[편집자 주] 엔비디아의 'GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)'는 GPU를 넘어 인공지능(AI)의 발전 양상을 볼 수 있는 장이라고 해도 과언이 아니다. 학습 중인 AI 알고리즘의 99%가 엔비디아의 GPU를 활용하고 있기 때문이다.

올해 행사에서 엔비디아는 엣지와 데이터센터용 GPU 신규 플랫폼을 선보이는 한편 자율주행과 헬스케어, 데이터 사이언스 등에서 자사의 GPU를 어떻게 활용할 수 있는지 제시했다.

 

성과 나오는 자율주행 플랫폼

코로나19로 제조업이 타격을 받았음에도 미래 기술에 대한 연구개발은 현재 진행 중이다. 그 중 하나가 자율주행이다.

엔비디아는 포니닷ai(Pony.ai), 카누(Canoo), 패러데이 퓨처(Faraday Future) 등을 포함한 유수의 전기자동차 및 자율주행차 스타트업이 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX) 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 차량 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 엔비디아 드라이브 AGX는 고성능의 에너지 효율적인 플랫폼으로, 모든 레벨에 걸쳐 자동화된 자율주행을 통해 강력한 소프트웨어 정의형 차량을 개발할 수 있도록 한다.

해당 기업들은 엔비디아 드라이브를 기반으로 개발 중인 자동차 제조업체, 티어1 공급업체, 트럭 제조업체, 센서 공급업체, 로보택시 업체, 소프트웨어 스타트업들로 구성된 광범위한 글로벌 생태계에 참여하고 있다.

자율주행 기술은 AI를 기반으로 운전자를 보강하면서, 일상적인 이동성과 물류를 크게 개선할 것으로 예상된다. 엔비디아 드라이브 생태계는 개방적이고 확장가능한 플랫폼을 채택, 무선(OTA) 업데이트 기능을 통해 지속적으로 개선되고 있는 자율주행 차량을 개발하고 있다.

자율주행 기술업체인 포니닷ai는 엔비디아 드라이브 AGX 페가수스(Pegasus)를 통해 곧 출시될 로보택시 플릿(fleet)을 개발하고 있다. 포니닷ai는 2018년부터 캘리포니아와 중국에서 자율주행 라이드헤일링(ride-hailing) 테스트 차량을 운영하고 있다. 또한, 지난 4월 캘리포니아 어바인(Irvine)에서 코로나19로 보호소에 머무는 사람들을 돕기 위해 자율배송 서비스를 시작했다.

 

포니닷ai의 로보택시./엔비디아

포니닷ai는 로보택시를 시장에 출시하는 데 필요한 대규모 컴퓨팅 수요를 충족시키기 위해 드라이브 AGX 페가수스 자율주행 플랫폼을 활용할 계획이다. 해당 AI 컴퓨팅 플랫폼은 초당 320 TOPS(초당 테라 연산)의 딥 러닝 성능을 달성하고, 2개의 엔비디아 자비에(Xavier) 프로세서와 2개의 엔비디아 튜링 텐서 코어(Tensor Core) GPU를 통합한다. 또한, 여러 심층신경망(DNN)을 동시에 처리해 승객 이동 및 배달을 위한 안전하고 지속 가능한 모빌리티 기술 개발에 집중할 수 있도록 한다.

전기자동차 스타트업 카누는 폭스바겐(Volkswagen) 마이크로 버스(MicroBus)의 미래 지향적 모델과 유사한 전기자동차를 발표했다. 해당 자동차는 공유 모빌리티 시스템을 위해 설계됐으며, 2021년 말에 생산에 들어갈 예정이다.

카누의 차량은 엔비디아 드라이브 AGX 자비에를 기반으로 하는 AI 주행기능이 탑재된다. 해당 컴퓨팅 플랫폼은 객체 감지 및 센서 융합에 30TOPS의 성능을 제공하며, 교차 교통 경보, 사각지대 감지, 보행자 감지 기능을 제공하는 최첨단 알고리즘을 실행하며 어댑티브 크루즈 컨트롤, 레인 센터링 콘트롤(Lane Centering Control) 등의 편의 기능을 제공한다.

또 소프트웨어 정의 드라이브 AGX 자비에를 통해 자동 차량 변경, 교통 신호등 인식, 회피 조향(evasive steering) 등의 고급 기능을 구현한다.

럭셔리 전기자동차 제조업체인 패러데이 퓨처도 드라이브 AGX 자비에를 사용해 곧 출시될 FF91 차량을 개발중에 있다. 고성능의 에너지 효율적인 컴퓨팅을 핵심으로 하는 FF91은 고급 자율주행 기능을 위해 36개 이상의 센서를 통합했다. 해당 차량은 올해 말부터 납품을 시작할 것으로 예상된다.

확장 가능한 드라이브 AGX 플랫폼은 이러한 스타트업들은 물론, 엔비디아 드라이브 생태계 전체가 보다 개선된 기능을 지속적으로 구축하고, 진정한 지능형 운송수단을 제공할 수 있도록 하고 있다.

 

물류 혁신 위해 엔비디아와 손잡은 BMW

코로나19로 재택근무가 일상화되면서 제조업계에 스마트팩토리 열풍이 다시 불고 있다. 100% 자동화를 한 업체들은 그렇지 않은 업체들보다 생산 타격이 크지 않았기 때문이다.

