엔비디아 “진정한 자율주행차는 우리뿐”

엔비디아 코리아에서 GTC2018 내용을 발표하는 기자간담회에서 있었던 일이다. 유응준 엔비디아코리아 대표는 “자율주행 기술 엔드투엔드를 제공하는 것은 엔비디아밖에 없다”고 말했다. GTC(GPU Technology Conference)는 엔비디아가 매년 개최하는 GPU 기술 컨퍼런스다.

이유는 하드웨어와 딥 러닝 소프트웨어, 센서를 모두 제공하는 회사는 엔비디아밖에 없기 때문이다. 엔비디아의 자율주행은 다음과 같은 단계를 거친다. 1. 데이터를 모으고, 2. 이 데이터로 자율주행을 어떻게 할지 훈련하다 3. 이것으로 비주얼을 생성(추론)해내 시뮬레이션을 한다. 4. 이후 실제 주행을 시작한다. 여기서 끝이 아니다. 실제 주행에서의 데이터 역시 수집되고, 훈련되며, 추론된다. 즉, 엔비디아의 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 플랫폼을 달고 있으면, 자신의 자동차 자체가 딥 러닝의 데이터가 되는 셈이다.

시뮬레이션이나 추론의 경우에도 GPU 기업만의 강점이 있다. 추론의 경우 대부분 대량으로 쏟아지는 이미지를 갖고 하는 것이므로 CPU 연산으로 따라가기는 어렵다. 시뮬레이션은 엔비디아 러닝 강도를 높여갈 수 있는 솔루션 드라이브 컨스텔레이션(Constellation)을 제공하고 있다. 외관은 일반 도로 시뮬레이션과 비슷하지만, 실제 상황에 실시간 대응하도록 학습하는 것이 특징이다.

드라이브 컨스텔레이션은 두개의 서버에서 가동된다. 첫 번째 서버에서는 드라이브 심(NVIDIA DRIVE Sim) 소프트웨어를 실행해 카메라, 라이다 및 레이더 등 자율주행차의 센서를 시뮬레이션한다. 두 번째 서버의 드라이브 페가수스(NVIDIA DRIVE Pegasus™) AI 차량용 컴퓨터는 실제 도로에서 주행 중인 차량 센서에서 온 것처럼 자율주행차 소프트웨어 스택 일체를 실행하고 시뮬레이션된 데이터를 처리한다. 즉, 실시간 대응이 목표인 러닝 방식이다.

GTC 2018에서 활약한 자율주행 간식 배달 로봇 로비(Robby)의 존재도 자율주행차를 위한 포석일 것이다. 로비는 센티미터 단위로 자신의 위치를 파악할 수 있다고 한다.

로비의 자율주행에는 큰 문제가 없어보인다.

소프트웨어의 경우 아이작 SDK를 제공한다.

유 대표는 엔비디아가 이 자율주행 학습-추론-주행 과정을 “실시간으로 처리하는 것이 목표”라고 했다. 도로에 처음 나와보는 자동차도 실시간으로 러닝해 자율주행할 수 있도록 해야 한다는 의미다. 앞서 말한 대로 이 같은 이상이 실현될 경우 자율주행차는 데이터를 모으는 툴이자 실제 주행까지 가능한 기기가 된다. 별도의 질문 시간에서 유 대표는 “우버 자율주행차 사고는 엔비디아의 잘못이 아니”라고 밝히기도 했다.

글. 바이라인네트워크

<이종철 기자> jude@byline.network