글로벌오토뉴스

상단배너
  • 검색
  • 시승기검색

인공지능 시대의 개척자, 엔비디아 (NVIDIA)

페이지 정보

글 : 원선웅(mono@global-autonews.com)
승인 2018-11-07 20:46:14

본문

인공지능 (AI) 확산을 계기로 존재감을 높이고 있는 IT 기업이 있다. 바로 엔비디아 (NVIDIA). 지금도 그렇지만 엔비디아는 오랫동안 컴퓨터 게이밍을 위한 GPU(Graphics Processing Unit)로 두각을 보였다. 엔비디아는 바로 이 부분에서 축적된 기술을 통해 AI 시대의 입지를 굳히고 있는 것이다. AI가 속도를 높이며 실용화를 위한 기반을 탄탄히 다지고 있는 가운데, 컴퓨터의 부품 중 하나였던 GPU를 생산하던 제조업체의 존재감이 높아지고 있는 이유를 살펴본다.

 

 

AI의 시대를 개척하고 있는 엔비디아

우선 AI의 시대에 왜 GPU의 중요성이 높아지는지게 되었을까? 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 중앙처리장치, CPU는 계산을 하나씩 순차적으로 처리하는 반면, GPU는 그래픽 연산에 특화된 반도체 칩으로 다수의 계산을 한번에 처리할 수 있다. CPU는 명령어가 입력된 순서대로 데이터를 처리하는 직렬(순차) 처리 방식, GPU는 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리 방식의 차이이다. 실제로 CPU는 인터넷 서핑, 문서 작성 등 일상생활의 작업을 보다 빠르게 수행하도록 설계되며, GPU는 CPU로는 시간이 많이 걸리는 멀티미디어, 특히 3차원 그래픽과 사운드를 연산하는데 적합하다.

 

GPU를 생산해온 엔비디아지만 우연히 AI 분야에서의 현재와 같은 입지를 구축하게 된 것은 아니다. 엔비디아는 인터넷의 여명기인 1993년에 설립되었다. 당시는 운영체제인 윈도우95의 등장으로 PC와 인터넷이 폭발적으로 보급되기 시작한 시기였다. 이후 스마트폰 등 모바일 기기와 클라우드 서비스의 보급 등을 거쳐 IoT와 AI가 주역이 되는 시대에도 성장을 계속하고있는 기업이다.

 

43f805a1c001bb104168de8515cb9707_1541591 

그러나 AI의 실용화에 있어서 엔비디아가 주목받게 된 배경에는 최근 AI의 진화와 관계가 있다. 일반적으로 AI는 기계 학습을 바탕으로, 대량의 데이터를 기반으로 스스로 학습하도록 되어 있다. 또한 최근에는 사람의 신경 네트워크를 모방한 신경망을 활용해 컴퓨터에 학습시키는 '딥 러닝'이 핵심기술이다. 딥 러닝은 5년 전부터 주목을 받아 왔으며, AI 붐에 불을 붙였다.

 

최근에는 음성 인식 등 특정 분야를 위한 AI에 딥 러닝을 활용해 인간과 비교해도 손색이 없을 정도의 결과물을 보여주는 등 완성도를 높이고 있다.

 

43f805a1c001bb104168de8515cb9707_1541591 

이러한 딥 러닝을 위한 장치를 엔비디아가 보급하고 있기 때문에 엔비디아의 역량이 더욱 커지고 있다. 예를 들어 엔비디아는 GPU 코어와 대용량 메모리를 탑재한 PC 나 서버 등의 애플리케이션 처리 속도를 올리는 제품인 ‘Tesla’를 출시하고 있으며, 이는 딥 러닝 운영에 활용되고 있다.

 

구글이나 IBM과 같은 거대 기업과 대학 연구소에 이르기까지 많은 연구 개발 기관이 이미 ‘Tesla’를 사용한 딥 러닝 개발을 추진하고 있으며, 엔비디아의 제품이 AI의 폭발적인 진화를 지원하고 있다. 엔비디아의 존재감은 더욱 커져가고 있다.

 


자율주행 부문 핵심 솔루션인 자비에와 페가수스

자율주행 부문에서 엔비디아의 핵심 역량은 드라이브 자비에(NVIDIA DRIVE Xavier)와 엔비디아 드라이브 페가수스(NVIDIA DRIVE Pegasus)를 통해 발휘되고 있다.

