(자동차)와 네트워크(클라우드)에 데이터를 연동하고 자율 주행 시스템을 실현할 수 있는 대상으로 인프라적으로 보면, 엔비디아가 서버와 클라이언트 솔루션을 전체 제공한다.

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NVIDIA Self-Driving Car System 엔비디아는 하드웨어뿐만 아니라 자율주행 자동차 개발자를 위한 드라이브웍스(DriveWorks) 툴킷도 제공하고 있다. 이 툴 키트는 센서 프로세싱, 센서 퓨전, 컴퓨터 비전(CV), 딥 뉴럴 네트워크(DNN), 레퍼런스 아이·케이션을 위한 API/미들웨어와 개발 도구 세트, 개발자 지원 툴 3가지로 구성된다. DriveWorks 기반의 매핑시스템은 자동차 제조사, 디지털 지도제작사, 스타트업에서 빠르게 HD지도를 작성, 업데이트를 유지할 수 있도록 지원해 주 단위로 간간이 걸리던 매핑 작업을 실시간으로 구현할 수 있다.

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=NVIDIA DriveWorks이 기술은 데이터 센터 내의 DGX최초의 서버와 DRIVE PX2클라이언트를 사용하고 자율 주행 시스템용으로 만들어진 정밀한 지도를 제작하고 업데이트하는 작업을 가속화합니다. 기존 지도제작 기술은 다량의 센서를 통해 대규모 데이터를 수집하고 처리하기 위해 차량 내에 다량의 센서를 필요로 했지만, 쁘띠뿌띠엔비디아 매핑기술은 프로세싱 데이터를 차내에 탑재해 클라우드와의 데이터 전송 과정을 최소화하고 효율성을 높이는 기술이었습니다.또한 DriveWorks 기반 감지 시스템은 자율주행 시 도로상의 다수의 자동차를 감지하고 트래킹 능력을 제공하며, 위치추적 시스템은 자율주행 차량이 정확히 어디에 위치해 있는지를 파악합니다.그 때문에, 감지와 위치 추적에 의한 경로 설정 기능은, 많은 변동 상황(트래픽)이 발생하는 위치에서 정교한 알고리즘에 의해서 빈 공간을 계산해, 빈 공간을 계산할 수 있는 환경에 대해서도, 변이하는 환경에 대해서도, 변이한다. 자율주행자동차에 최적의 경로를 설정할 수 있다.

=NVIDIA Self-Driving Car DEMO엔비디아는 CES2017에서 자사의 자율 주행 플랫폼이 적용된 자동차가 주행하는 모습을 유출했다. 영상에서도 확인할 수 있도록 이미 설명한 엔비디아의 플랫폼이 모두 적용되어 자율주행이 가능함을 확인할 수 있으며, 현재 엔비디아의 플랫폼은 테슬라, 돈산디, 벤츠 등 글로벌 대표 자동차 브랜드로 채용되어 자율주행 플랫폼 시장에서 사실상 업계 리더로 평가된다. 엔비디아는 기존의 전통적인 PC GPU시장 외 GPU을 이용한 가속기(GPGPU)로 확대되고 있는 서버/HPC/슈퍼 컴퓨터 시장, 가상 현실 시장, 4차 산업 혁명의 핵심인 인공 지능 분야의 기반 하드웨어에서 각광을 받고 매우 강력한 비즈니스 포트폴리오를 갖추기 시작했다. 이를 뒷받침하듯 지난해 1월 30달러에 불과했던 엔비디아의 주가는 최근 110달러를 돌파하며 3배 이상 급등하고 제2의 전성기가 시작되었다.랩터 인터내셔널 - http://raptor-hw.net