자율주행차 개발을 위한 마라톤이 계속되면서 소프트웨어가 대화의 중심에 있는 경우가 많습니다. 하지만 자율주행차가 공공 도로에서 안전하게 운행되기 전에 규제 당국은 평균 고장 빈도를 일반 운전자보다 약 1,000배 낮추는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해서는 소프트웨어 모델 개선뿐만 아니라 점점 더 복잡해지는 소프트웨어를 구동하는 하드웨어의 개선 및 확장을 포함한 기반 기술의 추가 개발이 필요합니다.
제 동료인 콜 맥컬럼은 이전에 AI 칩 업계의 성능 향상에 대해 다룬 적이 있습니다. 이 블로그에서는 이러한 칩을 자율주행차 애플리케이션에 적용하기 위한 몇 가지 접근 방식을 요약해 보겠습니다.
테슬라, 모빌아이, 엔비디아는 모두 자동차 분야에서 AI 칩에 대한 다양한 전략을 보여주는 좋은 예입니다. 테슬라의 수직적 통합은 특정 솔루션에 대해 가장 높은 수준의 맞춤화를 제공하지만, 모빌아이와 엔비디아가 제공하는 규모의 경제에 도달하기는 더 어려울 것입니다. Mobileye는 자체적으로 AV에 대한 열망을 가지고 있지만, 엔비디아의 광범위한 네트워크가 부족합니다. 엔비디아는 기존 GPU 비즈니스를 활용하여 AI 시스템을 강화할 수 있습니다.
테슬라
완전 자율 주행(FSD)이라는 자동화 기능을 더 빨리 시장에 출시하기 위해 Tesla는 맞춤형으로 설계된 신경망 칩이 탑재된 자체 컴퓨터를 만들기로 결정했습니다. FSD 컴퓨터는 Tesla가 내부적으로 개발한 듀얼 시스템 온 칩(SoC)으로 구성됩니다. 144 TOPS로 작동하며 전력 소비량은 72W입니다. 2019년, Tesla는 FSD 컴퓨터의 가격이 이전 엔비디아 기반 시스템에 지불했던 비용의 80% 수준(설계 비용 제외)이라고 주장했습니다.
Mobileye
테슬라 같은 자동차 OEM은 아니지만, Mobileye는 자체적으로 ADAS 및 AV 소프트웨어를 개발하고 있습니다. (Mobileye의 CES 2021 AV 전략에 대한 분석을 보려면 여기를 클릭하세요). 이러한 기능을 고객에게 제공하기 위해 Mobileye는 27개 자동차 제조업체에서 사용하는 맞춤형 EyeQ SoC 디바이스를 자체 개발했습니다. 가장 최근 세대인 EyeQ5는 레벨 4~5 수준의 자율 주행이 가능하다고 Mobileye는 주장합니다. 이 칩은 10W의 전력 소비로 24 TOPS에서 작동합니다. 이 칩은 2021년 4분기에 Geely가 두 개의 EyeQ5 칩을 사용하는 Mobileye의 SuperVision ADAS 제품이 탑재된 Lynk & Co 모델을 출시할 계획으로, 이 칩이 사용될 것으로 예상할 수 있습니다. 현재로서는 2개의 칩 ECU가 얼마나 많은 전력을 소비할지 알 수 없습니다.
Nvidia
엔비디아는 자사 칩에 ADAS 및 AV 기능을 제공하는 데 있어서는 가장 소극적이지만, 업계 전반에 걸쳐 매우 광범위한 영향력을 가지고 있습니다. 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 통해 Nvidia는 OEM, 티어 1, 주요 AV 개발자(Argo AI, Aurora, Zoox) 및 소규모 개발자(Nuro, Momenta, Navya) 모두와 협력하고 있습니다. 엔비디아의 자동화 전용 칩인 드라이브 AGX 자비에(30W에서 30 TOPS)는 튜링 GPU와 결합하여 더 높은 수준의 컴퓨팅을 지원하지만 훨씬 더 많은 전력을 소비합니다. 엔비디아의 AV 컴퓨터인 페가수스는 500W에서 320 TOPS로 작동합니다. 엔비디아는 다양한 자동화 수준(레벨 2~5)에 걸쳐 확장할 수 있는 2022년 세대 시스템인 Orin을 목표로 하고 있습니다.
#럭스테이크
모빌아이가 최고의 연산 대 전력 비율(2.4 TOPS/W)을 자랑하고 엔비디아가 최대 용량의 칩(30 TOPS)을 제공할 수 있지만, 차량 자동화 경쟁은 이러한 유형의 하드웨어 사양에 덜 의존합니다. 궁극적으로 자율주행 경쟁은 누가 더 좋은 칩을 가지고 있느냐에 따라 좌우되지 않습니다. 오히려 칩은 솔루션을 따라갑니다. Tesla는 자신들이 최고의 솔루션을 가지고 있다고 믿기 때문에 자체 칩을 만듭니다.
Mobileye의 ADAS 및 AV 솔루션을 신뢰하는 개발자는 Mobileye의 칩을 사용합니다. 자체 소프트웨어를 신뢰하지만 여러 OEM(Argo AI, Aurora)에 걸쳐 확장하고자 하는 개발자는 Nvidia와의 파트너십을 사용합니다. AI 칩 개발은 차량에 자동화된 기능을 제공하는 데 있어 중요한 부분이지만 솔루션의 성패를 좌우하는 것은 아닙니다.
이 세 회사는 이 분야의 공급업체이지만, 이 분야의 다른 기업들도 칩 개발에 적극적으로 나서고 있습니다. 2020년에 도요타와 덴소는 자율주행, 전기화, 커넥티비티 등을 위한 SoC를 포함한 반도체 R&D에 중점을 둔 Mirise Technologies라는 합작회사를 설립했습니다. 이 밖에도 Nio와 Geely도 맞춤형 SoC를 연구하고 있습니다. 마찬가지로, 고객들은 AV 칩을 단독으로 고려하지 말고 ADAS/AV 전략 또는 차량 ECU 포트폴리오의 일부로 고려하는 것이 좋습니다.