자율주행차를 위한 슈퍼컴퓨터, 엔비디아 드라이브 PX2

작년초까지만 해도 엔비디아(nVIDIA)는 자동차 시장에서 크게 반향을 일으키던 제조사가 아니었다. 기본 바탕이 PC였고 가정용 콘솔 그리고 모바일로 진화를 노려왔으니까. 그래픽카드 제조사로 알려졌던 엔비디아가 자동차 시장에 본격적으로 문을 두드린 건 작년 CES에서다. 아우디와 손잡고 디지털 콕핏 시스템을 선보이며 서서히 플랫폼 환승에 속도를 올린 것.

까다로운 자율주행 기술을 구현하기 위해선 무엇보다 방대한 데이터를 어떻게 처리하냐가 성능을 좌우하게 된다. 차량 주변에서 벌어지는 상황을 전방위로 인식하고 그에 따른 그래픽 데이터를 처리하기 위해 고성능 GPU가 필요한 이유다.

[기존 자율운전플랫폼인 타이탄X와 비교했을 때 수치상으로도 월등히 높아진 것을 알 수 있다. 프로세서의 스펙을 보고 살짝 당황스럽겠지만 이건 분명히 자동차 관련 기사다.]

엔비디아의 드라이브 PX 2는 두 개의 테그라(Tegra®) 프로세서와 별도의 파스칼(Pascal™) 아키텍처 기반 GPU 두 개를 탑재했다. 드라이브 PX 2의 GPU 아키텍처는 이전 세대보다 10배 이상 처리 성능이 늘어나 1초에 최대 24조 회에 달하는 작업을 처리한다. 1억 이상의 숫자는 우리 인생에 없는 숫자니까 그냥 빠르다는 것만 잊지 않으면 된다. 쉽게 설명하자면 i7 코어가 탑재된 애플 맥북 프로 150대에 달하는 처리 능력을 갖췄다.

[새로운 자율주행 플랫폼인 드라이브 PX2는 수냉시스템을 이용해 본체를 식힌다. 젠슨황은 코카콜라캔 만한 높이의 ‘도시락통’ 크기라고 설명했다. 앞으로 모든 자동차 트렁크 안에 탑재되길 희망하면서…]

드라이브 PX 2의 핵심 기능으로는 단연 ‘딥 러닝(Deep Learning)’을 꼽을 수 있다. 일종의 인공지능 학습 엔진이다. 주행중 자동차는 예기치 않은 도로 위의 파편이나 다른 운전자의 돌발행동, 공사 중인 도로와 같은 예외적인 상황과 끊임없이 맞딱뜨리게 된다. 이럴 때 도로 상황을 올바르게 인식하고 안전한 운행을 위한 최선의 판단을 내릴 수 있도록 돕는 게 딥 러닝의 주임무. 특히 눈, 폭우, 안개, 심야 등의 자연적인 운행 조건에서도 주변 환경을 인식하는 능력을 높였다.

[이제는 성능을 비교할 때 맥북 프로를 가지고 논하는 세상이다. 물론 이해를 돕기 위한 수단일 뿐 맥북 프로 150대를 보유한 것 같은 풍족함은 기대하기 어렵다.]

[주행중 실시간으로 드라이브 PX2가 보행자, 간판, 자동차를 인식해 처리하는 것을 영상으로 시연하고 있다.]

처리 속도를 한껏 올렸으니 이제는 다양한 신호를 받아들일 차례. 아무리 성능이 좋아도 입력받은 데이터가 턱없이 모자라면 무용지물일 테니까. 자동차 주변 사물이나 주행 환경을 인식하기 위한 센서는 총 12개의 비디오 카메라를 비롯해 레이더, 초음파 센서 등을 통해 다양하게 받아 운행 정보에 반영시킨다.

[딥 러닝을 통해 다양한 주행 환경을 학습하고 다시 인공지능으로 반영해 보다 똑똑한 자율주행능력을 갖추는 것이 이번 드라이브 PX2 플랫폼의 골자다.]

이미 자동차 제조사인 아우디, BMW, 다임러, 포드 등은 엔비디아가 제공하는 ‘드라이브웍스(DriveWorks™)’라는 소프트웨어 툴과 ‘DIGITS™’ 개발자 도구를 제공해 자율주행차량의 인공지능 데이터를 최적화하기 위한 솔루션을 제공하고 이를 실제 자동차에 적용하는 중이다.

드라이브 PX 2 플랫폼은 2016년 4분기에 정식 공개될 예정으로 현재까지 50여 개 이상의 자동차 제조사 및 연구 기관에서 자율주행 개발을 위해 채택했다.

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