BMW 그룹은 최신 AI 및 시각화 기술을 기반으로 구축된 물류 로봇을 활용해 자동차 공정을 혁신하기 위해 엔비디아의 새로운 아이작(Isaac) 플랫폼을 채택했다.

 

엔비디아 아이작 로봇 플랫폼./엔비디아
엔비디아 아이작 로봇 플랫폼./엔비디아

이번 협업의 핵심은 엔비디아의 개방형 아이작 로봇 플랫폼에서 구동되는 단일 소프트웨어 아키텍처를 활용해 AI 로봇을 개발하는 것으로, BMW는 훈련부터 테스트, 구축에 이르는 엔비디아 기술 기반의 엔드-투-엔드 시스템을 구현한다. BMW는 이 시스템을 통해 물류 공장의 흐름을 개선하여 맞춤형 차량을 보다 빠르고 효율적으로 생산한다는 계획으로, 개발이 완료되면 전세계 BMW 공장에 도입할 방침이다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “BMW가 엔비디아의 아이작 로봇 플랫폼을 사용해 공장 물류 프로세스를 재정립하는 것은 과히 혁신적이다. BMW는 첨단 컴퓨팅 기술을 활용해 보다 고객맞춤화 되고 진화된 적시 생산방식(JIT) 및 직서열 생산방식(JIS)을 구현하며 AI 공장 시대를 선도하고 있다”고 설명했다.

위르겐 마이들(Jürgen Maidl) BMW 물류부문 수석 부사장은 “고객에게 폭넓은 선택권을 제공하는데 전념하고 있는 BMW는 여러 차량에 걸쳐 다양한 기능을 맞춤형으로 제공하기 위해 노력하고 있다"며 "하나의 공장 라인에서 고도로 맞춤화된 고품질의 자동차를 여러 모델에 걸쳐 대량으로 생산하기 위해서는 엔드-투-엔드 첨단 컴퓨팅 솔루션이 필요한데, 엔비디아와의 협업을 통해 공장 물류의 미래를 이끌고, 궁극적으로는 전세계 BMW 고객의 만족도를 향상시킬 것”이라고 말했다.

양 사는 엔비디아 DGX AI 시스템과 아이작 시뮬레이션 기술을 사용해 로봇을 훈련 및 테스트하고, 훈련을 향상시키기 위해 엔비디아 쿼드로(Quadro) 레이트레이싱 GPU로 합성 기계 부품을 렌더링한다. 또 고성능 엔비디아 젯슨(Jetson) 및 EGX 엣지 컴퓨터로 구동되는 아이작 소프트웨어 개발 키트 상에서 구축된 새로운 AI 로봇을 활용한다.

BMW는 4500여 이상의 공급업체로부터 23만개의 고유 부품번호가 포함된 수백만 개의 부품이 공장으로 유입되고 있다. 이 가운데, BMW 자동차 판매량이 지난 10년 동안 2배가 증가해 250만 대에 이르면서 공급망 규모가 점점 증가하고 있다. 뿐만 아니라, BMW 차량은 고객에게 평균 100여개의 서로 다른 옵션으로 제공돼 고객 주문의 99%가 모두 다르기 때문에, 이러한 점들이 공장 물류에 상당한 도전과제로 작용하고 있다.

공장 물류 흐름을 최적화하기 위해, BMW는 오토노머스 AI 기반의 물류 로봇으로 생산 프로세스를 지원하여 동일한 생산 라인에서 고도로 맞춤화된 차량을 조립하게 된다.

BMW는 엔비디아 젯슨 AGX 자비에 및 EGX 엣지 컴퓨터를 기반으로 구동되는 엔비디아 아이작 로봇 플랫폼을 활용해 5대의 AI 로봇을 개발하여 물류 워크플로우를 개선한다는 계획이다. 여기에는 부품을 자율적으로 운송하는 내비게이션 로봇뿐만 아니라, 부품을 선택 및 구성하는 조작 로봇이 포함된다.

엔비디아 아이작 SDK에서 개발된 로봇들은 인식, 세분화, 포즈 추정 및 인간 포즈 추정을 처리하는 여러 강력한 심층신경망을 활용하여 환경을 인지하고, 물체를 감지하며, 자율적으로 탐색하고, 물체를 이동시킨다. 이 로봇들은 실제 데이터와 엔비디아 GPU 모두를 활용한 훈련을 통해 다양한 조명 및 오클루전(occlusion) 조건에서 레이 트레이싱된 기계 부품을 렌더링하여 실제 데이터를 증대시키게 된다.

이후, 엔비디아 DGX 시스템에서 실제 데이터와 합성 데이터를 사용해 심층신경망을 훈련한다. 로봇들은 엔비디아 아이작 시뮬레이터(Isaac Simulator)에서 탐색 및 조작을 위한 가상 훈련 및 테스트를 거치며, 이는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 운영되어 서로 다른 지역에 있는 BMW 임직원들이 모두 하나의 시뮬레이션 환경에서 작업할 수 있도록 한다.

저작권자 © 파이브에코(FIVE ECOs) 무단전재 및 재배포 금지