 

43f805a1c001bb104168de8515cb9707_1541591 

엔비디아가 올해 배포를 시작한 드라이브 자비에(DRIVE Xavier)는 20억 달러의 개발비와 4년 동안의 연구 기간의 결과물이다. 8개의 코어 GPU, 512개의 볼타 GPU, 새로운 딥러닝 가속기와 컴퓨터 비전 가속기, 8K 비디오 프로세서를 내장했다. 완전자율주행 로봇택시 개발을 위해 설계된 세계 최초의 인공지능 컴퓨터이다. 세부적인 기술 사항은 복잡하지만, 핵심은 30와트의 전력으로 초당 30조회의 연산을 구현하는 효율성과 처리속도이다. 이전 세대 아키텍처와 비교해 에너지 효율성이 15배 가량 향상된 솔루션이다.

 

엔비디아 드라이브 페가수스(NVIDIA DRIVE Pegasus) 인공지능 컴퓨팅 플랫폼은 좀 더 까다로운 과제를 해결하기 위한 플랫폼이다. 페가수스는 자동차 번호판 크기의 차량 등급 폼팩터로 자동차 트렁크를 가득 채울 정도의 PC 성능을 내는 세계 최초의 인공지능 차량용 슈퍼컴퓨터로, 레벨 5 완전 자율주행 로보택시를 위해 개발되었다.

 

페가수스는 두 개의 자비에 SoC와 두 개의 차세대 엔비디아 GPU를 기반으로 하고 있으며, 초당 320조번의 연산 처리 능력을 갖추고 있다.

 

이러한 플랫폼을 바탕으로 최근 엔비디아는 실리콘 밸리 인근 도로를 시속 80km로 주행하는데 성공했다. 완전자율주행 프로토타입 BB8은 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨터 드라이브 AGX 페가수스를 탑재하고 있으며, 차선변경과 고속도로 진출입을 성공적으로 수행했다고 밝혔다. 이번 컨퍼런스 참석을 위해 한국을 방문한 마크 해밀턴 부사장은 이에 대해 높이 평가하면서도, “현재의 기술은 100% 안전을 보장하긴 어렵다”며 아직 해결해야 할 과제가 많다는 점을 지적했다.

 

기술을 선도하고 있는 엔비디아인 만큼 다양한 협력사와 손을 잡고 있다. 자동차 제조사와 부품사, 모빌리티 서비스 기업까지 300개 기업들이 엔비디아와 함께 인공지능과 자율주행 기술 개발을 위해 협력하고 있다.

 

43f805a1c001bb104168de8515cb9707_1541591 

최근 엔비디아와 협력을 발표한 기업으로는 볼보가 있다. 볼보는 2020년 초 생산할 차세대 자동차 개발을 위해 엔비디아 드라이브 AGX 자비에(NVIDIA DRIVE AGX Xavier™) 컴퓨터를 채택했다고 밝혔다. 볼보는 엔비디아 드라이브 AGX 자비에를 통해 개발과 지원에 필요한 총 비용을 절감하는 동시에, 자율주행 기능 개발 과정을 간소화한다는 계획이다. 또한, 자동차의 초기 생산 모델은 기존의 첨단운전자지원시스템(ADAS)을 능가하는 레벨 2 이상의 보조주행 기능을 제공할 예정이다.

 

하칸 사무엘손(Håkan Samuelsson) 볼보 자동차 사장 겸 CEO는 “자율주행을 성공적으로 선보이려면 엄청난 양의 컴퓨팅 파워가 필요할 뿐 아니라, AI를 지속적으로 발전시켜야 한다”며, “엔비디아와 볼보의 협력은 이를 구현하기 위한 과정의 일환으로, 우리가 고객들에게 안전하면서도 완전한 자율주행 자동차를을 선보이는데 상당한 기여를 하게 될 것”이라고 설명했습니다.

 

 

엔비디아의 최신 기술 동향을 확인할 수 있는 '엔비디아 AI 컨퍼런스'

 

7~8일 양일 간 서울 코엑스에서 진행되는 엔비디아 AI 컨퍼런스는 인공지능, 고성능 컴퓨터, 자율주행, 딥 러닝 등 엔비디아의 최신 기술이 소개되는 자리이다. 유응준 엔비디아 코리아 대표는 "엔비디아 AI 컨퍼런스는 국내 AI 관련 행사 중 가장 큰 규모로, 엔비디아의 새로운 전략과 플랫폼 운영에 대한 최신 내용들이 소개되는 컨퍼런스“라고 소개했다.

  • 페이스북으로 보내기
  • 트위터로 보내기
  • 구글플러스로 보내기
하단배너
우측배너(위)
우측배너(아래)